卫星遥感合成数据CCMP和两种再分析风速数据在中国近海的比较研究

齐 浩,马庚雪*,张秀芝

(1.天津市北辰区气象局,天津 300400;2. 中国气象局国家气候中心,北京 100081)

引 言

研究中国近海海表面风可以服务海上风能资源开发利用,提高风能产值,具有较高的经济效益[1]。近年来,最常用于中国近海表面风研究的数据有再分析数据、洋面观测资料、卫星遥感数据等[2],上述三种数据在研究中的表现往往各有优缺点。卫星遥感数据因为时间连续性好、空间覆盖广的优势被广泛应用于海面风的研究中,并大有取代洋面观测数据和再分析资料的趋势[3]。所以本文将要研究的重点是在中国近海表面风的研究中卫星遥感数据相比于其他两种数据,表现出了怎样的优势以及是否具有适应性。

肖晶晶等[4]以部分海岛站、浮标站、海上测风塔等站点的风速数据为参照,与CCMP观测资料对比分析发现二者的相关系数较高,平均均方根误差较小。李正泉等[5]利用我国近海浮标站的短期测风资料,比较了三个风场数据的风速值,分别是NCEP-DOE、ERA-Interim和CCMP,得出CCMP风速与浮标观测风速最接近,相关系数可达0.8,这也与罗伯特-阿特拉斯等[6-7]早期的研究结果一致。系列研究成果都说明CCMP卫星数据精度比较可靠,但是各类站点组成的散点数据,无法在平面上或格点中比较CCMP数据的可靠性。同时对于前人的研究,还没有针对中国近海范围的数据对比研究。所以本文将进行CCMP卫星风速数据与ERA再分析数据和ICOADS洋面实测数据的比较,以检验上述数据在中国近海范围内的适用性特征。

1 数据和处理方法

卫星遥感数据选择了美国宇航局NASA在多源卫星遥感数据的基础上,采用变分同化分析方法合成一种长时间、分辨率更高的卫星遥感风场资料CCMP。数据选取时间为1988—2011年,空间分辨率为0.25 °×0.25 °,时间分辨率为6 h。

本文的再分析资料选用了ERA-Interim海表面风数据,与之前的ERA-15(1979—1993)、ERA-40(1957—2002)相比,ERA-Interim都有了很大的改进。空间分辨率为0.25 °×0.25 °,时间分辨率为30 d。在观测数据的应用和同化方面引入ERA数据可以与CCMP数据的年平均风速和季平均风速进行比较。

本文实况数据选用的洋面观测资料ICOADS,包含了全球船舶观测资料、浮标资料、海岸站资料和其他海洋台站资料。ICOADS数据首先需要做的是格点化处理,第一步是将缺少的风速值剔除,有效的数据保留下来;第二步,根据每一有效数据给出的时间、经纬度信息在网格内对号入座,得出两种网格数据:一是各网格点的有效风速数据个数;二是每个格点内风速数据的平均值(如果某一格点的有效数据数没有达到100,则直接删除该格点的所有数据,并处理风速值平均值为缺省值)。

本文的研究均不考虑风向。

2 CCMP与再分析数据的对比

2.1 年平均风速对比

计算1988年1月—2011年2月中国近海海域(5 °～45 °N,105 °～130 °E)CCMP和ERA两种数据风速的标准差S。

(1)

式中,CCMPi为CCMP风速;ERAi为ERA风速。图1为两种风速的标准差结果。

图1 CCMP卫星遥感风场数据与ERA再分析数据标准差S(单位:m/s)

从中国近海区域分析,CCMP卫星遥感风场数据与ERA再分析数据的标准差大多小于1.0 m/s。渤海海区两个风速的相差量值,比其他海区明显要大。此外,在靠近陆地、尤其是靠近台湾岛、靠近琼州海峡一侧的北部湾近海海域,风力标准偏差明显偏大,最大时可达2.0 m/s以上。这说明,我国近海海域范围内的CCMP风速与ERA存在区域性差异,但两者差异值不大。

接下来,对CCMP风速与ERA风速的多年平均风速差进行了测算,结果如图2:CCMP风速值在渤海、黄海、台湾海峡、北部湾以及南海西北部海域小于ERA风速,其中渤海和黄海海域北部偏大明显(介于1.0 ～2.0 m/s之间);其余海域的CCMP风速亦大于ERA风速,但差异较小(介于0 ～0.5 m/s之间)。两种风速多年平均值的大小与所在区域有关,其中离岸较远海域的CCMP风速值较大,离岸较近海域的风速值较小。

图2 CCMP与ERA的风速差(CCMP-ERA)(填色,单位:m/s)

2.2 季平均风速对比

为了深入探讨中国CCMP风速和ERA风速的分布特征和季节差异,对四个季节的多年平均风速值进行了讨论,空间分布图略。

春季,CCMP风速和ERA风速年平均风速在渤海和黄海海域呈现量值差别略大,风速差值在1 m/s上下的特点;并且在东海海域和巴士海峡表现出空间分布差异明显。

夏季,CCMP风速与ERA风速无论在量值上还是空间分布上都显示出较小的差异,但在台湾海峡的空间分布差异略明显些。

秋季,空间分布上也出现了两种风速不同的情况。CCMP风速在台湾本岛周边和远离海岸的海域呈现环状大值区,并延伸至中国南海及黄海海域,最高风速超过10 m/s(巴士海峡附近)。ERA风速不仅在渤海海峡存在“工”字型大值区域,在台湾本岛东南海域也呈现出“左窄右宽”的不规则“U”型大值区域,在台湾海峡表现最为明显,且最大风速小于10 m/s。

冬季,CCMP风速和ERA风速在黄海、东海和南海东北部海域的空间分布呈现明显差异。

CCMP风速资料与ERA风速数据相比,二者的季节性差异主要表现在中国近海区域内,而空间分布来看表现为越接近海岸的地区差异越小;而在远岸地区二者在空间分布和量值都表现的差异较小,结果更加接近。

3 CCMP与船舶气象观测结果比较

图3直观的展示了卫星遥感风场数据CCMP与船舶实测数据ICOADS主要在空间分布上的差异,忽略了数据缺乏导致ICOADS空间分布上的空白区域,两者的空间分布差异主要体现在:船舶实测风场数据ICOADS在台湾海峡附近出现最大值,而卫星遥感风场数据CCMP分别在台湾本岛南侧和北侧海域出现最大值。

图3 多年平均风速(填色)空间分布(空白处无数据或数据量不足100,单位:m/s)

CCMP数据的优势在于有效数据量多(即无缺省值);ICOADS数据的优势在于其来源更加真实,对我国近海范围内空间分布状况的表达也更加准确。用于比较卫星遥感风场数据CCMP与船舶实测风场数据ICOADS在量值上的差异,计算了两者平均风速之差的百分比P。

P=(Spdicoads-Spdccmp)/Spdccmp×100%

(2)

式中,Spdicoads是船舶实测风场数据ICOADS的多年平均值;Spdccmp是卫星遥感风场数据CCMP的多年平均值,两者速度差百分比P的结果如图3(a)所示。图3(b)为1988—2011年船舶实测风场数据ICOADS对应格点范围内的有效数据数量。

通过对图4中a、b的比较,可以初步判断出两者差值的百分比主要在10%～40%范围内。而在有效数据量明显偏多的地区差值百分比则集中在10%～20%的范围内。由此可以认为,大的有效数据量对差百分比数据可信度是有正向作用的,可以得到更可信的数值。图4(a)可以看出,台湾海峡是两个风速数据空间分布差异较大的区域,该区域存在超过40%的差值百分比,对应图4(b)的风速有效数据量则位于6 000 ～9 000的水平,该有效数据量水平表明所得数据具有可信性。但需要消除船舶观测仪器安装高度对观测结果的影响,故订正观测仪器的高度从距海面20～30 m到10 m左右,订正后结果变为10%左右,因此认为CCMP比ICOADS的风速要小10%左右。而在渤海、黄海北部和北部湾等区域,因ICOADS风速数据非常稀少,所以无法进行数据的对比研究。

图4 ICOADS和CCMP的差值百分比和ICOADS的有效数据量分布图

进一步考虑中国近海多年平均风速的空间分布状况所表现出的明显季节性差异,因此,我们对逐月风速差百分比进行了测算(图略)。结果显示,各月的风速差百分差异趋势和年平均结果非常相似。

4 结论

(1)CCMP风速数据与ERA风速数据的多年平均值存在明显的区域性差异,近岸海域CCMP比ERA小;两种风速数据在空间分布上的差异不大,但也显示出一定的季节性差异。

(2)卫星遥感风场数据CCMP与船舶实测风场数据ICOADS虽然在多年平均值上有着相似的分布特征,但两种数据存在量值上的差异。量值的差异在台湾海峡中部表现突出,表现为ICOADS在台湾海峡附近出现最大值,而CCMP分别在台湾本岛南侧和北侧海域出现最大值。ICOADS与CCMP差值多在10%～20%之间,但台湾海峡却在40%左右,显示CCMP卫星在台湾海峡海域的风速表现不佳。为消除船舶观测仪器安装高度对观测结果的影响,订正观测仪器的高度后结果变为10%左右。因此CCMP比ICOADS的风速要小10%左右。但CCMP风速数据在月度差和全年平均比较方面都基本与ICOADS洋面观测数据相符合。

详细的对比结果如下表:

表1 对比结果

结合图中结论分析,比如台湾附近等一小部分地区,CCMP比ICOADS数值偏小,但和ERA相比则更接近ICOADS值,也可以认为与实际观测值更接近。同时补足了ICOADS非船舶航线数据数量缺乏的问题,但却在数值上偏小10%左右。而在风电开发等海洋工程比较密集的近海区域这一差异更加明显,因此需要在实际应用中进行有效合理的正向订正,才能更有效地体现我国近海风速的实际分布特点。