2009-2018 年北印度洋海浪有效波高模拟数据集

2021-01-20 10:40庄居城杨少波李醒飞郑崇伟
关键词:波高风场印度洋

庄居城,杨少波,李醒飞*,郑崇伟

1. 天津大学精密仪器测量与控制国家重点实验室,天津 300072

2. 海军大连舰艇学院,大连 116000

3. 天津大学青岛海洋工程研究院,青岛 266100

引 言

海洋是人类巨大的宝库,蕴含着种类丰富的资源,其中包括石油、天然气、可燃冰等矿产资源,养殖渔业等生物资源,波浪能、风能、潮汐能、温差能等能量资源。为了最合理有效地探索和利用这些资源,人类需要关心海洋,认识海洋,经略海洋。而在这些过程中,需要有准确、丰富的数据作为支撑。2015 年签署的巴黎协议说明全球多国都深刻认识到气候变暖带来的人类危机,所以使用新能源以及可再生的清洁能源以取代化石燃料将是时代趋势。有效波高是表征海浪强度和危险系数的重要指标,既是计算波浪能流密度的依据,也对海岸防护、船舰航行有重要意义[1],因此对波浪的研究是有必要的。

波浪能作为可再生能源中的“佼佼者”,是海洋能源中最为丰富的资源,其也正逐渐受到越来越多研究人员们的重视:郑崇伟等[2]利用WW3 对南海的波浪能资源进行模拟研究;周国庆等[3]对北部湾近海的波浪能资源条件进行评估;Wu 等[4]对中国东海远海的波浪能资源进行了评估;李靖等[5]对台湾海峡及其邻近海域的波浪能资源展开评估;管轶[6]对我国波浪能开发利用可行性研究进行了深入分析。

我国学者对东、黄、南海等西太平洋海域的数值模拟已经有一定研究基础,但对北印度洋的分析和评估暂未深入,北印度洋作为“21 世纪海上丝绸之路”两个关键水域之一,模拟并分析其近十年海浪的有效波高既有助于该海域波浪能的探索与开发,也有助于未来中国舰队进行远海航行,这无论是对中国或是“海上丝绸之路”沿岸国家的发展,以及对共建海上丝绸之路以及亚洲命运共同体都具有积极意义。本文基于欧洲中期天气预报中心的ERA-Interim 风场数据并结合WAVEWATCHIII 在嵌套条件下反演出北印度洋的风能和波浪能,反演数据的可靠性高,可为今后北印度洋海域波浪能资源的开发提供参考。

1 资料收集和处理方法

1.1 资料介绍

欧洲中期天气预报中心(ECMWF)授权用户提供气象和水文预报数据[7],并且对数据进行存档。ERA 风场是ECMWF 的数据集产品之一,该产品能提供ERA5、ERA-Interim、CERA-SAT、CERA-20C 等再分析风场数据集。出于时间范围和分辨率的考虑,选择了ERA-Interim 产品作为WW3 模式的输入数据。其中该风场数据的下载网址为https://www.ecmwf.int/。

WW3 模型的另一输入数据为水深数据,本文采用的是ETOPO5 型水深数据,该数据由NGDC美国地球物理中心发布,下载网址https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html。

在海洋数据的获取中,最受认可的产品是剖面浮标,但由于成本、保密以及海洋环境等条件影响,浮标的数据获取受到了很大的限制。而随着现代遥感技术的快速发展,海上卫星高度计反演的有效波高已经能接近浮标实测值,可以极大地降低科研成本,因此本文在选择验证数据的有效性方面选择利用高度计作为标准波高与模拟数据比较,并验证其有效性。卫星高度计数据下载网址为:https://www.aviso.altimetry.fr/。

1.2 数据处理

本文利用来自ECMWF 数据库的ERA-interim 再分析资料,分析了北印度洋海域风能和波浪能资源的时空分布特征,其中北印度洋的水深地形如图1 所示,图中所标注部分为第三节检验海域。ERA-interim 风场数据的空间分辨率种类很多,主要包括1.0°×1.0°、0.5°×0.5°、0.25°×0.25°、0.125°×0.125°等,风场数据的空间范围是90°S-90°N,180°W-180°E。基于数据检验和仿真时长两个方面考虑,本文选择0.25°×0.25°的空间分辨率和6 h 的时间间隔作为模式输入项,空间范围为15°S-30°N、30°E-100°E,时间范围为2009 年1 月1 日00:00 至2018 年12 月31 日21:00。

另外由于所需数据较大,利用python 进行辅助可完成风场大数据的快速下载,如果数据量超过最大限制导致下载较慢或失败,可以将数据年限拆分下载。图2 为python 下载程序实例。其中“data”表示获取时间范围;“grid”表示格点分辨率;“format”表示输出格式;“area”表示选择范围,从左到右对应的次序是起始位置—顺时针顺序—终点位置;“param”表示参数代号,“step”表示采样步长;“target”表示输出文件名。其他需要可参考ERA 风场中心下载指南。

图1 北印度洋海域水深地形图

图2 ERA 风场数据下载实例

1.3 WW3 模型介绍

模型使用了嵌套计算的方法,原理为利用大范围海域计算出嵌套程序,该程序作为小范围海域(即本文的模拟海域)的初始边界条件共同参与计算,本文的模拟数据基于这种嵌套模式计算获取,原理如图3 所示。图中经纬度单位为°,EQ 表示赤道,水深单位为m,大范围区域配置是:时空范围为2009 年1 月1 日0 时至2018 年12 月31 日21 时,30°E-130°E,75°S-30°N,时间分辨率3 h,空间分辨率1°×1°。小范围的区域配置是:时空范围为2009 年1 月1 日0 时至2018 年12 月31 日21 时,15°S-30°N、30°E-100°E,输出分辨率为0.25°×0.25°,时间分辨率为3 h。

图3 WW3 模型嵌套计算原理图

由于高度计数据的空间分辨率为1°×1°,时间分辨率为24 h,相比于高度计数据,模拟数据不论是从时间分辨率还是空间分辨率上看具更高的精度。而相比于ERA 网站自带的波浪数据,WW3可输出的时间分辨率更高,最高可达15 min,但ERA 网站可下载的波浪数据最高仅为6 h,如果从未来海岸工程和远洋航行角度考虑,WW3 模型可以提供更为丰富和实时的波浪数据作为工程参考。

2 数据样本描述

2.1 有效波高

本数据集包括经度、纬度、时间维度、有效波高、平均波向和波浪周期6 组主要数据参数,格式为NC,有效波高的数据内容如表1 所示。其中经度和纬度分别由格点数表示,例如分辨率为0.25°时,30°E-130°E 的经度格点数为(130-30)/0.25+1=401,纬度同理。时间维度则为采样次数总数,例如2007 年,模式每6 h 输出一次数据,那么它的时间维度是365*(24/6)=1460;其中图4 的Format格式可以调整数字的有效位数,%1f 代表小数点后只保留1 位有效数字,可以根据实际需要选择为%2f、%3f 等保留更多位有效数字。如果想选择具体某一时刻的有效波高,可在Time 属性后选择相应的时刻,假如起始时刻为2009 年1 月1 日6 时且每6 h 输出一次数据,那么第14 个时刻为6+[(14%6)-1]*6=12 时(其中“%”表示求余),即为1 月4 日的12 时。平均波向的单位是rad;波浪周期的单位是s。此外,为了方便处理,本数据集将10 年的数据逐年拆分。根据图4 上方所示可知本数据集为2009 年1 月1 日0 时有效波高,数据集名称为2009.nc。

表1 NC 文件有效波高数据表内容

图4 NC 文件中有效波高的数据内容

2.2 基于本数据集的能流密度计算

鉴于文本格式的数据无法直观地体现出风能及波浪能资源的月、季、年的变化特征,所以数据使用者可以通过下载数据、绘制图形的方法来进一步分析、挖掘数据,剖析其时空特性,绘制NC 格式数据常用的绘图软件有GrADs、Matlab 和NCL 等。图5 为利用有效波高数据集和GrADs 绘制的北印度洋能流密度年均分布图,其中经纬度单位为°,能流密度单位为kW/m。

图5 北印度洋海域波浪能流密度年平均分布

波浪能流密度是判别波浪能富集程度的重要特征,为了计算北印度洋的波浪能流密度,需要使用的特征参数分别是有效波高Hs(m)和波浪周期T0(s),其计算公式在深水下可简化为[8]:

通过数据集计算得到10 年波浪能流密度Pw后,绘制波能密度年均分布图。观察可知,阿拉伯和索马里海域的波浪能流密度最大,为9-21 kW/m;斯里兰卡、马达加斯加北部和北印度洋东南部海域的波浪能流密度次之,在6-9 kW/m 之间;孟加拉湾海域的波浪能流密度最小,为3-6 kW/m;赤道周边海域的波浪能流密度在6 kW/m 左右;红海、亚丁湾和波斯湾海域的能流密度则小于3 kW/m;马达加斯加岛北部的波浪能流密度可达到9 kW/m,其他海域的波浪能流密度约为6 kW/m。从总体上看,北印度洋海域波浪能流密度较大,波浪能资源丰富。北印度洋近10 年波浪能流密度分布如表2 所示。

表2 北印度洋波浪能资源分布

3 数据质量控制和评估

数据的验证是通过WW3 模式模拟的有效波高与现有高度计资料进行对比,在模拟有效波高的检验中,常常以高度计的观测波高作为实测波高与模拟波高进行对比,但高度计本身仍然存在10%左右的最大误差[9]。本文随机选取了4 个海域L1(70°E,5°N)、L2(62°E,24°N)、L3(42°E,5°S)和L4(90°E,20°N),并于图1 中标注了位置,此外,选择了2013 年孟加拉湾的一次热带气旋过程进行参数检验[10]。

针对上述海域有效波高进行时空上的有效性检验,包括相关系数(CC)、偏差(Bias)、均方根误差(RMSE)、归一化均方根误差(NRMSE)4 个指标,并作出L1-L4 全年有效波高及高度计离散图(图6-9)和马哈森过程检验图(图10),总结所有情况下的检验数据(表3)。其中4 种指标的计算原理如下[11]:

图6 2010 年L1 位置模拟有效波高和高度计检验图

图7 2011 年L2 位置模拟有效波高和高度计检验图

图8 2013 年L3 位置模拟有效波高和高度计检验图

图9 2014 年L4 位置模拟有效波高和高度计检验图

图10 2013 年热带气旋马哈森过程有效波高的数值检验

表3 模拟有效波高精度情况

首先,观察表3 可以看出,5 种检验平均的相关系数在0.82,偏差为0.02m,均方根误差为0.55m,归一化均方根误差为0.38,可以认为模拟数据和高度计数据之间高度相关。其次,从水深上看,L1和L4 为深水区,L2 和L3 为浅水区,其中浅水区相较于深水区的相关系数更不稳定,但在均方根误差上总体略好,而深水区域的偏差值会更小。在气旋风暴“马哈森”检验过程中,有效波高和高度计保持着较强的相关性,尽管偏差大于一般情况,但是在均方根误差和归一化误差上该过程明显更小,这说明两者在数值上的相似程度非常高,可以说明在极端条件下数据的有效性。最后,观察图6-9,某个海域在一年中一定会有峰值或者某日有效波高明显大于年均值的情况,而在这些条件下的有效波高并不会小于某些极端天气下的浪高,在4 个验证区域里,除了少数月份会有一定偏差外,例如在L1 位置的9-10 月间,在L2、L3 和L4 位置的峰值模拟情况都表现良好,这也可以反映模拟数据集在极端条件下数据的可靠性。

4 数据价值

此次ERA 风场输入获得的海浪有效波高数据是对远海数据获取的一种深入尝试,由于布放浮标等常规测量手段设备成本高、维护难,且北印度洋平均水深大于1200 m,而利用WW3 模式对北印度洋海域进行仿真可以认为是一种有效和适宜的试验方法。尽管在数据获取中会有个别数据失效(数据显示为NAN)但可予以更正或者剔除,所以从总体上看该方法经济、有效,相对于远深海环境条件下具体的实物测量大大缩减了成本,其测量覆盖面更广,可靠性高。

本数据集为北印度洋2009-2018 年的海浪有效波高数据,可为物理海洋、能源开发、海上生态等相关科学研究提供数据支撑,并可为当地经济发展、台风预报、远海开发等工作的深入开展提供数据支持。

5 数据使用方法和建议

2009-2018 年北印度洋的海浪有效波高观测数据集全部数据已全部上传至《中国科学数据》网站(http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00038),用户可直接登录下载数据。同时,如果本数据集得到有效引用,请引用者在致谢中标注“天津大学精仪学院李醒飞团队”,本文和本数据集的推荐引用格式见文末。

数据作者分工职责

庄居城(1995—),男,福建三明人,硕士研究生,研究方向为海洋观测与探测。主要承担工作:优化模型、图形绘制、处理数据和整理论文等。

杨少波(1987—),男,重庆人,博士,讲师,研究方向为海洋气候监测。主要承担工作:原始数据获取、数据处理、数据集编制等。

李醒飞(1966—),男,湖北武汉人,博士,教授,研究方向为海洋观测平台建设。主要承担工作:试验方案制定、前期工作分配等。

郑崇伟(1979—),男,四川人,博士,研究方向为海洋能源开发与评估。主要承担工作:论文方向指导、数据处理建议等。

致 谢

感谢张振全和段闪华在数据获得以及绘图方面给予的帮助,感谢席林通和邓泽贵在论文撰写过程中的意见与建议,也感谢实验室对本文所有工作的大力支持。

猜你喜欢
波高风场印度洋
基于FLUENT的下击暴流三维风场建模
基于ADS-B的风场反演与异常值影响研究
Meteo-particle模型在ADS-B风场反演中的性能研究
与南亚高压相联的欧亚大陆-印度洋经向环流
2021年天府机场地面风场特征分析
潜堤传递波高系数研究
基于外海环境预报的近岸岛礁桥址区波高ANN推算模型
去印度洋
波浪斜向入射近岸浅水变形波高模型建立
印度洋上接“嫦娥”回家:远望3号船精确测控探月三期试验返回器顺利再入返回侧记