台湾海峡两次典型冷空气过程的海浪研究

丁萍

（福建省海洋预报台，福建福州 350003）

0 引言

台湾海峡位于福建和台湾岛之间，是连通南海和东海之间的交通要道。因狭管效应，台湾海峡是我国近海冬季风速最大的海区之一，每年10月—翌年2月的月平均风速可达10～12 m/s，6级以上的大风频率可高达50%，其中8 级以上大风的出现频率在10%以上[1-4]。大风过程导致每年冬季台湾海峡出现波高大于6 m的灾害性寒潮浪超过4次[5]。恶劣的海况给附近海区带来严重的人员伤亡和财产损失[7-8]。据《福建省海洋灾害公报》统计，2011—2020年台湾海峡共发生海难事故51起，死亡（含失踪）人数达105 人，直接经济损失6 844 万元，其中83%的人员死亡和78%的直接经济损失是由冷空气造成的恶劣海况导致的。因此，针对台湾海峡恶劣天气的预报，特别是对强冷空气期间海浪要素的预警预判，可为及时制定防御措施和防灾减灾决策提供技术支撑，具有十分重要的科学意义和应用价值。

1 冷空气过程

本文依据台湾海峡浮标数据，统计出2016年12月—2021 年12 月台湾海峡由冷空气影响而产生的波高大于6 m的灾害性寒潮浪过程共有5次（见图1，图中时刻为北京时，下同）。从图中可以看出，造成这5次寒潮浪的冷空气中心强度为1 028～1 040 hPa，冷空气中心在长江口—山东半岛南岸一带入海。台湾地区山脉高度平均在2 000 m 以上，这种突出的地形对低层空气的流动起阻挡作用。当低层吹东北气流时，空气在山脉东部堆积，西部缺乏空气供应，形成相对地形低气压槽[1]。由图1 可知，这种地形槽均在台湾西南侧形成，槽顶位于台中—台北之间，但因冷空气影响在台湾海峡造成浪高大于6 m的灾害性寒潮浪的具体因素尚未可知。为了研究造成这种灾害性寒潮浪的冷空气的具体特征，本文以台湾海峡测得的平均风速达到8～9级为例，选择上述5次冷空气过程中造成的寒潮浪最大的一次过程（发生于2021年10月17—19日，记为Case_2021）和冷空气风速大小和方向相近的过程（发生于2018年12月27日—2019年1月4日，记为Case_2018）为例进行对比分析研究，以期为海洋预警、预报和防灾减灾决策提供科学依据。

图1 地面风场（风向标，单位：m/s）、2 m温度（填色，单位：℃）和气压（等压线，单位：hPa）Fig.1 Surface wind field(barb,unit:m/s),air temperature at 2 meters(shaded area,unit:℃)and surface pressure(isobar,unit:hPa)

2 数据资料

浪高、风速等实测数据来自福建省海洋预报台和福建省气象局布放在台湾海峡及周边海域业务化运行的浮标，包括1 号标、2 号标、3 号标和海峡1号，分别位于台湾岛东北部、台湾海峡北部、中部和南部海域，具体位置如图2 所示。浮标直径10 m，高10 m，数据采样时间间隔10 min。数值预报数据包括海面10 m风速、海面2 m温度、平均海平面压力、混合浪高、风浪高和涌浪高，来自欧洲中期天气预报中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的再分析产品ERA5（来源：https://cds.climate.copernicus.eu）。

3 结果与分析

3.1 实测数据

表1 为两次冷空气期间的浪高最值（即有效浪高最大值）和风速最值（即平均风速最大值）。由表1 可知：Case_2018 中1 号标、2 号标和3 号标测得的风速最值均达到9 级，海峡1 号风速最值略小，为8级，4 个浮标均测到浪高最值为5.2～5.6 m 的巨浪；Case_2021 中2 号标和3 号标测得的风速最值为9级，1 号标和海峡1 号风速最值为8 级，接近9 级，4个浮标中除1 号标测得5.6 m 的巨浪外，其余3 个浮标均测得6 m 以上的狂浪。对比可知，两次冷空气过程中风速差值最大的为海峡1 号，其后依次为3号标、1 号标、2 号标；浪高差值最大的为海峡1 号，其后依次为3 号标、2 号标、1 号标；海峡1 号和3 号标对应的风浪差值关系（风大浪高）符合风浪特征，但2 号标对应的差值关系却是风大浪小（Case_2018中实测风速最值22.3 m/s 对应9 级风，浪高最值5.6 m 对应巨浪，而Case_2021 中实测风速最值21.7 m/s 对应9 级风，浪高最值6.5 m 对应狂浪，即Case_2018中风速最值较Case_2021大0.6 m/s，但浪高最值却较Case_2021 小0.9 m），风速同级，浪级却相差一个级别。

表1 两次冷空气期间浪高和风速Tab.1 Wave height and wind speed during two cold air periods

将4 个浮标实测的逐时风速、风向和浪高进行对比，结果见图3（因Case_2018中浮标实测的风速和浪高最值均出现在2018年12月31日前，所以浮标数据时间轴取2018年12月27—31日）。由图3可知，在Case_2018和Case_2021中，浮标实测的风速最值均达到8～9级，浪高最值均滞后于风速最值。Case_2018中4个浮标测得风速在12月27日达到最值后基本维持，浪高亦是同样的趋势，风向以北东北向（12.25°～33.75°）为主，风向较稳定；Case_2021中4个浮标测得风速在10月17日达到最值后明显减弱，浪高亦是同样的趋势，风向以东北向（33.75°～56.25°）为主，风向不稳定。为了探究这两次冷空气造成的浪高差异的成因，本文将采用再分析的模型数据进行研究。

图3 两次冷空气过程对应的浮标浪高、风速和风向Fig.3 Buoy wave height,wind speed and direction during two cold air processes

图3 （续）Fig.3 （Continued）

3.2 天气过程

图4为两次冷空气过程对应的地面风、温度和气压场。因台湾地形作用，两次过程均在台湾西南侧形成地形低压槽，槽顶位于台中—台北之间，台湾海峡的风速均达到8～9级，但冷空气的中心强度和移动路径不同。图4a显示Case_2018的冷空气中心位于陆地且由陆地南下，中心移动缓慢，东海北部为偏北风（6～7级），东海南部转向为东北风进入台湾海峡（风力8～9级）；图4b显示Case_2021的冷空气中心在苏北沿岸入海，当冷空气中心位于陆地时，东海为北风7～8级，台湾海峡风力8～9级,当冷空气中心入海时，东海风速减弱为北东北风5～6级。两次冷空气过程在东海存在风差异，导致从东海传入台湾海峡的涌浪不同，进而影响两次冷空气过程中台湾海峡的浪高，下文将用再分析数据与浮标实测数据进行对比分析。

图4 两次冷空气过程对应的地面风（风向标，单位：m/s）、2 m温度（填色，单位：℃）和气压（等压线，单位：hPa）Fig.4 Surface wind field(barb,unit:m/s),air temperature at 2 meters(schaded area,unit:℃)and surface pressure during two cold air processes(isobar,unit:hPa)

3.3 浮标和模型数据对比

3.3.1 风速

图5为两次冷空气过程中浮标实测风速与模型风速对比。从图中可以看出，4 个浮标的实测风速都与模型的模拟风速变化趋势一致，但实测风速最值均高于模型风速最值。图6的风速差值分析也表明，两次过程中4 个浮标的实测风速较模型风速大，其中Case_2018 的两者差值均在6 m/s 以下，Case_2021 中海峡1 号的风速差值在7 m/s 以下，其余浮标的风速差值均在5 m/s以下。

图5 Case_2018和Case_2021浮标实测（红线）与模型（蓝线）风速Fig.5 Measured (red line)and modeled(blue line)wind speed of Case_2018 and Case_2021

图6 Case_2018和Case_2021浮标实测与模型风速差值Fig.6 Differences between measured and modeled wind speed of Case_2018 and Case_2021

3.3.2 浪高

Case_2018 和Case_2021 中4 个浮标实测浪高与模型模拟的浪高（本节中指模型的混合浪）趋势一致（见图7），实测浪高最值均高于模型浪高最值，这与图5的风速趋势一致。两次过程中，4个浮标的实测浪高较模型浪高大（见图8），但浪高差值均在2 m以下，这也对应了Case_2018中台湾海峡的浪高较Case_2021 小，前者浪高最大值低于5 m，后者浪高最大值为5～6 m。

图7 Case_2018 和Case_2021浮标实测（红线）与模型（蓝线）浪高Fig.7 Buoy measured (red line)and modeled(blue line)wave height of Case_2018 and Case_2021

图8 Case_2018和Case_2021浮标实测与模型浪高差值Fig.8 Differences of wave height between buoy and model of Case_2018 and Case_2021

综上可知，模型可以模拟出两次冷空气过程中的风速和浪高趋势，且Case_2018 中台湾海峡浪高较Case_2021 小。这也说明中心强且移动速度快的冷空气过程更易在台湾海峡形成灾害性海浪。因此，再分析的模型数据可用于Case_2018 和Case_2021的海浪分析研究。

3.4 模型浪高

3.4.1 涌浪

从图9a 可以看出，两次冷空气过程中海峡1 号的涌浪（本节指浮标处对应的再分析涌浪）明显高于其余3 个浮标，即海峡1 号受涌浪影响较大且波动幅度较大。表2 也显示Case_2021 和Case_2018中涌浪最值最大的是海峡1 号，分别为2.79 m 和2.16 m；Case_2018 中其余3 个浮标涌浪最值依次是2 号标、1 号标、3 号标，对应的值分别为1.15 m、1.14 m、1.02 m；Case_2021中其余3个浮标涌浪最值依次是3号标、1号标、2号标，对应的值分别为1.40 m、1.26 m、1.12 m。这个结果与浮标位置（见图2）有关，海峡1号位于台湾岛东北角较开阔的海域，受外海传来的涌浪影响较大；3 号标位于海峡北口，涌浪大小取决于从海峡北口传入的涌浪；2 号标位于海峡中部，涌浪较小，主要从海峡南口传入；1 号标位于海峡南口，涌浪大小取决于从海峡南口传入的涌浪。1 号标、2 号标和3 号标的涌浪特征与郑祥靖等[9-10]的研究结论一致，即涌浪从台湾海峡南口或北口进入海峡内的影响有限，海峡内的浪以风浪为主。

表2 两次冷空气期间模型涌浪Tab.2 Modeled swell during two cold air periods

图9 Case_2021与Case_2018模型涌浪及涌浪差值Fig.9 Modeled swell of Case 2018 and Case 2021,and their difference

图9b 显示在Case_2021 与Case_2018 中，2 号标的涌浪差值较稳定、变化小，差值范围为-0.5～0.5 m，这与2 号标在海峡中部主要受风浪影响的结论一致；海峡1 号的涌浪差值变化较大，说明Case_2021中外海传入的涌浪较大（见图2）；3 号标和1 号标的涌浪差值在0.5 m 左右，说明Case_2021 中外海从海峡北口和南口传入的涌浪较Case_2018 大。图4 的地面风场分布也可以解释此种现象，Case_2021 中从东海进入台湾海峡的最大风为8 级东北风，台湾岛正北部是8 级偏北风；而Case_2018 中从东海进入台湾海峡的最大风为7 级东北风，台湾岛正北部是6级偏北风。由此可知，Case_2021中东海风速较Case_2018 大，更利于在东海形成较大的涌浪。图2中涌浪分布与图4中风场分布结论一致，显示Case_2021 中东海涌浪对台湾岛东北部影响较大，即从台湾海峡北口传入台湾海峡的涌浪较大，可影响至3号标（见图9b和表2）。

3.4.2 风浪

由图2b 可知，Case_2018 中台湾海峡的风浪较Case_2021 小，浪高以风浪占主导；Case_2021 中台湾海峡中南部浪高存在5 m圈，4 m圈涵盖整个台湾海峡，而Case_2018 中浪高仅出现4 m 圈且主要位于台湾海峡中南部。风浪的成长与大小除了取决于风力外，还与风时、风区有着密切关系。风浪的发展一般分为过渡状态、定常状态和充分成长3 个状态。在定常状态下风浪尺度达到了理论的最大值，不会再随时间的增长而增大，因此风浪只受限于风区[5]。在Case_2021 和Case_2018 中，在台湾海峡风力均达到平均9级的前提下（见表1），风浪达到定常状态，风浪出现较大差异主要是风区长度不同。根据风区的定义[11]，图4 中红色箭头所指位置分别为两次冷空气过程中台湾海峡风区的起点，由图可知Case_2021的风区长度是Case_2018的数倍，因此可解释两次冷空气过程中台湾海峡风浪的差异。

4 结论

本文利用浮标实测数据和ECMWF再分析数值预报产品ERA5，从地面风场和风浪的时空变化角度对影响台湾海峡的典型冷空气过程Case_2018 和Case_2021进行对比分析。主要结论如下：

①冬季中心强度在1 028 hPa 以上且在长江口—山东半岛南岸一带入海的冷空气中心强且移动速度快，冷空气过程会使台湾海峡有较长风区，易在台湾海峡形成浪高大于6 m的灾害性海浪。

②冷空气期间，台湾海峡的浪高主要由风浪形成，2 号标的浪高最具代表性。海峡北部受外海传入的涌浪影响较大，影响最显著的是海峡1号，其次是3 号标，而海峡中南部受外海传入的涌浪影响较小。

③Case_2021（冬季中心强度为1 028 hPa，在山东半岛南岸江苏北部入海的冷空气）与Case_2018（中心强度为1 044 hPa，沿内陆南下的冷空气）相比，虽然均在台湾海峡形成相当等级的风，但因风区长度不同，风浪差异较大，前者因风区较长更易形成6 m以上的灾害性海浪。

致谢：福建省海洋预报台陈剑桥高级工程师、郭民权副研究员和厦门大学陈笔澄副教授在本研究中提供建议及帮助，谨致谢忱！感谢中国科学院大气物理研究所黄永杰博士提供的包含正确中国国界的地图数据（https://github.com/huangynj/NCLChinamap.git）！