北大西洋海表风速变化趋势

2019-10-20 04:44张新淼
数码设计 2019年13期

摘要:文章使用交叉校准的多平台(CCMP)风数据,采用变分分析法(VAN),计算北大西洋海表风速在32年(1987年7月至2019年4月)的逐年变化趋势,对北大西洋海域海表风场的季节特征、变化趋势进行研究,为全球气候变化分析,海上风能资源开发,海洋相互作用以及海面风速和风速发生的中长期预测提供参考帮助。

关键词:北大西洋;CCMP;海表风速;长期变化趋势

中图分类号:P732 文献标识码:A 文章编号:1672-9129(2019)13-0017-02

Abstract: the article use the cross calibration platform (CCMP) wind data, using the method of variational (VAN), the calculation of the north Atlantic sea surface wind speed in 32 years (July 1987 to April 2019) of the change trend year by year, the season of sea surface wind field in the north Atlantic area characteristics, the tendency of the research, for the analysis of global climate change, sea wind energy resources development, interaction between ocean and sea surface wind speed and wind speed in medium and long term forecast to provide the reference for help.

Key words:north Atlantic; CCMP. SST; Secular trend

1 引言

地球70%以上被海洋覆蓋,海洋也控制着长期的海洋趋势,包括海面风场,并且是气候变率和变化的关键研究点(Shapiro等,2010; Tkalich等,2013)。北大西洋是指大西洋在赤道以北、北极圈以南的部分,其面积占整个大西洋面积的约60%,同时包括北海、波罗的海、地中海、黑海、里海、墨西哥湾、加勒比海、哈德逊湾、几内亚湾等附属海湾,多天然良港,因此航运发达,为世界航运的重要一环。

Valipour(2014)指出,风速可能会影响蒸散,从而对太阳辐射,作物等产生重大影响。海面风速的长期趋势也对风能开发和利用以及海洋相互作用产生了重大影响。1979年11月,我国“渤海2h号”钻井船受寒潮带来的大浪袭击而沉没;2019年,中国近海因台风“利奇马”造成的经济损失远远超过了5000万,上百万人受灾。在环境和资源严重困扰人类的当今世界,深入研究海表风速的变化特征,对防灾减灾,应对全球变暖等由重要意义。

研究人员为分析长期海面风速趋势做出了巨大贡献。Ward和Hoskins(1996)发现海面风速在热带北大西洋和温带北太平洋上呈现上升趋势,并且在1949年至1988年之间,赤道和热带南部以及亚热带北太平洋上呈下降趋势。使用WASA再分析,Gunther(1998)调查了东北大西洋地区的风速趋势。在1955年至1994年期间,北海北部地区的风速略有增加(第99百分位数为3.2 cms-1yr-1,第90百分位为2.6 cms-1yr-1)。从1977年到1999年,Gower(2002)使用浮标数据确定了海面风速的明显增加趋势,约为0.2 cms-1yr-1-3.5 cms-1yr-1。在绝大多数北半球的海洋中,平均风速的变化趋势大约以0.5 ·cms-1yr-1的幅度增加。

本研究旨在确定从1987年到2019年这32年间的长期北大西洋风速变化趋势,并对整个北大西洋海域海表风场的季节特征和长期变化趋势进行深入研究,为航海、海上风能资源的开发、海洋工程提供参考。

2 数据和方法

CCMP海洋表面风产品由物理海洋学分布式活动档案中心(PO.DAAC)主办,已被科学界广泛评估和利用(Atlas,2011)。该数据来自特殊传感器微波成像仪(SSM / I),热带降雨测量任务微波成像仪(TMI),地球观测系统先进微波扫描辐射计(AMSRE),快速散射仪(QuikSCAT)上的SeaWinds和第二颗日本先进地球观测卫星(ADEOSII)上的SeaWinds等海洋表面风数据的交叉校准和同化。交叉校准由遥感系统(RSS)在DISCOVER项目的范围内进行。使用变分分析方法(VAM)将这些数据集与常规观测值和风场的起始估计值相结合。VAM需要对网格u和v风分量进行背景分析,作为风场的先验估计(Zheng和Pan,2014;Zheng和Li,2015;Zheng等,2016)。以1987年7月至1998年12月为期40年的ECMWF再分析数据(ERA-40)作为背景。从1999年开始,随着四维变分数据同化(4DVAR)和空间分辨率的提高,ECMWF操作(ECOP)分析优于ERA-40,并在本研究中用作背景分析。ECOP时间分辨率为6小时,在1987年7月至2019年4月的时间范围内,其空间分辨率为0.25°×0.25°,空间范围为78.375°S-78.375°N和0.125 °E-379.875°E。

CCMP风产品已被证明具有高精度。Carvalho(2013)将来自几个QuikSCAT产品和CCMP项目的海面风数据与实验风速和风向测量进行了比较。他们的结果表明,CCMP能够在风向时间变异性和风速平均状态方面带来实质性改进。肯特(2013)对1987-2009年期间12种不同的月平均风速数据集进行了比较。他们指出,原位和再分析数据集呈现出与稳定相关性,并将地球相对风速调整到参考水平10米。卫星和混合数据集呈现中性,将等效的表面相对风速调整到参考水平10米。这些风速估计值之间的差异取决于大气稳定性和海流,并且可能大于所必需的目标精度。稳定性调整本身是不确定的;然而,这些不确定性可能小于忽略稳定性效应时产生的偏差。Carvalho(2015)比较了卫星测量(CCMP,QuikSCAT,NCDC混合海风和IFREMER混合风场),再分析(NCEP-CFSR,ERA-Interim,NASA-MERRA和NCEP-RII)以及分析(NCEP-FNL和NCEP-GFS)的海上风力数据,并且WRF通过对停泊在伊比利亚半岛大西洋沿岸的五个浮标的现场测量,模拟了近海风。从而得出结论,从CCMP获取的海上风力数据具有最低的平均风速估计误差。

3 风速变化趋势

3.1 区域性差异。通过计算北大西洋在每个网格点上的海表风速的逐年变化趋势,发现其具有显著的区域性差异,主要表现在3个方面。①呈显著性逐年线性递增的区域主要分布于30°N以下的低纬度海域,递增趋势在1~2.5 cms-1yr-1左右;西班牙东北部近海的递增趋势最为强劲,达到3.5 cms-1yr-1以上。②呈显著性逐年递减趋势的区域主要分布于墨西哥湾和加勒比海,趋势为-1.5 cms-1yr-1左右。③其余海域的海表风速无显著变化趋势。

从年平均风速的分布特征来看,大值区仍主要分布于40°N~60°N之间的西风带海域,该区域的年平均风速基本在8m·s-1以上,高值中心能达到9m·s-1以上。此外还存在一相对大值区:加勒比海,年平均风速可达到8m·s-1以上;哈德孙湾的年平均风速在7m·s-1左右;20°N~30°N之间海域的年平均风速在6m·s-1以内;戴维斯海峡和赤道附近海域的年平均风速较小,分别为6m·s-1以内、5m·s-1以内。

3.2长期变化趋势。从1987年到2019年确定了北大西洋海面风速的区域平均值,然后评估了长期的风速趋势。

使用线性回归,相关系数|R|=0.71>r0.05=0.29,通过了95%的显著性检验;回归系数为0.0049。也就是说,近32年期间,北大西洋海域的海表风速以0.0049m·s-1·a-1的速度显著性逐年线性递增。在1958年至1967年期间,该海域的海表风速变化趋势较为平缓,1968年至1974年期间则表现出一次较为强劲的递增趋势,在1975年至2001年期间表现出缓慢递增趋势,平均风速维持在6.3m·s-1左右。

为了反映北大西洋海面风速变化趋势的区域差异,本文还采用线性回归方法计算了海上2.5°×2.5°格网地表风速变化趋势。由此可知,北大西洋海表风速的变化趋势显示出较大的区域差异:逐年线性增长显著的区域主要分布在30°N以下的低纬海域,变化趋势为0.01~0.025m·s-1·a-1,西班牙东北部的上升趋势最强,超过0.035m·s-1·a-1。 此外,冰岛附近的一些零星海域也显示出显著增加,墨西哥湾和加勒比海地区则线性下降,趋势约为-0.015m·s-1·a-1,其他海域海面风速无明显变化趋势。

3.3季节性差异。将北大西洋海域的海表风速从1987年7月至2019年4月取多年季节平均,得到该海表风速MAM(March,April,May)、JJA(June,July,August)、SON(September,Octuber,November)、DJF(December,January,February)期间平均风速的分布特征,北大西洋海域的海表风速等值线在各季均大致呈东西带状分布,且有高纬度向赤道表现出高—低—高—低的分布特征,与三风四带相吻合。

在MAM中,海表风速的大值中心分布于西风带海域,平均风速在8m·s-1,高值中心达到9m·s-1以上,在20°N附近海域存在一个风速的相对低值区,呈东西带状分布,春季和夏季皆存在,平均风速在6m·s-1左右,赤道附近的平均风速较低,尤其是在MAM期间,平均风速在4m·s-1以内,且还存在一低值中心,风速在3m·s-1左右。

在JJA中,海表风速为全年最小,西风带海域仍为风速的相對大值区,但此时平均风速已经降至7m·s-1左右。

在SON中,海表风速的分布特征与MAM期间较为相似,仅仅是在数值上略高于MAM期间。

在DJF中,海表风速为全年最大,平均风速在10~11m·s-1,西风带的大风区的平均风速在11m·s-1以上。

值得注意的是,加勒比海海域常年存在一风速的相对大值中心。

3.4 海表风速的变化周期。

北大西洋的海表风速是1958年至2001年的平均值。使用功率谱分析了该海域海表风速的变化周期。当光谱密度大于红色噪声(或白色噪声)测试的标准光谱时,表明存在显著性循环。北大西洋的海表风速具有不同的尺度,不同的周期,有明显的长周期振荡,分别为2.0至2.36年,3.71年和26年以上。

3.5 突变形势。

1958年至2001年是北大西洋海域风速的区域平均值。MK(Mann-Kendal1)测试分析方法用于分析1958年至2001年北大西洋海域风速的突变。如果UF和UB线相交,并且相交点位于两条临界线之间,则存在明显的突变形式。 UF和UB线在1972年相交,表明在过去45年中北大西洋海表风的突变期是1972年。值得注意的是,从1958年到1967年,UF曲线的趋势相对平稳,并且从1968年到2001年呈上升趋势。

4 结论

4.1北大西洋海面风速的等高线在每个季节都分布在东西向带,并且在向赤道高纬度地区具有高-低-高-低的分布特征。在MAM和SON期间,海面风速的分布特征相似,大值中心位于北半球的西风区。DJF期间的海面风速是全年最大的;JJA期间的海面风速是全年最低的。在整个加勒比海,风速的大值中心相对较大。多年来,平均而言,有一个明显且范围广泛的大风速区域:西风带海域,而加勒比海也有一个小规模的高风区域。

4.2从1958年到2001年,北大西洋的海表风速以0.0049 m·s-1a-1的显著速度逐年线性增加。从1958年到1967年,该地区海表风速趋势相对平缓。从1968年到1974年,它呈现出相对强劲的增长趋势。从1975年到2001年,它呈缓慢增长趋势。

4.3北大西洋海表风速的变化趋势显示出较大的区域差异:逐年呈线性增长的区域主要分布在30°N以下的低纬度海域,其趋势是从0.01-0.025 m·s-1a-1附近,西班牙东北部的增长趋势最为明显,达到0.035 m·s-1a-1以上,而墨西哥湾和加勒比海则呈逐年显著的线性下降趋势,趋势为0.015 m·s-1a-1附近,其余海域的海面风速没有显着变化。

4.4在过去的44年中,北大西洋海表风速发生了急剧变化。突变期大约是1972年。4.5北大西洋有多种尺度的海面风速,明显的长期振荡为2.0至2.36、3.71和超过26年。

参考文献:

[1]郑崇伟,潘静,田妍妍,等.全球海域风浪、涌浪、混合浪波候图集[M].海洋出版社,2012.

[2]齐义泉,施平,毛庆文.南海海面风场和浪场季平均特征的卫星遥感分析[J].中国海洋平台,1997,12(3):118-123.

[3]齐义泉,施平,毛庆文,等.基于T/P资料分析南海海面风、浪场特征及其关系[J].水动力学研究与进展,2003,18(5): 619-624.

[4] 郑崇伟,苏勤,刘铁军.1988-2010年中国海波浪能资源模拟及优势区域划分[J].海洋学报,2013,35(3):104-111.

[5]郑崇伟,李训强.基于WAVEWATCH-III模式的近22年中国海波浪能资源评估[J].中国海洋大学学报:自然科学版,2011,41(11):5-12.

[6]郑崇伟,张霞.基于WAVEWATCH-III模式的近10年南海波候统计分析[J].气象与减灾研究,2011,34(1):48-55.

[7]王遵娅,丁一汇,何金海,等.近50年来中国气候变化特征的再分析[J].气象学报,2004,62(2):228-236.

[8]刘铁军,郑崇伟,李训强,等.近44年北印度洋海表风速变化趋势分析[J].海洋预报,2013,30(4):34-38.

作者简介:张新淼(1999-),女,汉族,山东省青岛市人,大学本科在读,山东科技大学海洋科学与工程学院2017级遥感科学与技术(海洋监测与调查方向)专业,研究方向为海洋监测与调查方向。