“21世紀(jì)海上絲綢之路”風(fēng)能資源時空變化評估

周鈺淇，崔佳樂，孫博雯，邵莉莉

(曲阜師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，山東 日照 276826)

引言

推動可再生和清潔能源替代化石能源是控制碳排放、減緩氣候變化的有力舉措[1]。據(jù)統(tǒng)計，目前電力行業(yè)每年CO2排放量占我國碳排放總量的近一半[2]?！?021 年全球風(fēng)能報告》指出，目前風(fēng)電的使用幫助全球減少了超過11 億t的CO2排放量，相當(dāng)于南美洲一年的碳排放總量，證實了風(fēng)電對降低碳排放的重要作用，并指出在未來十年，全球風(fēng)電裝機仍需加快部署。由于風(fēng)能與風(fēng)速的立方成正比，風(fēng)速輕微下降就會導(dǎo)致風(fēng)能發(fā)電量顯著減少[3]。在過去幾十年間，包括北美、歐洲和中國等地區(qū)在內(nèi)的全球陸地表面風(fēng)速普遍呈現(xiàn)減弱趨勢[4-6]，而全球海洋的海表風(fēng)速則在以平均大約0.08 m·s-1·(10 a)-1的速率增長[7]。此外，海上風(fēng)機不占用土地資源[8-10]，距離海岸至少幾公里，不需考慮噪聲保護(hù)，因此海上風(fēng)機齒輪轉(zhuǎn)速較快，能量輸出效率比陸上風(fēng)機高。綜上，今后風(fēng)電資源開發(fā)研究的重點逐漸向海上風(fēng)電場轉(zhuǎn)移，因此針對不同海區(qū)開展海上風(fēng)能資源時空變化的研究具有重要意義。“21世紀(jì)海上絲綢之路”是習(xí)近平總書記在2013年提出的重要概念，它以海洋為載體，主要包括中國東海和南海、北印度洋的孟加拉灣和阿拉伯海、西南印度洋，以及安達(dá)曼海、地中海等海域，沿線連接了亞洲、非洲、歐洲地區(qū)[11-12]。有研究指出，其沿線的許多國家和地區(qū)電力供應(yīng)不足[13-15]。為緩解這一形勢，加速開展無污染、全天候的清潔能源——風(fēng)能資源的開發(fā)利用迫在眉睫。

風(fēng)能密度是評估風(fēng)能資源重要的特征量[16]。已有研究表明，“21世紀(jì)海上絲綢之路”大部分海區(qū)都擁有較為豐富的風(fēng)能資源，多年平均風(fēng)能密度較大，阿拉伯海、孟加拉灣大部分海區(qū)的風(fēng)能密度均為150 W·m-2以上[15]，南海中北部風(fēng)能密度為200 W·m-2以上。索馬里海域、南海大風(fēng)區(qū)、呂宋海峽風(fēng)能資源都具有明顯優(yōu)勢[17]。

研究海區(qū)的風(fēng)場和風(fēng)能資源均呈現(xiàn)出顯著的季節(jié)性差異[18]。在印度洋北部，夏季盛行西南季風(fēng)，冬季盛行東北季風(fēng)，而在春秋季節(jié)，其風(fēng)向呈圓弧形逆時針包繞著印度半島；春季阿拉伯海的風(fēng)向表現(xiàn)出反氣旋特征[19]。阿拉伯海和孟加拉灣受西南季風(fēng)的影響更為明顯，東北季風(fēng)的影響次之。位于東亞季風(fēng)區(qū)的我國南海海域則相反，受冬季風(fēng)影響更大[20]。ZHENG et al.[21]指出7月阿拉伯海和孟加拉灣的風(fēng)能資源明顯比其他月份豐富，而4月和10月，印度洋北部大部分地區(qū)的風(fēng)能資源不足。

以上研究結(jié)果為探究“21世紀(jì)海上絲綢之路”相關(guān)海區(qū)風(fēng)能資源的季節(jié)變化提供了一定依據(jù)，但要合理評估風(fēng)能資源質(zhì)量、為風(fēng)能資源開發(fā)利用的中長期規(guī)劃提供理論依據(jù)，還需綜合分析風(fēng)能資源更低頻的變化規(guī)律乃至長期變化趨勢。已有的研究表明，印度洋大部分大陸架海域在40 a內(nèi)年平均風(fēng)能密度呈下降趨勢[22]。鄭崇偉[23]對1979—2015年“21世紀(jì)海上絲綢之路”的風(fēng)能密度進(jìn)行了探討，發(fā)現(xiàn)其大部分海域風(fēng)能密度呈遞增趨勢，風(fēng)能資源的穩(wěn)定性趨好。這些研究多從整體考慮，而不同季節(jié)風(fēng)能資源具體的長期變化趨勢尚不清晰。

本文采用1979—2021年第五代歐洲中期天氣預(yù)報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)大氣再分析全球氣候數(shù)據(jù)(ECMWF Reanalysis v5，ERA5)，分析“21世紀(jì)海上絲綢之路”相關(guān)海區(qū)海表風(fēng)場和風(fēng)能密度的空間分布特征、季節(jié)變化特征以及長期變化趨勢，并重點針對目前的海上風(fēng)電技術(shù)可以開發(fā)利用的沿海淺水陸架區(qū)域進(jìn)行探討。該研究有助于表征海上風(fēng)電利用潛力的不確定性，為“21世紀(jì)海上絲綢之路”風(fēng)能資源的中長期開發(fā)規(guī)劃提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域選取中國南海、孟加拉灣、阿拉伯海以及熱帶南印度洋的大部分海域(30°E～130°E，20°S～30°N)。按現(xiàn)有技術(shù)，海上風(fēng)電機組的基座安裝最深可應(yīng)用于60 m的深水區(qū)[24]。如圖1所示，水深不超過60 m的區(qū)域主要分布在阿拉伯海與孟加拉灣周邊陸架區(qū)域、中南半島以南大部分海域、中國東南沿海、熱帶東南印度洋近海以及海上的眾多島礁。

圖1 研究海域水深(色階，單位：m；紅色曲線：60 m等水深線)分布Fig.1 Distribution of water depth (color scale, units: m; red curve: 60 m isobath) in the study area

1.2 數(shù)據(jù)資料

使用歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)最新發(fā)布的第五代大氣再分析資料ERA5。ERA5再分析資料提供了100 m高度風(fēng)速數(shù)據(jù)，較上一代再分析數(shù)據(jù)有較大改進(jìn)[25]，能更真實反映海上風(fēng)電可開發(fā)利用的情況，有利于風(fēng)能資源的評估。選用1979年3月1日—2022年2月28日(共43 a)的ERA5逐小時、空間分辨率為0.25° × 0.25°的100 m高度風(fēng)速數(shù)據(jù)來分析研究海區(qū)風(fēng)場與風(fēng)能密度的空間分布、季節(jié)及更低頻的變化特征；還選用時間間隔為1 h的10 m風(fēng)場數(shù)據(jù)用于評估ERA5再分析資料的可用性。

孟憲貴等[26]運用山東省及周邊地區(qū)10個站點的地面和高空觀測資料對ERA5再分析資料的適用性進(jìn)行了評估。海上的氣象觀測資料遠(yuǎn)少于陸地，且觀測時間短，本文將ERA5風(fēng)場資料同中國與美國近海岸浮標(biāo)測風(fēng)資料(由美國國家浮標(biāo)數(shù)據(jù)中心提供，下載網(wǎng)址：https://www.ndbc.noaa.gov/)進(jìn)行對比分析。其中，中國近海58768號浮標(biāo)站位于靠近浙江省溫州市的近海，觀測時間為2010年9月—2015年10月，時間間隔為1 h，測風(fēng)高度為5 m；美國東海岸41012號浮標(biāo)站(30.042°N，80.534°W)觀測時間為2002年6月—2014年2月，可提供時間間隔為1 h的觀測數(shù)據(jù)，測風(fēng)高度為5 m；美國西海岸46047號浮標(biāo)站(32.388°N，119.525°W)可提供自1991年以來逐小時的5 m氣象觀測數(shù)據(jù)。選取以上浮標(biāo)站2010年9月—2014年2月的資料用于評估，浮標(biāo)站觀測數(shù)據(jù)發(fā)布時均經(jīng)過了粗差檢查，有部分日期觀測資料缺失或包含一些異常值，本研究在使用之前對異常值進(jìn)行了剔除。

1.3 數(shù)據(jù)資料處理方法

1.3.1 ERA5再分析資料評估方法

對于測風(fēng)高度為5 m的浮標(biāo)站實測風(fēng)速，利用對數(shù)風(fēng)速廓線公式將其換算為10 m高度風(fēng)速

(1)

其中：z0代表在中性穩(wěn)定的大氣條件下平均風(fēng)速為0的高度，取z0=0.000 2 m；測風(fēng)高度z1=5 m，v1為觀測風(fēng)速；z取10 m。

選擇與選定浮標(biāo)時間、空間相匹配(時間間隔小于0.5 h、空間間隔小于0.125°)的ERA5 10 m風(fēng)場資料進(jìn)行對比分析。采用相關(guān)系數(shù)(R)、平均誤差(mean error，ME)、平均絕對誤差(mean absolute error，MAE)、均方根誤差(root mean square error，RMSE)等統(tǒng)計指標(biāo)，利用浮標(biāo)站觀測資料對ERA5再分析風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行真實性檢驗[27-28]。具體計算公式如下：

(2)

(3)

(4)

(5)

其中：Si為再分析格點風(fēng)速，Mi為轉(zhuǎn)換到10 m高度的浮標(biāo)觀測風(fēng)速，n為時間與空間都匹配的樣本數(shù)量。R可用于衡量兩種資料的時空變化趨勢一致性，ME、RMSE可用于衡量兩者之間的差異大小[28]，MAE可以較好地反應(yīng)誤差的實際情況。

1.3.2 風(fēng)能密度的計算

風(fēng)能密度(wind power density，WPD)定義為垂直于氣流的單位截面上風(fēng)的功率，可用于衡量區(qū)域風(fēng)能資源的豐富度[29-30]。在本文中，基于海表面100 m高度的再分析風(fēng)場數(shù)據(jù)，風(fēng)能密度計算公式為：

W=ρV3/2 。

(6)

式(6)中：W為風(fēng)能密度(單位：W·m-2)，V為風(fēng)速(單位：m·s-1)，ρ為平均空氣密度(單位：kg·m-3)。由于ERA5資料不包括100 m高度的氣溫、氣壓數(shù)據(jù)，而當(dāng)海拔在500 m以下時，一般可采用常溫標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下的空氣密度，因此取ρ=1.225 kg·m-3進(jìn)行計算[31]。

1.3.3 經(jīng)驗正交函數(shù)分解

經(jīng)驗正交函數(shù)(empirical orthogonal function，EOF)分解方法可用于分析矩陣數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征、提取主要數(shù)據(jù)特征量，其原理如下：將數(shù)據(jù)拆成若干項之和的形式，每項反映原數(shù)據(jù)的程度依次降低；同時每一項是由時間和空間數(shù)據(jù)所組成，如果時間系數(shù)變化一定，空間系數(shù)絕對值越大，該點的數(shù)據(jù)變幅就越大；同理，如果空間系數(shù)變化一定，時間系數(shù)絕對值越大，該點的數(shù)據(jù)變幅也就越大。本文對風(fēng)能密度場去除其多年平均值再進(jìn)行EOF分析，獲取其空間分布與時間變化的主要特征。

1.3.4 Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗法

使用M-K趨勢檢驗方法，對研究海域風(fēng)能密度長期變化趨勢進(jìn)行分析與檢驗。M-K趨勢檢驗法是一種非參數(shù)檢驗方法，可用于區(qū)分某一非正態(tài)分布的氣象資料是屬于自然波動還是存在確定的變化趨勢。其原理如下：對于顯著性檢驗水平α，Zc為標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計量，當(dāng)|Zc|≥Z1-α/2=1.96(2.58)時，表明序列在α=0.05(0.01)的置信水平上具有顯著的變化趨勢。

2 結(jié)果分析

2.1 ERA5與浮標(biāo)站觀測風(fēng)速資料評估結(jié)果比較

將ERA5 10 m再分析風(fēng)場資料同浮標(biāo)站觀測資料進(jìn)行對比分析(表1)發(fā)現(xiàn)：ERA5資料的風(fēng)速數(shù)值略小于浮標(biāo)站實測風(fēng)速，ERA5資料與浮標(biāo)站實測風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)R超過0.90，并均通過了0.01顯著性水平檢驗；平均誤差(ME)約為-0.05 m·s-1，平均絕對誤差(MAE)約為1.07 m·s-1，均方根誤差(RMSE)約為1.35 m·s-1。這表明ERA5資料能夠為海上風(fēng)場分布與變化特征的評估提供可用的風(fēng)速信息，用其探究“21世紀(jì)海上絲綢之路”相關(guān)海域的風(fēng)能資源時空變化特征具有較好的可行性。

表1 海上浮標(biāo)站風(fēng)速數(shù)據(jù)與ERA5風(fēng)速統(tǒng)計特征值

2.2 風(fēng)場空間分布與季節(jié)變化特征

利用ERA5 100 m風(fēng)場數(shù)據(jù)，獲得研究海域的春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12月—次年2月)季平均與全年的多年平均風(fēng)場(圖2)，在此基礎(chǔ)上分析海表面風(fēng)場的季節(jié)變化特征。一般地，海上風(fēng)速比陸地上大[32]。研究海區(qū)位于典型的南亞季風(fēng)區(qū)和東亞季風(fēng)區(qū)南部，夏季盛行西南風(fēng)，冬季盛行東北風(fēng)。春、秋兩季風(fēng)速較小，位于南亞季風(fēng)區(qū)的印度洋海域夏季風(fēng)最強，位于東亞季風(fēng)區(qū)的中國南海海域冬季風(fēng)最強。

春季(圖2a)，研究海區(qū)由冬季風(fēng)向夏季風(fēng)轉(zhuǎn)換。中國南海的東北風(fēng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐云珫|風(fēng)為主，風(fēng)力減弱；阿拉伯海和孟加拉灣風(fēng)向主要呈現(xiàn)反氣旋式的大氣環(huán)流；熱帶南印度洋以東南風(fēng)為主，風(fēng)力增加。夏季(圖2b)，阿拉伯海、孟加拉灣和中國南海在低緯度海域為偏南風(fēng)，隨緯度升高大部分海域風(fēng)向逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐晕髂巷L(fēng)為主。北印度洋的大風(fēng)區(qū)域主要集中在阿拉伯海，其次是孟加拉灣，海域最大平均風(fēng)速可達(dá)18.5 m·s-1；南印度洋大部分海域風(fēng)速較大，最大平均風(fēng)速達(dá)13.0 m·s-1，而中國南海的風(fēng)速相對較小，僅在中南半島東南部附近海域出現(xiàn)8.6 m·s-1的大風(fēng)區(qū)域。秋季(圖2c)，阿拉伯海與孟加拉灣的風(fēng)速迅速減小，風(fēng)向主要呈現(xiàn)為繞印度半島的氣旋式環(huán)流；中國南海海域風(fēng)向由西南風(fēng)向東北風(fēng)轉(zhuǎn)換，風(fēng)速增大，其中15°N以北海域的風(fēng)向轉(zhuǎn)變與風(fēng)速增長尤為顯著。熱帶南印度洋風(fēng)速減小，東南部海域風(fēng)向由東南風(fēng)向南風(fēng)轉(zhuǎn)變。直到冬季(圖2d)，阿拉伯海與孟加拉灣的風(fēng)向完全轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北風(fēng)，但中國南海海區(qū)的東北季風(fēng)相對更強，最大平均風(fēng)速達(dá)到12.5 m·s-1，出現(xiàn)在臺灣海峽與呂宋海峽附近以及中南半島東南部附近海域。熱帶南印度洋風(fēng)速迅速減小，風(fēng)速超過3 m·s-1的區(qū)域面積縮小。

圖2 春季(a)、夏季(b)、秋季(c)、冬季(d)和全年(e)的多年平均100 m風(fēng)場(箭矢：超過3 m·s-1的風(fēng)速矢量；色階表示風(fēng)速，單位：m·s-1)Fig.2 Distribution of climatological wind field at 100 m in boreal spring (a), summer (b), autumn (c), winter (d), and annual average (e) (arrow: wind vector with a value exceeding 3 m·s-1; color scale for wind speed, units: m·s-1)

總體上看，位于東亞季風(fēng)區(qū)的中國南海冬季風(fēng)風(fēng)速較大，大部分海域在秋季已經(jīng)轉(zhuǎn)向并增速，在春季仍保留著偏東風(fēng)的特征，持續(xù)時間較長；而位于南亞季風(fēng)區(qū)的阿拉伯海與孟加拉灣，夏季風(fēng)對區(qū)域平均風(fēng)速的影響相對更大，但影響時間與強度均不及中國南海海域的冬季風(fēng)。熱帶南印度洋風(fēng)速在夏、秋兩季相對更大，其東南部海域風(fēng)向轉(zhuǎn)變受南亞季風(fēng)影響顯著。

由研究海域風(fēng)場的全年平均結(jié)果(圖2e)來看，阿拉伯海、中國南海及熱帶南印度洋全年平均風(fēng)速較大，孟加拉灣海域次之。熱帶南印度洋年平均風(fēng)速最大，可達(dá)10.2 m·s-1，年平均風(fēng)向以東南風(fēng)為主；阿拉伯海西部年平均風(fēng)速較大，達(dá)到9.2 m·s-1以上；中國南海大部分海域年平均風(fēng)速在6 m·s-1以上，臺灣海峽與呂宋海峽附近、中南半島東南沿海的年平均風(fēng)速可達(dá)8 m·s-1。此外，阿拉伯海年平均風(fēng)向呈現(xiàn)反氣旋式的環(huán)流，逆時針包圍著印度半島。

2.3 風(fēng)能資源空間分布與季節(jié)變化特征

Q/GDW11901—2018《風(fēng)力發(fā)電資源評估方法》中將100 m高度的風(fēng)能資源劃分為9個等級(表2)，其中3 級以上的區(qū)域被認(rèn)為可以較好地應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電?；谠摌?biāo)準(zhǔn)，按風(fēng)能密度的量值對研究海區(qū)各個季節(jié)與全年的氣候態(tài)平均100 m高度風(fēng)能資源進(jìn)行等級劃分(圖3)，以此為依據(jù)分析研究海區(qū)風(fēng)能資源在各個季節(jié)及全年中的空間分布特征。春季(圖3a)，阿拉伯海、孟加拉灣和中國南海絕大部分海域風(fēng)能密度較小，3 級以上的風(fēng)能資源主要分布在阿拉伯海北部、孟加拉灣西部、索馬里半島以東的熱帶西北印度洋、中國南海北部及熱帶南印度洋海域，臺灣海峽風(fēng)能密度達(dá)8級。夏季(圖3b)，阿拉伯海、孟加拉灣及熱帶南印度洋的風(fēng)能資源極為豐富，絕大部分海域風(fēng)能密度在4級以上，中國南海的大部分海域也具有4級以上的風(fēng)能密度。秋季(圖3c)，印度洋的風(fēng)能密度水平迅速降低，僅在熱帶西北印度洋、阿拉伯海與孟加拉灣西部及熱帶南印度洋殘留較高值的風(fēng)能密度，中國南海風(fēng)能密度顯著增加。冬季(圖3d)，中國南海絕大部分海域風(fēng)能密度等級達(dá)到9級，風(fēng)能資源極為豐富，阿拉伯海與孟加拉灣的風(fēng)能密度高值區(qū)依然集中在熱帶西北印度洋和斯里蘭卡附近海域，熱帶南印度洋的風(fēng)能密度迅速降低。

圖3 春季(a)、夏季(b)、秋季(c)、冬季(d)和全年(e)平均的100 m高度風(fēng)能密度等級(色階)劃分Fig.3 Distribution of climatological WPD grade (color scale) at 100 m in boreal spring (a), summer (b), autumn (c), winter (d), and annual average (e)

表2 100 m高度處風(fēng)能密度等級

由全年平均結(jié)果(圖3e)看，阿拉伯海、孟加拉灣、熱帶西北印度洋、中國南海及熱帶南印度洋風(fēng)能資源都較豐富。研究海區(qū)中，阿拉伯海風(fēng)能密度等級大多在5級以上，其西部可達(dá)9級。熱帶西北印度洋風(fēng)能密度等級的高值中心出現(xiàn)在索馬里半島以東的沿海地區(qū)，并向東北方向延伸。孟加拉灣的風(fēng)能密度等級多在4級以上，中西部海域最大僅達(dá)6級。中國南海風(fēng)能資源極為豐富，絕大部分海域風(fēng)能密度在5級以上，其北部海域風(fēng)能密度等級達(dá)到9級，出現(xiàn)在臺灣海峽及呂宋海峽附近，其南部海域風(fēng)能密度等級最大達(dá)8級，出現(xiàn)在中南半島東南部附近。熱帶南印度洋風(fēng)能資源也極為豐富，其大部分海域全年風(fēng)能密度等級在3級以上，最大達(dá)到8級，出現(xiàn)在16°S附近，呈緯向分布規(guī)律。

考慮研究海區(qū)風(fēng)能資源的季節(jié)變化特征及平均風(fēng)能密度等級劃分，應(yīng)關(guān)注中國南海近海風(fēng)能資源，阿拉伯海、孟加拉灣及熱帶西北印度洋夏秋季風(fēng)能資源的開發(fā)利用，做好其他季節(jié)的風(fēng)能資源儲備。

2.4 風(fēng)能密度主要模態(tài)特征

為獲得研究海區(qū)海表風(fēng)場的時空演變特征，對計算得到的風(fēng)能密度進(jìn)行EOF分解。前兩個模態(tài)的方差累計解釋率達(dá)到61.7%(表3)，反映了風(fēng)能密度場的大部分特征，足以體現(xiàn)研究區(qū)域風(fēng)能密度場的主要變化特征。EOF分解的結(jié)果通過了North檢驗，前兩個模態(tài)顯著獨立，特征根的誤差范圍不重疊。

圖4a、c顯示出第一模態(tài)的空間分布和時間系數(shù)，反映了研究海區(qū)風(fēng)場分布的最主要特征。風(fēng)能密度第一空間模態(tài)(圖4a)在中國南海為正值，其他區(qū)域為負(fù)值。其對應(yīng)的時間系數(shù)(圖4c)呈現(xiàn)明顯的主周期為1 a的變化規(guī)律：夏半年為負(fù)，冬半年為正，一年中最低值為負(fù)且出現(xiàn)在夏季，次低值為正且出現(xiàn)在冬季。分析第一模態(tài)空間分布并結(jié)合其時間系數(shù)可以得知，阿拉伯海和孟加拉灣海區(qū)的風(fēng)能密度在夏季最大，冬季其次，風(fēng)能密度年變幅最大的區(qū)域出現(xiàn)在阿拉伯海中西部；位于東亞季風(fēng)區(qū)的中國南海風(fēng)能密度在冬半年較大，風(fēng)能密度高值中心出現(xiàn)在臺灣海峽、呂宋海峽附近。綜合第一模態(tài)的結(jié)果，季風(fēng)的年變化決定研究海域的風(fēng)能密度以年變化特征為主。

表3 100 m高度處風(fēng)能密度經(jīng)驗正交函數(shù)分解主要模態(tài)的解釋方差

圖4 100 m高度風(fēng)能密度經(jīng)驗正交函數(shù)分解第一模態(tài)(a、c)、第二模態(tài)(b、d)的空間分布(a、b；色階表示各模態(tài)特征向量)與時間系數(shù)(c、d)Fig.4 The 1st (a/c) and 2nd (b/d) mode of EOF spatial amplitude (a/b; color scale: eigenvector for each mode) and time coefficients (c/d) for WPD at 100 m

第二模態(tài)的解釋方差占總方差的8.6%，也是重要的風(fēng)能密度時空分布形式。由其空間分布(圖4b)可知，研究海區(qū)大部分區(qū)域特征值均為負(fù)值，代表變化趨勢基本一致；其中，中國南海的特征值遠(yuǎn)大于其他海域，代表該區(qū)域變幅最大。其時間系數(shù)(圖4d)也呈現(xiàn)出年周期變化規(guī)律，但與第一模態(tài)不同的是，在一年當(dāng)中，時間系數(shù)在冬季為最低值、夏季為次低值，春季為最高值、秋季為次高值。對第二模態(tài)空間分布與時間系數(shù)進(jìn)行綜合分析，說明第二模態(tài)主要代表了季風(fēng)轉(zhuǎn)換情況。中國南海風(fēng)能密度受東亞季風(fēng)影響在秋季發(fā)生了急劇的增強、春季發(fā)生迅速的減弱，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他研究海區(qū)風(fēng)能密度的季節(jié)轉(zhuǎn)換特征。

2.5 風(fēng)場長期變化趨勢分析

對研究時段內(nèi)季節(jié)平均以及全年平均海表風(fēng)場和風(fēng)能密度時間序列的長期變化趨勢進(jìn)行分析，圖5給出了經(jīng)過95%顯著性檢驗的傾向率分布。春季(圖5a)，研究區(qū)域中風(fēng)能密度呈增長趨勢的區(qū)域主要分布于非洲東部的熱帶西印度洋、熱帶南印度洋中部、馬來西亞以西的熱帶東印度洋；呈降低趨勢的區(qū)域主要分布于阿拉伯海北部、孟加拉灣西部、北部灣及中國南海北部沿岸海域。其中，熱帶西北印度洋風(fēng)能密度增長速率最大，可達(dá)到33.5 W·m-2·(10 a)-1，風(fēng)速的增長以西南風(fēng)分量為主；孟加拉灣西部、北部灣及中國南海北部沿岸海域風(fēng)能密度減小趨勢明顯，達(dá)-41 W·m-2·(10 a)-1。

夏季(圖5b)，阿拉伯海中部及西北部、孟加拉灣中西部海域西南季風(fēng)風(fēng)能密度普遍呈減小的長期趨勢，結(jié)合夏季風(fēng)速多年平均值(圖2b)可知，風(fēng)速的變化體現(xiàn)為西風(fēng)分量的減弱，風(fēng)能密度的減小速率達(dá)到-49.2 W·m-2·(10 a)-1，均出現(xiàn)在15°N附近的海域；中國南海北部沿岸海域風(fēng)能密度也呈現(xiàn)減小的趨勢；此外，熱帶西北、西南印度洋零星海域風(fēng)能密度增長速率較大，達(dá)42.5 W·m-2·(10 a)-1。

秋季(圖5c)，研究海域中，除阿拉伯海北部風(fēng)能密度呈微弱減小的趨勢、孟加拉灣北部與中國南海風(fēng)能密度沒有顯著變化趨勢外，其余大部分海域風(fēng)能密度均呈增長的長期趨勢。熱帶西北印度洋沿岸海域風(fēng)能密度增長速率較大，達(dá)39.6 W·m-2·(10 a)-1，高值區(qū)沿東北方向向阿拉伯海中部延伸；熱帶南印度洋東部海域風(fēng)能密度增長趨勢顯著，可達(dá)37.0 W·m-2·(10 a)-1，風(fēng)速顯著增長且以東南分量增長為主；孟加拉灣中西部海域風(fēng)能密度也呈增長趨勢，結(jié)合圖2c可知，其風(fēng)速呈增長的長期趨勢且以西南分量增長為主。

冬季(圖5d)，研究海域風(fēng)能密度增長速率最大達(dá)到55.1 W·m-2·(10 a)-1，出現(xiàn)在中國南海西北部遠(yuǎn)離陸地的大片海域，其風(fēng)速也呈與冬季盛行風(fēng)向較為一致的增長趨勢；在阿拉伯海中部、赤道附近的熱帶南印度洋、孟加拉灣北部零星海域，風(fēng)能密度均呈增長趨勢；孟加拉灣南部零星海域風(fēng)能密度呈減小趨勢。

由全年變化趨勢結(jié)果(圖5e)分析可得，研究區(qū)域中，風(fēng)能密度增長速率最大值為29.3 W·m-2·(10 a)-1，出現(xiàn)在索馬里半島以東的熱帶西北印度洋沿岸海域，熱帶南印度洋大部分海域風(fēng)能密度也呈增長趨勢，而阿拉伯海北部及西部、孟加拉灣西部、中國南海北部沿岸海域的風(fēng)能密度均呈減小趨勢。

綜合風(fēng)能密度等級劃分(圖3)，選取研究海域風(fēng)能資源較豐富的6個沿岸海域(圖5e中黑色方框1—6)進(jìn)行重點關(guān)注，對各區(qū)域平均風(fēng)能密度的全年平均與各個季節(jié)平均的時間序列進(jìn)行長期變化趨勢分析，主要討論其中至少通過95%顯著性檢驗的序列(圖6)。研究時段內(nèi)，全年風(fēng)能密度呈顯著下降趨勢的區(qū)域有3個：孟加拉灣西部(圖6c)，盡管秋季風(fēng)能密度有所增長，但夏季風(fēng)能密度水平較高并呈顯著減小的長期趨勢，導(dǎo)致全年風(fēng)能密度也呈減小的長期趨勢；阿拉伯海北部(圖6d)，除冬季風(fēng)能密度緩慢增長外，其余季節(jié)時間變化傾向率均為負(fù)值，因此全年風(fēng)能密度整體呈下降趨勢；阿拉伯海西部(圖6e)，盡管秋、冬季風(fēng)能密度均呈增長的長期趨勢，但風(fēng)能密度均低于300 W·m-2，而其夏季風(fēng)能密度時間變化傾向率達(dá)-17.6 W·m-2·(10 a)-1且風(fēng)能密度整體高于1 500 W·m-2，致使其全年風(fēng)能密度呈減小的長期趨勢。所選區(qū)域中全年風(fēng)能密度呈增長趨勢的海區(qū)為熱帶西北印度洋(圖6f)，其春、秋、冬季風(fēng)能密度時間變化傾向率也均為正值；此外，臺灣海峽與呂宋海峽(圖6a)、中南半島東南沿海(圖6b)冬季風(fēng)能密度水平較高且增長趨勢最為顯著，但中南半島東南沿海夏季風(fēng)能密度呈減小的長期趨勢。

3 結(jié)論

本文主要基于1979—2021年的ERA5再分析資料，分析了“21世紀(jì)海上絲綢之路”相關(guān)海區(qū)海表風(fēng)場與風(fēng)能密度的空間分布特征、季節(jié)變化特征以及長期變化趨勢，主要結(jié)論如下：

(1)在不同季節(jié)，研究海域風(fēng)能資源豐富度表現(xiàn)出很大的空間差異。夏季的阿拉伯海、孟加拉灣絕大部分海域風(fēng)能密度在4 級以上，冬季的中國南海絕大部分海域風(fēng)能密度等級達(dá)9 級，以及全年的熱帶南印度洋風(fēng)能資源都極為豐富。總體上看，研究時段內(nèi)，中國南海北部及附近海域、阿拉伯海西部、孟加拉灣西部以及熱帶西北印度洋風(fēng)能密度整體水平較高，有利于風(fēng)能資源的儲備。

(2)經(jīng)驗正交函數(shù)分解的結(jié)果顯示，研究海域的風(fēng)能密度以年變化特征為主，這是受季風(fēng)影響所致；中國南海風(fēng)能密度的季節(jié)變幅最大，在春、秋兩季表現(xiàn)出最為突出的轉(zhuǎn)換特征。

(3)研究時段內(nèi)，位于索馬里半島以東的熱帶西北印度洋風(fēng)能密度整體水平高，且全年大部分季節(jié)風(fēng)能密度呈顯著增長的長期趨勢，其近岸大陸架海域非常適合風(fēng)能資源的開發(fā)利用。位于東亞季風(fēng)區(qū)的臺灣海峽與呂宋海峽以及中南半島東南沿岸海域水深適宜，盡管除冬季以外的其他大部分季節(jié)變化的長期變化不顯著，但冬季風(fēng)能密度水平較高且顯著增長，也較適合風(fēng)能資源的開發(fā)利用。在阿拉伯海西部，盡管夏季及全年風(fēng)能密度水平呈降低趨勢，但其夏季及全年風(fēng)能密度整體水平較高，在未來較長一段時間內(nèi)也適合進(jìn)行風(fēng)能資源的開發(fā)。在孟加拉灣西部、阿拉伯海北部沿岸海域，全年與夏季風(fēng)能密度呈減弱趨勢且風(fēng)能密度季節(jié)變幅較大，不利于風(fēng)能資源的可持續(xù)開發(fā)利用。

整體來看，研究海域蘊藏著豐富且適宜開發(fā)利用的風(fēng)能資源。結(jié)合目前海上風(fēng)電機組的基座安裝的水深與成本要求考慮，依據(jù)平均風(fēng)能密度等級分布和風(fēng)能密度長期變化趨勢，可以重點關(guān)注臺灣海峽、呂宋海峽、中南半島東南沿海、阿拉伯海西部近岸海域及熱帶西北印度洋近岸大陸架海域風(fēng)能資源的開發(fā)利用，加強其他海域風(fēng)能資源的儲備。本研究可為“21世紀(jì)海上絲綢之路”相關(guān)海區(qū)風(fēng)能資源開發(fā)利用的規(guī)劃與布局提供一定的理論依據(jù)和參考價值。

圖6 全年與各個季節(jié)的區(qū)域平均100 m高度風(fēng)能密度時間序列(a—f分別對應(yīng)圖5e中1—6子區(qū)域的區(qū)域平均風(fēng)能密度：臺灣海峽與呂宋海峽、中南半島東南沿海、孟加拉灣西部、阿拉伯海北部、阿拉伯海西部、熱帶西北印度洋；S為至少通過95%顯著性檢驗的時間序列變化傾向率，單位：W·m-2·(10 a)-1，P為對應(yīng)的顯著性水平)Fig.6 Time series of annual and seasonal average WPD at 100 m (subgraphs a-f are for spatial average WPD in subareas 1-6 denoted in Fig.5e, namely the Taiwan Strait, the Luzon Strait, the southeastern coast of Indo-China Peninsula, the west of the Bay of Bengal, the north and the west of the Arabian Sea, and the tropical northwestern Indian Ocean; S denotes linear tendency rate passing the significance test at 95% level at least, units: W·m-2·(10 a)-1, and P is the corresponding significance level)