黄渤海海域风场时空特征分析

■　王彩霞　黄纯玺　侯天宇

（天津市滨海新区气象局天津300074）

黄渤海海域风场时空特征分析

■王彩霞黄纯玺侯天宇

（天津市滨海新区气象局天津300074）

本文利用第三代大气再分析数据CFSR数据的10米风场，通过EOF分解、小波谱分析和大风统计方法，分析了黄渤海海域的风场时空特征。分析结果表明，黄渤海海域的风场空间分布上以西北风和东北风居多，时间分布上西北风具有准1年的显著周期，东北风具有准半年的显著周期；黄渤海海域的大风天数没有呈现逐年增多的趋势，大风天数的逐月分布中以5、6、7月最少，而构成大风的风向中以西北大风最多，东北大风次之，西南大风最少。

黄渤海10米风场时空特征

1　引言

黄渤海是我国北方重要海区，北起辽东湾，南至长江口，南北跨越600多海里[1]。加强对黄渤海海域风场时空特征的认识与了解，不仅有利于提供天气预报员对黄渤海大风的预报的准确率，更是对海上航运的安全起到了至关重要的作用。由于海上观测资料匮乏，对黄渤海海域的风场特征的研究目前也仅仅局限于沿岸的几个陆地观测站资料，所得的研究结果并不全面。本文借助于美国第三代大气再分析数据CFSR的10米风场数据，对黄渤海海域的风场特征进行了高时空分辨率的研究。

2　数据和方法

本文用到的风场数据来自美国国家环境预报中心NCEP（National Centers for Environmental Prediction）发布的第三代大气再分析数据CFSR数据，其空间分辨率约为0.313°×0.312°，时间间隔为6h。CFSR再分析数据是耦合了大气-海洋-地表-海冰的全球模拟系统的后报结果。除了同化常规观测，它还同化了大量的海上非常规观测资料，具有较高的质量。本文选取了1981-2010共30年CFSR再分析数据的10 m风场数据，为netcdf格式，空间范围为116°—128°E，30°—42°N，所选时间和空间数据范围内无缺测数据。关于数据的可靠性，前人已经对此做过对比检验[2]，本文不再重复。

本文主要应用的数据分析方法是EOF分解和小波分析方法。EOF分解（Empirical Orthogonal Function Decomposition，经验函数正交分解），又称为主成分分解，是一种因子统计方法。它是将任意参量的物理场组合成空间函数与时间函数的积，从而通过函数分解可以体现物理场的分布于时间变化的特征。这一方法是将时空场化为向量，使用矩阵论的方法进行运算，其主要特色在于它能够有效地体现物理场的主要信息，保留次要信息并排除外来的随机干扰[3]。小波分析是一个时间和频率的局域变换，能有效地从信号中提取信息，可识别风场序列多时间尺度演变特性和突变特征[4]。

图1　EOF分解空间第一模态和第二模态的风场流线图

图2　EOF分解时间第一模态序列图（左）和小波谱分析图（右）

图3　EOF分解时间第二模态序列图（左）和小波谱分析图（右）

图4　黄渤海海域逐年大风天数分布图（左）和气候态月平均大风天数分布图（右）

3　时空特征

图5　黄渤海海域大风风向构成图

图1是对黄渤海海域风场进行EOF分解得到的空间第一模态和第二模态的风场流线图，第一模态和第二模态的累计方差贡献率为75%，其中第一模态占52.6%，从空间第一模态的风场流线图可以看出，黄渤海风场的第一主导风向为西北风；第二模态占22.4%，而第二模态的空间风场流线图则反映了黄渤海风场的第二主导风向为东北风。

图2是EOF分解得到的时间第一模态序列图和小波谱分析图，时间序列图的分布起伏涨落有序，属于明显的周期性变化。为了进一步确定该变化的显著周期，我们进行了小波谱分析。小波谱分析的结果显示该变化存在一个准1年的显著周期，该周期通过了95%的置信度检验。同样的，图3是EOF分解得到的第二模态的时间序列图和小波谱分析图，相比于第一模态，第二模态的时间序列图则略有杂乱，但依旧可以发现它也是存在周期性的。而小波谱分析的结果也验证了这猜测，只是通过小波谱分析，我们得到了两个显著周期，分别是准半年和准1年，而且这两个显著周期都通过了95%的置信度检验。但是考虑到1年周期是半年周期的2倍，因此，这里取准半年周期更具有物理意义。

因此，结合图1的空间第一模态图的结果，我们得出了黄渤海风场风向以西北风最多，其次是东北风，而西北风的变化周期为准1年，东北风的变化周期为准半年。这个结论其实与我们的直观认识也是相符的。通常，冬季黄渤海盛行西北风，而春秋两季则主要盛行东北风。所以，我们的分析结论从数据分析的层面验证了我们的直观认识。

4　大风统计特征

气象学上，通常定义极大风速8级以上（≥17.2m/s）的风为大风，下文中讨论的大风统计特征，也是按照风速达到8级（≥17.2m/s）进行统计的。

黄渤海海域逐年大风天数分布图（图4左）表明了1981年～2010年30年来逐年的大风天数呈一个波动起伏的状态，没有明显的增多或减少趋势。前人的一些研究认为近年来黄渤海海域大风天数在逐渐增多，而本文的结果并不支持这一观点。本文认为，近年来随着观测手段的发展和观测站网的合理布局，我们可以观测到捕捉到更多的黄渤海海域的大风天数，然而这并不代表前些年大风天数少，而更多的是受观测手段和站网布局的限制，没有捕捉到大风而已。因此，我们认为1981年～2010年这30年来逐年的大风天数没有呈现明显的上升趋势。从气候态月平均大风天数分布图（图4右）中可以看出，5、6、7月的大风天数相对较少，其他月份大风天数相差不大。这说明夏季，黄渤海海域的大风较少。

图5是对黄渤海海域大风的风向进行了统计，统计结果表明，黄渤海海域的大风风向中西北大风最多，占49.1%，东北大风次之，占30.0%，最少的是西南大风，仅占5.4%。

5　结论

（1）EOF分解的结果表明，黄渤海海域的风场以西北风最多，东北风次之，西北风具有准1年的显著活动周期，东北风具有准半年的显著活动周期。

（2）黄渤海海域大风统计结果表明，逐年的大风天数呈波动起伏状态，没有明显的增多趋势；夏季5、6、7月份的大风天数相对较少；西北大风最多，东北大风次之，西南大风最少。

[1]曲海涛,刘学萍.黄渤海大风统计分析和预报方法.[J],辽宁气象,2002,4:11～12.

[2]王国松,高山红等.我国近海风能资源分布特征分析.[J].海洋科学进展,2014,1 (32).

[3]左军成.海洋水文环境要素的分析方法和预报.中国海洋大学，2006，pp:320～325.

[4]王文圣,丁晶等.水文序列周期成分和突变特征识别的小波分析法 [J].工程勘察, 2003,1:32-35.

P41[文献码]B

1000-405X（2016）-3-420-1