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    海上絲綢之路風候統計分析范文

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    海上絲綢之路風候統計分析

    1引言

    21世紀海上絲綢之路,以我國泉州為起點,主要涉及海域為南海—北印度洋,惠及沿線多國。該海域是全球重要的海上通道之一,也是我亞丁灣護航的必經之地,印度洋更是處于世界海權體系的中心地位,其“貿易通道”和“石油航線”是許多國家所依賴的“戰略生命線”,戰略地位不言而喻[1-3]。深入研究該海域的海洋環境特征,方可為海上絲路建設提供科學依據。例如,航海、港口建設、海上施工和防災減災等對大風頻率、強風向等都極為關注[4]。深入研究該海域的海洋環境特征,有利于為21世紀海上絲綢之路建設提供科學依據、輔助決策。前人對我國的海洋環境特征做了較多工作,但對北印度洋的海洋環境特征的關注較少,系統性的分析工作更是鳳毛麟角。鄭崇偉等[5]曾分析了南海—北印度洋的海表風場特征,發現該海域的風速風向受季風影響顯著;北印度洋大部分海域的海表風速以1~2cm/s的速度顯著性逐年線性遞增,南海線性遞增的區域則較少;南海海表風速具有明顯的2.0~2.4a、5.2a的主周期變化,北印度洋海表風速:具有明顯的2.4~5.2a的主周期變化及26.0a的長周期震蕩。此外,鄭崇偉等[2]還利用該資料,分析了南海—北印度洋的波浪能資源整體狀況,發現大部分海域的年平均波浪能流密度在2kW/m以上,2kW/m和大于4kW/m以上能流密度出現的頻率都較高,這有利于在一些重要港口、島礁展開海浪發電、海水淡化等波浪能開發工作。張磊等[6]曾利用CCMP(cross-calibrated,Multi-platform)風場資料,分析了北印度洋海表風速的長期變化趨勢,發現該海域的海表風速在近22a(1988—2009年)期間整體上以0.0286m/s的速度顯著性逐年線性遞增。鄭友華等[7]曾分析了北印度洋海表風速、有效波高的突變形勢,發現年平均海表風速、有效波高的突變形勢與冬季相似,突變期都在20世紀80年代初。李培等[8]曾利用1950—1995年共46a的北印度洋氣象船舶資料,按5°×5°網格統計單元,對北印度洋的氣候特征進行過分析,繪制了歷年各月風向頻率、平均風速、6級和8級大風、能見度、霧和雷暴等氣象要素分布圖。前人對南海、北印度洋的風候特征做過很大貢獻,但是由于受到資料、分析技術等諸多因素的限制,早期的研究在空間分辨率、系統性方面還有很大的改進潛力。空間分辨率偏低會將一些重要的海域遺漏,極值風速、陣風系數沒有計算等,這些缺陷意味著不能很好地為海洋開發提供參考。本文利用來自歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)、近36a(1979-2014年)、高空間分辨率的海表風場資料(ERA-interim風場資料)、陣風資料,綜合考慮風速風向的季節特征、(強)風向頻率、6級以上大風和陣風頻率、陣風系數、海表風速的長期變化趨勢等,對南海—北印度洋的風候特征展開精細化、系統性研究,期望可以為航海、海洋工程、海洋能開發和防災減災等提供科學依據,為21世紀海上絲綢之路建設盡綿薄之力。

    2數據及方法

    利用來自ECMWF的風場資料,包括平均風和陣風資料,系統性、精細化地統計分析了21世紀海上絲綢之路涉及海域的風候特征。此外,還重點分析了臺灣海峽、北部灣、西沙海域、西衛灘、馬六甲海峽、吉大港、科摩林角、迪戈加西亞、瓜達爾港、霍爾木茲海峽、哈豐角、達累斯薩拉姆一些重要節點的(強)風向頻率,重要節點分布圖見圖1。平均風和陣風資料的時間分辨率都為6h,空間分辨率為0.125°×0.125°,空間范圍為:90°S—90°N,180°W—180°E,時間范圍從1979年1月1日00∶00時至今。該數據具有較高的可信度,在國內外被廣泛運用與風、浪特征分析[9]。

    3風候統計分析

    利用來自ECMWF的ERA-interim風場資料、陣風資料,統計分析了近36a期間海上絲綢之路涉及海域的風候特征,主要包括:不同季節的風速風向特征、(強)風向頻率、6級以上大風和陣風頻率、陣風系數、海表風速的長期變化趨勢等。

    3.1海表風場的季節特征利用近36a的ECMWF的ERA-interim風場資料,分別以2月、5月、8月和11月作為冬季、春季、夏季和秋季的代表月,統計海上絲綢之路涉及海域在各個季節的風速、風向特征(圖2)。2月,冬季風盛行,南海—北印度洋大部分海域以偏東北風為主。值得注意的是,孟加拉灣北部近海的風向為偏西北向、阿拉伯海北部近海為偏西。從風速大小來看,南海的冬季風強度明顯高于北印度洋,存在兩個顯著的大風中心:呂宋海峽、中南半島東南海域(即傳統的南海大風區);北印度洋大部分海域的風速在5m/s之內,相對大值區分布于索馬里附近海域,在7m/s左右,等值線呈NE-SW向。5月:北印度洋的西南季風已經逐漸盛行,大部分海域的風向都是SW向;風速存在兩個相對大值區:索馬里海域、斯里蘭卡東南部海域;這個季節孟加拉灣的平均風速大于阿拉伯海。在南海,季風過渡現象比較明顯,17°N以南海域已經轉換為西南季風,17°N以北則屬于E-EN風。8月,強勁的西南季風已經盛行,整個南海—北印度洋的風向以西南向為主導。孟加拉灣大部分海域的平均風速在7m/s以上,阿拉伯海整體在8m/s以上,尤其是索馬里附近大范圍海域的平均風速可達6級以上。南海的西南季風強度明顯低于北印度洋,相對大值中心分布于傳統的南海大風區,平均風速在7m/s以上。11月,傳統的觀點認為該月處于季風過渡季節,對比圖2b和圖2d可以明顯看出,11月的季風過渡現象并沒有5月明顯,甚至可以認為,西南季風向東北季風轉換已經完成,整個南海—北印度洋都以東北風為主導,尤其以南海的東北風較為強勁,10°N以北的平均風速在8m/s以上。北印度洋的平均風速相對低于南海,大部分海域在6m/s以內。

    3.2(強)風向頻率風向頻率尤其是強風向的頻率,是航海、橋梁設計、風能開發等都極為關注的要素。本文在此利用近36a、逐6h的ERA-interim風場資料,統計分析了海上絲綢之路涉及的一些海域的(強)風向頻率,制作了風玫瑰圖(各個風向、不同等級風速出現的頻率)(圖3和圖4)。關注站點主要包括:臺灣海峽、北部灣、西沙海域、西衛灘(位于中國南沙)、馬六甲海峽、吉大港、科摩林角、迪戈加西亞、瓜達爾港、霍爾木茲海峽、哈豐角和達累斯薩拉姆。2月,在東北季風的影響下,大部分海域的風向頻率、強風向頻率都以偏NE向為主,有差異的是:吉大港(N-NW向)、瓜達爾港(W-SW向)、霍爾木茲海峽(W-WSW向)、迪戈加西亞(W-WNW向),結果與圖2(a)吻合。需要引起重視的有:臺灣海峽NE向的強風頻率(10~12m/s出現頻率約15%,12~14m/s出現頻率約12%)、北部灣NNE向的強風頻率(10~12m/s出現頻率約13%)、西沙海域NE向的強風頻率(10~12m/s出現頻率約11%),其余站點則謹慎樂觀。8月,臺灣海峽、北部灣、西沙海域、瓜達爾港、哈豐角以SSW向為主導;馬六甲海峽、吉大港以S向為主;迪戈加西亞、達累斯薩拉姆以SE-SSE向為主;科摩林角以WNW-W向為主;西衛灘以WSW為主;霍爾木茲海峽則是從WSW-SE均勻分布。需要引起重視的是:哈豐角的強風非常明顯,12~13m/s的SSW風出現頻率高達25%,13~14m/s的SSW風出現頻率更是高達30%,14~15m/s的SSW風出現頻率高達13%,這是由于索馬里海域強勁的西南季風造成的,與圖2(c)吻合。

    3.3大風、陣風頻率大風頻率密切關系到航海安全、海上施工等[10-12]。本文利用近36a、逐6h的ERA-inter-im風場資料,統計了該海域在各個季節6級以上大風頻率(圖5);利用同期、同時空分辨率的EC-MWF陣風資料,統計了該海域各個季節6級以上陣風出現的頻率(圖6)。6級以上大風頻率:由圖5可見,秋冬兩季的北印度洋、春季的南海大風頻率都在5%以內。2月,南海冬季風較為強勁,存在兩個顯著的大值區:臺灣島周邊海域、傳統的南海大風區,在20%以上。5月,南海—北印度洋的大風頻率整體偏低,在西南季風的影響下,索馬里海域、斯里蘭卡東南部海域為相對大值區。8月,在強勁西南季風的影響下,阿拉伯海大部分海域的大風頻率在40%以上,索馬里附近大范圍海域更是高達90%以上;雖然西南季風對孟加拉灣和南海的影響也比較明顯,但帶來的6級以上大風頻率并不高。11月,6級以上大風的高頻海域主要分布于南海北部海域,大值區可達40%以上。圖3海上絲綢之路重要站點2月的風向玫瑰圖6級以上陣風頻率見圖6:2月,整個南海基本在25%以上,大值區更是高達55%以上,此外,波斯灣、紅海、索馬里附近海域6級以上陣風出現頻率也較為明顯。5月,南海6級以上陣風出現頻率很低;孟加拉灣大部分海域、阿拉伯海西部海域則出現頻率較高,在20%以上。8月,阿拉伯海、孟加拉灣6級以上陣風出現頻率非常高,阿拉伯海大部分海域在90%以上,孟加拉灣大部分海域在60%以上;南海相對偏低,在40%左右。11月,北印度洋6級以上陣風出現頻率整體較低,基本在10%以內;南海中北部出現頻率則較高,在40%以上,大值中心(呂宋海峽西部海域)可達80%以上。本文在此只是討論了6級以上大風頻率和陣風頻率的季節特征,在未來的工作中,還需要對大風頻率和陣風頻率的長期變化趨勢展開研究,為防災減災、海洋工程的中長期規劃提供依據。

    3.4陣風系數在通常的數值預報產品中,預報風速往往只是顯示平均風,而在實際的航海、海洋工程中,陣風的影響是比較大的,同時也是兵器研究、靶場試驗很關注的問題[13-14]。統計陣風系數,有利于根據預報的平均風來防范陣風。陣風系數定義為:在某一時刻,觀測到的最大陣風風速與相應10min平均風速之比[15]。本文計算了南海—北印度洋在JJA(June,July,August)和DJF(De-cember,January,February)期間,平均風速大于5級(8.0m/s)時的陣風系數,由于運算量偏大,本文只列出了2014年JJA和DJF期間的陣風系數。對比圖7(a)和圖7(b)不難發現,在北印度洋,JJA期間的陣風系數明顯大于DJF期間,大值區的范圍也更廣,南海則相反。DJF期間,南海中北部大部分海域(除北部灣、泰國灣)的陣風系數在1.3以上;在北印度洋,僅孟加拉灣西部一小范圍海域、索馬里近海小范圍海域的陣風系數相對偏大,分別為1.2~1.3、1.2~1.4,其余大部分海域的陣風系數在1.2以內。JJA期間,北印度洋海表風速的陣性特征非常明顯,阿拉伯海和孟加拉灣大部分海域的陣風系數在1.3以上,索馬里附近海域更是高達1.8以上;整個南海的陣風系數基本都在1.2以內。

    3.5海表風速的長期變化趨勢海表風速的長期變化趨勢與海上風能資源開發、研究全球氣候變化密切相關,將近36a、逐6h的海表風速處理稱為逐月平均的數據,即1979年1月至2014年12月432個月的海表風速數據,采用鄭崇偉等[16-17]的方法,計算了南海—北印度洋的海表風速在近36a的逐年變化趨勢見圖8(a);還將逐月的風速數據進行5點滑動平均,得到滑動平均后的逐年變化趨勢見圖8(b)。南海—北印度洋大部分海域的海表風速在近36a期間沒有表現出顯著的變化趨勢。呈顯著性遞增的區域主要分布于10°S—0°S,趨勢為1~4cm/s;此外,阿拉伯海西南部區域的遞增趨勢也較為明顯,趨勢為1~2cm/s。呈顯著性遞減的區域主要分布于:印度半島東西兩側近海、蘇拉威西海等小范圍海域。5點滑動平均之后的變化趨勢并沒有大的變化,只是具有顯著變化趨勢的范圍稍廣。

    4結論

    本文利用來自ECMWF、近36a、逐6h、高空間分辨率的ERA-interim海表10m風場資料、陣風資料,綜合考慮風速風向的季節特征、(強)風向頻率、6級以上大風和陣風頻率、陣風系數、海表風速的長期變化趨勢等,系統性、精細化地統計分析了21世紀海上絲綢之路涉及海域的風候特征,得到如下主要結論。(1)2月,南海盛行東北風,北印度洋盛行N-NE風;冬季風對南海的影響明顯強于對北印度洋的影響。5月,南海17°N以南、北印度洋已經完成由東北風向西南風的轉變;南海17°N以北處于季風過渡期。8月,阿拉伯海的西南季風最為強勁,索馬里海域的平均風速可達6級以上;孟加拉灣、南海的強度次之。

    11月,傳統的觀點認為該月處于季風過渡期,本文發現該月西南季風向東北季風的轉換已經完成,整個南海—北印度洋都以東北風為主導,南海的東北風較為強勁。(2)2月,大部分海域的(強)風向頻率以偏東北向為主;有差異的是吉大港(N-NW向)、瓜達爾港(W-SW向)、霍爾木茲海峽(W-WSW向)、迪戈加西亞(W-WNW向)。需要引起重視的有:臺灣海峽NE向的強風(10~12m/s出現頻率約15%,12~14m/s出現頻率約12%)、北部灣NNE向的強風(10~12m/s出現頻率約13%)、西沙海域NE向的強風(10~12m/s出現頻率約11%)。8月,大部分海域以偏SW、偏S向風為主,科摩林角以WNW-W向為主。需要引起重視的是:哈豐角的強風,12~13m/s的SSW風出現頻率高達25%,13~14m/s的SSW風出現頻率更是高達30%,14~15m/s的SSW風出現頻率高達13%。(3)6級以上大風頻率:秋冬兩季的北印度洋、春季的南海—北印度洋的大風頻率都很低,在5%以內。2月和11月,大值區分布于南海。8月,阿拉伯海的大風頻率在40%以上,索馬里附近海域更是高達90%以上。6級以上陣風頻率:2月,整個南海基本在25%以上,大值區高達55%以上。5月,南海出現頻率很低;孟加拉灣、阿拉伯海西部海域在20%以上。8月,阿拉伯海在90%以上,孟加拉灣在60%以上;南海在40%左右。11月,北印度洋在10%以內;南海中北部在40%以上。(4)在北印度洋,JJA期間的陣風系數明顯大于DJF期間,大值區的范圍也更廣,南海則相反。DJF期間,南海中北部大部分海域的陣風系數在1.3以上;北印度洋大部分海域的陣風系數在1.2以內。

    JJA期間,北印度洋海表風速的陣性特征非常明顯,阿拉伯海和孟加拉灣大部分海域的陣風系數在1.3以上,索馬里附近海域高達1.8以上;整個南海的陣風指數基本都在1.2以內。(5)近36a期間,南海—北印度洋大部分海域的海表風速沒有顯著的變化趨勢。呈顯著性遞增的區域主要分布于10°S—0°S,趨勢為1~4cm/s;阿拉伯海西南部區域的遞增趨勢為1~2cm/s。呈顯著性遞減的區域主要分布于:印度半島東西兩側近海、蘇拉威西海等零星小范圍海域。

    作者:鄭崇偉 李訓強 高占勝 付敏 羅霞 單位:海軍大連艦艇學院 中國科學院大氣物理研究所LASG實驗室 解放軍理工大學 氣象海洋學院 國家海洋環境預報中心

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