吳秋原，史本偉，黃遠(yuǎn)光，楊世倫，2

（1.華東師范大學(xué)河口海岸學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200062；2.崇明生態(tài)研究院，上海 200062）

氣候變化是海洋與大氣科學(xué)研究的重點(diǎn)之一，風(fēng)速的變化以及由海上風(fēng)場(chǎng)引起的海面波動(dòng)是氣候變化研究的重要內(nèi)涵。海表面風(fēng)速以及包括有效波高等在內(nèi)的各種海浪要素，都對(duì)海-氣相互作用的過(guò)程具有重要的影響，與發(fā)生在海-氣界面和海洋上混合層的能量交換存在密切的關(guān)系（Young et al，2011）。以往對(duì)風(fēng)速、波高的觀測(cè)手段，如氣象站、船只定點(diǎn)或走航觀測(cè)只能提供極其有限的數(shù)據(jù)，且觀測(cè)成本高，限制了人類(lèi)對(duì)海洋的認(rèn)識(shí)。衛(wèi)星遙感技術(shù)的出現(xiàn)有效地解決了這個(gè)問(wèn)題，例如通過(guò)主動(dòng)式微波測(cè)量的雷達(dá)高度計(jì)（Chelton et al，2001），能夠在全球范圍內(nèi)全天候、重復(fù)測(cè)量瞬時(shí)海面高度、波高和風(fēng)速。而隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)值模擬的方法也越來(lái)越得到廣泛的應(yīng)用。另外，通過(guò)衛(wèi)星數(shù)據(jù)與數(shù)值模擬同化并結(jié)合實(shí)測(cè)資料校準(zhǔn)，可以得到更合適的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行研究。如Zieger 等（2009）對(duì)1985—2008 年全球衛(wèi)星觀測(cè)資料進(jìn)行系統(tǒng)的校準(zhǔn)與同化，提供了長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)的數(shù)據(jù)集。

全球氣候變化背景下河口海岸地區(qū)風(fēng)浪的趨勢(shì)變化是一個(gè)具有重要應(yīng)用背景的科學(xué)問(wèn)題。已有的風(fēng)浪變化研究一部分著眼于全球的分布變化，如Sergey 等（2004）利用國(guó)際綜合海洋大氣數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)過(guò)去百年北太平洋風(fēng)浪波高呈顯著的正趨勢(shì)，Young 等（2011）利用衛(wèi)星同化資料分析全球風(fēng)速與波高的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)。一部分著眼于中國(guó)近海局地變化，如李榮波等（2016）基于ERA-40 資料計(jì)算1957—2002 年南海海表風(fēng)速、波高的分布特征與變化趨勢(shì)。長(zhǎng)江口地處東海之濱，受季風(fēng)和臺(tái)風(fēng)影響，波浪作用強(qiáng)烈（肖文軍，2008）。學(xué)者對(duì)其所在東海海域進(jìn)行了相關(guān)研究，如劉志宏等（2011）利用CCMP 資料對(duì)西北太平洋1988—2009年海表風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)西北太平洋大部分海域風(fēng)速呈顯著遞增趨勢(shì)。作為河口海岸水域重要?jiǎng)恿l件之一，風(fēng)浪變化不僅會(huì)影響流場(chǎng)、泥沙運(yùn)動(dòng)、水體濁度、底床穩(wěn)定性等自然過(guò)程（哈長(zhǎng)偉等，2009；肖林等，2018），也會(huì)影響通航條件和海岸防護(hù)工程的安全，故研究長(zhǎng)江口海域風(fēng)浪要素的分布特征與變化趨勢(shì)具有重要的意義與價(jià)值。

對(duì)于該區(qū)域而言，由于過(guò)去觀測(cè)資料的限制，以往研究中較少同時(shí)對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間序列與較大空間系列的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析，且很少結(jié)合風(fēng)、浪要素研究其特征與關(guān)系，本文的創(chuàng)新之處是基于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心最新的ERA5 與ERA-Interim 再分析資料進(jìn)行系統(tǒng)化、網(wǎng)格化的分析，統(tǒng)計(jì)分析近40 年（1979—2018 年） 長(zhǎng)江口及其鄰近海域風(fēng)、浪要素的季節(jié)特征，利用EOF 分解法分析風(fēng)、浪場(chǎng)的空間分布特征及其關(guān)系，Mann-Kendall 檢驗(yàn)法分析該海域風(fēng)浪要素年際變化趨勢(shì)，并結(jié)合全球變暖背景下海平面的變化，分析該海域波高在未來(lái)可能的變化趨勢(shì)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

本文使用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）ERA5 與ERA-Interim 再分析資料，其基于歐洲中心IFS version Cy31r2 系統(tǒng)模擬得到，并使用4DVar 分析方法同化大量衛(wèi)星高度計(jì)、浮標(biāo)等觀測(cè)數(shù)據(jù)以及海浪模式數(shù)據(jù)（王傳輝等，2018；莊曉霄等，2014）。ERA-Interim 全球海洋與大氣再分析資料是繼其早期ERA-15 和ERA-40 后的產(chǎn)品，ERA5 則是EAR-Interim 后優(yōu)化推出的新產(chǎn)品。Dee 等（2011） 驗(yàn)證了ERA-Interim 數(shù)據(jù)的優(yōu)越性，指出其在很多方面都超出預(yù)期值。前人據(jù)此資料進(jìn)行過(guò)不少相關(guān)研究，如Semedo 等（2001）通過(guò)ERA-40 研究分析了1957—2002 年全球風(fēng)浪和涌浪的氣候態(tài)特征，莊曉霄等（2014）通過(guò)ERAInterim 對(duì)全球海表風(fēng)場(chǎng)與波高等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并揭示了風(fēng)浪與涌浪的分布特征。在中國(guó)近海該資料亦有相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，如Wu 等（2014） 利用ERA-Interim 與ERA-40 波浪數(shù)據(jù)結(jié)合20CR 再分析資料構(gòu)建1911—2010 年中國(guó)海域波高Hs-SLP多元回歸模型，分析發(fā)現(xiàn)波高在南海中部春夏季以及東海夏季存在顯著遞增趨勢(shì)，李榮波等（2016）通過(guò)ERA-40 資料計(jì)算了1957—2002 年南海海表風(fēng)速、波高的分布特征與變化趨勢(shì)?？偨Y(jié)前人的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，本文選取的數(shù)據(jù)資料具有相當(dāng)?shù)目煽啃浴?/p>

1.2 分析方法

本文選擇的研究區(qū)域?yàn)?9毅—33 毅N，120毅—123 毅E，包括長(zhǎng)江口、杭州灣在內(nèi)的東海西北部海域，如圖1。針對(duì)該研究區(qū)域，提取1979—2018年ERA5 月均海表面10 m 風(fēng)場(chǎng)（以下簡(jiǎn)稱風(fēng)場(chǎng)、風(fēng)速、風(fēng)向），和ERA-Interim 每日8 時(shí)次風(fēng)場(chǎng)、每日4 時(shí)次混合浪海浪場(chǎng)，包括有效波高（swh，以下簡(jiǎn)稱波高）、平均波周期（mwp，以下簡(jiǎn)稱波周期）、平均波向（mwd，以下簡(jiǎn)稱波向）。本文使用EOF 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解法分析1979—2018 年長(zhǎng)江口及鄰近海域風(fēng)、浪場(chǎng)的空間分布特征，使用Mann-Kendall（M-K）檢驗(yàn)法分析該段時(shí)間內(nèi)風(fēng)速與波高的變化趨勢(shì)。

圖1 長(zhǎng)江口及其鄰近海域（研究區(qū)域）

1.2.1 EOF 分析

EOF（Empirical Orthogonal Function）是一種分析矩陣數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)特征、提取主要數(shù)據(jù)特征量的方法，最早由統(tǒng)計(jì)學(xué)家Pearson（1901）提出，后來(lái)被引入氣候研究領(lǐng)域。分析過(guò)程中特征向量對(duì)應(yīng)空間樣本的稱為空間模態(tài)，對(duì)應(yīng)時(shí)間變化的稱為時(shí)間系數(shù)?；舅枷胧菍⒂^測(cè)場(chǎng)序列分解成相互正交的時(shí)間函數(shù)與空間函數(shù)的乘積之和。將空間函數(shù)看作典型場(chǎng)，時(shí)間函數(shù)看作典型場(chǎng)的權(quán)重系數(shù)，則不同時(shí)間的要素場(chǎng)是若干個(gè)要素場(chǎng)按不同權(quán)重線性疊加的結(jié)果。海洋資料中過(guò)程與關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，為了簡(jiǎn)化分析又盡量少損失信息，需提取多變量之間的主要特征變量，利用其相互關(guān)系構(gòu)造獨(dú)立的新變量，從而達(dá)到降維分析。本文使用EOF 分解對(duì)研究海域內(nèi)1979—2018 年間的風(fēng)、浪場(chǎng)進(jìn)行展開(kāi)，濾去隨機(jī)干擾，保留統(tǒng)計(jì)上最顯著的兩個(gè)典型模態(tài)，探討研究海域內(nèi)風(fēng)、浪場(chǎng)的空間分布特征及其關(guān)系。

1.2.2 M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)法

M-K（Mann-Kendall）檢驗(yàn)法是一種針對(duì)隨機(jī)分布的非參數(shù)檢驗(yàn)法，被廣泛運(yùn)用于水文資料分析，能夠檢驗(yàn)線性或者非線性趨勢(shì)（Mann，1945;Kendall， 1948）。零假設(shè)（H0） 表明數(shù)據(jù)序列（本文中為風(fēng)速和波高數(shù)據(jù)序列）是獨(dú)立恒等分布的隨機(jī)樣本，即在此前提下風(fēng)速與波高不存在趨勢(shì)變化。

在M-K 檢驗(yàn)法中，定義檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量S 為：

在零假設(shè)（H0）的前提下，隨著數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度趨向無(wú)窮（即風(fēng)浪要素資料數(shù)據(jù)無(wú)限長(zhǎng)），統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量S 呈對(duì)稱正態(tài)分布，均值為0，方差表示為：

其中，n 為數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度。時(shí)間雙邊的趨勢(shì)檢驗(yàn)通過(guò)對(duì)以下統(tǒng)計(jì)量的比較實(shí)現(xiàn)：

若渣Z渣

當(dāng)趨勢(shì)顯著存在時(shí)，用ti表示第i 次觀測(cè)的時(shí)間長(zhǎng)度，則對(duì)于1

其中值表示無(wú)偏估計(jì)下趨勢(shì)變化的斜率，本文據(jù)此定義風(fēng)浪要素的年際變化速率。

2 風(fēng)速與波高的分布特征

2.1 空間分布

對(duì)ERA5 與ERA-Interim 資料場(chǎng)統(tǒng)計(jì)得1979—2018 年研究海域內(nèi)風(fēng)、浪場(chǎng)要素的變化范圍與均值如表1 所示，表明當(dāng)發(fā)生極端氣候事件時(shí)，相關(guān)要素?cái)?shù)值會(huì)遠(yuǎn)超通常的波動(dòng)范圍。圖2 是研究海域風(fēng)速風(fēng)向與波高40 年平均分布。其中陰影部分表示風(fēng)速或波高大小，箭頭長(zhǎng)度表示該處風(fēng)速，箭頭方向表示該處風(fēng)向?？梢?jiàn)近岸海區(qū)風(fēng)速與波高整體小于外海，且越趨向外海，風(fēng)速與波高越大。其原因主要是由于海陸熱量分布存在差異，以及陸地摩擦相對(duì)較大。而波高的分布受風(fēng)速影響，又由于近岸地形引發(fā)能量耗散，故波高減小。

圖2 1979—2018 年平均風(fēng)場(chǎng)與波高的分布

使用EOF 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析方法對(duì)研究區(qū)域1979—2018 年風(fēng)、浪場(chǎng)提取典型模態(tài)場(chǎng)，并探討空間分布特征及其關(guān)系。對(duì)風(fēng)、浪要素?cái)?shù)據(jù)各自計(jì)算月平均距平場(chǎng)作為EOF 分析的原始資料矩陣。表1 為風(fēng)速與波高前3 個(gè)主要模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率，第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)率分別為72.5 %和93.95 %，前兩個(gè)模態(tài)累積方差貢獻(xiàn)率各自達(dá)87.79 %和98.11%，故取前兩個(gè)模態(tài)分析能充分反映風(fēng)浪要素逐月變化的主要空間分布特征。

圖3 風(fēng)速前兩個(gè)模態(tài)空間分布

表1 風(fēng)、浪要素統(tǒng)計(jì)值

表2 年際變化風(fēng)速與波高前三個(gè)主要模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率

圖3 為風(fēng)速前兩個(gè)模態(tài)空間分布?？梢?jiàn)風(fēng)速第一模態(tài)總體呈正偏差值，并沿長(zhǎng)江口內(nèi)至近岸再向外海越來(lái)越高，其風(fēng)速變化梯度逐漸增大。第二模態(tài)方差貢獻(xiàn)率15.29 %，零偏差值大約沿著NESW 走向分布至舟山群島附近，其以東南分布呈負(fù)值。圖4 為波高前兩個(gè)模態(tài)空間分布，第一模態(tài)總體呈正偏差值，且由長(zhǎng)江口近岸向外海正偏差值逐漸增強(qiáng)。第二模態(tài)方差貢獻(xiàn)率約4.16 %。對(duì)比風(fēng)速與波高第一模態(tài)分布形式，其梯度方向近似，兩者間存在密切對(duì)應(yīng)關(guān)系。但第二模態(tài)的分布形式有明顯的差別，說(shuō)明海浪場(chǎng)分布并非完全由風(fēng)場(chǎng)決定，而波浪的淺水效應(yīng)以及涌浪分布等可能是造成兩者空間分布差異的原因。

圖4 波高前兩個(gè)模態(tài)空間分布

2.2 季節(jié)特征

長(zhǎng)江口屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，其所在東海海域受盛行東亞季風(fēng)影響。夏秋季盛行東南風(fēng)，暖流系統(tǒng)加強(qiáng)，沿岸流系統(tǒng)變?nèi)?，通常海況下波浪作用較弱，而夏秋季大浪以臺(tái)風(fēng)浪為主，作用時(shí)間較短，對(duì)均值影響不大，但臺(tái)風(fēng)過(guò)境時(shí)風(fēng)大浪高，出現(xiàn)一年中的風(fēng)浪要素極端值。冬春季盛行西北風(fēng)，沿岸流系統(tǒng)增強(qiáng)，暖流系統(tǒng)減弱并向南退縮，大浪以寒潮浪、氣旋浪為主，作用時(shí)間較長(zhǎng)，波浪能量較強(qiáng)，故均值通常較高。針對(duì)長(zhǎng)江口風(fēng)、浪要素季節(jié)特征分析，本文記3 月至5 月為春季，6 月至8月為夏季，9 月至11 月為秋季，12 月與1、2 月為冬季。

圖5 為研究海域1979—2018 年風(fēng)速季節(jié)平均分布圖，可見(jiàn)外海風(fēng)速普遍大于沿岸，秋冬季風(fēng)速普遍高于春夏季，例如在長(zhǎng)江口外佘山島附近春夏季平均風(fēng)速分別為6.228 m/s 和6.138 m/s，秋冬季則分別為6.380 m/s 和6.582 m/s。圖6 為風(fēng)向季節(jié)平均分布，春季風(fēng)向主要分布在N-E-S，頻率合計(jì)77.09%，常風(fēng)向?yàn)镾SE 向，頻率占比10.91%，夏季主要分布在ENE-SSW，頻率合計(jì)74.82 %，常風(fēng)向?yàn)镾 向，頻率占比16.49%。秋季主要分布在NNW-ENE，合計(jì)62.64%，常風(fēng)向?yàn)镹NE 向，頻率占比16.79%。冬季主要分布在NW-NE，合計(jì)67.4%，常風(fēng)向?yàn)镹 向，頻率占比19.79%。圖7為1979—2018 年波高季節(jié)平均分布，可見(jiàn)外海波高普遍高于近岸，秋冬季波高普遍高于春夏季，例如口外佘山島附近春夏季波高分別為0.572 m 和0.537 m，秋冬季則為0.662 m 和0.695 m。圖8 為波向季節(jié)分布，春季波向主要分布在N-SSE，頻率合計(jì)85.39 %，常浪向?yàn)镹NE 向，頻率占比13.29%，夏季主要分布在E-S，合計(jì)76.76%，常浪向?yàn)镾SE 向，頻率占比19.25%，秋季主要分布在N-E，合計(jì)76.61%，常浪向?yàn)镹E 向，頻率占比19.74%，冬季主要分布在NNW-NE，合計(jì)73.18%，常浪向?yàn)镹 向，頻率占比24.30%。對(duì)比圖6，可見(jiàn)波向與風(fēng)向的季節(jié)分布有一定相似性，這是由于當(dāng)?shù)仫L(fēng)向是影響波浪傳播方向的重要因素之一。綜上所述，風(fēng)向與波向的季節(jié)統(tǒng)計(jì)結(jié)果符合長(zhǎng)江口所在東海海域受盛行東亞季風(fēng)影響的特征。

圖5 風(fēng)速季節(jié)平均分布

圖6 風(fēng)向季節(jié)平均分布

圖7 波高季節(jié)平均分布

圖8 波向季節(jié)平均分布

3 風(fēng)速與波高的變化趨勢(shì)

本文通過(guò)M-K 檢驗(yàn)法對(duì)1979—2018 年ERA5與ERA-Interim 風(fēng)速、波高逐月序列（風(fēng)速逐月平均序列采用ERA5，其余均用ERA-Interim）進(jìn)行趨勢(shì)分析并計(jì)算年均變化速率，對(duì)研究區(qū)域（29毅—33毅N，120毅—123毅E）內(nèi)計(jì)算區(qū)域平均，另外選擇佘山水文站位置計(jì)算結(jié)果說(shuō)明長(zhǎng)江口風(fēng)、浪要素年際變化速率。結(jié)果如表3 所示，分別為風(fēng)速與波高的月平均序列與極端值（90th%、99th%）的年均變化速率。表格注明結(jié)果通過(guò)顯著性水平為5%的檢驗(yàn)。結(jié)果表明在1979—2018 年研究區(qū)域內(nèi)風(fēng)速存在0.228 cm/（s·a）的平均遞增趨勢(shì)，累計(jì)增長(zhǎng)1.6%（相較于均值），佘山站位置風(fēng)速呈0.502 cm/（s·a）遞增趨勢(shì)，累計(jì)增長(zhǎng)3.5 %。波高存在0.120 cm/a 的平均遞增趨勢(shì)，累計(jì)增長(zhǎng)5.4%，佘山站波高呈0.148 cm/a 遞增趨勢(shì)，累計(jì)增長(zhǎng)9.6%。以百分位數(shù)表示的極端值序列中，僅風(fēng)速90th %年際變化在絕大部分區(qū)域通過(guò)5 %的顯著性檢驗(yàn)，存在0.227 cm/（s·a）的遞增趨勢(shì)，佘山站位置為0.101 cm/（s·a）。

表3 風(fēng)速與波高的年際變化趨勢(shì)（琢表示數(shù)據(jù)通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)）

風(fēng)速與波高的遞增趨勢(shì)現(xiàn)象與前人的一些相關(guān)研究結(jié)果一致。如Young 等（2011） 利用衛(wèi)星同化資料研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)速在全球諸多海域存在增高趨勢(shì)，且極端風(fēng)速更為明顯，極端波高值在中高緯度存在遞增趨勢(shì)。劉志宏等（2011） 利用CCMP 風(fēng)場(chǎng)資料研究發(fā)現(xiàn)1988—2009 年間西北太平洋大部分海域風(fēng)速呈顯著逐年遞增趨勢(shì)。關(guān)于波高的變化因素較為復(fù)雜，匡翠萍等（2016）利用MIKE21 SW構(gòu)建長(zhǎng)江口波浪數(shù)學(xué)模型，發(fā)現(xiàn)周期性變化中波高總體隨海平面上升而增大。根據(jù)IPCC 第五次科學(xué)評(píng)估報(bào)告（IPCC，2013）結(jié)果表明全球海平面上升的線性趨勢(shì)在1902—1990 年期間是1.6[1.2 耀2.2] mm/a， 1993—2012 年為3.3 [2.8 耀3.6] mm/a。在全球變暖背景下，長(zhǎng)江口及鄰近海域波高很可能會(huì)隨海平面上升而繼續(xù)增大。而長(zhǎng)江口海域水動(dòng)力環(huán)境十分復(fù)雜，波要素的變化存在諸多可能的影響因素，因此對(duì)影響波高變化的具體因素還需進(jìn)行更精確的界定。

4 結(jié)論

（1）研究區(qū)域內(nèi)風(fēng)、浪要素分布整體符合亞熱帶季風(fēng)氣候特征，波向的季節(jié)分布與風(fēng)向具有一定相似性，表明風(fēng)向是影響波浪傳播方向的重要因素。統(tǒng)計(jì)得1979—2018 年間風(fēng)速變化范圍為0耀29.652 m/s，均值為5.762 m/s，波高變化范圍為0.062 耀9.670 m，均值為0.896 m，波周期變化范圍為1.975 耀13.041 s，均值為4.900 s。當(dāng)發(fā)生極端氣候事件時(shí)，風(fēng)浪要素的數(shù)值遠(yuǎn)超通常的波動(dòng)范圍。

（2）風(fēng)速場(chǎng)空間分布呈W-E 走向遞增，外海風(fēng)速明顯高于近岸。波高第一模態(tài)在研究區(qū)域內(nèi)均呈正偏差值，其空間分布沿W-E 走向增強(qiáng)，分布形式與風(fēng)速存在對(duì)應(yīng)關(guān)系。第二模態(tài)方差貢獻(xiàn)率分別為15.29%和4.16%，其分布差別表明波高分布不僅與風(fēng)速場(chǎng)有關(guān)，涌浪場(chǎng)分布可能是影響波高分布的因素之一。

（3） 1979—2018 年間研究區(qū)域內(nèi)風(fēng)速年平均值總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，計(jì)算得區(qū)域平均增長(zhǎng)速率為0.228 cm/（s·a），累計(jì)增長(zhǎng)1.6%，佘山站位置增長(zhǎng)速率為0.502 cm/（s·a），累計(jì)增長(zhǎng)3.5%。波高普遍呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，區(qū)域平均增長(zhǎng)速率為0.120 cm/a，累計(jì)5.4 %，佘山站位置增速為0.147 cm/a，累計(jì)9.6 %。年際90th%值與99th%值波高與風(fēng)速則呈不同程度的增長(zhǎng)趨勢(shì)。