西北太平洋海浪的特性范文

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《海洋预报杂志》2016年第3期

摘要：

应用中国海洋大学海洋遥感研究所基于Hasselmanns提出的MPI方法用C语言开发的SAR反演海浪方向谱的软件，对2003年1月—2012年1月间西北太平洋海域Envisat波模式数据进行海浪方向谱反演，共得到西北太平洋海域观测的海浪方向谱146796个。统计由反演的海浪方向谱得到的海浪有效波高、平均波向、平均波周期等数据，分析了西北太平洋海浪场分布的特点，得到了一些有参考意义的结果。

关键词：

SAR海浪方向谱；海浪特性；西北太平洋

1引言

早期的海浪观测主要依赖于现场定点浮标获得的时间序列海浪有效波高数据，在时间和空间上都有一定的局限性。空间卫星技术和传感器技术的发展为海浪观测提供了新的技术手段。星载合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）是一种主动式微波成像雷达，它对海浪的独特的观测能力始于1978年Seasat-A/SAR数据[1]。20世纪90年代后，以欧空局发射的ERS-1、2/SAR和Envisat/ASAR为代表，世界各国发射的星载SAR为海浪研究和预报提供了强有力的支持。1991年，德国著名科学家Hasselmanns首先提出了卫星SAR海浪图像谱与海浪方向谱之间的非线性理论关系，并基于数据同化的概念提出了从SAR图像反演海浪方向谱的方法(MaxPlanckInstitute，MPI)[1]。随后，诸多学者亦展开了SAR反演海浪方向谱的研究[2-8]。太平洋处于亚洲大陆、大洋洲、南极洲、南美洲、北美洲之间，是四大洋中面积最大、深度最深的。我国濒临西北太平洋，20世纪60年代以来，中国海及西北太平洋等海域，都遭受过多次重大和特大灾害性海浪的冲击，致使沿海海上和沿岸近海渔业的生产、港口码头、交通运输、盐业生产等造成多起巨大经济损失和人员伤亡事件。因此，深入研究其海浪场的时间变化规律及空间上的分布特性，对我国有极其重大的意义与应用前景。众多学者利用各种数据源（现场、高度计、模式）研究过西北太平洋的海浪场[9-15]，结果表明：

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

(2)整个太平洋的有效波高呈现明显的上升趋势，大约每年增加0.5—3cm。目前为止，未见利用SAR海浪方向谱数据进行海浪场时空分布特征研究的文献。本文应用中国海洋大学海洋遥感研究所基于Hasselmanns提出的MPI方法用C语言开发的SAR反演海浪方向谱的软件[16-17]反演得到的海浪方向谱数据，对西北太平洋海域海浪场的分布特征进行了研究。

2方法与数据

2.1MPI反演方法

星载SAR并非对海浪直接成像，SAR仅与海面短重力波或毛细波相互作用从而成像。由于海浪对海面短重力波的调制作用，因而在SAR图像上可观测到作为调制信号的海浪信息，表现为明暗相间的波纹图像。从SAR图像可以反演获得海浪方向谱。1991年，Hasselmann等[1]根据SAR工作原理和流体力学理论提出包含倾斜调制、流体力学调制和速度聚束的SAR海浪成像机制，将二维海浪谱同SAR图像谱联系起来，推导出从海浪方向谱到SAR图像谱的非线性变换关系。对于垂直极化和右视的SAR，各调制函数表示如下：在此只给出HasselmannsSAR对海浪成像的完全非线性关系的式（式（6））及其一阶近似准线性式（式（9））(详细推导过程见Hasselmanns等的文章[1]）：式中：n表示非线性阶数，m为速度聚束参数β的阶数，kx表示方位向波数。式中：PRql为纯RAR谱，Pvbql为纯准线性速度聚束谱，Pintql为准线性干涉项。Krogstad根据Hasselmanns推导出的海浪方向谱到SAR图像谱的非线性变换关系，通过迭代求逆方法得到最优海浪方向谱的MPI反演算法[2]。MPI反演流程图见图1。图1可以看出MPI算法的框架核心是一个迭代求逆过程。该过程需要SAR图像谱和第一猜测谱作为输入项。通过迭代来不断修改海浪方向谱，使得第一猜测谱通过非线性变换得到的模拟SAR图像谱尽量接近观测的SAR图像谱。定义了价值函数J（式（12）），当J取最小值时所得的海浪方向谱F(k)为最适海浪方向谱。迭代初始所用的海浪方向谱称为第一猜测谱，它由海浪数值预报模式WAM计算得来。WAM的运行需要海面风场和海底地形作为输入。式中：P̂(k)为观测SAR图像谱，由观测的卫星SAR图像作FFT变换得到。P(k)为最优SAR图像谱，由SAR图像谱和海浪方向谱的非线性变换关系的前向模拟得到。F̂(k)是由海浪数值预报模式得到的第一猜测谱。F(k)代表最适海浪方向谱。由J的定义可以看到，价值函数由两部分组成，一部分是代表前向模拟SAR图像谱与卫星观测SAR图像谱之间的差，另一部分是海浪方向谱与猜测海浪方向谱之间的差。价值函数最小化意味着既要满足反演得到的海浪方向谱和猜测海浪方向谱最接近，又要满足前向模拟SAR图像谱与卫星观测SAR图像谱最接近。μ为代表从最优SAR谱到一阶估计谱的置信区间的权重系数，通常取0.1P̂2max；B为一个小正数，以避免F̂(k)=0时价值函数的计算值出现奇异值（无穷大），通常取0.01Fmax。因此问题变成求一般非线性变分问题的解：此方程的解采用准线性变换关系式(9)进行迭代求出。谱的初值为第一猜测谱。假设Fn(k)为经过n次迭代后的近似解，Pn(k)可用式(6)进行计算。若改进解：由ΔFn求得Fn+1，然后进行下一次迭代，直至满足一定的条件为止。假设：在大多数的情况下，选取：中国海洋大学海洋遥感研究所基于上述MPI方法应用C语言开发了SAR反演海浪方向谱的软件。软件构成框架图如图2所示。应用该反演软件分别在全球以及中国海和西北太平洋海域内，对反演的海浪有效波高数据与现场浮标有效波高数据进行了同步印证。结果显示：在全球海域，反演误差为5.2%。在中国海和西北太平洋反演误差为4.9%。对比国际上的反演精度，ORSI基于MPI方法的海浪方向谱反演软件在中国海和西北太平洋的表现性能与其相当[9-10]。

2.2数据介绍

2.2.1SAR波模式数据Hasselmanns提出的MPI迭代循环需要观测的SAR图像谱作为输入项。本文用于反演海浪方向谱的数据是Envisat_ASAR波模式单视复数据Level1B产品ASA_WVI_1P，来源于欧洲太空局（EuropeanSpaceAgency，ESA）。其数据是一个个的小图像，大小为10km×5km，小图像在轨道方向的间距为100km，极化方式为VV或者HH，每天在全球海域可得到大约2500个小图像。

2.2.2数值预报模式数据MPI反演算法需要海浪数值预报模式提供初猜谱信息。本文第一猜测谱使用的是WAMcycle4.5的数值模式结果。WAM的运行需要风场和地形数据驱动。本文采用ECMWFERA40再分析模式风场数据，其空间分辨率为1°×1°，时间间隔为6h。，采用全球地形数据：，其空间分辨率为5′。

3反演结果

图3是SAR反演软件的输出结果示例图。输出的产品是原始SAR图像和它对应的反演结果。图3a为SAR图像；图3b为SAR图像谱，由SAR图像通过FFT变换得到；图3c为第一猜测谱，是WAM模式预报结果；图3d为最优谱，即反演得到的海浪方向谱,并且可以输出海浪的有效波高（Sig.Height）、平均波长（Avg.Length）、平均周期（Avg.Period）、平均波向（Avg.Dir）等海浪参数。本文利用该SAR反演海浪方向谱软件对2003年1月—2012年1月间西北太平洋海域的Envisat波模式数据进行海浪方向谱反演，共获得海浪方向谱观测数据146796个。统计由反演的海浪方向谱得到的海浪有效波高、平均波向、平均波周期等数据，研究了西北太平洋海浪场的各季节性分布特征。

4分析与讨论

利用反演得到的146796组海浪有效波高及平均波向数据，将有效波高按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进行频率统计，以20°—30°N为过渡区域，图4中B区域（研究中发现该海区南北海域海浪场分布特征差异较大，故由北至南分3个区域进行分析，详见图4），得到了西北太平洋海域春夏秋冬四季的海浪统计玫瑰图（见图5—8）。综合图5—8以及统计的有效波高、平均波周期数据分析，得西北太平洋的海浪场各季节分布特征如下（注：本文浪向均代表海浪传播的方向）。春季，西北太平洋A、B、C海区海浪统计玫瑰图如图5所示。西北太平洋30°N以北海域，浪向分布较为杂乱，但以E-SSE浪向为主，频率达20%以上。20°—30°N海域内，浪向由以北海域盛行的东偏南浪向向20°N以南海域盛行的西偏南浪向过度，总体以偏南浪向为主。春季西北太平洋的平均有效波高为1.8m左右，平均周期在7s左右。夏季，西北太平洋A、B、C海区海浪统计玫瑰图如图6所示。西北太平洋30°N以北海域西南季风盛行，浪向总体以东偏北向（E-N）为主，整体发生频率可达40%以上。20°—30°N海域则以西偏北浪向（W-N）为主，整体频率达55%。20°N以南海域则以西偏南浪向（W-S）为主，发生频率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海区海浪统计玫瑰图如图7所示。西北太平洋30°N以北海域浪向分布较为平均，但以偏东浪向（NE-SE）为多，频率在33%左右，其中以E为主向浪。20°—30°N海域则是西偏南浪向（W-S）为主，整体发生频率可达65%。20°N以南海域盛行偏西浪（WNW-SW），发生频率72%。秋季西北太平洋平均有效波高为1.6m左右，平均周期在6—7s左右。冬季，西北太平洋A、B、C海区海浪统计玫瑰图如图8所示。这是西北太平洋海域海浪场最强的季节。30°N以北海域盛行西风带作用突出，浪向为东偏南向（E-S），频率在46%以上。20°—30°N的过渡海域，则整体以偏南浪向（SE-SW）为主，整体发生频率可达55%。20°N以南海域则以西南浪向（WSW-SW）为主，整体频率60%以上。冬季西北太平洋平均有效波高在2.4m左右，平均波周期约7—8s。鉴于近10a的数据积累，本文统计了西北太平洋海浪有效波高在2003—2011年间平均年有效波高的变化趋势（见图9）。发现西北太平洋的年平均有效波高在这几年间整体呈现出微弱的上升趋势。通过拟合得到其上升趋势约为1.8cm/a，这与之前的学者研究的北太平洋的海浪有效波高上升趋势（0.5—3cm/a）[9-10]的结论不冲突。其中2005年的异常情况可能是因为整年间有8个强台风和热带风暴发生，其中有6次强台风的中心风速大于等于45m/s所致；而2010年是我国气候异常、极端、罕见创世纪之最的一年，海浪有效波高也发生异常。

5结论与展望

本文利用ORSI基于MPI方法应用C语言开发的SAR反演海浪方向谱的软件，反演得到了西北太平洋2003—2011年间146796组海浪方向谱数据。利用这些数据分析了西北太平洋的海浪场分布特点，发现以20°—30°N为过渡海域，其南北海域海浪场分布特征差异较大。同时发现西北太平洋海浪有效波高在2003—2011年间整体呈现出微弱的上升趋势，通过拟合得到其上升趋势约为1.8cm/a。但本文应用的是基于MPI方法的海浪方向谱反演方法，其反演精度相比于PARSA反演算法略低，况且应用观测的SAR图像反演海浪方向谱以研究海浪场的分布特征，必须收集大量的SAR数据。以后的工作中，我们会致力于提高反演算法的精度，继续收集长时间序列的SAR数据，更加深入的分析西北太平洋的海浪场特性。

作者：刘晓燕 杨倩 常俊芳 曾侃 单位：山东省科学院海洋仪器仪表研究所 山东省海洋仪器仪表科技中心 国家海洋局东海预报中心 中国海洋大学