基于MM5模式的我国近海海洋风能资源评估*

姜波，杨学联，张松，邢建勇，马治忠

（1. 国家海洋技术中心，天津 300111；2. 国家海洋环境预报中心，北京 100081）

0 引言

风能是清洁的可再生能源，风力发电是新能源领域中技术最成熟、最具规模开发条件和商业化发展前景的发电方式之一。我国海域辽阔，近海风能资源丰富，开发利用海上风能资源，对于满足我国电力需求、改善能源结构、减少环境污染、促进经济可持续发展具有重要的作用。

截至2010年底，我国风电装机容量达42.3GW，从2006年至2009年，风电装机容量平均年增长率超过100%，2010年虽然增速放缓（增长率为64%），仍以16.5GW的新增装机容量超越美国，居世界第一位[1]。我国风能行业快速发展主要受益于国家可再生能源政策。《可再生能源法》于2006年生效, 为可再生能源的发展给予了巨大动力。2007年制定的《可再生能源中长期发展规划》,提出了国家可再生能源发展的指导思想、主要任务、发展目标、重点领域和保障措施。2009年4月，国家能源局发布了《海上风电场工程规划工作大纲》，“大纲”规定本次海上风电规划工作范围为滩涂风电场和近海风电场，其中滩涂风电场指在沿海多年平均大潮高潮线以下至理论最低潮位以下5m水深内的海域开发建设的风电场；近海风电场指在理论最低潮位以下5m～50m水深的海域开发建设的风电场，包括在相应开发海域内无居民的海岛和海礁上开发建设的风电场。

开展我国海上风能资源的调查研究对于推动我国海上风能的开发利用具有重要意义，本文就中尺度大气模式MM5在我国近海风资源分析中的应用展开讨论。

1 海上风能资源评估方法

海上风能资源研究始于20世纪70年代，欧美一些国家根据本国实际情况对其近海海上风能资源进行了大量的研究，我国在1981年开始近海风能资源研究。目前常用的海上风能资源评估技术主要有3种。

1.1 利用沿岸陆地与海上同步气象观测数据

利用海上一段时间内（如一年）的观测资料与岸边同步气象观测到的风速进行对比分析，求得海陆风速相关关系，并以此把岸边已有长期观测资料向海上推算，从而对海上风况特征进行统计分析。Bernhard Lange等[2]利用丹麦RISФ国家实验室开发的软件WAsP，由沿岸测站的风速、风向长期观测资料，归纳出区域地转风气候，以此为基础，加进表面粗糙度等对风的影响，来预测海上风能资源。John L.等[3]采用多元线性回归和分类回归树的统计方法，由陆上气象观测资料统计预测海上风速。

1.2 利用大量实测资料进行统计分析

利用大量的海上船舶直接观测资料或卫星遥感资料，使用统计分析的方法获得海上风能资源分布状况及风资源储量。张秀芝等[4]分别利用1950年－2008年船舶气象观测资料、2000年－2008年QuikSCAT散射计卫星观测资料，计算分析了我国近海季、年风速风向分布。

1.3 利用中尺度大气模式进行数值模拟

为弥补海上气象观测资料不足的问题，还有一种比较有效的研究方法是利用中尺度大气模式进行数值模拟，通过数值模拟来推断一个区域内风场的分布，如美国的MM5、WRF、MesoMap等，丹麦的WAsP、加拿大的WEST。李晓燕等[5]利用MM5对广东沿海区域天气个例进行了模拟试验，龚强等[6]应用MM5模式以2001年4月对辽宁省沿海及近海海域为例试验了中尺度气象模式在风能资源普查中的作用。张德等[7]利用WEST模拟了中国陆地及近海风速分布。

2 模式简介及模拟资料来源

2.1 模式简介

MM5模式是美国宾州大学（Penn State University）和美国国家大气研究中心（National Center for Atmosphere Research）联合研制的有限区域中尺度模式。该模式是非静力动力模式，具有多重嵌套能力、四维同化和三维变分分析能力，适合应用于制作中、小尺度天气系统演变的短期预报。MM5模式系统主要由模式前处理、模式主体和后处理三大部分组成。前处理中包括地形地表资料、初始场及边界、地面及高空观测资料等资料预处理；模式主体是MM5模块，是研究气象过程的主控程序；后处理主要是对模式主体生成的数值结果进行数据处理和绘图操作。

2.2 模拟区域设置

本文选择我国近海为研究区域，模式采取两重双向嵌套，大区域包括亚洲和西太平洋，水平分辨率为60km，有150×250个格点；小区域包括西北太平洋海区和中国东部，水平分辨率为20km，有331×367个格点，模拟网格覆盖区域如图1所示。

2.3 资料来源

地形地表资料：模式的地形、地表资料选用NCAR提供的全球经纬网格资料，包括地形高度，地表类型/植被，陆地－水体标志（掩码），土壤类型，植被组成和深层土壤温度。这些会决定地面的属性，比如反照率、粗糙度、长波发射率、热容量和水汽有效率。

再分析资料：模型的初始场和侧边界使用了NCEP（National Centers for Environmental Prediction） 的 再分析数据，该资料水平分辨率为1.0°×1.0°，时间分辨率为每天4个时次（逐日6小时），主要要素包括：等压面17层温度、湿度、东西分量风、南北分量风、位势高度，表面气压、海平面气压、地表及土壤温湿要素及其他诊断量。

地面观测资料：908专项《我国近海海洋可再生能源调查与研究》项目中90个调查站位气象资料。

洋面观测资料：海洋上常规观测数据极其稀少，由美国国家宇航局NASA(National Aeronautics and Space Administration)获得QuikSCAT卫星SeaWinds散射计海面风场反演资料。QuikSCAT卫星反演海面风场资料为逐日的均匀格点资料，水平分辨率为0.5°×0.5°（经度范围180°W～180°E，纬度范围80°N～80°S）。

世界气象组织GTS（Global Telecommunication System）观测资料：地面常规资料、探空资料、船舶报告、飞机报告、浮标站资料、地面特殊资料、卫星测厚及测风资料等。图2为整个东亚区GTS站点分布。图中（o）标记为常规地面观测站，共计2976个；（*）标记为探空站，共有196个；（×）标记为海上船舶观测，有112条船舶提供观测数据。

3 模拟试验方案及结果验证

3.1 试验方案

为了验证模式的模拟能力，考查MM5模式是否适用海洋风能资源评估工作，本文尝试通过四维资料同化方法将不同来源的资料融合到MM5模式中来改善风场模拟效果。设计2个试验来分析观测资料的同化对模拟风场的影响。模拟以月为单位进行，时间段为2007年1月至2008年12月，模拟结果每小时输出一次。

试验一：将再分析资料经过MM5模式前处理后，在主模块积分过程进行高空观测资料分析场格点分析和QuksSCAT/Sea Winds散射计海面风场反演资料张弛逼近四维资料同化。

试验二：在试验一的基础上，进行908实测逐时测风资料的站点观测张弛逼近四维资料同化（流程图见图3）。

3.2 结果验证

逐时输出试验一和试验二两个模拟过程模式10m层风场数值模拟结果。我们利用908专项各实测逐时测风数据与两个试验过程输出的风场模拟值作风速对比分析。图4左和图4右分别给出了闸坡站和嵊山站2008年实测值与两个试验风场模拟值的分速对比分析（限于篇幅，沿岸站选择闸坡站，岛屿站选择嵊山站，其余图略）。

由图4和图5可见：

1）无论是试验一还是试验二，模拟的风速日平均变化趋势与实测值变化趋势十分一致，较好地体现了模拟时间段风的变化规律。

2）对照试验一和试验二，增加908实测逐时测风资料的站点观测张弛逼近四维资料同化试验二的风场模拟更为接近实测值。

3）在小风条件下（日平均风速小于6m/s），模拟风速偏差较小，但对模拟较大风速有欠缺，特别是日平均风速大于10m/s时，模拟风速偏差较大。

4 我国近海海洋风能资源评估

4.1 评估参数

依据《风电场风能资源评估方法》[8]和《全国风能资源评价技术规定》[9]，计算我国近海平均风速、平均风功率密度及风能资源的总蕴藏量。

4.2 我国近海海洋风能资源的特征

图5为我国近海春季（3月－5月）、夏季（6月－8月）、秋季（9月－11月）和冬季（12月－次年2月）平均风速分布图，图7为我国近海年平均风速分布图。

由图5、图6可以看到：

1） 我国近海平均风速等值线分布与岸线大致平行，由近至远逐渐增大；

2） 以长江口为界，南部海洋风能资源明显优于北部；

3） 我国近海海上风春、冬季节大，夏、秋季节小。

根据数值模拟数据统计分析，综合考虑年平均风速、平均风功率密度（图8为我国近海年平均风功率密度分布图）等风能资源的主要指标，中国近海最优的风能资源区位于台湾海峡，年平均风速超过7m/s，年平均风功率密度达到600W/m 以上。

为进一步突出我国近海海洋风能资源的区域差异，对海洋风能进行分级。分级标准为：对于年平均风功率密度，大于200W/m2为风能资源丰富区，（150～200）W/m2为风能资源较丰富区，（100～150）W/m2为风能资源可利用区，小于100W/m2为风能资源贫乏区。我国沿海各省（市、自治区）不同风能资源区面积占近海总面积比例情况见表1。

从图7和表1可以看出江苏、上海、浙江、福建、广西和粤东，风能资源丰富区所占比例最高，辽宁和山东近海几乎有50%面积属于风能资源较丰富区，都具有潜在的、丰富的、有待于开发的风能资源。

4.3 我国近海海洋风能总蕴藏量

表1 不同风能资源区面积占近海总面积的百分比（%）

根据2007年和2008年数值模拟结果，计算得到的我国近海（50m等深线以浅海域）10m高度风能资源的总蕴藏量约为8.83×108kW。其中以江苏、福建、广东和山东海洋风能资源最为丰富，总蕴藏量均超过1.2×108kW，辽宁和浙江海洋风能资源也较丰富，总蕴藏量超过0.75×108kW。各省（市、自治区）0m～50m等深线近海海洋风能资源总蕴藏量分布图见图8。

5 结语

本文利用MM5中尺度气象模式对2007年－2008年我国近海海洋风能资源进行了模拟，计算了我国近海风能资源及其时空分布，初步掌握我国近海风能资源的分布规律和风能蕴藏量，根据试验结果可初步得到以下几点：

（1）模拟结果基本反映了我国近海的主要风场特性，体现了地形、海陆差异等对地面中尺度风速场的影响，对台湾海峡的“狭管效应”具有一定的模拟能力，模拟的日平均风速与实测资料吻合较好，特别是进行实测逐时测风资料的站点观测张弛逼近四维资料同化明显提高了模拟精度。

（2）中尺度大气模式数值模拟的方法将是海上风能资源评估的重要手段，模拟得到的风场资料可以弥补海上气象观测站稀少及资料时间短等不足，可为海上风电场的宏观选址提供参考。

（3）本文仅模拟了10m层风速，而海上风电场的风电机组一般离海面超过70m，如果要计算风电机组处的风能，因缺少实测资料，其模拟的准确性将受到一定限制。

[1] http://www.gwec.net/index.php?id=125.

[2] Bernhard Lange,Jorgen Hojstrup. Evaluation of the wind-resource estimation program WAsP or offshore applications[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics,2001（89）:271-291.

[3] John L. Walmsley,Rebecca J. Barthelmie et al.The statistical prediction of offshore winds from land-based data for wind-energy applications[J].2001(101):409-433.

[4 ] 张秀芝,徐经纬.中国近海风能资源评估[J].中国风能,2009,(3):44-47.

[5] 李晓燕,余志.基于MM5的沿海风资源数值模拟方法研究[J].太阳能学报,2005,26(3):400-408.

[6] 龚强,袁国恩,张云秋等.MM5模式在风能资源普查中的应用试验[J].资源科学,2006,28(1):145-150.

[7] 张德,朱蓉,罗勇等.风能模拟系统WEST在中国风能数值模拟中的应用[J].高原气象,2008,27（1）：202-207.

[8] 中华人民共和国科学技术部,风电场风能资源评估方法[S]. 北京:中国标准出版社,2002.

[9] 国家发展改革委.全国风能资源评价技术规定[S].2004.