引言

海洋对我国沿海地区的天气、气候影响非常明显，海上实测资料，尤其是海上风观测，对气象监测预警具有重要意义，而我国海上气象观测密度远小于陆地。目前有部分研究工作是利用气象卫星反演风场(姚日升等，2015；高留喜等，2014；张增海等，2014；方翔等，2007)，但卫星反演的数据存在水平分辨率较粗，插值后失真等问题；也有部分研究采用船舶观测的方式(褚晓春等，2010)，但船舶观测受海面状况影响较大，定点连续观测的时间序列较短，不如固定测站观测稳定。因此，海上固定测站实测资料显得非常宝贵。鉴于此，深圳市气象局在深圳以南南海北部的海上石油平台建立LF13-1和PY30-1区域气象观测站(图 1，下文将这两个区域气象观测站简称为海上平台站)，为台风监测预警业务提供可靠及时的第一手观测资料。但是由于受安装环境的限制，海上平台站的风传感器只能架设到远高于10 m的高度，与我国《地面观测规范》(中国气象局，2007)和WMO(2012)观测地面风向风速时传感器应距地面10 m高度的标准有所区别。因此，为了充分发挥海上平台站的风观测资料在海上大风、台风等监测预警预报中的作用，需要将海上平台站观测风速订正到10 m高度，以符合气象业务使用习惯，方便与其他标准观测站资料统一比较。

目前风速的高度订正技术主要有“指数律”和“对数律”两种方法。工程上、风能评估中，常采用指数律来描述风随高度的变化(中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局等，2002；宋丽莉等，2004；黄世成等，2007；李鹏等，2011；高国庆等，2012)。但在气象上，WMO(2012)和Harper等(2010)认为对数律更符合风速实际变化情况，建议开放海域z₀经验值取为0.0002 m，Chan等(2015)研究发现用对数律公式订正海上平台站风速是合适的，方平治等(2013)指出最大风高度以下的风廓线满足对数律。但是海面粗糙度存在季节变化和日变化(周良明等，2005；邱玉珺等，2010)，直接采用固定的z₀经验值订正风速，误差较大。已有的研究多是针对陆地上的多层风速处理问题(植石群等，2001；周艳莲等，2006；韩素芹等，2008；张文煜等，2008；邱玉珺等，2010)，而海面上风速与粗糙度的关系跟陆地情形有明显的不同，比如海面粗糙度跟风速或者风浪有关(Beljaars，1994；Shi et al, 2011；史剑等，2015)；另外，有研究表明海面粗糙度随着海面风速的增大而增大(周良明等，2005；彭秀芳等，2012)，这与陆地情况不同(周艳莲等，2006；邱玉珺等，2010)。另一方面，海上平台观测数据只有一层。这意味着无法直接通过常用的风速廓线法(周艳莲等，2006；茅宇豪等，2006)计算粗糙度，无法用最小二乘法拟合10 m风速。

面对海上平台站风速订正的困难，本文尝试在前人研究基础上(周良明等，2005；彭秀芳等，2012)，提出适合于海上单层风速订正技术，并用ERA-Interim数据进行验证。需要说明的是，尽管ERA-Interim再分析资料较可靠，但其存在几个月的滞后，而且每天只有4个时次数据，较适合进行天气气候分析研究等，而本文的订正方法，是将海面粗糙度与海面10 m风速实时动态联系起来，可以实时运用到实测资料中，为海上大风、台风等监测预警预报提供最及时的10 m风速，实现业务化应用。在此基础上，本文进一步研究南海北部海面10 m风速变化规律及海面动态粗糙度特征。

1 站点概况及数据说明 1.1 海上平台站及其数据说明

PY30-1站(20.2°N、114.9°E)的风速计距海面107 m，本文所用的观测数据为2011年1月1日00时至2014年12月8日03时的10 min风速及台风韦森特期间的气压、降水量数据；LF13-1站(21.6°N、116.2°E)的风速计距海面82 m，所用的观测数据为2011年1月1日00时至2014年12月31日23时的10 min风速及台风韦森特期间的气压、降水量数据。其中2013年2—8月，由于LF13-1站的石油平台塔架维修，该站的风速传感器迁至直升机甲板附近，此处受四周构筑物等环境影响，风速值已不能代表真实风速，因此，将这段时间LF13-1站的数据剔除。两个海上平台站均使用芬兰Vaisala公司的MAWS420型号设备进行观测，每5 min产生一组观测数据，该数据利用北斗卫星实时进行远程传输。由于该设备是三杯风速计，最小启动风速为0.5 m·s^-1，因此将观测风速小于0.5 m·s^-1的值判断为异常值，将其剔除(韩素芹等，2008)。

1.2 ERA-Interim再分析资料及MTSAT卫星资料说明

本文还采用了欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF)的数据进行对比，ECMWF提供的ERA-Interim为1979年至今的全球大气环境再分析资料，其中风场资料的时间间隔为6 h，包含00、06、12和18时4个时次，空间分辨率为0.75°×0.75°，覆盖全球。本文采用了2011年1月1日00时至2014年12月31日18时ERA-Interim的10 min风速，将其时间换算为北京时后(下同)，再分别插值到PY30-1站和LF13-1站。

另外，采用了2012年7月23日12:32日本MTSAT卫星(Multi-functional Transport Satellite)监测的0.04°×0.04°红外亮温资料，显示台风韦森特中心经过PY30-1站的情况。

2 计算方法介绍

中性层结条件下，海面上对数律公式(Stull，1991)可简化为：

$ U = \frac{{{U^*}}}{\kappa }{\rm{ln}}\left({\frac{z}{{{z_0}}}} \right) $

(1)

式中，U为风速；U^*为近地面摩擦速度，与湍流摩擦有关；κ为von Karman常数，取为0.35；z₀为地面粗糙度，是平均风速为零的高度，与下垫面性质有关。近地层风的垂直分布主要取决于地面粗糙度和低层大气层结状态。由于海面粗糙度会随着风速变化而变化，为了使订正结果更接近真实值，可以在订正时将海面的粗糙度与10 m风速实时动态结合起来，具体计算过程如下：

由式(1) 有：

$ {\rm{ln}}z - {\rm{ln}}10 = \frac{{({U_z} - {U_{10}})\kappa }}{{{U^*}}} $

(2)

另外有雷诺应力(τ₀)和摩擦速度的关系：

$ {\tau _0} = - {\rho _a}\overline {UW} = {\rho _a}{U^{*2}} $

(3)

式中，ρ_a为空气密度，U和W分别为海面上气流的水平和垂直湍流速度分量。根据文圣常等(1984)研究，在海上雷诺应力与10 m风速有以下关系：

$ {\tau _0} = {C_{10}}{\rho _a}U_{10}^2 $

(4)

式中，U₁₀是10 m高度处的平均风速，C₁₀是其对应的阻力系数，合并式(3) 和式(4) 得到：U^*2=C₁₀U₁₀²。另外，由Wu(1969)给出的经验关系：

$ {C_{10}} = 0.5U_{10}^{1/2} \times {10^{ - 3}} $

(5)

可算出：

$ {U^*} = \sqrt 5 \cdot{10^{ - 2}} \cdot U_{10}^{5/4} $

(6)

将式(6) 代入式(2)，得到方程：

$ ({\rm{ln}}z - {\rm{ln}}10) \cdot U_{10}^{5/4} + 20\sqrt 5 \kappa {U_{10}} - 20\sqrt 5 \kappa {U_z} = 0 $

(7)

利用二分法逼近求解式(7) 算出U₁₀，可以实现实时动态利用海面粗糙度与海面风速关系进行风速订正。下文将此方法称为动态z₀法，将z₀为0.0002的对数律称为固定z₀法。另外，将算出的U₁₀代入式(1) 和式(6)，可算出对应的动态z₀值：

$ {z_0} = 10{{\rm{e}}^{ - 20\sqrt 5 \kappa U_{10}^{ - 1/4}}} $

(8)

3 海上平台站风速与ERA-Interim风速对比

本文选择ERA-Interim再分析资料与用固定z₀法和动态z₀法算出的风速进行比较，用于检验本文将风速订正到10 m高度所用的动态z₀法是否可行。之所以选择ERA-Interim再分析资料，一是因为ERA-Interim再分析资料已经被广泛应用于研究、业务中(肖卫华等，2011；朱彦良等，2012；钱维宏等，2013；秦育婧等，2013；王宏娜等，2014)，其准确性得到业内的一致认可；二是ERA-Interim再分析资料对海面粗糙度处理时也考虑了海面粗糙度随海面风速的变化情况(ECMWF, 2007)。在ERA-Interim中海面粗糙度与海面风速关系采用Beljaars(1994)提出的算法，该算法是面向数值模式的地面通量参数化方案，需要根据多层风速等数据求解海面粗糙度，方案较为复杂。

图 2和图 3分别给出ERA-Interim与PY30-1站和LF13-1站风速散点图，发现海上平台站风速与ERA-Interim风速的相关性非常好。用固定z₀法和动态z₀法订正的PY30-1站风速与ERA-Interim风速的相关系数分别为0.918和0.920，用固定z₀法和动态z₀法订正的LF13-1站风速与ERA-Interim风速的相关系数分别为0.943和0.944，且均通过了0.001的显著性水平检验。从拟合的线性公式看到，斜率均小于1，说明海上平台站风速比ERA-Interim风速大，其中动态z₀法的斜率更大，说明动态z₀法算出的风速更接近ERA-Interim风速。通过ERA-Interim与海上平台站风速数据偏差统计分析(表 1、表 2)，可以发现两个海上平台站，不管是用固定z₀法还是用动态z₀法订正的风速和ERA-Interim风速相比，较弱风速(＜5 m·s^-1)、中等风速(5≤风速＜10 m·s^-1)和较强风速(≥10 m·s^-1)均比ERA-Interim风速大，总体也较ERA-Interim风速大。动态z₀法订正的风速平均偏差均在1 m·s^-1内，总的均方根偏差在1.5 m·s^-1内，可以看到用动态z₀法比用固定z₀法订正的风速的均方根偏差更小，说明动态z₀法订正后的值和ERA-Interim风速相差更小，即更接近ERA-Interim风速。

4 用动态z₀法订正后10 m风速变化特征 4.1 风速概率分布

图 4给出了PY30-1站和LF13-1站10 m风速概率分布情况，两个海上平台站的风速概率分布类似，风速主要集中在3~13 m·s^-1，PY30-1站和LF13-1站分别占比达86.5%、86.0%。LF13-1站小于3 m·s^-1的风速比PY30-1站小于3 m·s^-1的风速占比略多。大于15 m·s^-1的风速较少，PY30-1站和LF13-1站均为1.3%，分析的风速数据中，PY30-1站最大10 min风速为40.9 m·s^-1，出现在2013年11月；而LF13-1站最大10 min风速仅为27.8 m·s^-1，出现在2013年9月。

4.2 季节变化

将2011—2014年的平均风速数据进行比较(图略)，两个站均没有发现明显的年与年间的变化规律。从平均风速逐月变化总体情况来看(图 5)，PY30-1站和LF13-1站均显示4—9月平均风速较小，从10月到次年3月平均风速较大，对应的ERA-Interim风速也显示出相同的变化规律。2011—2014年，PY30-1站的最小、最大风速出现月份比较稳定，最小风速一般出现在5月，最大风速出现在12月，而LF13-1站的最小、最大风速出现月份不固定，但总体来说，最小风速出现在5、7月，最大风速出现在12月。经统计，深圳多年平均10 m风速4—9月较小，1—3月、10—12月较大。可见，海上平台站和深圳多年平均风速变化趋势一致。风速的这种变化规律可能是因为冬半年冷空气活动频繁，地面气压梯度大，从而造成地面风速大；5月时冷空气影响非常小，同时台风活动又很少，所以风速最小；6—9月海上台风活跃造成风速有所增大。

4.3 日变化

图 6分别给出了四季的平均风速日变化，可以看到，春、夏、秋、冬的平均风速日变化不尽相同，但总的来说，两个站均有以下特点：14—17时，风速达到最小，06—09时，风速达到最大，即上午风速最大，下午风速最小。夏、秋季PY30-1站风速比LF13-1站风速大，冬、春季LF13-1站风速比PY30-1站风速略大。从图 6也可以看出，两个平台站均显示秋、冬季比春、夏季风速大。

5 分析动态z₀值

用U₁₀反算出z₀值，可以看到z₀值具有明显的变化规律。从表 3看到PY30-1站和LF13-1站全风速对应的z₀平均值分别为0.001067、0.001092 m, PY30-1站和LF13-1站的中值分别为0.000861和0.000948 m，两个站都表现为较强风时段比较弱风时段对应的z₀平均值大，有1个量级的差别。图 7给出z₀的概率分布图，可以看到，PY30-1站和LF13-1站均有97%以上的z₀ < 0.003 m，其中 < 0.0005 m的z₀最多，分别占35.7%和33.0%。Harper等(2010)认为开放海域的z₀为0.0002~0.005 m，因此本文计算出的z₀值符合海面粗糙度的变化范围。

另外，从z₀季节变化图(图 8a)上可看出，z₀有明显的季节变化特征，且两个站的变化一致，均为4—9月较低，其他月份较高，其中两个站z₀最高的月份均出现在12月，都达到0.00173 m，5月均达到最低值，PY30-1站和LF13-1站分别为0.00047和0.00051 m。周良明等(2005)也分析得出相同的季节变化结论。

图 8b给出了z₀的日变化，可以看到，z₀日变化和风速日变化一致，即上午z₀值大，下午z₀值小，两个站的最大、最小值都分别出现在07和15时。

6 台风影响期间风速及z₀变化特征

本文选取了一个台风过境的个例进行分析，PY30-1站完整地记录了台风韦森特过境时的风速数据，可以看到在台风韦森特过境前后经订正后的风速及z₀的变化情况，可以说明，本文订正后的风速及z₀符合实际观测值。

由图 9可以看到台风韦森特的路径与深圳、PY30-1站、LF13-1站的相对位置。热带低气压韦森特于2012年7月20日在西北太平洋上形成，并向西北方向移动。23日上午增强为台风，并于当日12:30左右经过PY30-1站，从MTSAT卫星观测的7月23日12:32红外亮温图(图 10)上可以看出，台风外围有多个红外亮温低于-70℃的强对流核，PY30-1站正位于台风中心。24日04:15在广东江门市赤溪镇沿海地区登陆，登陆时中心附近最大风力为13级(40 m·s^-1)。随后逐步减弱，于25日在越南北部消散。

如图 11a所示，台风韦森特期间，PY30-1站气压值均低于1000 hPa，台风中心过境前10 m风速一路攀升，并在台风中心过境前达到极大值26.1 m·s^-1，小时降水量较小，7月23日12:25左右，台风中心经过PY30-1站，该站实测气压迅速下降至960.3 hPa，风速迅速降低至1.7 m·s^-1，并停止降水。2 h后，随着台风中心远去，气压值逐步回升，风速迅速恢复到大风级别，降水量骤增，整个台风韦森特期间，PY30-1站的过程降水量为68.7 mm。而同一台风过程影响时段，位于台风外围的LF13-1站(图 11b)气象要素变化不如PY30-1站剧烈，在台风中心经过PY30-1站的过程中，气压仅下降了17.9 hPa，最大风速为20.1 m·s^-1，过程降水量为28.1 mm。

图 12给出了两个海上平台站在台风韦森特期间的z₀变化情况，从图中可以看到，z₀与风速变化一致，PY30-1站最大z₀(0.00981 m)出现在台风过境前(7月23日09:30)，而最小z₀(0.00001 m)出现在台风过境，风速骤减时(23日12:25)；LF13-1站最大z₀(0.00615 m)出现在23日14:05，而最小z₀(0.00008 m)出现在21日05:45。这与沿海测风塔观测到强台风过境前后的粗糙度变化不尽相同(赵小平等，2016)，可能是由于下垫面不同的缘故。

7 结论

根据海面粗糙度与海面风速关系，本文提出了一种适用于海上10 m风速的求解算法。本文将南中国海PY30-1站和LF13-1站风速分别用固定z₀法和动态z₀法订正到10 m高度，然后和ERA-Interim风速资料进行对比，发现PY30-1站和LF13-1站具有相似的情况：用这两种方法订正的风速和ERA-Interim风速有非常好的相关性，具有一致的变化规律，但都较ERA-Interim风速值大，其中用动态z₀法比用固定z₀法订正出来的风速更接近ERA-Interim风速。基于这种动态z₀法，计算得到了2011—2014年PY30-1站和LF13-1站的逐时风速数据及对应的动态粗糙度数据。分析发现南中国海海上10 m风速主要集中在3~13 m·s^-1。两个站均没有发现明显的年与年间的变化规律，不过存在明显的季节变化趋势：4—9月平均风速较小，从10月到次年3月平均风速较大，对应的ERA-Interim风速也显示出相同的变化规律。两个站的风速日变化均有以下特点：14—17时，风速达到最小；06—09时，风速达到最大。

另外，分析动态z₀值，发现两个站的z₀变化一致，即较强风时段比较弱风时段对应的z₀平均值大，且有97%以上的z₀ < 0.003 m，其中小于0.0005 m的z₀最多。另外，z₀有明显的季节变化，两个站均为4—9月较低，其他月份较高，符合海面粗糙度的变化规律。z₀日变化和风速日变化一致，即上午z₀值大，下午z₀值小。

本文选取了台风韦森特中心经过PY30-1站的个例进行分析，可以看到台风中心过境前PY30-1站风速一路攀升，达到极大值26.1 m·s^-1，台风中心经过PY30-1站时，实测气压迅速下降，风速迅速降低并停止降水，随着台风中心远去，气压值逐步回升，风速迅速恢复到大风级别，降水量骤增，而位于台风外围的LF13-1站气象要素变化不如PY30-1站剧烈。另外，分析得出台风过境期间，两个站的z₀与风速变化一致。订正后的风速及z₀符合实际观测值。