張 娜 王立濤 耿姍姍 張慶河 尤再進(jìn) 李 帥 許 寧 許 釗

渤海海域冰水共存期的波能流密度推算*

張 娜1, 2王立濤1耿姍姍3張慶河2①尤再進(jìn)4李 帥1許 寧5許 釗1

(1. 天津城建大學(xué) 天津市軟土特性與工程環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 天津 300384; 2. 天津大學(xué) 水利工程仿真與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 天津 300072; 3. 國家海洋信息中心 天津 300171; 4. 大連海事大學(xué)港口與航運(yùn)安全協(xié)創(chuàng)中心 遼寧大連 116026; 5. 國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心 遼寧大連 116023)

為給寒區(qū)海域的波浪能估算提供科學(xué)依據(jù), 提出一種合理推算冰水共存海域波浪條件及波能流密度的方法, 該方法將海冰模型與水動力學(xué)模型耦合模擬得到的冰濃度以線性修正函數(shù)的方式納入波浪模型的海面摩阻風(fēng)速方程中, 并基于MCT (model coupling toolkit)耦合器將海冰模型、水動力學(xué)模型與波浪模型進(jìn)行實(shí)時耦合?；谠摲椒M了渤海冬季寒潮大風(fēng)期間的海冰以及波能流密度的演化。模擬結(jié)果表明, 在2012年2月5～8日寒潮大風(fēng)期間, 結(jié)冰區(qū)域占到渤?？偯娣e的1/3, 約有76%的渤海海域的平均波能流密度受海冰影響減小, 其中遼東灣近岸的波能流密度平均受冰影響最多減小了100%, 而渤海灣和萊州灣近岸受冰影響最多分別減小了60%和50%。即使是無冰覆蓋的老鐵山水道, 其波能流密度的最大值也受冰影響減少了14%。耦合模擬可以更為準(zhǔn)確地對渤海冬季的波能流密度分布進(jìn)行評估, 為波浪能發(fā)電廠選址提供依據(jù)。

渤海; 海冰模型; SWAN模型; FVCOM模型; MCT耦合器; 海面摩阻風(fēng)速; 實(shí)時耦合; 波能流密度

波浪能是一種可再生的清潔無污染能源, 其開發(fā)利用對于緩解不可再生能源危機(jī)和減少由化石燃料導(dǎo)致的環(huán)境污染具有重要意義(Borthwick, 2016)。波浪能是指海面上波浪的動能和勢能, 主要是由風(fēng)吹過海面引起的(尤再進(jìn)等, 2017)。波浪能與波高的平方以及周期成正比。波浪能應(yīng)用范圍廣泛, 已實(shí)現(xiàn)的用途有發(fā)電、取水、供熱、海水淡化和制氫等(Wang, 2011; Ning, 2016; 王鑫等, 2020)。

我國的渤海海域受季風(fēng)影響, 以風(fēng)浪為主, 波高分布具有明顯的季節(jié)性變化特征(鄭崇偉等, 2013), 波能流密度的分布與有效波高相似, 均是秋冬大, 春夏小(鄭崇偉等, 2013; 姜波等, 2017)。以往的研究表明, 渤海中部海域的波能流密度最大, 春季為1.6～ 2.4 kW/m, 夏季為0.7～1.4 kW/m, 秋季為2.4～ 3.4 kW/m, 冬季為4.2～5.4 kW/m (鄭崇偉, 2014; 姜波等, 2017)。由此可見, 渤海波浪能最大的季節(jié)為冬季(萬勇等, 2014), 然而冬季受西伯利亞強(qiáng)寒潮影響時, 一方面會導(dǎo)致風(fēng)浪較大(鄭崇偉, 2014), 另一方面又會導(dǎo)致海水結(jié)冰(Zhang, 2019, 2020), 海冰的形成會隔絕海-氣交換, 導(dǎo)致波浪能的減弱(Zhang, 2019, 2020; 張娜等, 2021)。

渤海位于37°～41°N, 是北半球最南端的季節(jié)性海冰區(qū)(Zhang, 2019)。同時, 海冰已成為冬季影響渤海的主要海洋災(zāi)害之一(武浩等, 2016)。渤海的初冰日一般為12月上旬, 海冰首先出現(xiàn)在遼東灣近岸, 隨后沿西海岸由北向南蔓延到渤海灣, 最后到達(dá)萊州灣, 于來年1、2月達(dá)到頂峰。其后春季來臨, 氣溫升高, 海冰逐漸向北消融, 終冰日一般為3月中旬(Zhang, 2019)。渤海海冰主要集中在遼東灣、萊州灣和渤海灣地區(qū), 海冰的覆蓋率隨離岸距離的增加而降低(Zhang, 2016, 2018)。我國渤海的單層平整冰的最大厚度通常不超過60 cm (白珊等, 1999)。遼東灣作為渤海海域冰情最嚴(yán)重的海域, 在重冰年冰厚一般為25～40 cm (白珊等, 1999)。以往針對渤海波浪能的研究大多沒有考慮冬季海冰的影響。根據(jù)Zhang等(2020)的研究, 忽略海冰的影響會導(dǎo)致渤海波能流密度的高估, 而這種高估會嚴(yán)重誤導(dǎo)電廠的選址。因此, 考慮海冰存在以準(zhǔn)確估算渤海冬季波能流密度, 有待進(jìn)一步研究。

以往的研究表明波流耦合模型能夠有效提高近岸水域風(fēng)浪計(jì)算精度與淺水水域波浪模擬精度(夏波等, 2013)。為了模擬更接近實(shí)際冰水共存海域動力環(huán)境的波浪演化過程, 本課題在Chen等(2018)前期工作的基礎(chǔ)上, 采用MCT (model coupling toolkit)耦合器將FVCOM (finite-volume community ocean model)水動力學(xué)模型、海冰模型與SWAN (simulating wave nearshore)波浪模型實(shí)時耦合, 并在此基礎(chǔ)上研究寒潮大風(fēng)過程中渤海海冰對波浪模擬的影響, 從而實(shí)現(xiàn)冰水共存海域下波能流密度的準(zhǔn)確評估。

1 數(shù)值模型

本文采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格有限體積法的海洋模型FVCOM (finite-volume community ocean model)模擬渤海海冰(Chen, 2003)。該模型包括水動力學(xué)模塊和非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的海冰模塊, 其中水動力學(xué)模塊涉及到潮、流、海溫和鹽度方程的求解, 海冰模塊的求解涉及到海冰熱力學(xué)、動力學(xué)、傳輸以及本構(gòu)方程的求解(Chen, 2003; Gao, 2011; 張慶河等, 2013)。波浪的模擬采用第三代風(fēng)浪模式SWAN (simulating wave nearshore), 版本號為41.01 (the SWAN Team, 2018)。SWAN模型是基于包含源匯項(xiàng)的動譜平衡方程描述風(fēng)浪生成及其在近岸區(qū)的演化過程, 具體方程描述參見文獻(xiàn)(Booij, 1999)。

1.1 海冰模型-水動力學(xué)模型-波浪模型的耦合原理

本文在Chen等(2018)的波流耦合系統(tǒng)的基礎(chǔ)上基于MCT (model coupling toolkit)耦合器建立了海冰模型-水動力學(xué)模型-波浪模型的實(shí)時耦合模式。MCT耦合器是一套能夠使獨(dú)立的模型實(shí)現(xiàn)互相耦合的開源程序工具包, 它采用Fortran90進(jìn)行編寫, 能夠支持串行和基于MPI (message passing interface)的并行運(yùn)算。MCT耦合器能夠?yàn)槊總€模型分配系統(tǒng)工作進(jìn)程, 各子模型通過調(diào)用MCT模塊實(shí)現(xiàn)變量傳遞。MCT耦合器的具體描述參見文獻(xiàn)(Warner, 2008)。

耦合模型包括FVCOM水動力學(xué)模型、海冰模型和SWAN波浪模型, 由主程序調(diào)用各子模型同時獨(dú)立運(yùn)行, 當(dāng)達(dá)到用戶設(shè)定的數(shù)據(jù)交換時間時, 各子模型通過MCT耦合器進(jìn)行實(shí)時變量交換, 交換結(jié)束后, 各子模式繼續(xù)進(jìn)行運(yùn)算, 循環(huán)進(jìn)行直至達(dá)到用戶設(shè)定的結(jié)束時間, 結(jié)束運(yùn)算。FVCOM水動力學(xué)模型、海冰模型與SWAN波浪模型采用了相同的非結(jié)構(gòu)化三角形網(wǎng)格, 不需進(jìn)行插值計(jì)算。

海冰模型-水動力學(xué)模型-波浪模型耦合模式之間的變量交換為: (1) 水動力學(xué)模型中的潮位(lev)、垂向平均流速分量(a、a); (2) 海冰模型中的海冰濃度(ice); (3) SWAN中的波長()、波向(ir)、有效波高(s)、譜峰波周期(p)、平均波周期(01)、底部波周期(bot)以及底部波動軌跡速度(bot), 如圖1所示。

圖1 耦合流程及變量關(guān)系傳遞圖

注:rzmlt為海水結(jié)冰的判定條件, 當(dāng)rzmlt>0時即認(rèn)為海水開始結(jié)冰

1.2 由冰引起的波浪衰減原理

當(dāng)達(dá)到用戶設(shè)定的交換時間時, 海冰模型將模擬得到的海冰濃度與水動力學(xué)模型計(jì)算得到的潮位和垂向平均的流速分量傳遞給MCT耦合器, 由MCT耦合器將這些變量傳遞給SWAN波浪模型, 以此考慮潮流和海冰對波浪場的影響。同時FVCOM水動力學(xué)模型通過MCT耦合器接收SWAN波浪模型計(jì)算得到的包含冰影響的波長、波向、有效波高、譜峰波周期、平均波周期、底部波周期以及底部波動軌跡速度, 從而計(jì)算出新的潮位和流速傳輸給海冰模型用于計(jì)算新的冰濃度, 而新的冰濃度與新的潮位和流速又用于傳輸給SWAN波浪模型, 從而實(shí)現(xiàn)海冰模型-水動力學(xué)模型-波浪模型的耦合。當(dāng)達(dá)到用戶設(shè)定的結(jié)束時間時, 計(jì)算終止。

在冬季, 渤海海域寒潮大風(fēng)頻發(fā), 強(qiáng)風(fēng)是浪的主要驅(qū)動條件。在寒潮大風(fēng)期間, 低氣溫導(dǎo)致海水結(jié)冰, 而海冰的出現(xiàn)會影響大氣與海表面之間的動量交換, 從而影響了風(fēng)浪的形成。根據(jù)Connolley等(2004)的結(jié)果, 在冰水共存的海域中, 海表面風(fēng)應(yīng)力可利用冰濃度的線性修正函數(shù)表示。因此本文將海冰模型和水動力學(xué)模型耦合模擬得到的冰濃度ice作為海表面應(yīng)力的一部分, 以線性變化加權(quán)百分比的方式納入SWAN模型的海面摩阻風(fēng)速方程中, 用于模擬冰水共存條件下的波浪演化過程。在冰水共存海域的波浪模型中, 海面摩阻風(fēng)速fric的表達(dá)式被改寫為:

式中,drag為風(fēng)拖曳力系數(shù)(Wu, 1982);ice為冰濃度, 由FVCOM模型的海冰模塊計(jì)算輸出(Thorndike, 1975);10為10 m高度處的風(fēng)速。根據(jù)式(1)計(jì)算出的海面摩阻風(fēng)速計(jì)算JONSWAP (joint North Sea wave project)譜; 接著再輸入譜峰波周期對應(yīng)的頻率計(jì)算出當(dāng)前時刻下的作用密度, 進(jìn)而得到波能密度的零階矩, 最終得到考慮冰影響的波浪參數(shù)。

1.3 波能流密度的計(jì)算公式

式中,為海水密度;為重力加速度;g(,)為波群速度;(,)為波浪譜能量密度;為波浪頻率;為水深;為波的傳播方向。

式中, 波群速度g(,)與水深有關(guān)(Barbariol, 2013):

為頻率, 對應(yīng)波數(shù)為(Dean, 1991)

, (5)

或者

式中,為波長;為波的角頻率;e為波能量周期。

結(jié)合公式(4)～(6),g(,)波群速度可以表示為(Liang, 2017)

結(jié)合公式(3)和公式(7), 波能流密度公式可以進(jìn)一步表示為

1.4 數(shù)據(jù)來源及模型網(wǎng)格

FVCOM模型的輸入數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)(如氣溫、風(fēng)、相對濕度、氣壓、云蓋、短波輻射、長波輻射等)、開邊界的驅(qū)動數(shù)據(jù)(如潮、海溫等)以及初始場數(shù)據(jù)(海溫、鹽度)。SWAN模型的輸入數(shù)據(jù)為10 m高度處的風(fēng)和波浪開邊界。

氣象數(shù)據(jù)來自美國國家環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP), 其時間和空間分辨率分別為1 h和0.2° (Saha, 2010)。FVCOM模型的開邊界潮位數(shù)據(jù)來自Chinatide (李孟國等, 2007), 開邊界和初始場的海溫和鹽度數(shù)據(jù)來自HYCOM (HYbrid coordinate ocean model) (Chassignet, 2007)。SWAN模型的開邊界波浪數(shù)據(jù)由第五代歐洲中期天氣預(yù)報中心ECMWF (European Centre for Medium-range Weather Forecasts)再分析數(shù)據(jù)提供, 時間分辨率為1 h, 空間分辨率為0.5° (Hersbach, 2016)。以往的研究表明, 以上數(shù)據(jù)與實(shí)測值吻合較好, 能夠?yàn)閿?shù)值模擬提供合理的模型驅(qū)動條件(Zhang, 2020)。

地形水深來自渤海1︰15萬海圖地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)(1999年), 結(jié)合近岸較高分辨率的海圖數(shù)據(jù)以及實(shí)測地形數(shù)據(jù)加密, 最小空間分辨率為800 m, 如圖2所示。

2 模型驗(yàn)證

模型驗(yàn)證包括海冰和波浪兩部分。海冰驗(yàn)證資料采用MODIS (moderate-resolution imaging spectroradiometer)衛(wèi)星遙感圖像, 波浪驗(yàn)證基于全國海洋立體觀測網(wǎng)中的浮標(biāo)觀測波浪資料。

2.1 海冰模型驗(yàn)證

2012年2月8日, 渤海海冰覆蓋范圍最大, 模擬的渤海海冰面積約為29.79×103km2, 其中遼東灣占比71.1%, 渤海灣占比22.3%, 萊州灣占比6.6%。模擬的渤海海冰面積占整個渤海面積的30%, 比MODIS的海冰面積偏小1.2%。渤海灣、遼東灣和萊州灣數(shù)值模擬的海冰分布及最大離岸距離與衛(wèi)星遙感圖像基本一致, 如圖3所示。

圖2 渤海水深(a)與網(wǎng)格劃分(b)

注: Q1和Q2分別表示位于渤海灣和老鐵山水道的觀測點(diǎn)

圖3 渤海海冰數(shù)值模擬結(jié)果與MODIS衛(wèi)星遙感圖像對比

注: 黃色線為數(shù)值模擬的海冰輪廓線

2.2 波浪模擬結(jié)果的驗(yàn)證

波浪模擬結(jié)果的驗(yàn)證取自2012年2月5～8日的一個寒潮大風(fēng)過程, 受低氣溫影響, 此時渤海海冰達(dá)到年度最大值。如圖4所示, 2月6～8日期間, 實(shí)測日最大風(fēng)速在14.4～15.0 m/s之間, 風(fēng)向?yàn)镹E和NW向。波浪模擬結(jié)果驗(yàn)證包括以下2種。(1) 不考慮海冰影響的波浪模擬結(jié)果; (2) 通過海冰模型-水動力學(xué)模型-波浪模型實(shí)時耦合模擬得到的波浪結(jié)果。從圖4中可以看出, 第2種實(shí)時耦合模式模擬得到的有效波高值與實(shí)測值最為接近, 尤其是最大值幾乎與實(shí)測值吻合。第1種無冰影響的有效波高模擬值在大風(fēng)期間要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于實(shí)測值, 最大有效波高比實(shí)測值偏大15%。大風(fēng)期間不考慮海冰影響的有效波高模擬值與實(shí)測值的平均相對誤差是實(shí)時耦合模式的1.7倍。

3 海冰對波能流密度的影響

2012年2月5日至8日, 渤海最低氣溫為-24°C, 平均氣溫為-20 °C。渤海三個灣均被海冰覆蓋, 分布范圍達(dá)到最大值。從圖5可知, 2012年2月5～8日, 遼東灣近岸的海冰出現(xiàn)概率最大高達(dá)95%, 渤海灣近岸的海冰出現(xiàn)概率最大為50%, 而萊州灣的海冰出現(xiàn)概率最大為40%, 結(jié)冰區(qū)域面積占到了渤?？偯娣e的三分之一。

圖4 實(shí)時耦合模式模擬的渤海灣Q1點(diǎn)(119.0°E, 38.9°N)的有效波高與不考慮海冰影響的模擬值及實(shí)測值的對比

3.1 平均波能流密度及其受海冰影響的空間分布

根據(jù)圖6, 2012年2月5日0時至2012年2月8日0時, 在考慮海冰影響的情況下, 遼東灣、渤海灣和萊州灣平均波能流密度的最大值分別為5.9, 6.1和5.6 kW/m, 分別位于各自的灣口位置處, 比不考慮海冰影響時分別減小了10.6%、1.6%和1.8%。遼東灣、渤海灣和萊州灣近岸區(qū)域的平均波能流密度較不考慮海冰影響時最多分別減少了100%、60%和50%, 見表1。

圖5 2012年2月5～8日渤海海冰出現(xiàn)概率分布

3.2 平均波能流密度沿中軸線受海冰影響的程度

為了深入研究海水結(jié)冰對渤海三個灣波能流密度的影響, 圖7給出了渤海各灣中軸線處平均波能流密度受冰影響的程度, 中軸線位置見圖2a。2012年2月5日0時至2012年2月8日0時, 距遼東灣灣頂129.2 km是海冰沿中軸線處出現(xiàn)的最大離岸距離。其中沿遼東灣中軸線方向距灣頂78.2 km內(nèi), 海冰出現(xiàn)概率為95%, 其平均波能流密度受海冰影響最為嚴(yán)重, 減少了100%。而在距遼東灣頂78.2～129.2 km范圍內(nèi), 隨著海冰出現(xiàn)概率逐漸減小, 平均波能流密度受海冰影響的程度也越來越小, 從100%減小到32%。而在距遼東灣頂129.2～255.1 km范圍內(nèi), 雖然沒有海冰覆蓋, 但平均波能流密度仍然受海冰影響而減小, 減小程度從32%到10%。這主要是由于海冰的出現(xiàn)阻隔了海-氣之間的熱量和動量交換, 相當(dāng)于減小了渤海的有效風(fēng)區(qū), 從而使得無冰海域的平均波能流密度也會減小。

2012年2月5日0時至2012年2月8日0時, 渤海灣沿著中軸線距離灣頂?shù)暮１畲蟾采w范圍為35.3 km, 其中距離灣頂21.6 km范圍內(nèi)的平均波能流密度受海冰影響最為嚴(yán)重, 最大減少了52%。在距渤海灣頂21.6～35.3 km范圍內(nèi), 隨著海冰出現(xiàn)概率的逐漸減小, 平均波能流密度受冰影響的減小程度從52%到21%。而在距渤海灣頂35.3～117.7 km范圍內(nèi), 雖然沒有海冰覆蓋, 但平均波能流密度仍然受海冰影響而減小, 減小程度從21%到5%。

萊州灣與渤海灣情況類似。2012年2月5日0時至2012年2月8日0時, 萊州灣沿著中軸線距離灣頂?shù)暮１畲蟾采w范圍為25.8 km, 在距灣頂8.0 km范圍內(nèi), 平均波能流密度受海冰影響最為嚴(yán)重, 最大減少了50%。在距萊州灣頂8.0～25.8 km范圍內(nèi), 隨著海冰出現(xiàn)概率的逐漸減小, 平均波能流密度受冰影響的減小程度從50%到8%。而在距萊州灣頂25.8～77.1 km范圍內(nèi), 雖然沒有海冰覆蓋, 但平均波能流密度仍然受海冰影響而減小, 減小程度從8%到3%。

圖6 2012年2月5日至8日渤?？紤]海冰影響的平均波能流密度(a)和受海冰影響的程度(b)

表1 渤海平均波能流密度受冰影響區(qū)域占比及受冰影響程度

Tab.1 Proportion of the area and the maximum extent of wave energy flux affected by sea ice in the Bohai Sea

3.3 無冰覆蓋區(qū)域波能流密度隨時間的演化

渤海的海冰主要位于渤海灣, 遼東灣和萊州灣的近岸區(qū)域, 且遼東灣的冰情最重, 如圖3所示。海冰的存在阻隔了海-氣之間的熱量和動量交換, 減小了渤海的有效風(fēng)區(qū), 可能導(dǎo)致無冰海域的波能流密度減小。為了探討無冰覆蓋海域的波能流密度在考慮和不考慮海冰影響時隨時間演化的規(guī)律, 挑選了2012年2月5日0時至2012年2月8日0時渤海海冰年度最大期間渤海灣Q1點(diǎn)與老鐵山水道Q2點(diǎn)進(jìn)行對比分析。這兩個點(diǎn)在這段時間內(nèi)均無海冰覆蓋, 因此我們可以通過對比考慮和不考慮海冰影響兩種情況下波能流密度隨時間的演化進(jìn)而判斷海冰是否能通過減小有效風(fēng)區(qū)(也即開闊水域)的占比而使得無冰區(qū)域的波能流密度減小。

在考慮海冰影響的情況下, 位于渤海灣Q1點(diǎn)的波能流密度在2012年2月5日0時至2012年2月8日0時的平均值為2.5 kW/m, 比不考慮海冰影響時減小了24%, 最大值為8.4 kW/m, 比不考慮海冰影響時減小了18%, 如圖8a所示。老鐵山水道Q2點(diǎn)在考慮海冰影響下的波能流密度平均值為4.3 kW/m, 比不考慮海冰影響時減小了19%; 最大值為15.4 kW/m, 比不考慮海冰影響時減小了14%, 如圖8b所示。其中, 從2月5日0時至2月6日7時期間平均風(fēng)速約為4.0 m/s, 海冰對波能流密度的影響幾乎可以忽略。在2月6日8時至2月8日0時期間, 平均風(fēng)速為10.6 m/s, 在考慮海冰影響的情況下渤海灣Q1點(diǎn)的平均波能流密度為4.0 kW/m, 比不考慮海冰影響時減小了25%。老鐵山水道Q2點(diǎn)的平均波能流密度為7.8 kW/m, 比不考慮海冰影響時減小了20%。由此可見在強(qiáng)風(fēng)作用下海冰的消浪效果是十分顯著的。

圖7 渤海各灣中軸線處平均波能流密度受冰影響的程度

注: a: 遼東灣; b: 渤海灣; c: 萊州灣

圖8 有無海冰影響的平均波能流密度隨時間演化的對比

注: a: 渤海灣Q1點(diǎn)(119.0°E, 38.9°N); b: 老鐵山水道Q2點(diǎn)(121.078°E, 38.617°N)

與圖8a的渤海灣Q1點(diǎn)相比, 老鐵山水道的波能流密度幾乎是它的兩倍, 即使是在海冰分布年度最大的時刻, 老鐵山水道的波能流密度仍然更適合用于波能發(fā)電。

4 結(jié)語

根據(jù)模型驗(yàn)證結(jié)果可知, 本文建立的海冰模型-水動力學(xué)模型-波浪模型的實(shí)時耦合模式能夠較好地模擬渤海冬季寒潮大風(fēng)期間的海冰及波能流密度的分布。根據(jù)模擬結(jié)果可知, 寒潮大風(fēng)期間渤海約1/3的海域被海冰覆蓋, 然而其平均波能流密度受冰影響的區(qū)域占整個渤海的76%, 遼東灣、渤海灣和萊州灣的平均波能流密度受冰影響最多分別減小了100%, 60%和50%。

老鐵山水道雖然冬季不結(jié)冰, 但在寒潮大風(fēng)期間, 波能流密度的平均值仍然比不考慮海冰影響時減小了19%。這說明海水結(jié)冰不僅導(dǎo)致結(jié)冰區(qū)域的有效波高和波能流密度會受到海冰影響而減小, 也會導(dǎo)致不結(jié)冰海域的有效風(fēng)區(qū)(開闊水域面積)減小, 從而造成不結(jié)冰海域的波能流密度減小。此外, 老鐵山水道的波能流密度幾乎是渤海灣口的兩倍, 即使是在海冰嚴(yán)重的時期, 其波能流密度仍然符合發(fā)電需求。

萬勇, 張杰, 孟俊敏, 等, 2014. 基于ERA-Interim再分析數(shù)據(jù)的OE-W01區(qū)塊波浪能資源評估[J]. 資源科學(xué), 36(6): 1278-1287.

王鑫, 李大鳴, 王兵振, 等, 2020. 點(diǎn)吸收式波浪能俘獲裝置結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法研究[J]. 海洋與湖沼, 51(2): 293-297.

尤再進(jìn), 尹寶樹, 石洪源, 2017. 應(yīng)用“跨零-能量”法估算海洋波浪再生能資源[J]. 海洋與湖沼, 48(5): 926-931.

白珊, 劉欽政, 李海, 等, 1999. 渤海的海冰[J]. 海洋預(yù)報(3): 1-9.

李孟國, 鄭敬云, 2007. 中國海域潮汐預(yù)報軟件Chinatide的應(yīng)用[J]. 水道港口, 28(1): 65-68.

張娜, 李帥, 耿姍姍, 等, 2021. 渤海海冰對波浪推算的影響[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報, 42(11): 1231-1237.

張慶河, 張娜, 2013. 渤海海冰演化的三維數(shù)值模型[J]. 天津大學(xué)學(xué)報, 46(4): 333-341.

武浩, 夏蕓, 許映軍, 等, 2016. 2004年以來中國渤海海冰災(zāi)害時空特征分析[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報, 25(5): 81-87.

鄭崇偉, 2014. 利用WW3模式實(shí)現(xiàn)中國周邊海域波浪能流密度數(shù)值預(yù)報——以2次冷空氣過程為例[J]. 亞熱帶資源與環(huán)境學(xué)報, 9(2): 18-25.

鄭崇偉, 蘇勤, 劉鐵軍, 2013. 1988—2010年中國海域波浪能資源模擬及優(yōu)勢區(qū)域劃分[J]. 海洋學(xué)報, 35(3): 104-111.

姜波, 丁杰, 武賀, 等, 2017. 渤海、黃海、東海波浪能資源評估[J]. 太陽能學(xué)報, 38(6): 1711-1716.

夏波, 張慶河, 蔣昌波, 2013. 基于非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的波流耦合數(shù)值模式研究[J]. 海洋與湖沼, 44(6): 1451-1456.

BARBARIOL F, BENETAZZO A, CARNIEL S,, 2013. Improving the assessment of wave energy resources by means of coupled wave-ocean numerical modeling [J]. Renewable Energy, 60: 462-471.

BOOIJ N, RIS R C, HOLTHUIJSEN L H, 1999. A third- generation wave model for coastal regions: 1. Model description and validation [J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 104(C4): 7649-7666.

BORTHWICK A G L, 2016. Marine renewable energy seascape [J]. Engineering, 2(1): 69-78.

BROOKE J, 2003. Wave Energy Conversion [M]. Oxford, UK: Elsevier Science Ltd: 157-164.

CHASSIGNET E P, HURLBURT H E, SMEDSTAD O M,, 2007. The HYCOM (HYbrid Coordinate Ocean Model) data assimilative system [J]. Journal of Marine Systems, 65(1/4): 60-83.

CHEN C S, LIU H D, BEARDSLEY R C, 2003. An unstructured grid, finite-volume, three-dimensional, primitive equations ocean model: application to coastal ocean and estuaries [J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 20(1): 159-186.

CHEN T Q, ZHANG Q H, WU Y S,, 2018. Development of a wave-current model through coupling of FVCOM and SWAN [J]. Ocean Engineering, 164: 443-454.

CONNOLLEY W M, GREGORY J M, HUNKE E,, 2004. On the consistent scaling of terms in the sea-ice dynamics equation [J]. Journal of Physical Oceanography, 34(7): 1776-1780.

DEAN R G, DALRYMPLE R A, 1991. Water Wave Mechanics for Engineers and Scientists [M]. Teaneck, NJ: World Scientific Publishing Company: 55-61.

GAO G P, CHEN C S, QI J H,, 2011. An unstructured-grid, finite-volume sea ice model: development, validation, and application [J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 116(C8): C00D04.

HERSBACH H, DEE D, 2016. ERA5 reanalysis is in production [J]. ECMWF Newsletter, 147: 7, https://www.ecmwf.int/en/ elibrary/16299-newsletter-no-147-spring-2016.

LIANG B C, SHAO Z X, WU G X,, 2017. New equations of wave energy assessment accounting for the water depth [J]. Applied Energy, 188: 130-139.

NING D Z, WANG R Q, ZOU Q P,, 2016. An experimental investigation of hydrodynamics of a fixed OWC Wave Energy Converter [J]. Applied Energy, 168: 636-648.

OCHI M K, 1998. Ocean Waves: the Stochastic Approach [M]. Cambridge: Cambridge University Press: 92-95.

SAHA S, MOORTHI S, PAN H L,, 2010. The NCEP climate forecast system reanalysis [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 91(8): 1015-1058.

THE SWAN TEAM, 2018. SWAN user manual [S]. SWAN cycle III version 41.01. Delft, Netherlands: Delft University of Technology: 1-125, https://swanmodel.sourceforge.io/.

THORNDIKE A S, ROTHROCK D A, MAYKUT G A,, 1975. The thickness distribution of sea ice [J]. Journal of Geophysical Research, 80(33): 4501-4513.

WANG S J, YUAN P, LI D,, 2011. An overview of ocean renewable energy in China [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(1): 91-111.

WARNER J C, PERLIN N, SKYLLINGSTAD E D, 2008. Using the Model Coupling Toolkit to couple earth system models [J]. Environmental Modelling & Software, 23(10/11): 1240-1249.

WU J, 1982. Wind-stress coefficients over sea surface from breeze to hurricane [J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 87(C12): 9704-9706.

ZHANG N, LI S, WU Y S,, 2020. Effects of sea ice on wave energy flux distribution in the Bohai Sea [J]. Renewable Energy, 162: 2330-2343.

ZHANG N, MA Y T, ZHANG Q H, 2018. Prediction of sea ice evolution in Liaodong Bay based on a back-propagation neural network model [J]. Cold Regions Science and Technology, 145: 65-75.

ZHANG N, WANG J, WU Y S,, 2019. A modelling study of ice effect on tidal damping in the Bohai Sea [J]. Ocean Engineering, 173: 748-760.

ZHANG N, WU Y S, ZHANG Q H, 2016. Forecasting the evolution of the sea ice in the Liaodong Bay using meteorological data [J]. Cold Regions Science and Technology, 125: 21-30.

ESTIMATION OF WAVE ENERGY FLUX DURING ICE WATER COEXISTENCE IN THE BOHAI SEA

ZHANG Na1, 2, WANG Li-Tao1, GENG Shan-Shan3, ZHANG Qing-He2, YOU Zai-Jin4, LI Shuai1, XU Ning5, XU Zhao1

(1. Tianjin Key Laboratory of Soft Soil Characteristics & Engineering Environment, Tianjin Chengjian University, Tianjin 300384, China; 2. State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety, Tianjin University, Tianjin 300072, China; 3. National Marine Data and Information Service, Tianjin 300171, China; 4. Centre for Ports and Maritime Safety, Dalian Maritime University, Dalian 116026; 5. National Marine Environmental Monitoring Center, Dalian 116023, China)

To select a candidate site for wave-power plant in the Bohai Sea, a method for estimating wave conditions and wave energy flux in ice-water coexistence sea area was proposed by coupling the sea ice model, hydrodynamic model, and wave model are coupled in real time based on MCT (Model Coupling Toolkit) coupler, in which the ice concentration obtained from the coupling simulation of sea ice model and hydrodynamic model is incorporated into the sea surface friction wind speed equation of wave model in the form of linear correction function. With this method, the evolution of sea ice and wave energy flux in the Bohai Sea during cold and strong winds in winter were simulated. The simulated results show that during the cold wave gale period from February 5 to 8, 2012, the frozen area accounted for 1/3 of the total area of the Bohai Sea, and about 76% area of the average wave energy flux in the Bohai Sea were reduced by sea ice; the average wave energy flux in the Liaodong Bay were reduced by up to 100% due to ice, and the coastal areas of Bohai Bay and Laizhou Bay were most affected by ice by up to 60% and 50%, respectively. The maximum wave energy flux was reduced by 14% even though the Laotieshan Channel was not covered by ice. The method can more accurately evaluate the wave energy flux distribution in the Bohai Sea in winter, and provide a basis for the site selection of wave-power plant.

the Bohai Sea; sea ice model; SWAN model; FVCOM model; MCT coupler; wind friction velocity; real-time coupling; wave energy flux

* NSFC-山東聯(lián)合重點(diǎn)基金, U1806227號; 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目, 51509177號, 51978440號; 大連市支持高層次人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目, 2019RJ07號; 遼寧省科技計(jì)劃項(xiàng)目, 2021JH2/10300004號; 自然資源部海洋環(huán)境信息保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金; 天津大學(xué)水利工程仿真與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金, HESS-1912號; 天津市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目資助, 2020YJSS081號。張 娜, 博士, 教授, E-mail:cheungna@126.com

張慶河, 博士生導(dǎo)師, 教授, E-mail:qhzhang@tju.edu.cn

2021-07-09,

2021-09-19

P731.22

10.11693/hyhz20210700159