西北太平洋海浪的特性范文

本站小編為你精心準備了西北太平洋海浪的特性參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

《海洋預報雜志》2016年第3期

摘要：

應用中國海洋大學海洋遙感研究所基于Hasselmanns提出的MPI方法用C語言開發的SAR反演海浪方向譜的軟件，對2003年1月—2012年1月間西北太平洋海域Envisat波模式數據進行海浪方向譜反演，共得到西北太平洋海域觀測的海浪方向譜146796個。統計由反演的海浪方向譜得到的海浪有效波高、平均波向、平均波周期等數據，分析了西北太平洋海浪場分布的特點，得到了一些有參考意義的結果。

關鍵詞：

SAR海浪方向譜；海浪特性；西北太平洋

1引言

早期的海浪觀測主要依賴于現場定點浮標獲得的時間序列海浪有效波高數據，在時間和空間上都有一定的局限性。空間衛星技術和傳感器技術的發展為海浪觀測提供了新的技術手段。星載合成孔徑雷達（SyntheticApertureRadar，SAR）是一種主動式微波成像雷達，它對海浪的獨特的觀測能力始于1978年Seasat-A/SAR數據[1]。20世紀90年代后，以歐空局發射的ERS-1、2/SAR和Envisat/ASAR為代表，世界各國發射的星載SAR為海浪研究和預報提供了強有力的支持。1991年，德國著名科學家Hasselmanns首先提出了衛星SAR海浪圖像譜與海浪方向譜之間的非線性理論關系，并基于數據同化的概念提出了從SAR圖像反演海浪方向譜的方法(MaxPlanckInstitute，MPI)[1]。隨后，諸多學者亦展開了SAR反演海浪方向譜的研究[2-8]。太平洋處于亞洲大陸、大洋洲、南極洲、南美洲、北美洲之間，是四大洋中面積最大、深度最深的。我國瀕臨西北太平洋，20世紀60年代以來，中國海及西北太平洋等海域，都遭受過多次重大和特大災害性海浪的沖擊，致使沿海海上和沿岸近海漁業的生產、港口碼頭、交通運輸、鹽業生產等造成多起巨大經濟損失和人員傷亡事件。因此，深入研究其海浪場的時間變化規律及空間上的分布特性，對我國有極其重大的意義與應用前景。眾多學者利用各種數據源（現場、高度計、模式）研究過西北太平洋的海浪場[9-15]，結果表明：

(1)西北太平洋季平均和月平均有效波高，冬季最大，高達2.0m以上，有效波高2.5—4m的5級大浪頻率小于20%；春季、秋季，高達1.5m左右，大浪頻率小于13%；夏季最小，小于1.0m，大浪頻率小于10%；

(2)整個太平洋的有效波高呈現明顯的上升趨勢，大約每年增加0.5—3cm。目前為止，未見利用SAR海浪方向譜數據進行海浪場時空分布特征研究的文獻。本文應用中國海洋大學海洋遙感研究所基于Hasselmanns提出的MPI方法用C語言開發的SAR反演海浪方向譜的軟件[16-17]反演得到的海浪方向譜數據，對西北太平洋海域海浪場的分布特征進行了研究。

2方法與數據

2.1MPI反演方法

星載SAR并非對海浪直接成像，SAR僅與海面短重力波或毛細波相互作用從而成像。由于海浪對海面短重力波的調制作用，因而在SAR圖像上可觀測到作為調制信號的海浪信息，表現為明暗相間的波紋圖像。從SAR圖像可以反演獲得海浪方向譜。1991年，Hasselmann等[1]根據SAR工作原理和流體力學理論提出包含傾斜調制、流體力學調制和速度聚束的SAR海浪成像機制，將二維海浪譜同SAR圖像譜聯系起來，推導出從海浪方向譜到SAR圖像譜的非線性變換關系。對于垂直極化和右視的SAR，各調制函數表示如下：在此只給出HasselmannsSAR對海浪成像的完全非線性關系的式（式（6））及其一階近似準線性式（式（9））(詳細推導過程見Hasselmanns等的文章[1]）：式中：n表示非線性階數，m為速度聚束參數β的階數，kx表示方位向波數。式中：PRql為純RAR譜，Pvbql為純準線性速度聚束譜，Pintql為準線性干涉項。Krogstad根據Hasselmanns推導出的海浪方向譜到SAR圖像譜的非線性變換關系，通過迭代求逆方法得到最優海浪方向譜的MPI反演算法[2]。MPI反演流程圖見圖1。圖1可以看出MPI算法的框架核心是一個迭代求逆過程。該過程需要SAR圖像譜和第一猜測譜作為輸入項。通過迭代來不斷修改海浪方向譜，使得第一猜測譜通過非線性變換得到的模擬SAR圖像譜盡量接近觀測的SAR圖像譜。定義了價值函數J（式（12）），當J取最小值時所得的海浪方向譜F(k)為最適海浪方向譜。迭代初始所用的海浪方向譜稱為第一猜測譜，它由海浪數值預報模式WAM計算得來。WAM的運行需要海面風場和海底地形作為輸入。式中：P̂(k)為觀測SAR圖像譜，由觀測的衛星SAR圖像作FFT變換得到。P(k)為最優SAR圖像譜，由SAR圖像譜和海浪方向譜的非線性變換關系的前向模擬得到。F̂(k)是由海浪數值預報模式得到的第一猜測譜。F(k)代表最適海浪方向譜。由J的定義可以看到，價值函數由兩部分組成，一部分是代表前向模擬SAR圖像譜與衛星觀測SAR圖像譜之間的差，另一部分是海浪方向譜與猜測海浪方向譜之間的差。價值函數最小化意味著既要滿足反演得到的海浪方向譜和猜測海浪方向譜最接近，又要滿足前向模擬SAR圖像譜與衛星觀測SAR圖像譜最接近。μ為代表從最優SAR譜到一階估計譜的置信區間的權重系數，通常取0.1P̂2max；B為一個小正數，以避免F̂(k)=0時價值函數的計算值出現奇異值（無窮大），通常取0.01Fmax。因此問題變成求一般非線性變分問題的解：此方程的解采用準線性變換關系式(9)進行迭代求出。譜的初值為第一猜測譜。假設Fn(k)為經過n次迭代后的近似解，Pn(k)可用式(6)進行計算。若改進解：由ΔFn求得Fn+1，然后進行下一次迭代，直至滿足一定的條件為止。假設：在大多數的情況下，選?。褐袊Ｑ蟠髮W海洋遙感研究所基于上述MPI方法應用C語言開發了SAR反演海浪方向譜的軟件。軟件構成框架圖如圖2所示。應用該反演軟件分別在全球以及中國海和西北太平洋海域內，對反演的海浪有效波高數據與現場浮標有效波高數據進行了同步印證。結果顯示：在全球海域，反演誤差為5.2%。在中國海和西北太平洋反演誤差為4.9%。對比國際上的反演精度，ORSI基于MPI方法的海浪方向譜反演軟件在中國海和西北太平洋的表現性能與其相當[9-10]。

2.2數據介紹

2.2.1SAR波模式數據Hasselmanns提出的MPI迭代循環需要觀測的SAR圖像譜作為輸入項。本文用于反演海浪方向譜的數據是Envisat_ASAR波模式單視復數據Level1B產品ASA_WVI_1P，來源于歐洲太空局（EuropeanSpaceAgency，ESA）。其數據是一個個的小圖像，大小為10km×5km，小圖像在軌道方向的間距為100km，極化方式為VV或者HH，每天在全球海域可得到大約2500個小圖像。

2.2.2數值預報模式數據MPI反演算法需要海浪數值預報模式提供初猜譜信息。本文第一猜測譜使用的是WAMcycle4.5的數值模式結果。WAM的運行需要風場和地形數據驅動。本文采用ECMWFERA40再分析模式風場數據，其空間分辨率為1°×1°，時間間隔為6h。，采用全球地形數據：，其空間分辨率為5′。

3反演結果

圖3是SAR反演軟件的輸出結果示例圖。輸出的產品是原始SAR圖像和它對應的反演結果。圖3a為SAR圖像；圖3b為SAR圖像譜，由SAR圖像通過FFT變換得到；圖3c為第一猜測譜，是WAM模式預報結果；圖3d為最優譜，即反演得到的海浪方向譜,并且可以輸出海浪的有效波高（Sig.Height）、平均波長（Avg.Length）、平均周期（Avg.Period）、平均波向（Avg.Dir）等海浪參數。本文利用該SAR反演海浪方向譜軟件對2003年1月—2012年1月間西北太平洋海域的Envisat波模式數據進行海浪方向譜反演，共獲得海浪方向譜觀測數據146796個。統計由反演的海浪方向譜得到的海浪有效波高、平均波向、平均波周期等數據，研究了西北太平洋海浪場的各季節性分布特征。

4分析與討論

利用反演得到的146796組海浪有效波高及平均波向數據，將有效波高按0—0.5m，0.5—1m，1—1.5m，1.5—2m，2—2.5m，2.5—3m，3—3.5m，3.5—4m，＞4m，波向按N,NNE,NE,ENE,E,ESE,SE，SSE，S，SSW，SW，WSW，W，WNW，NW，NNW進行頻率統計，以20°—30°N為過渡區域，圖4中B區域（研究中發現該海區南北海域海浪場分布特征差異較大，故由北至南分3個區域進行分析，詳見圖4），得到了西北太平洋海域春夏秋冬四季的海浪統計玫瑰圖（見圖5—8）。綜合圖5—8以及統計的有效波高、平均波周期數據分析，得西北太平洋的海浪場各季節分布特征如下（注：本文浪向均代表海浪傳播的方向）。春季，西北太平洋A、B、C海區海浪統計玫瑰圖如圖5所示。西北太平洋30°N以北海域，浪向分布較為雜亂，但以E-SSE浪向為主，頻率達20%以上。20°—30°N海域內，浪向由以北海域盛行的東偏南浪向向20°N以南海域盛行的西偏南浪向過度，總體以偏南浪向為主。春季西北太平洋的平均有效波高為1.8m左右，平均周期在7s左右。夏季，西北太平洋A、B、C海區海浪統計玫瑰圖如圖6所示。西北太平洋30°N以北海域西南季風盛行，浪向總體以東偏北向（E-N）為主，整體發生頻率可達40%以上。20°—30°N海域則以西偏北浪向（W-N）為主，整體頻率達55%。20°N以南海域則以西偏南浪向（W-S）為主，發生頻率48%左右。夏季西北太平洋的平均有效波高在1.2m左右，平均周期在6s左右。秋季，西北太平洋A、B、C海區海浪統計玫瑰圖如圖7所示。西北太平洋30°N以北海域浪向分布較為平均，但以偏東浪向（NE-SE）為多，頻率在33%左右，其中以E為主向浪。20°—30°N海域則是西偏南浪向（W-S）為主，整體發生頻率可達65%。20°N以南海域盛行偏西浪（WNW-SW），發生頻率72%。秋季西北太平洋平均有效波高為1.6m左右，平均周期在6—7s左右。冬季，西北太平洋A、B、C海區海浪統計玫瑰圖如圖8所示。這是西北太平洋海域海浪場最強的季節。30°N以北海域盛行西風帶作用突出，浪向為東偏南向（E-S），頻率在46%以上。20°—30°N的過渡海域，則整體以偏南浪向（SE-SW）為主，整體發生頻率可達55%。20°N以南海域則以西南浪向（WSW-SW）為主，整體頻率60%以上。冬季西北太平洋平均有效波高在2.4m左右，平均波周期約7—8s。鑒于近10a的數據積累，本文統計了西北太平洋海浪有效波高在2003—2011年間平均年有效波高的變化趨勢（見圖9）。發現西北太平洋的年平均有效波高在這幾年間整體呈現出微弱的上升趨勢。通過擬合得到其上升趨勢約為1.8cm/a，這與之前的學者研究的北太平洋的海浪有效波高上升趨勢（0.5—3cm/a）[9-10]的結論不沖突。其中2005年的異常情況可能是因為整年間有8個強臺風和熱帶風暴發生，其中有6次強臺風的中心風速大于等于45m/s所致；而2010年是我國氣候異常、極端、罕見創世紀之最的一年，海浪有效波高也發生異常。

5結論與展望

本文利用ORSI基于MPI方法應用C語言開發的SAR反演海浪方向譜的軟件，反演得到了西北太平洋2003—2011年間146796組海浪方向譜數據。利用這些數據分析了西北太平洋的海浪場分布特點，發現以20°—30°N為過渡海域，其南北海域海浪場分布特征差異較大。同時發現西北太平洋海浪有效波高在2003—2011年間整體呈現出微弱的上升趨勢，通過擬合得到其上升趨勢約為1.8cm/a。但本文應用的是基于MPI方法的海浪方向譜反演方法，其反演精度相比于PARSA反演算法略低，況且應用觀測的SAR圖像反演海浪方向譜以研究海浪場的分布特征，必須收集大量的SAR數據。以后的工作中，我們會致力于提高反演算法的精度，繼續收集長時間序列的SAR數據，更加深入的分析西北太平洋的海浪場特性。

作者：劉曉燕 楊倩 ?？》?曾侃 單位：山東省科學院海洋儀器儀表研究所 山東省海洋儀器儀表科技中心 國家海洋局東海預報中心 中國海洋大學