基于CCMP衛(wèi)星資料的中國海域風能資源分析

肖晶晶，李正泉，郭芬芬，馬浩

（1.浙江省氣候中心，浙江杭州310017；2.國家海洋局第二海洋研究所，浙江杭州310012）

基于CCMP衛(wèi)星資料的中國海域風能資源分析

肖晶晶1，李正泉1，郭芬芬2，馬浩1

（1.浙江省氣候中心，浙江杭州310017；2.國家海洋局第二海洋研究所，浙江杭州310012）

基于1988—2011年CCMP衛(wèi)星資料對中國海域的風能資源進行分析評估，研究中國海域風能資源的空間格局及氣候變化特征，并進行風能資源區(qū)劃。研究結(jié)果表明：（1）中國海域年風功率密度各海域分布在79.2（瓊州海峽）～465.8（巴士海峽）W/m2，其中東海南部、南海東北部和巴士海峽的年平均風功率密度大于400 W/m2，其次為南海中東部、東海北部、臺灣海峽、臺灣以東洋面（300～400 W/m2），渤海海峽、黃海北部、北部灣、渤海和瓊州海峽的風功率密度在200 W/m2以下；（2）DJF期間，中國海區(qū)風功率密度平均值最大（412.5W/m2），大值區(qū)的風功率密度達800～1000 W/m2；JJA期間，中國海域風功率密度平均值最?。?59.4 W/m2）；（3）1988—2011年中國各海區(qū)風功能密度上升趨勢為20.8（瓊州海峽）～124.7（臺灣海峽）W/（m2?10 a），除南海西南部和南海東南部海區(qū)外，其他海區(qū)的變化趨勢均通過了0.05的顯著性檢驗；（4）中國海域風能資源分區(qū)結(jié)果表明，中國海區(qū)超過80%的海區(qū)適合并網(wǎng)風力發(fā)電，其中非常適合的海域占海區(qū)面積的62.3%。在風電開發(fā)技術(shù)可控范圍內(nèi)（水深5～50 m），臺灣海峽、南海東北近海海區(qū)（水深0～50 m）風能資源最豐富，最高處達490 W/m2，其次是東海北部近海海區(qū)（水深20～50 m），風功率密度達300～350 W/m2。

CCMP；中國海域；風能資源

1 引言

能源危機已成為人類共同面臨的世界性難題之一，常規(guī)能源日益枯竭、氣候變暖、環(huán)境惡化等使人們認識到發(fā)展可再生能源的重要性和緊迫性[1-2]。IPCC《可再生能源與減緩氣候變化特別報告》指出，發(fā)展風能、太陽能等可再生能源是應(yīng)對氣候變化的重要舉措[3-4]。其中風能是新能源中最具工業(yè)開發(fā)潛力的可再生能源[5]，風力發(fā)電是新能源開發(fā)中技術(shù)成熟、具有大規(guī)模開發(fā)和商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式[2]。中國風能資源儲藏豐富，其中海上可開發(fā)量初估為400～500 GW，屬于風能資源較豐富的國家[6-8]。同時，中國是世界第二大能源消費大國，中國的經(jīng)濟建設(shè)迅速發(fā)展使能源消耗爆發(fā)式增長，風能的開發(fā)利用對于減輕對化石能源的進口依賴，加強自身能源供應(yīng)安全、穩(wěn)定社會經(jīng)濟具有十分重要的現(xiàn)實意義[9]。

海上風能資源開發(fā)優(yōu)于陸地，不存在土地征用、噪聲等問題，且海上風場往往離負荷中心近、電網(wǎng)容納能力強，因而大規(guī)模發(fā)展海上風電越來越受重視。海上風能資源評估是海上風能開發(fā)的基礎(chǔ)工作。傳統(tǒng)海面風速觀測主要依靠船舶、石油平臺、浮標、觀測塔和島嶼站等實測氣象觀測，此種方法可對局地進行長時間連續(xù)觀測，但在空間上有局限性，而且人力、物力耗費高[10]。當前國際較前沿的科技手段是借助衛(wèi)星遙感觀測、地理信息系統(tǒng)及中小尺度氣象學等相關(guān)技術(shù)研究成果[11-12]，得到全球尺度的風速分布情況，尤其是高分辨率衛(wèi)星資料的應(yīng)用，可以實現(xiàn)對風能資源的較精準評估。全球及各大洋區(qū)海表面風能資源的研究相對較多[13-17]，中國陸地風能資源已經(jīng)開展過多次全國性普查，詳查工作在2007—2011年開展，但海上風能資源的調(diào)查與評估的相關(guān)工作尚不充分。中國氣象局利用風能資源數(shù)值模式（如WERAS/CMA）的模擬結(jié)果已評估了中國海域風能資源的大小及其空間分布[5]，但受數(shù)值模式運算量的限制，未能給出風能資源的歷年變化。CCMP（Cross Calibrated，Multi-Platform Ocean Surface Wind Velocity）衛(wèi)星資料是衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)和再分析數(shù)據(jù)的時空混合風場產(chǎn)品，是目前可覆蓋全球范圍的時空分辨率最精細的海表面風場數(shù)據(jù)，Atlas等[18]試驗證實CCMP風場較其它單個衛(wèi)星平臺測量的風場數(shù)據(jù)在精度方面有很大提高，能夠滿足很多海洋和大氣環(huán)境應(yīng)用研究需求。張華等使用CCMP風場資料對中國海域的風能資源進行分析，但其使用的資料年限太短（10 a），且未給出風能資源的歷年變化[19]；常蕊等利用合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）反演海面風場資料對杭州灣近海風能資源進行評估[10]；鄭崇偉等利用1988—2009年的CCMP資料，對全球海域的風能資源進行研究，并依據(jù)風能資源等級區(qū)劃標準，實現(xiàn)對全球海域風能資源的等級區(qū)劃[20]；Zheng等利用CCMP風場對中國海域風能進行了評估和等級區(qū)劃，但沒有分區(qū)討論[21]。

本文以1988—2011年的CCMP衛(wèi)星資料為基礎(chǔ)，研究中國海域18個海區(qū)的風能資源的氣候空間分布及年際變化，并對中國海域的風能資源進行區(qū)劃，以期為中國海上風能資源開發(fā)及其它方面的相關(guān)研究提供參考。

2 資料與方法

2.1 研究區(qū)域概況

本文研究區(qū)為中國整體海域，參考中央氣象臺對中國海區(qū)的劃分標準，將中國海區(qū)從北到南共劃分為18個海區(qū)，分別為渤海-1、渤海海峽-2、黃海北部-3、黃海中部-4、黃海南部-5、東海北部-6、東海南部-7、臺灣海峽-8、臺灣以東-9、巴士海峽-10、北部灣-11、瓊州海峽-12、南海西北部-13、南海東北部-14、南海中西部-15、南海中東部-16、南海西南部-17和南海東南部-18[22-23]（見圖1）。

2.2 資料來源

圖1 中國海域劃分及海洋水深示意圖

本文使用的CCMP（1988—2011年）風場資料來源于美國國家大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）的CISL研究數(shù)據(jù)檔案中心（http://rda.ucar.edu/datasets/ds744.9/index. html）。CCMP風場是以歐洲中期天氣預(yù)報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的再分析和業(yè)務(wù)資料為背景場，采用變分方法同化SeaWind、TMI、AMSR-E、SSM/I等多種衛(wèi)星探測洋面風資料和傳統(tǒng)的船舶、浮標觀測資料后獲得的規(guī)則格點資料。CCMP風場的背景風場，在1987年7月至1998年12月使用的是ECMWF業(yè)務(wù)分析產(chǎn)品ERA-40的10 m洋面風場，1999年以后使用了ECMWF的業(yè)務(wù)分析產(chǎn)品ERA-Interim的10 m洋面風場資料，這較之ERA-40再分析產(chǎn)品，精度更高。論文所用資料為全球地表面風場（約10 m觀測高度）逐日4次（世界時：00:00，06:00，12:00，18:00）的緯向、徑向風矢量（U，V）數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)格點大小分別為0.25°×0.25°，研究范圍為104.5°—133.5°E，2.5°—41.0°N。海洋水深數(shù)據(jù)來自美國地球物理中心（National Geophysical Data Center，NGDC）發(fā)布和推薦采用的ETOPO1地形高程數(shù)據(jù)（http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/gdas/gd_designagrid.html?dbase=GRDET2）。

2.3 研究方法

（1）資料預(yù)處理

使用MATLAB語言編程，對下載的全球表面風場資料數(shù)據(jù)進行區(qū)域切割、濾值除噪、缺失插補等預(yù)處理。然后，對切割出的數(shù)據(jù)子集進行濾值除噪，以去除數(shù)據(jù)中32766和32767等噪點數(shù)據(jù)；利用缺失值周圍10×10的網(wǎng)格點對缺失值進行反距離權(quán)重（IDW）插補。最后，使用ARCGIS軟件平臺將網(wǎng)格點風場數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成GRID格式的柵格點風場數(shù)據(jù)，再疊加中國海域矢量圖層，以子網(wǎng)掩碼（MASK）方式，按海域邊界對柵格點風場數(shù)據(jù)進行精細切割，獲取中國海域海表面風場數(shù)據(jù)。

（2）全風速（W）計算

根據(jù)各時刻（00:00，06:00，12:00，18:00）的緯向徑向風矢量（U，V）數(shù)據(jù)計算各時刻的全風速值。計算公式如下：

式中：W為全風速（單位：m/s），u和v分別為徑向和緯向風矢量網(wǎng)格值（單位：m/s），δu和δv分別為徑向和緯向風矢量網(wǎng)格值的附加值（ADDOFFSET），ku和kv分別為徑向和緯向風矢量網(wǎng)格值的換算因子（SCALE-FACTOR）。平均風速即計算時間段內(nèi)風速平均值[19]，對1988—2011年逐日4個時次的全風速（W）進行加權(quán)平均得到日平均風速，由逐日風速可以計算出逐月、年平均風速。

（3）風能等級區(qū)劃

風能等級區(qū)劃常用的指標包括風功率密度、平均風速和有效風速時間。平均風速和風功率密度是風能資源評估中常用的重要指標，受衛(wèi)星資料限制，論文在進行風能等級區(qū)劃時沒有考慮有效風速時間。風功率密度定義為與風向垂直的單位面積中風所具有的功率，計算公式為[24]：

式中：DWP為年平均風功率密度（單位：W/m2），ρi為年平均空氣密度（單位：kg/m3），vi為各時刻的平均風速（單位：m/s），n為一年中的觀測時刻。

3 結(jié)果與分析

3.1 CCMP資料精度計算

選用海島氣象站、海上測風塔、浮標站等站位點觀測的風速數(shù)據(jù)，與CCMP觀測數(shù)據(jù)進行比較。表1給出23個站位（3個測風塔、2個浮標、2個海島基本站和16個海島自動站）的觀測值與CCMP衛(wèi)星資料的統(tǒng)計參數(shù)。由表1可知，CCMP衛(wèi)星資料與觀測站的平均相關(guān)系數(shù)r值為0.78，部分站點甚至超過了0.85；平均均方根誤差RMSE在0.54～2.11 m/ s。相比于其它類型測站，測風塔風速與CCMP風速最為接近（r＞0.85，RMSE＜0.70）。因選取的測風站多位于近海，考慮到近岸風場影響因子眾多，小尺度過程活躍以及觀測自身的誤差，可以說CCMP衛(wèi)星資料精準程度還比較可靠的。

3.2 中國海域風功率密度

利用1988年1月1日00時—2011年12月31日18時逐6 h CCMP風場觀測數(shù)據(jù)，計算中國海域10 m高度處24 a的4個季節(jié)和年平均風速及風功率密度。四季和年分別記為MAM（3—5月，March、April、May）、JJA（6—8月，June、July、August）、SON（9—11月，September、October、November）、DJF（12—翌年2

月，December、January、February）和Year（年）。圖2是MAM、JJA、SON、DJF及Year平均風功率密度分布圖。

表1 CCMP風速與觀測風速的驗證統(tǒng)計參數(shù)

圖2 中國海域四季及年風功率密度分布（單位：W/m2）

由圖2可以看出，MAM期間，風功率密度大值區(qū)分布在東海東部、臺灣海峽和巴士海峽，數(shù)值分布在200～485W/m2；JJA期間，中國海域平均風功率密度值最?。?59.4W/m2），最大值位于南海西南部海域（458 W/m2），海區(qū)風功率密度平均值以東海南部最大（254.1 W/m2），其次為南海西南部海區(qū)（238.2 W/m2），渤海海區(qū)最?。?8.4 W/m2）；SON期間，風功率密度的大值區(qū)主要分布在臺灣周邊的海域（海區(qū)7—10和15），海區(qū)風功率密度平均值分布在498.5～587.3 W/m2，受狹管效應(yīng)影響，巴士海峽、臺灣海峽的大值中心達到700～800 W/m2；DJF期間，中國海區(qū)平均風功率密度值最大（412.5 W/m2），風功率密度明顯大于其他季節(jié)，大值區(qū)中心的風功率密度達800～1 000W/m2，其中巴士海峽平均風功率密度值最大（746.5 W/m2），其次為南海東北部海區(qū)（708.8 W/m2），瓊州灣、渤海、北部灣的風功率密度的平均值在250 W/m2以下。年風功率密度各海區(qū)分布在79.2（瓊州海峽）～465.8（巴士海峽）W/m2，其中東海南部、南海東北部和巴士海峽的年平均風功率密度大于400 W/m2，其次為南海中東部、東海北部、臺灣海峽、臺灣以東洋面（300～400 W/m2），渤海海峽、黃海北部、北部灣、渤海和瓊州海峽的風功率密度在200 W/m2以下。

3.3 中國海域風能資源年際變化

圖3 1988—2011年中國18個海區(qū)風功率密度年際變化

分別計算逐年各海域風速與風功率密度值（見圖3），1988—2011年中國各海區(qū)的風功率密度年平均值都在增加，1998以前風功率密度值變化較為平穩(wěn)，1999年有一次明顯抬升增大現(xiàn)象；1999年后多數(shù)海區(qū)的風功率密度值仍在波動中增大。從各海區(qū)風功率密度的年際變化趨勢上看（見圖3）：黃海、渤海、渤海海峽和東海北部等海區(qū)屬同類區(qū)域，它們的風功率密度年際變化趨勢較為一致；東海南部、臺灣海峽和臺灣以東洋面等海區(qū)屬同區(qū)，變化趨勢基本相似；南海與巴士海峽屬同區(qū)，北部灣和瓊州海峽屬同區(qū)。1988—2011年期間，雖然各海區(qū)的年平均風功率密度都在增加，但各自的增大速率并不相同，瓊州海峽、南海西南部和南海東南部等海區(qū)的風功率密度增速最弱，僅在2.1～2.4 W/（m2?a），臺灣海峽風功率密度增速最強，可達12.5 W/（m2?a），除南海西南部和南海東南部海區(qū)外，其他海區(qū)的變化趨勢均通過了0.05的顯著性檢驗，風功率密度的變化趨勢與林剛等[25]、鄭崇偉[26]、潘靜等[27]研究結(jié)論相同，數(shù)值不同可能是由于年代和研究區(qū)域不同所致（見圖4）。

3.4 中國海域風能資源分區(qū)

根據(jù)《風電場風能資源評估方法GB/T 18710—2002》規(guī)定，將中國海域各海區(qū)的風功率密度分級[24]（見圖5）。中國海域風功能密度的大值區(qū)分布在臺灣島周邊海域、東海東部和南海西南部部分海域，渤海、北部灣等近陸地海域數(shù)值相對較小。從中國各海區(qū)年平均風功率密度空間分布來看（見表2）：巴士海峽和南海東北部平均年風功率密度分別為477.0 W/m2和433.5 W/m2（等級為VII），屬風能資源極其豐富區(qū)；東海北部、東海南部、臺灣海峽、臺灣以東洋面、南海中東部等5個海區(qū)的區(qū)域平均年風功率密度在317.3～395.1 W/m2（等級為VI），屬風能資源極豐富區(qū)；南海中西部和南海西南部平均年風功率密度為275.0 W/m2和255.7 W/m2（等級為V），屬風能資源豐富區(qū)；黃海南部、黃海中部、南海西北部和南海東南部海區(qū)，區(qū)域平均年風功率密度分布在200.1～248.4 W/m2（等級為IV），也屬風能資源豐富區(qū)；渤海海峽平均年風功率密度在158.9 W/m2（等級為III），屬風能資源較豐富區(qū)；其余海區(qū)的風功率密度小于150 W/m2，屬風能資源一般區(qū)。結(jié)合《風電場風能資源評估方法》可知，中國海區(qū)較好與好應(yīng)用于并網(wǎng)風力發(fā)電的（等級Ⅲ、Ⅳ）區(qū)域占海區(qū)面積的11.83%和12.20%，很好（Ⅴ—Ⅶ）應(yīng)用于并網(wǎng)風力發(fā)電的區(qū)域占海區(qū)面積的63.3%（表略）。

圖4 1988—2011年中國各海區(qū)風功率密度線性增加速率

圖5 中國海域風速及風功率密度分級分布

表2 我國18個海區(qū)風能資源統(tǒng)計情況

在風電開發(fā)技術(shù)可控范圍內(nèi)（水深5～50 m），臺灣海峽風能資源最豐富，最高處達490 W/m2，其次是東海北部海區(qū)的東部海區(qū)（水深20～50 m），風功率密度達300～350 W/m2。

水深20 m范圍內(nèi)，南海東北海區(qū)至黃海南部海區(qū)近海出現(xiàn)風功率密度等級分布在Ⅲ—Ⅴ級，其中臺灣海峽近海分布在Ⅳ—Ⅴ級，其他海區(qū)的風功率密度等級基本在Ⅲ級及以下；水深20～50 m范圍內(nèi)，我國近海適用于并網(wǎng)風力發(fā)電的范圍大幅增加，幾乎所有海區(qū)近海均有風功率密度Ⅲ—Ⅳ級區(qū)域，其中東海北部海區(qū)面積增幅最大，風功率等級達Ⅲ—Ⅴ級，很適合并網(wǎng)風力發(fā)電；臺灣海峽、南海東北部近海的風功率密度等級為Ⅴ—Ⅶ，非常適合并網(wǎng)風力發(fā)電。由此可以看出，中國近海區(qū)域風能資源具有巨大的開發(fā)潛力，尤其是風電開發(fā)技術(shù)可控范圍延伸到水深50～100 m時，中國近海風能資源的開發(fā)潛力將有更大的空間。

4 結(jié)論與討論

4.1 風能資源估算的不確定性

當前已投運風電場的利用小時數(shù)大多達不到設(shè)計水平，這一方面是風能估算中存在許多不確定性，包括數(shù)據(jù)的完整形和測量誤差問題、水平年的選取、選取的風速概率分布模型與參數(shù)計算方法的差異以及被評估地點風速與最近氣象觀測點風速相關(guān)性不完全滿足要求等[28-29]；另一方面是風電折減因素較多，據(jù)2009年國家發(fā)展改革委氣候司委托水電水利規(guī)劃總院完成的《關(guān)于對中國風電發(fā)電量折減問題的說明》，折減因素包括尾流折減、風電機組可利用率折減、空氣密度折減等11項[30]。對于影響發(fā)電量的不確定因素，目前普遍的做法是在發(fā)電量計算時將不確定因素與折減因素一并考慮，具體的步驟為：首先根據(jù)訂正后的測風塔代表年風能資源情況推算預(yù)設(shè)機位處的資源情況，進而計算出“總發(fā)電量”，之后對影響發(fā)電量的各因素估算一定比例，在總發(fā)電量的基礎(chǔ)上“折減”，最后得到預(yù)估發(fā)電量[30]。這種經(jīng)驗的計算方法必然與實際有一定的差距。隨著中國風電產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，《風電場風能資源評估方法》中的風功率密度等級和中國風能區(qū)域等級劃分的不適用性日益顯現(xiàn)出來，王曉琳等通過對內(nèi)蒙古西部電網(wǎng)風電接納能力運行特點和冬季供熱情況的分析，對評估方法和區(qū)劃進行修改意見[31]。中國氣象局的風能資源數(shù)值模式高分辨率的數(shù)值模擬結(jié)果與實際觀測資料對比表明（江蘇和青海），數(shù)值模擬可以較準確地模擬區(qū)域風能資源的分布趨勢，但數(shù)值需通過測風塔觀測資料進行訂正[1]；李澤椿等綜合比較國內(nèi)外風能資源評估技術(shù)方法，指出數(shù)值模擬技術(shù)與風能資源測量相結(jié)合是風能資源評估的有效技術(shù)手段[1]。囿于資料限制，論文在計算海上風能資源過程中，使用的CCMP衛(wèi)星遙感資料沒有經(jīng)過觀測值校正，另外，風場每日4次的風速資料不能滿足風能資源評估技術(shù)規(guī)范中24時次的計算要求。

4.2 不同資料研究的結(jié)論

基于CCMP衛(wèi)星資料的風功率密度年際變化表現(xiàn)為：1998以前變化較平穩(wěn)、1999年有一次明顯抬升增大、1999年后在波動中增大；從1988—2011年中國海區(qū)風能表現(xiàn)出顯著的增加現(xiàn)象，與現(xiàn)有研究結(jié)論基本一致[25-27]。但作者在比較CCMP、NCEPDOE和ERA-Interim資料的風能變化趨勢時發(fā)現(xiàn)（NCEP-DOE風場資料來源于美國NOAA地球系統(tǒng)研究實驗室數(shù)據(jù)檔案中心；ERA風場資料來源于歐洲中期天氣預(yù)報中心，格點大小分別為2.5°×2.5°和0.75°×0.75°），1988—2011年NCEP-DOE中國海域風速資料并沒有明顯的遞增趨勢（k=0.02，R2=0.48），ERA-Interim資料甚至略有下降趨勢（k=-0.002，R2= 0.02）（圖略）。曠芳芳等研究發(fā)現(xiàn)采用CCMP資料計算的風功率密度在巴士海峽明顯比采用ERA-Interim資料計算的偏大[32]；張德天等使用1999—2009年的QuikSCAT/NCEP混合風場資料對中國海區(qū)海表面風進行研究，發(fā)現(xiàn)中國海區(qū)海表風場風速整體上沒有顯著的變化趨勢[33]。相關(guān)研究也表明，不同風場資料得出的風場年變化差異很大（如：ERA資料呈現(xiàn)南大洋風速減弱，而NCEP-DOE資料則呈現(xiàn)南大洋風速增強）[34]。這可能與數(shù)據(jù)格點大小和研究時段不同所致。此外，CCMP衛(wèi)星資料在1999年更換融合背景場和衛(wèi)星使用的數(shù)量增加也可能導(dǎo)致風場變化。

4.3 結(jié)論與下一步研究

本文基于1988—2011年的CCMP衛(wèi)星資料對中國18個海區(qū)風能資源進行分析，研究中國海域風能資源的空間格局及氣候變化特征，并進行風能資源區(qū)劃，得出以下結(jié)論：（1）中國海區(qū)風能資源豐富，較好與好應(yīng)用于并網(wǎng)風力發(fā)電的（等級Ⅲ、Ⅳ）區(qū)域占海區(qū)面積的11.83%和12.20%，很好（Ⅴ—Ⅶ）應(yīng)用于并網(wǎng)風力發(fā)電的區(qū)域占海區(qū)面積的63.3%，其中巴士海峽和南海東北部海區(qū)屬風能資源極其豐富區(qū)（等級為VII），其次為東海北部、東海南部、臺灣海峽、臺灣以東洋面、南海中東部等5個海區(qū)（等級為VI），瓊州海峽、渤海海區(qū)屬風能資源一般區(qū)（等級為Ⅰ、Ⅱ）；（2）中國海區(qū)風能季節(jié)變化特點明顯，其中DJF期間中國海區(qū)風功率密度平均值最大（412.5 W/m2），JJA期間中國海域風功率密度平均值最?。?59.4 W/m2）；（3）1988—2011年中國各海區(qū)風功能密度上升趨勢為20.8（瓊州海峽）～124.7（臺灣海峽）W/（m2?10 a），除南海西南部和南海東南部海區(qū)外，其他海區(qū)的變化趨勢均通過了0.05的顯著性檢驗；（4）在風電開發(fā)技術(shù)可控范圍內(nèi)（水深5～50 m），臺灣海峽、南海東北近海海區(qū)（水深0～50 m）風能資源最豐富，最高處達490 W/m2，其次是東海北部近海海區(qū)（水深20～50 m），風功率密度達300～350 W/m2。

囿于資料限制，論文的衛(wèi)星資料沒有經(jīng)過觀測值校正，且未能對中國近海區(qū)（等深線25 m以內(nèi)的海域）風能資源進行詳細分析，而近海才是中國海上風能資源開發(fā)的重點。因此在今后的研究中，應(yīng)該加強資料的適用性以及近海區(qū)風能資源分析。

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Analysis of China sea wind energy based on CCMP satellite date

XIAO Jing-jing1,LI Zheng-quan1,GUO Fen-fen2,MAHao1
(1.Zhejiang Climate Center,Hangzhou 310017 China;2.Second Institute of Oceanography,SOA,Hangzhou 310012 China)

To analysis and access China Sea wind energy resource and study its spatial pattern and climate change characteristics,CCMP data from 1988 to 2011 were used in this paper.And the wind energy resource division were made for better develop wind energy resources.The results showed that the annual average wind energy density distribution from 79.2 W/m2(Qiongzhou Strait)to 465.8 W/m2(Bashi Strait)in China Sea,in which the southern of the East China Sea,the northeastern of the South China Sea and the Bashi Strait was greater than 400 W/m2,followed by the Eastern of the South China Sea,northern of the East China Sea and Taiwan Strait,Taiwan eastern ocean(300-400 W/m2).In the Bohai Strait,the northern of the Yellow Sea,the Beibu Gulf,the Bohai Sea and Qiongzhou Strait the data of the annual average wind energy density distribution was under 200 W/m2.The average maximum wind energy density was 412.5 W/m2,which occurred in DJF period and the value could reach 800 to 1000 W/m2.Corresponding the minimum value was 159.4 W/m2in JJA period.The wind energy density increased obviously at the rate of 20.8(Qiongzhou Strait)to 124.7(Taiwan Strait)W/(m2?10 a),in addition to the southwest and eastwest of the South.China Sea wind energy resource division results showed that more than 80%of the China Sea was suitable for wind power generation,and 62.3% was very suitable.In the range of ocean water depth of 5-50 m under the wind power development in technology manageable,Taiwan Strait and South China Sea Northeast offshore(ocean water depth of 0-50 m)owned the most abundant wind energy resources,the highest point reached 490 W/m2,followed by the Northern East China Sea offshore areas(ocean water depth of 20-50 m)with the wind power density of 300-350 W/m2.

CCMP;China Sea;wind energy resource

TK81

A

1003-0239（2017）01-0009-10

10.11737/j.issn.1003-0239.2017.01.002

2015-12-09；

2016-01-20。

浙江省科技計劃項目（2015C33055）；中國氣象局氣候變化專項（CCSF201427）；浙江省氣象科技計劃重點項目（2013ZD05，2015ZD09）。

肖晶晶（1984-），男，工程師，碩士，主要從事氣候資源、氣象災(zāi)害研究。E-mail：xiaojingjing2005@163.com

郭芬芬（1987-），女，工程師，博士，主要從事遙感和GIS技術(shù)在資源環(huán)境方面的應(yīng)用研究。E-mail：gufeefine@163.com