“海上丝绸之路”·海洋环境与新能源数据集 I 区论文(评审中) 版本 ZH3
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2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集
A dataset of significant wave height observations in the Northern Indian Ocean from 2009 to 2018
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: 2020 - 06 - 28
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摘要&关键词
摘要:波浪能是清洁能源中的佼佼者,也是海洋中最富集的能源。本文借助欧洲中期天气预报中心风场的再分析数据展开研究,通过WAVEWATCH-III(简称WW3)模式对有效波高逐3 h输出并处理,获取了北印度洋2009–2018年海浪近十年的有效波高数据。我们在WW3模型中反复调试以获得最优输出,并提供了详细的数据获取流程。本数据的共享有利于数据更好地获取和利用,为有需要的科研工作者们提供帮助,也为海洋能源的研究及开发提供数据支持。
关键词:北印度洋;WW3;有效波高;数据集
Abstract & Keywords
Abstract: Wave energy is the leader in clean energy and the most abundant energy in the ocean. In order to obtain the effective wave height data of the northern Indian Ocean in the last 10 years (2009–2018), this paper carried out research with the reanalysis dataset of European Centre for Medium Range Weather Forecasts wind field, processed significant wave height output by 3 h in WAVEWATCH-III (hereinafter referred to as WW3) mode. We debug back and forth in the WW3 model for optimal output and provide a detailed data acquisition process. The sharing of this data is conducive to better access and utilization of data, providing assistance to researchers in need, and providing data support for the research and development of Marine energy.
Keywords: Northern Indian Ocean; WW3; significant wave height; observation dataset
数据库(集)基本信息简介
数据集名称2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集
数据作者庄居城,李醒飞,杨少波,段闪华
数据通信作者李醒飞(oceantjulxf@163.com)
数据时间范围2009年1月至2018年12月
数据量39.4 GB
数据空间范围30°E–100°E,30°N–15°S
数据格式*.nc
支持基金中国国家自然科学基金(61733012);山东省问海计划(ZR2016WH01);青岛创业创新领军人才计划(19-3-2-40-zhc)。
数据服务系统网址http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00038
数据库(集)组成本数据集为NC数据,数据集名为“2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集.zip”,数据集由十个自然年数据(2009–2018,每年数据约为3.94 GB)组成,共39.4 GB。每一个自然年数据集由自然年命名,含有经纬度、有效波高、时间、周期等。
Dataset Profile
TitleA dataset of significant wave height observations in the Northern Indian Ocean from 2009 to 2018
Data authorsZhuang Jucheng, Li Xingfei, Yang Shaobo, Duan Shanhua
Data corresponding authorLi Xingfei (oceantjulxf@163.com)
Time rangeFrom January, 2009 to December, 2018
Data volume39.4 GB
Geographical scope30°E–100°E,30°N–15°S
Data format*.nc
Sources of fundingsThe National Natural Science Foundation of China (61733012); Wen-Hai Project of Shandong Province (ZR2016WH01); Pioneering and Innovation Leading Talents Project of Qingdao (19-3-2-40-zhc).
Data service system<http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00038>
Dataset compositionThis dataset is NC data, entitled “Observed Data set of effective wave Height over the Northern Indian Ocean from 2009–2018.zip”. The dataset consists of 10 natural years (2009–2018, 3.94 GB per year), a total of 39.4 GB. Each natural year dataset is named after the natural year and contains longitude and latitude, significant wave height, time, period, and so on.
引 言
海洋是人类巨大的宝库,蕴含着种类丰富的资源,其中包括石油、天然气、可燃冰等矿产资源,养殖渔业等生物资源,波浪能、风能、潮汐能、温差能等能量资源。为了最合理有效地探索和利用这些资源,人类需要关心海洋,认识海洋,经略海洋。而在这些过程中,需要有准确、丰富的数据作为支撑。2015年签署的巴黎协议说明全球多国都深刻认识到气候变暖带来的人类危机,所以使用新能源以及可再生的清洁能源以取代化石燃料将是时代趋势。
波浪能作为可再生能源中的“佼佼者”,是海洋能源中最为丰富的资源,其也正逐渐受到越来越多研究人员们的重视:郑崇伟等[1]利用WW3对南海的波浪能资源进行模拟研究;周国庆等[2]对北部湾近海的波浪能资源条件进行评估;Wu等[3]对中国东海远海的波浪能资源进行了评估;李靖、周林等[4]对台湾海峡及其邻近海域的波浪能资源展开评估;管轶[5]对我国波浪能开发利用可行性研究进行了深入分析。
北印度洋作为“21世纪海上丝绸之路”两个关键水域之一,观测并分析其近十年海浪的有效波高有助于该海域波浪能的探索与开发,这无论是对中国或是“海上丝绸之路”沿岸国家的发展,以及对共建海上丝绸之路以及亚洲命运共同体都具有积极意义。本文基于ERA风场数据并结合WAVEWATCH-III在嵌套条件下反演出北印度洋的风能和波浪能。反演数据的可靠性高,可为今后北印度洋海域波浪能资源的开发提供参考。
1   数据采集和处理方法
1.1   数据介绍
欧洲中期天气预报中心(ECMWF)授权用户提供气象和水文预报数据[6],并且对数据进行存档。ERA风场是ECMWF的数据集产品之一,该产品能提供ERA5、ERA-Interim、CERA-SAT、CERA-20C等再分析风场数据集。出于时间范围和分辨率的考虑,选择了ERA-Interim产品作为WW3模式的输入数据。
在海洋数据的获取中,最受认可的产品是剖面浮标,但由于成本、保密以及海洋环境等条件影响,浮标的数据获取受到了很大地限制。而随着现代遥感技术的快速发展,海上卫星高度计反演的有效波高已经能接近浮标实测值,并且极大地降低了科研成本,两者误差在10%之内,因此本文在选择验证数据的有效性时选择高度计作为标准波高与模拟数据比较,并验证其有效性。
1.2   数据采集
本文利用来自ECMWF数据库的ERA-interim再分析资料,分析了北印度洋海域风能和波浪能资源的时空分布特征,其中北印度洋的水深地形图如图1所示。ERA-interim风场数据的空间分辨率种类很多,主要包括1.0°×1.0°、0.5°×0.5°、0.25°×0.25°、0.125°×0.125°等,风场数据的空间范围是90°S-90°N,180°W-180°E。本文选择0.25°×0.25°的空间分辨率和6 h的时间间隔作为模式输入项,空间范围为15°S–30°N、30°E–100°E,时间范围为2009年1月1日00:00至2018年12月31日00:00,而模式输出时间间隔为3 h,空间分辨率不变。


图1   北印度洋海域水深地形图
另外由于所需数据较大,利用python进行辅助可完成风场大数据的快速下载,如果数据量超过最大限制导致下载较慢或失败,可以将数据年限拆分下载。图2为python下载程序实例。其中“data”表示获取时间范围;“grid”表示格点分辨率;“format”表示输出格式;“area”表示选择范围,从左到右对应的次序是起始位置—顺时针顺序—终点位置;“param”表示参数代号,“step”表示采样步长;“target”表示输出文件名。其他需要可参考ERA风场中心下载指南。


图2   ERA风场数据下载实例
2   数据样本描述
2.1   有效波高
本数据集包括经度、纬度、时间维度、有效波高、平均波向和波浪周期6组主要参数数据,格式为NC,有效波高的数据内容如表1所示。其中经度和纬度分别由格点数表示,例如分辨率为0.25°时,30°E-130°E的经度格点数为(130-30)/0.25+1=401,纬度同理。时间维度则为采样次数总数,例如2007年,模式每6h输出一次数据,那么它的时间维度是365*(24/6)=1460;其中图3的Format格式可以调整数字的有效位数,%1f代表小数点后只保留1位有效数字,可以根据实际需要选择为%2f、%3f等。如果想选择具体某一时刻的有效波高,可在Time属性后选择相应的时刻,假如起始时刻为2009年1月1日6时且每6 h输出一次数据,那么第14个时刻为6+[(14%6)-1]*6=12时(%:求余),即为1月4日的12时。平均波向的单位是rad;波浪周期的单位是s。此外,为了方便处理,本数据集将10年的数据拆分为10个1年的数据。根据图3上方所示可知本数据集为2009年1月1日0时有效波高,数据集名称为2009.nc。
表1   NC文件有效波高数据表内容
表内容序号字段名称量纲数据类型样例数据
1(横坐标)经度°数值型54.000(E)
2(纵坐标)纬度°数值型15.750(N)
3有效波高m数值型0.7
NAN陆地/失效-数值型-


图3   NC文件中有效波高的数据内容
2.2   能流密度数据简介
鉴于文本格式的数据无法直观地体现出风能及波浪能资源的月、季、年的变化特征,所以数据使用者可以通过下载数据、绘制图形的方法来进一步分析、挖掘数据,剖析其时空特性,绘制NC格式数据常用的绘图软件有GrADs、Matlab和NCL等。图4[7]为利用有效波高数据集和GrADs绘制的波能相关特征图,分别为北印度洋可利用有效波高年均分布图和能流密度年均分布图。




图4   北印度洋海域可利用波高(左)与波浪能流密度(右)年平均分布[7]
有效波高的可利用范围存在阈值。当其小于1.3 m时无法被波能设备获取,并且大于4.0 m时会损坏波能设备,降低其使用寿命。本文将可利用有效波高定义为1.3–4.0 m,并绘制了北印度洋可利用有效波高分布图,观察图4可知可用有效波高的大值区主要分布在非洲东部、马达加斯加岛北部及北印度洋南部海域,大约为50%–70%;斯里兰卡海域为40%左右;阿拉伯海与孟加拉湾海域的可利用有效波高数值较低,在20%–30%之间;红海、亚丁湾和波斯湾海域的可利用有效波高数值最低,在10%左右。从整体上看,北印度洋海域的可利用的有效波高数值在35%–40%左右,具有明显的地域特征。
波浪能流密度是判别波浪能富集程度的重要特征,为了计算北印度洋的波浪能流密度,需要使用的数据集中特征参数分别是有效波高Hs(m)和波浪周期\({T}_{0}\)(s),其计算公式在深水下可简化为:
(1)
通过数据集计算得到10年波浪能流密度\({P}_{w}\)后,绘制得图4波能密度年均分布图。观察可知,阿拉伯和索马里海域的波浪能流密度最大,为9–21 kW/m;斯里兰卡、马达加斯加北部和北印度洋东南部海域的波浪能流密度次之,在6–9 kW/m之间;孟加拉湾海域的波浪能流密度最小,为3–6 kW/m;赤道周边海域的波能流密度在6 kW/m左右;红海、亚丁湾和波斯湾海域的能流密度则小于3 kW/m;马达加斯加岛北部的波能密度可达到9 kW/m,其他海域的波能密度约为6 kW/m。从总体上看,可以认为北印度洋海域波能密度较大,波能资源丰富。
此外,作出北印度洋近10年波浪能资源特征分布表,包括可利用有效波高与波浪能流密度,如表2所示。
表2   北印度洋波浪能资源特征分布
海域分布情况海域分布情况海域分布情况
可利用有效波高年分布(%)非洲东部50–70斯里兰卡40红海10
马岛北部阿拉伯海20–30波斯湾
南部孟加拉湾平均35–40
波能密度年分布(kW/m)阿拉伯海9–21红海<3马岛北部9
索马里亚丁湾其他6
赤道周边6波斯湾平均6
注:马岛为马达加斯加岛
3   数据质量控制和评估
数据的验证是通过WW3模式模拟的有效波高与现有高度计资料进行对比,在模拟有效波高的检验中,常常以高度计的观测波高作为实测波高与模拟波高进行对比,但高度计本身仍然存在10%左右的最大误差。本文随机选取了L1(70°E,5°N)和L2(90°E,20°N)两个位置进行数据的有效性检验,针对有效波高的相关系数(CC)、偏差(Bias)、均方根误差(RMSE)、归一化均方根误差(NRMSE)4个指标,评估模拟数据的有效性,并作出L1和L2位置全年有效波高及高度计离散图(图5、图6),总结两个位置的参数检验情况(表3)。


图5   2010年L1位置模拟有效波高和高度计检验图


图6   2010年L2位置模拟有效波高和高度计检验图
表3   模拟有效波高精度情况
时间位置经度/°E纬度/°NCCBiasRMSENRMSE
2010(L1)7050.910.080.590.39
2014(L2)90200.930.060.770.53
首先,通过观察表3可知,两处位置的有效波高与高度计的相关系数均大于90%,所以可以认为模拟波高和实测波高是呈显著相关的,由图5、6也能看出二者走势几乎一致。其次,观察图5和图6可知全年平均的实测波高大约在1 m以上,而二者的偏差分别为0.08和0.06,明显小于10%的最大误差,证明了数据的有效性。最后,均方根误差较小说明了两个位置的模拟波高和实测波高在数值上相接近,总体分布趋于稳定,而二者归一化均方根误差的值更小则是强化证明了这一点,说明本次模拟效果很好。此外,在进行数据有效性检验的过程中,高度计约有千分之一的计算误差(即高度计在某海域的某个时刻输出NAN而非数值),在人工选择时可予以校正。
4   数据价值
此次ERA风场输入获得的海浪有效波高数据是对远海数据获取的一种深入尝试,由于布放浮标等常规测量手段设备成本高、维护难,且北印度洋平均水深大于1200米,而利用WW3模式对北印度洋海域进行仿真可以认为是一种有效和适宜的试验方法。尽管在数据获取中会有个别数据失效但可予以更正或者剔除,所以从总体上看该方法经济、有效,相对于远深海环境条件下具体的实物测量大大缩减了成本,其测量覆盖面更广,可靠性高。
本数据集为北印度洋近10年的海浪有效波高数据,可为物理海洋、能源开发、海上生态等相关科学研究提供数据支撑,并可为当地经济发展、台风预报、远海开发等工作的深入开展提供数据支持。
5   数据使用方法和建议
2009–2018年北印度洋的海浪有效波高观测数据集全部数据已全部上传至《中国科学数据》网站(http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00038),用户可直接登录下载数据。同时,如果本数据集得到有效引用,请引用者在致谢中标注“天津大学精仪学院李醒飞团队”,本文和本数据集的推荐引用格式见文末。
致 谢
感谢中国舰艇学院郑崇伟教授对WW3模式的指导,感谢张振全在数据获得以及绘图方面给与的帮助,感谢杨少波老师在论文撰写过程中的意见与建议,也感谢实验室对本文所有工作的大力支持。
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数据引用格式
庄居城, 李醒飞, 杨少波, 段闪华. 2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2020. (2020-08-17). DOI: 10.11922/sciencedb.j00001.00038.
稿件与作者信息
论文引用格式
庄居城, 杨少波, 李醒飞, 段闪华. 2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2020. (2020-08-07). DOI: 10.11922/csdata.2020.0050.zh.
庄居城
Zhuang Jucheng
主要承担工作:优化模型、图形绘制、处理数据和整理论文等。
(1995—),男,福建三明人,硕士研究生,研究方向为海洋观测与探测。
杨少波
Yang Shaobo,
主要承担工作:原始数据获取、数据处理、数据集编制等。
(1987—),男,重庆人,博士,讲师,研究方向为海洋气候监测。
李醒飞
Li Xingfei
主要承担工作:试验方案制定、前期工作分配等。
oceantjulxf@163.com
(1966—),男,湖北武汉人,博士,教授,研究方向为海洋观测平台建设。
段闪华
Duan Shanhua,
主要承担工作:原始数据获取、绘制图形及调试模型等。
(1994—),女,河北保定人,硕士研究生,研究方向为海洋能源开发与评估。
出版历史
I区发布时间:2020年8月17日 ( 版本ZH3
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中国科学数据
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