这篇文章属于类型a:单一原创研究报告。
本文名为《A 39-year high resolution wave hindcast for the Chinese coast: Model Validation and Wave Climate Analysis》,发表在国际期刊《Ocean Engineering》的第183卷(2019年),已于2019年5月16日上线,由Elsevier出版。本研究的主要作者包括Jian Shi、Jinhai Zheng、Chi Zhang、Antoine Joly、Wei Zhang、Pengfei Xu、Titi Sui、Tian Chen。第一作者和通讯作者均来自河海大学(Hohai University)与其下教育部沿海灾害及防御重点实验室,其他作者分别隶属于英国伦敦的EDF Energy R&D UK中心及位于北京的EDF (China) Holding Ltd.。
了解海洋波浪对沿海工程具有重要意义,因为波浪不仅会因为水深变化和破碎效应而导致沿岸和横向的洋流改变,还会驱动沉积物的输运,这些过程对于海岸地貌的演变和海岸线的稳定性具有深远影响。然而,由于波浪观测数据的缺乏,波浪气候的研究往往存在空间分辨率低或覆盖范围有限的问题。
基于此,研究团队构建了覆盖1979至2017年的高分辨率波浪数据库,其空间分辨率高达1公里,时间分辨率为1小时,以提供中国沿海范围内的波浪气候长期趋势研究。他们的研究目标包括:验证所构建波浪回溯模型的准确性,分析各个季节的波浪特征,研究极端波浪事件及其长期变化趋势。
本研究基于Tomawac波浪模型(Benoit等,1996),这一模型是TELEMAC-MASCARET系统的一部分,专门解决波浪作用密度谱的平衡方程问题。构建模型时采用了包括北部西太平洋在内的粗计算网格(分辨率为10公里)及针对中国海岸的细计算网格(分辨率为1公里),整体由两级嵌套网格组成。粗网格覆盖的区域为太平洋的主要范围,从南纬76°到北纬66°,东经100°到西经82°;细网格区域则包括渤海、黄海、东中国海和南海北部一带。
模型采用了美国国家环境预报中心(NCEP)提供的气候预测系统再分析数据(CFSR),其空间分辨率0.312°,时间分辨率为1小时。这些风场数据经过线性插值处理后作为波浪模型的外部驱动力输入。
此外,模型利用地形数据(如全球海底地形数据集GEBCO)来描述海域复杂的地形特征,并通过高频率网格验证模型稳定性,模拟时间步长分别为300秒(粗网格)与200秒(细网格)。
为了验证模型预测的准确性,研究团队在沿中国海岸设置了四个浮标点(B1至B4)。他们将模型预测的有效波高(significant wave height, SWH)、平均周期(mean period, MP)以及波向(wave direction, WD)与浮标实测数据进行了对比分析。模型精度用归一化偏差(NB)及对称归一化均方根误差(HH)指标评估,其结果显示,模拟结果与实测数据的一致性优良,NB与HH值在极端波浪事件和一般波浪条件下都处于合理范围。此外,研究还利用卫星高度计数据对整片研究区域的模拟结果与实测结果进行了空间对比验证。
研究表明,中国沿海波浪从北至南逐渐增加—— - 最大全高:东中国海及南海北部地区的最大全高达到18米,尤以台湾东部近海区域波高最高,受台风影响显著;渤海与黄海分别在5米与10米以下。 - 100年一遇波高:与最大全高分布一致,东部海域的极值波高超过20米;而渤海和黄海北部较小,为6~7米。 - 平均波高与周期:年均波高从北到南逐渐增加,渤海地区在1米以下,而南海与东中国海地区可达2.1米;季均值中,秋冬季波高较春夏季更高。
最大全高数据展现了显著的季节性差异: - 夏秋季:由于台风事件频发,东中国海与南海沿海出现极高的波浪强度,最大全高可达18米。 - 冬春季:受到冬季东亚季风的影响,波浪活动较弱,最大全高约为6米。
研究团队对超出99百分位数波浪事件进行识别并分析了其长时间趋势: - 平均事件频率为每年5~6次,主要分布于渤海、北黄海、台湾海峡及南海西北部地区;台风主导区域(东中国海和南中国海)频率较低,为每年2.5~4次。 - 平均持续时间:台风波浪持续时间为20~30小时,而冬季事件持续时间较短,为10~15小时。 - 强度:由台风引发的极端波浪高出临界值2~3米,而冬季事件则在临界值以上不到1米。
研究发现,自1979年以来,中国沿岸波浪气候呈现显著的长期增长趋势: - 99百分位数波高:东中国海和南中国海中部显示出每年0.5~3厘米的增长率,尤其是沿台风路径的波高增长显著。 - 极端事件特征:每年事件次数、持续时间的变化不明显,而强度沿台风路径增加约6厘米/年。
本研究为预测中国沿海波浪气候动态的未来发展、有效管理沿海基础设施风险以及制定合理的防灾减灾措施奠定了坚实的科学基础,但也指出需要进一步优化重分析风场数据的统计同质性以提高长期波浪气候趋势分析的准确性。