基于CCMP衛星遙感海面風場數據的渤海風浪模擬研究

張鵬，陳曉玲,2，陸建忠，田禮喬，劉海

（1.武漢大學 測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢，430079；2.江西師范大學 鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室，江西 南昌，330022）

基于CCMP衛星遙感海面風場數據的渤海風浪模擬研究

張鵬1，陳曉玲1,2，陸建忠1，田禮喬1，劉海1

（1.武漢大學 測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢，430079；2.江西師范大學 鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室，江西 南昌，330022）

CCMP（Cross Calibrated Multi-Platform）風場數據是一種具有較高的時間、空間分辨率和全球海洋覆蓋能力的新型衛星遙感資源。在充分分析CCMP海面風場數據可靠性的基礎上，以該衛星遙感海面風場數據為強迫輸入項，運用第三代淺水波浪模式SWAN對渤海一次風浪過程進行了模擬，將模擬的結果與T/P、Jason衛星高度計觀測得到的有效浪高數據進行比較分析，發現兩者相關性達到0.78，模擬結果平均偏高0.3 m。試驗表明CCMP衛星遙感風場數據能滿足海洋浪高預報需求，能在海洋數值預報和海洋環境研究中發揮重要作用。

CCMP；SWAN；衛星高度計；風浪模擬；有效波高；渤海

海浪在研究海洋動力環境和海氣相互作用等領域有著重要地位，海浪數值模擬不僅是海浪研究的重要手段，也是海浪預報和分析的重要工具[1]。SWAN(Simulating Wave Nearshore)是借鑒和修改了現有的第三代海浪模式發展起來的適用于海岸、湖泊及河口地區的淺水波浪數值預報模式。Booij[2]等將SWAN模式的計算結果與線性理論及現場實測資料進行對比，表明SWAN能準確地模擬潮流、地形、風場環境下的波浪場，適用于風浪、涌浪和混合浪的預報，Rogers[3]和Lin[4]等的研究都表明，SWAN模式能很好地模擬近岸風浪。李燕[5]、梅嬋娟[6]等利用SWAN模式模擬了黃渤海海域的浪高，表明SWAN模式對黃渤海海域的浪高有一定的預報能力，但模擬結果的空間分辨率和精度都較低。

海洋環境數據對于海洋數值預報甚為重要，因為廣大的洋面上基本上沒有常規觀測，只能依靠非常規觀測的數據來彌補。衛星遙感作為一種非常規的觀測方式，其觀測數據具有及時快速、長時間周期性和覆蓋范圍廣的特點，這些數據為海洋生態與環境研究帶來了很大的機遇。海洋動力衛星遙感平臺上的傳感器如高度計、散射計和合成孔徑雷達（SAR）等能高效地監測海表動力異常[7]，測量的海表形態數據（如浪高）和風場數據為海洋波浪數值預報提供了新的可供利用與分析的數據，王毅[8]、王躍山[9]等將衛星高度計浪高數據同化到海浪數值預報中對模擬結果進行了分析評估。李明悝、侯一筠[10]利用QuikSCAT衛星散射計和NCEP混合風場及WAVEWATCH模擬東中國海風浪場。

同其他海浪數值模式一樣，SWAN模式需要風場來驅動，通常風場是由大氣模式預報來提供的，利用數值預報的風場來預報海面波浪場的相關研究工作較多，如梅嬋娟[6]利用T213和MM5兩種大氣模式計算的風場資料對黃渤海風浪進行模擬，但將衛星遙感風場資料作為SWAN波浪模式的動力驅動形式模擬渤海海浪的相關研究較少。研究中往往用現場浮標測量的海浪參數數據來驗證模擬結果，在浮標數據缺乏的情況下，用衛星高度計來驗證模擬的有效浪高的報道也很少見。

CCMP海面風場數據是NASA（美國國家航空航天局，National Aeronautics and Space Admini--stration）在2009年推出的一種融合了多種衛星遙感平臺的新型數據產品，具有較高的時空分辨率，覆蓋范圍廣且具有很高的連續性。本文利用CCMP衛星遙感海面風風場數據，運用SWAN模式以渤海為試驗區模擬渤海有效波（浪）高，并將模擬結果與衛星高度計測量的有效浪高數據進行了比較。

1 研究區域和數據

1.1 研究區域

渤海是一個近封閉的內海，地處中國大陸東部的最北端，即北緯37°07’至41°，東經117°35’至122°15’（圖1），它一面臨海，三面環陸，具有豐富的漁業、港口、石油、景觀資源。近年來，環渤海地區經濟迅速發展，其中海洋資源的開發和海洋工業成為該地區經濟發展重要的領域之一。渤海海底地形復雜，深淺不一，平均水深18 m，最大水深85 m，渤海一半以上的區域深度小于20 m，屬于典型的淺海區域。

圖 1 研究區域渤海（其中★為實測站點位置，●為CCMP網格風場點位置，—為高度計掃描帶，＋、■、▲分別三個掃描帶上的高度計數據點位置）Fig.1 Study area in Bohai Sea.(The observation position ★ , the CCMP position ●, the altimetry path —,and altimetry point on each path)

1.2 CCMP衛星遙感海面風場

CCMP（多平臺交叉校正，Cross Calibrated Multi-Platform）海面風場計劃由NASA地球科學事業（ESE）提出的“讓地球系統數據應用于環境研究”的合作協議公告提供項目經費支持，在此項目中，Atlas[11,12]（2008，2009）等人經過理論和方法論證，提出了具有很高精度和適用性的CCMP海面風場數據集，該數據集采用一種增強的變分同化分析法（VAM）融合了QuikSCAT/SeaWinds、ADEOS-II/SeaWinds、AMSR-E、TRMM TMI和SSM/I等諸多海洋被動微波和散射計遙感平臺上采集的海面風場數據，該數據由NASA在2009年推出，它提供了從1987年7月到2008年6月的海洋風場數據，幾乎可以覆蓋全球所有海洋，并且具有很高的空間連續性。該數據空間分辨率為0.25°，時間間隔為6 h，給出的是距海面10 m處風場沿經向和緯向的速度分量。Atlas[12]通過實驗證實了CCMP較其他單個的衛星平臺測量的風場數據在精度方面有很大的提高，能夠滿足很多海洋和大氣環境應用與研究的需要。CCMP海面風場計劃將為全球海洋和大氣研究以及天氣和短期氣候的預測做出巨大的貢獻，勢必會推動氣候和海洋學更加深遠的應用和發展。

考慮到CCMP海面風場能滿足海浪模擬中輸入風場的要求，本研究選擇渤海為試驗區，嘗試研究它對我國近海浪高的模擬能力。

2 方法和實驗

2.1 CCMP風場分析

選取從氣象部門得到的渤海海區一個點位（119°15’E，38°06’N）的實測風場數據，通過分析發現1月15日—25日這段時間該處風速和風向變化較大（圖2），因此用該時間段的實測數據對CCMP風場數據進行驗證具有一定的代表性。由于實測點位置與CCMP風場點位置不一致，實驗中采用實測點周圍3個海面上的CCMP風場點數據的平均值與實測風場數據進行對比分析。從該段時間內每天4個時刻的風場數據來看（圖2，4個時刻分別是0:00、6:00、12:00、18:00點，11天共44個時間點），CCMP風場數據能夠較好地描述該段時間風場的動態變化，除兩者風速大小有少數的偏離外，其他都能夠極好地擬合，風速大小和風向平均偏高為0.35 m/s和4.1°。CCMP風場和實測風場的風速風向相關系數分別為0.89和0.91。結果表明，CCMP風場能夠很好地代表渤海海面的風場狀況，可以為模擬渤海風浪場提供可靠的輸入數據。

2.2 SWAN波浪模擬

第三代波浪數值預報模式SWAN適用于包括海岸、湖泊、河口的淺水區域風浪、涌浪及混合浪的預報，是國際上比較成熟和應用比較廣泛的波浪數值預報模式，它能夠合理預報計算域內波周期、波長、波陡、波浪行進方向、近底水質點的運動速度、波能傳播方向及能量耗散率、單位水面面積所受波力等海岸工程所需的重要參數[2]。

圖 2 觀測點風場和CCMP風場的比較Fig.2 Comparison between observation and CCMP wind

由于SWAN能夠合理地預報計算區域中的浪高變化規律，并且模式計算的時間和空間步長更加寬松合理，同時考慮到渤海為一個典型的淺海區域，本研究選用SWAN波浪模式來模擬渤海的風浪過程。

圖 3 模擬當天4個時刻的CCMP風場（A、B、C、D分別是0時、6時、12時、18時的CCMP風場圖）Fig.3 Wind fields in simulation day at 0, 6, 12, 18 o’clock

計算區域為整個渤海海區（圖1）。模擬實驗的過程如下：根據劃分的計算網格大小進行渤海水下地形和CCMP風場數據的預處理，其他參數如計算時間步長和輸出數據時間間隔，按照模式要求的文件輸入形式組織成SWAN執行文件，模式程序運行后輸出波浪的參數文件有多種形式，實驗中選擇按文本文件形式輸出，并編程實現輸出結果的處理分析。模式采用動態模擬，計算時間為2005年1月25日全天，共24 h，風能輸入項為空間分辨率0.25°，每6 h一次的CCMP風場資料，從全天4個時間點風場看（圖3），該天渤海大部分地區風速呈先增后減趨勢，最大風速分別為12.668 m/s、13.329 m/s、13.711 m/s、8.725 m/s，風向以東北偏北向為主，渤海海峽風向最后演變成正北向；最小風速發生在渤海灣附近，4個時間點分別為4.763 m/s、2.491 m/s、1.293 m/s、0.238 m/s，風速不斷減小，風向有由東北向東，最后變成東南風向的趨勢。模式計算的空間步長為0.01°，約1 km，時間步長為5 min，每20 min輸出一次計算結果。在進行運算時，將CCMP海面風場在空間上線性插值到模式的每個計算網格點上。由于渤海三面被陸地包圍，3個方向陸地邊界不生波，將入射波能吸收，對于沒有觀測條件輸入的東面水邊界，模式計算時將其設定為自由邊界。

2.3 驗證數據處理

衛星高度計以衛星為載體，以海面為遙測靶，由衛星上裝載的微波雷達測高儀向海面發射微波信號，該雷達脈沖傳播到海面后經過海面反射再返回到雷達測高儀，根據回波理論，用雷達脈沖行程于衛星—海面—衛星的往返時間計算得到衛星高度的測量值，而通過檢驗分析衛星高度計回波信號前沿的斜率可以計算得到海面的有效波高（1/3大波波高的平均值）。衛星高度計測量有效波高數據具有覆蓋全球和觀測點密集的特點，其資料密度遠遠高于常規觀測的密度，并且其最大的優點是觀測的浪高數據可靠性高[7,8]。本研究采用具有很高有效波高測量精度的T/P和Jason數據來驗證SWAN模式計算的有效浪高。

TOPEX/POSEIDON（以下簡稱T/P）和Jason是法國空間局（CNES）和NASA的合作項目，兩顆星上攜帶的主動微波雷達高度計，主要用來測量有效浪高、平均海表面和海面風的后向散射系數等計算海表面異常的數據，驗證結果表明，T/P和Jason高度計反演的有效波高精度分別為在0.3 m[7]和0.5 m[13]，達到了定量觀測對測量誤差的要求。T/P衛星高度計于1992年發射，Jason是T/P的后續衛星。T/P和Jason重返周期大約是10 d，軌道周期大約是100 min，一個周期有254個掃描帶，半個軌道為一個掃描帶。本研究選用2005年1月25日在渤海過境的T/P和Jason高度計所有軌道測量的數據，T/P和Jason高度計在當日共有3個軌道在渤海海面的數據采集點位置（圖1），3個位置分布范圍廣，具有一定的代表性。實驗中將其分為3個區域，標號分別為1、2、3，第1個區域數據點由Jason高度計采集，第2、3個區域數據點由T/P高度計采集，3個區域數據采集的軌道和時間各不相同（表1）。由于設置SWAN模式每20 min輸出一次結果，高度計采集數據時間和模式計算結果輸出時間略有差距，實驗中取距離高度計采集數據時間最短的模式計算結果進行對比分析，在空間上取距離高度計數據點最近的計算網格模擬結果分析。

表 1 3個區域高度計數據相關參數Tab.1 Parameters of altimeter data in three areas

3 結果分析

3.1 波高驗證

將SWAN模擬結果與衛星高度計測量的有效浪高數據進行比較，從有效浪高散點分布圖（圖4）可以看出，大部分點的模擬結果和高度計結果吻合得較好，分析結果表明模擬計算結果平均偏高0.3 m，相關系數為0.78，模擬結果略有偏高一方面是風場偏高所致，另一方面可能是模式本身的精度問題。

圖 4 有效浪高散點分布圖Fig.4 Distribution of significant wave height

從圖4可以看出，第1、2個區域模擬計算的結果有所偏高，第3個區域模擬結果沒有明顯的偏高趨勢。分別對3個區域的有效浪高進行誤差分析和相關性分析，表2是分別對3個區域進行分析的結果，與高度計數據相比，第1、2區域模擬的有效浪高數據偏高0.3 m左右，且這兩個區域中模擬結果和衛星高度計結果有很高的相關性；第3個區域模擬的結果波動較大，有部分點的有效浪高數據偏小，剩下部分點的有效浪高數據偏大（0.3 m以下），3個區域的均方根誤差都在0.5 m以下，模擬結果的可信度較高。

表 2 模擬值和高度計數據分析結果Tab.2 Analyzed results of simulated and altimeter data

3.2 波高分析

對于用來驗證的3個區域來說，3個區域有效浪高的相對大小表現出區域2＞區域1＞區域3的趨勢（圖3），這是由于海面浪高的大小主要與風速大小相關，區域1和區域2中分析數據的計算時間很近，從CCMP風場（圖3）的空間分布來看，區域2的風速普遍要大于區域1，模擬的有效波高大于區域1的模擬結果；區域3模擬數據的時間是19:40，從當天CCMP風場的變化情況看（圖3），此時處于渤海整個區域風速減小的時間段，計算的有效波高明顯小于其他兩個區域。同時，從表3列出的SWAN模式輸出的每個驗證區域數據點的風速數據可以看出，風速變化范圍是第2個區域普遍高于其他兩個區域，第1個區域的風速大于第3個區域，平均風速大小也是按區域2、區域1、區域3從大到小排序，這些都與3個區域的有效浪高大小趨勢一致。3個區域風速范圍在7.3～11.1 m/s之間，對應的浪高范圍為1.1～2.8 m之間，滿足了風套浪經驗關系的要求。

表3 3個區域驗證數據點風速比較Tab.3 Comparison of wind speed on three areas

前面已根據CCMP風場數據分析到模擬當天渤海大部分地區風速呈先增大后減少的狀態（圖3），從6點和12點兩個時刻的有效波高分布來看（圖5），隨著風速增大，渤海中心區域有效波高也變大，同時由于能量的聚集和傳播，沿岸的波高也增大，從而可以看出風場的變化很好的反應了波高的變化。

另外，結合各個區域風速范圍和模擬精度可以看出，在風速較高的情況下模擬結果較好，這和許多對SWAN風浪模擬的研究結果是一致的。總的來說，此次利用CCMP遙感風場進行風浪模擬的過程較好地反映了不同海面風場情況下風浪變化的趨勢，對浪高模擬的可信度和精度較高。

圖 5 6點(A)和12點(B)的有效波高分布Fig.5 Distributions of significant wave height at 6 and 12 o’clock

4 結 論

本研究利用CCMP風場數據，基于SWAN波浪模式模擬了渤海海區2005年1月25日的一次風浪過程，模擬的有效波高與衛星高度計測量的有效浪高數據具有很好的相關性，平均偏高0.3 m，能夠滿足海浪浪高數值預報的精度要求，CCMP這種具有較高時空分辨率和較大覆蓋范圍和密度的新型衛星遙感海面風場數據可以在海洋數值預報以及海洋、氣候生態環境監測研究中發揮重要作用。

由于CCMP衛星遙感海面風場數據與實測站點的風場數據具有很好的一致性，CCMP衛星遙感海面風場數據可以彌補實地觀測數據的不足，若將該數據同化到數值預報模式中，將有助于提高海浪預報精度。

由于數據的限制，用到的高度計數據觀測周期較短、覆蓋范圍小，對整個區域模擬精度的評估有一定影響，這也是以后的研究中需要去解決的問題。

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Research on wave simulation of Bohai Sea based on the CCMP remotely sensed sea winds

ZHANG Peng1, CHEN Xiao-ling1,2, LU Jian-zhong1, TIAN Li-qiao1, LIU Hai1

(1.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China; 2.Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research, Ministry of Education, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)

Cross Calibrated Multi-Platform (CCMP) remotely sensed wind is a newly released ocean wind dataset which has much higher spatial and temporal resolution, and it can cover the entire ocean surface.After analyzing their reliability, the CCMP wind datasets are used as the input to simulate wind-induced wave with the SWAN model, then the simulated significant wave height (SWH) is analyzed .The comparison between the model result and the data obtained by the radar altimeter shows that the simulated SWH meets the requirements of precision in the sea wave forecasting.

CCMP; SWAN; altimeter; wind-wave simulation; SWH; Bohai sea

P731.33；P714+.2

A

1001-6932(2011)03-0266-06

2010-06-07；收修改稿日期：2011-02-22

973 項目（2009CB723905）；國家自然科學基金項目（40906092，41071261）；國家自然基金委創新研究群體科學基金項目（41021061）；湖北省自然科學基金資助項目（2009CDB107）；中國博士后科學基金（20100480861）；南昌大學鄱陽湖環境與資源利用教育部重點實驗室開放課題（Z03975）；測繪遙感信息工程國家重點實驗室專項科研經費；中央高校基本科研業務專項資金資助。

張鵬 ( 1986－ )，男，碩士研究生，主要從事海洋遙感和數值模擬研究。電子郵箱：zp_5474@163.com。

陳曉玲，教授，博導。電子郵箱：cecxl@yahoo.com。