郑元帅, 孙 建
(中国海洋大学海洋与大气学院, 山东 青岛 266100)
南海是西北太平洋最大的边缘海,是世界上遭受台风灾害最多的海域之一。台风引起的巨浪会破坏海岸工程、危及海上航行,因此进行海浪灾害的危险性评估对南海海域防灾减灾具有重要意义。而海浪危险性评估的重要工作是构建长时间的历史海浪数据集以研究南海海域的极值波高分布。近年来,数值模式已经成为研究海浪变化的重要手段之一。Komen等[1]指出,基于谱传输方程的海浪模式模拟值,其精度在很大程度上受到模式输入风场的精度影响。近岸海浪模式SWAN作为一种更适用于浅水模拟的第三代海浪模式,常用于进行台风登陆前后的海浪场模拟。模式中在σ和θ方向上的风能输入形式Sin包含线性增长项A与指数增长项B:
Sin(σ,θ)=A+BE(σ,θ)。
(1)
A与B中风能输入的影响均通过风应力τa来实现:
(2)
式中:ρa是空气密度;CD是拖曳系数;U*和U10分别是摩阻风速和海表面10 m处风速。经验参数化台风风场模型不适合为长时间海浪后报模拟提供风场,因此,海表面10 m处风场再分析数据集在海浪场的长期后报研究中得到了广泛应用。然而,不同种类的再分析风场驱动海浪模式模拟的有效波高存在着显著差异。周凯等[2]比较了Q/N (QuickSCAT/NCEP)混合风场与ERA-Interim风场驱动WW3(WAVE WATCH Ⅲ)模式对东中国海海浪的模拟值,发现应用混合风场的有效波高模拟值比使用ERA-Interim更接近实测值。邓波等[3]通过对比CCMP风场和Q/N风场驱动的WW3模式对北太平洋海域的海浪模拟值,指出使用CCMP风场模拟4 m以下波浪更接近实测值。李新文等[4]使用ERA5、CCMP以及CFSv2 (Climate forecast system version 2)的风场对台风“烟花”时期浙江省附近海域海浪场进行模拟,并与浮标实测值对比后发现,ERA5风场的模拟值最优,NCEP中心的CFSv2风场的模拟值明显偏大。因此,合适的再分析风场数据是构建长期历史海浪数据集的必要条件。
SWAN中有数种拖曳系数方案,常用的有以U10的分段函数表示的方案以及U10的单个二次函数方案,各个计算方案描述的拖曳系数在较高风速下差异明显。
(1)WU[5]
(3)
(2)Large&Pond[6]
(4)
(3)Anderson[7]
(5)
(4)Oey[8]
(6)
(5)FIT[9]
(7)
由此可见,拖曳系数是决定波浪模拟精度的关键参数之一。罗蒋梅等[10]采用9种不同的拖曳系数参数化方案对湛江附近的15个热带气旋风暴潮进行数值模拟,发现Smith、Yelland和Taylor的方案增水最大,模拟的误差较小,可以用于高风速方案。丁磊等[11]研究了不同数值的定常风速下SWAN模式中不同风拖曳系数对荷兰哈灵水道海域风浪模拟的影响程度,发现在浅水中,拖曳系数方案对有效波高影响较小,在深水中,随着风速的增加,不同拖曳系数方案的模拟有效波高值差距逐渐增大。因此,比较SWAN模式中不同拖曳系数对南海台风浪模拟的影响,对于提高模式的计算精度与准确性,与合适的再分析风场共同构建历史海浪数据集,研究南海海域的极值波高与灾害性海浪分布具有重要的科学意义与应用价值。
本文以南海海域为研究区域,用ERA5、ERA-Interim、CCMP及NCEP的CFSR海表面10 m处风场数据作为强迫场模拟过境南海的15次热带气旋过程。利用卫星高度计实测值评估模拟值精度,再应用精度最高的风场模拟同样状态的浪场,对SWAN模式中拖曳系数的参数化方案进行敏感性分析和比较,最后构建南海海域历史海浪数据集,得到南海海域多年一遇有效波高重现期分布。该工作可为利用SWAN模式进行南海海域海浪灾害的危险性评估与区划提供参考。
1.1 海表面10 m处风场数据
ERA5数据集是欧洲中期天气预报中心对过去40～70 a 全球气候和天气的第5代再分析数据集,该数据集包括全球性完整的不同时空分辨率的海洋与气象类要素。ERA-Interim同样是欧洲中期天气预报中心的再分析数据集,涵盖了1979年1月—2019年8月的气候再分析数据。CCMP是以ERA-Interim的风场为背景风场,对卫星微波遥感和仪器观测的海面风数据进行交叉校准和同化而得到的合成风场资料。通过对2003年CCMP风速与涠洲岛测站风速进行对比后发现,两者相关系数为0.77,平均绝对偏差为0.43 m/s[12]。NCEP(CFSR/CFSv2)资料是美国国家环境预报中心气候预测系统再分析数据集。该数据集中包含气温、海表气压、风速、降水、热通量、云以及海洋温度、盐度、海流、海冰等参数,在2011年之后从CFSR升级为精度更高的CFSv2[13](见表1)。
表1 海表面10 m处风场资料主要特征Table 1 Major characteristics of wind fields 10 m above the ocean surface data sets
1.2 卫星高度计资料
Jason-1,Jason-2,Jason-3卫星高度计是美国国家海洋和大气管理局、欧洲气象卫星开发组织和法国宇航局合作开发并发射的卫星。三颗卫星采用相同的高度、倾角以及周期设计,重访周期为9.9 d,每个周期内共有254条轨道,构建了长时间序列覆盖全球的近实时海浪观测数据库,有效地改善了海浪分析与预报[14]。刘花等[15]对比分析了2010—2011年的Jason-1卫星高度计与南海北部近岸海域3个浮标的观测资料,发现卫星高度计与浮标的观测值具有较高的一致性。图1给出了经过南海海域卫星高度计的轨道编号。
图1 南海海域水深及Jason卫星高度计经过轨道分布Fig.1 Depth of the South China Sea and the Jason satellite altimeter tracks passing through the area
1.3 热带气旋资料
参考中国气象局热带气旋数据集[16-17],以及卫星高度计的轨道分布(见图1),选出15个与经过南海卫星高度计时间与空间对应的热带气旋(见图2与表2)。
(黑色线为热带气旋的移动路径,彩色点表示热带气旋的等级变化。The black lines are the tropical cyclones’ path, The colored dots are the changing of tropical cyclones’ level.)图2 经过南海的热带气旋路径及等级分布Fig.2 Tropical cyclones’ paths and passing through the South China Sea
表2 热带气旋基本信息Table 2 Major characteristics of tropical cyclones(TC)
2.1 SWAN介绍
SWAN近岸海浪模式是荷兰Delft理工大学基于带有源和汇的波作用量平衡方程开发的第三代海浪数值模式[18],可以根据特定的风场、水深以及流场作为输入条件,计算近岸、湖泊以及河口等区域的风浪要素。相对于适用大洋的模式WW3,SWAN模式增加了近岸地形下波浪的传播变形效应,更适用于近岸波浪场的计算。模式中采用波作用量方程作为描述海浪变化的控制方程,在直角坐标系下采用如下形式:
(8)
式中方程从左至右依次代表波作用量谱密度随时间的变化率、波作用量在几何空间x,y方向上的传播,其传播速度分别为Cx和Cy、流场和水深的变化引起的频移,速度为Cσ、流场和水深的变化引起的折射和变浅作用,速度为Cθ。S代表谱密度表示的源汇项。其中S可以表示为:
(9)
式中:Sin为风能输入[19];Sds,w为白浪破碎耗散[20];Sds,b为底摩擦耗散[21];Sds,br为深度诱导破碎项[22];Sn/4为四波相互作用[23];Sn/3为三波相互作用[24]。
2.2 模式详细设置
2.2.1 网格设置 模式计算区域为0°—25°N,95°E—127°E,区域内使用地表水模拟(SMS, Surface-water modeling system)软件构建的非结构三角网格(见图3),包含47 556个网格点和92 299个三角形。水深采用ETOPO1模型数据并线性插值到网格上,陆地与岛屿分辨率为0.1°,海洋边界为0.2°。
图3 试验区域网格设置图Fig.3 Grid of experimental area
2.2.2 数值模式试验参数设置 敏感性试验共设置8组试验,模式为冷启动,风能输入采用Komen方案,白浪破碎采用Hasselman方案,底摩擦采用Collins方案,深度破碎系数=1.0,同时考虑Eldeberky方案的非线性作用,试验中以上输入参数均相同,风场与拖曳系数的设置如表3所示。
表3 数值模式试验风场与拖曳系数方案设置Table 3 Set of surface wind and drag coefficient schemes in the numerical experiment
通过对比模式输出值与卫星高度计观测值评估输出结果。评估标准包括均方根误差(RMSE)、标准差(STD)、相关系数(COEF):
(10)
(11)
(12)
其中均方根误差反映模拟值与实测值之间的差距,标准差反映的是模拟值自身的离散程度,相关系数反映的是模拟值与实测值之间的相关程度。
3.1 不同风场输出结果分析
在不同风场驱动下模式的沿轨输出有效波高与其时空对应的卫星高度计观测值对比如图4所示:4组试验的模拟值基本符合卫星高度计的实测值,但是试验2与试验3的结果明显低于卫星高度计实测值。试验1的结果更接近实测值,试验4的结果在模拟波高超过7 m 时离散程度较高。
图4 试验1(a)、试验2(b)、试验3(c)与试验4(d)模拟值与卫星高度计实测值对比Fig.4 Significant wave height computed in Test1(a)、Test2(b)、Test3(c) and Test4(d) compared with satellite altimeter
当SWAN模式的输入参数为默认值时,使用4种风场驱动模式,都能得到与卫星高度计实测值变化趋势相一致的有效波高模拟值。在实测值4 m以下的区域内,使用4种风场模拟值很接近实测值,在实测值超过4 m的区域内,使用ERA5风场模拟值更接近实测值。同时,从表4以及图5中可以看出,ERA5风场的模拟值的相关系数较高,均方根误差以及标准差较低,表明该模拟值与实测值的一致性较高,自身的空间异质性较低,更接近卫星高度计的实测值。
图5 不同驱动风场模拟值泰勒对比图Fig.5 Taylor diagram of significant wave heights computed from different surface winds
表4 不同驱动风场模拟值的相关系数、标准差与均方根误差Table 4 Comparison of COEF, STD &RMSE among significant wave heights computed from different surface winds
表5 不同拖曳系数方案模拟值的相关系数、标准差与均方根误差Table 5 Comparison of COEF, STD &RMSE among significant wave heights computed from different drag coefficient schemes
3.2 不同拖曳系数输出结果分析
对SWAN模式中的源代码以及输入文件进行修改,得到不同拖曳系数方案的SWAN模式。并使用之前默认参数下最接近模拟值的ERA5再分析风场来进行驱动,得到新的沿卫星高度计轨道输出的有效波高。
从图6与7中可以看出,试验1、试验5～8结果之间的差异明显小于试验1～4之间的差异。试验5的模拟值明显更接近卫星高度计的实测值。并且随着模拟有效波高的增加,不同试验模拟值之间的差距变得明显。
图6 试验5(a)、试验6(b)、试验7(c)与试验8(d)模拟值与卫星高度计实测值对比Fig.6 Significant wave height computed in Test1(a)、Test2(b)、Test3(c) and Test4(d) compared with satellite altimeter
(以热带气旋编号200806(a),200819(b),201325(c)以及201409(d)为例。Tropical cyclones’ number: 200806(a), 200819(b),201325(c) and 201409(d).)图7 试验1、试验5、试验6、试验7以及试验8模拟值与卫星高度计实测有效波高纬向对比图Fig.7 Significant wave height computed in Test1、Test5、Test6、Test7 and Test8 compared with satellite altimeter in altitude row
从图8中可以看出,在拖曳系数的试验中,5-WU方案的模拟值具有更高的相关系数与更低的均方根误差,与卫星高度计实测值具有更高的一致性。结合3.1得出结论,WU方案更适合用于使用ERA5风场作为驱动风场来模拟南海海域的台风浪变化。
图8 不同拖曳系数方案模拟值泰勒对比图Fig.8 Taylor diagram of significant wave heights computed from different CD schemes
3.3 南海海域30年极值波高分布
使用ERA5风场与WU方案以及与数值试验默认的参数构建南海海域1990—2019年的历史海浪数据集,并使用适线法与Pearson-Ⅲ分布[26]推算南海海域多年一遇有效波高,分别考虑2、5、10、20、50以及100年的情况。
图9中可以看出,南海海域多年一遇有效波高呈现出北高南低的趋势,东北部海域有效波高明显高于南部海域,东南大陆沿岸高于北部湾沿岸。南海东北部海域百年一遇有效波高在16 m以上,北部湾百年一遇有效波高约为8 m。
图9 南海海域2年(a)、5年(b)、10年(c)、20年(d)、50年(e)与100年(f)一遇有效波高分布Fig.9 2-year(a), 5-year(b), 10-year(c), 20-year(d),50-year(e) and 100-year(f) return period extreme values of significant wave height of South China Sea
本文针对海浪灾害危险性评估对长时间序列海浪模拟的需求,分析了不同风场对南海海域台风浪后报的影响。采用ERA5、ERA-Interim、CCMP以及NCEP风场作为SWAN模式的驱动风场,使用SWAN模式默认输入参数对经过南海海域的15个热带气旋过程引起的海浪进行模拟,并与卫星高度计实测值进行对比。再使用模拟精度最高风场,更改模式中拖曳系数参数化方案,对同样条件的海浪进行模拟,得到以下结论:
(1)使用不同的4种风场驱动SWAN模式得到的模拟值与卫星高度计实测波高的变化趋势一致,并且具有良好的相关性,相关系数均在0.88以上。随着模拟有效波高的升高,差距变得明显。一个高质量的风场能提高海浪模式的预报和模拟能力,其中ERA5风场的模拟值最接近卫星高度计实测的有效波高,相关系数均接近0.92,均方根误差为0.597 m。在使用ERA5风场模拟时,WU方案的模拟值均方根误差最低,为0.587 6 m,因此,WU方案可作为最优的拖曳系数方案;
(2)根据以上试验结果,使用ERA5风场与WU方案的组合构建了南海海域1990—2019年的有效波高数据集,使用Pearson-Ⅲ分布推算出南海海域的多年一遇有效波高,最终发现南海东北部海域百年一遇有效波高在16 m以上。
本文建议在构建历史海浪数据集来进行南海海域的海浪灾害评估时,可以使用ERA5风场作为驱动风场,并使用WU方案作为拖曳系数方案,能得到较为准确的模拟值。最后该结论可以为南海海域的海浪灾害评估与海洋工程建设提供参考。
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