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利用1991—2010年的NCEP再分析风场驱动LAGFD-WAM海浪数值模式,通过数值后报方法,对海南万宁近海海域近20年的波浪场进行了逐时数值模拟,数值模拟结果和实测结果对比的一致性良好。在数值后报数据的基础上计算了万宁近海波浪能流密度和能流密度变异系数,并对其年内变化特点、区域分布特征和稳定性进行了分析。万宁近海年均波浪能流密度3—10 k W/m,属于波浪能资源可利用区和较丰富区。年内各月月均能流密度差别较大,12月波浪能资源最好,5月波浪能资源最差。秋季(9—11月)和冬季(12—2月)月均波浪能流密度分别为5—24 k W/m和6—29 k W/m,春季(3—5月)和夏季(6—8月)分别为3—7 k W/m和1—6 k W/m。地形对波浪能量的辐聚作用明显,受岬角、岛屿、海底陡坡等因素影响,大洲岛、白鞍岛周边、大花角附近及白鞍岛以北部分近岸区域形成波浪能富集区。除9月外,年内其他时段能流密度变异系数都在2.8以下,9月能流密度变异系数在3.0—5.9之间。 相似文献
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采用SWAN模型,对浙江中部近海海域进行了为期10 a的高分辨率波浪数值模拟,获得了年均波功率密度分布,同时讨论了波能在该海域的有效时长分布,通过对波功率密度的变异系数统计讨论了其稳定性,最后估算了该海域波浪能资源储量约为0.91×10～6kW。总体而言,在近海海域中,离岸较近的浅海海域波能资源较为贫乏,波功率密度大于2 kW/m的海域多分布于10 m等深线以外,其等值线与岸线趋于平行;离大陆较远的岛屿周边海域波能资源丰富,在初期波浪能开发利用阶段具有明显的优势;近岸海域波浪能有效时长约1 500 h,至鱼山列岛一线离岸较远海域约4 000 h;近海大部分海面波浪能变异系数约在2-3之间。 相似文献
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近22年南海波浪能资源模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用目前国际先进的第三代海浪模式WAVEWATCH-Ⅲ(WW3),以CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场为驱动场,对近22年南海的波浪能资源进行模拟研究。综合能流密度大小、能级频率、有效波高(significantwave height,SWH)和能流密度的长期变化趋势以及能流密度的稳定性等各方面,发现我国南海尤其是南海北部海域蕴藏着较为丰富、适宜开发的波浪能资源;并探索性地构建了一套资源评估系统,对南海的波浪能资源进行综合分析,寻找资源的相对优势区域,为海浪发电、海水淡化等波浪能资源开发工作提供科学依据。结果表明:1)南海大部分海域的能流密度在2—16kW m 1,大值区分布于吕宋海峡—中南半岛东南海域一线。2)近22年期间,南海大部分海域的SWH以0.005—0.025m a 1的速度显著性逐年线性递增,大部分海域的波浪能流密度以0.05—0.55kW m 1 a 1的速度显著性逐年线性递增。3)南海大部分海域2W m 1以上能流密度出现频率在60%以上。4)南海大部分海域波浪能流密度各月的变异系数Cv基本都在0.9以内,稳定性较好,大部分海域的月变化指数Mv指数在6以内,季节变化指数Sv指数在4以内。5)南海北部为波浪能资源的相对优势区域。 相似文献
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为给寒区海域的波浪能估算提供科学依据,提出一种合理推算冰水共存海域波浪条件及波能流密度的方法,该方法将海冰模型与水动力学模型耦合模拟得到的冰浓度以线性修正函数的方式纳入波浪模型的海面摩阻风速方程中,并基于MCT (model coupling toolkit)耦合器将海冰模型、水动力学模型与波浪模型进行实时耦合。基于该方法模拟了渤海冬季寒潮大风期间的海冰以及波能流密度的演化。模拟结果表明,在2012年2月5~8日寒潮大风期间,结冰区域占到渤海总面积的1/3,约有76%的渤海海域的平均波能流密度受海冰影响减小,其中辽东湾近岸的波能流密度平均受冰影响最多减小了100%,而渤海湾和莱州湾近岸受冰影响最多分别减小了60%和50%。即使是无冰覆盖的老铁山水道,其波能流密度的最大值也受冰影响减少了14%。耦合模拟可以更为准确地对渤海冬季的波能流密度分布进行评估,为波浪能发电厂选址提供依据。 相似文献
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采用基于三角形可变分辨率网格系统的三维海洋模型,模拟得到2012—2013年山东周边海域的潮汐潮流。对该海域潮流能进行模拟研究,结果表明:通过检验发现SELFE对山东周边海域的潮汐潮流具有较强的模拟能力。平均流速、最大流速、最大可能流速与能流密度分布一致,较大的区域都发生在渤海海峡和成山头海域,年平均能流密度分别达到600 W/m2和500 W/m2;选取了13个能流密度较大的重点断面,对山东省潮流能资源进行评估,山东省潮流能蕴藏量总量为1 202.9 MW,资源较为丰富。其中,渤海海峡诸水道潮流能蕴藏量为914.2MW,占山东省潮流能总资源储量的76%;成山角断面潮流能蕴藏量为190.3 MW,占山东省潮流能总资源储量的16%。综合以上计算结果及环境因素,文章推荐开发潮流能的海域为渤海海峡诸水道(尤其是北隍城北侧水道)和成山角海域。潮流能的开发利用对于解决能源短缺、改善全球生态环境和维持可持续发展具有重要意义,能够为我国维护海洋权益、迈向深蓝提供科学依据。 相似文献
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1988-2010年中国海域波浪能资源模拟及优势区域划分 总被引：7，自引：2，他引：5
基于国际先进的第三代海浪数值模式WAVEWATCH -Ⅲ,以CCMP风场为驱动场,模拟得到中国海域域1988年1月-2010年12月的海浪场。从提高波浪能资源利用效率的角度出发,定义了波浪能资源开发的有效时间,综合考虑波浪能流密度的大小、资源开发有效时间出现的频率、能流密度的稳定性(变异系数)、SWH和能流密度的变化趋势、资源的总储量和有效储量等方面,对中国海域域的波浪能资源进行评估。研究发现:(1)南海北部四季皆为能流密度的大值区,各个季节基本都在8 kW/m以上,秋冬两季更是高达20 kW/m以上。(2)东海和南海大部分海域的波浪能资源开发有效时间出现频率较高。(3)能流密度的稳定性在1月最好,4月和10月次之,7月最差;南海能流密度的稳定性好于其余海域,其中又以南海北部海域的稳定性最好。(4)中国海域域大部分海域单位面积的波浪能总储量在2×104 kW·h/m以上,高值中心分布于南海北部海域,有效储量的分布特征与总储量基本一致。(5)我国大部分海域的SWH和波浪能流密度呈显著的逐年线性递增趋势,SWH的递增趋势为0.5~2.5 cm/a,能流密度的递增趋势为0.05~0.55 kW/(m·a)。(6)我国大部分海域蕴藏着较为丰富的波浪能资源,其中南海北部、台湾以东洋面及琉球群岛附近海域为波浪能资源的优势区域。 相似文献
8.
由于南海海域地形复杂,岛屿众多,不可避免的会产生折射、变浅、绕射、波浪破碎、非线性波相互作用等近岸物理过程。因此采用以风场驱动的第三代海浪数值模式SWAN,可得到南海海域1986年1月至2005年12月较高分辨率的波浪场,计算了南海海域的波浪能流密度,综合考虑能流密度的大小和14个站位能流密度分级统计的特征等方面对南海海域波浪能资源进行了研究,寻找该海域波浪能资源的相对优势区域,为建立海上波浪能电站提供科学依据。 相似文献
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为海岛供电，是波浪能开发利用技术的重要应用领域。在海岛周边波浪能资源开发利用之前，需对波浪能资源进行精细化勘查，并在此基础上准确分析掌握工程实施海域的波浪能资源特征，以便开展有针对性工程设计。本文以威海褚岛北部海域为研究目标，结合对历史数据和水动力理论分析，制定精细化勘查方案，并通过代表性验证试验，对方案进行修正，再应用修正后的方案对目标海域进行长期观测。该方法改进了传统的波浪观测方法，更适用于小区域波浪要素的精细化观测，且在保证观测质量的前提下，有效降低了观测成本。另一方面，针对波向四季变化明显，且海岛周边波浪受岛岸线反射和绕射影响且地形变化剧烈的特点，本文利用改进的SWAN（simulating waves nearshore）数值模型计算目标海域波浪能资源，并结合统计学方法，研究波浪能量随波向分布特征的计算分析方法，得出褚岛周边海域全年波浪能量随波向的分布特征。 相似文献
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《海洋湖沼通报》2017,(6)
波浪能是一种可再生能源,对波浪能资源进行可靠的评估是开发利用的前提。本文利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA-Interim 1981-2015年0.125°×0.125°的较高分辨率的海浪场数据,计算了中国海域的波浪能流密度,采用波浪能流密度的富集度频率和变异系数评价了中国海域的波浪能资源,系统研究了波浪能流密度的季节特征及富集度特征。研究表明:(1)我国周边海域波浪能资源呈现非常明显的季节分布特征,秋冬季较丰富、春夏季较贫乏。(2)波浪能资源的丰富的海区为海南岛以东、广东省以南海域(即南海中北部),同时,台湾岛东部海域波浪能资源也较为丰富。(3)波浪能资源相对稳定的区域为台湾岛以东海域和南海中北部海域,其中冬季稳定性最好,夏季最差。(4)综合考虑到波能资源开发的特点,建议选择广东沿岸海域作为波浪能开发的重点海域。 相似文献
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Wave energy resource assessment and trends around Indonesian's ocean has been carried out by means of analyzing satellite observations. Wave energy flux or wave power can be approximated using parameterized sea states derived from satellite data. Unfortunately, only some surface parameters can be measured from remote sensing satellites, for example for ocean surface waves: significant wave height. Others, like peak wave period and energy period are not available, but can instead be estimated using empirical models. The results have been assessed by meteorological season. The assessment shows clearly where and when the wave power resource is promising around Indonesian's ocean. The most striking result was found from June to August, in which about 30–40 kW/m(the 90 th percentile: 40–60 kW/m, the 99th percentile: 50–70 kW/m) wave power energy on average has been found around south of the Java Island. The significant trends of wave energy at the 95% level have also been studied and it is found that the trends only occurred for the extreme cases, which is the 99th percentile(i.e.,highest 1%). Wave power energy could increase up to 150 W/m per year. The significant wave heights and wave power have been compared with the results obtained from global wave model hindcast carried out by wave model WAVEWATCH III. The comparisons indicated excellent agreements. 相似文献
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利用海南东方近岸海域2014年至2015年间一整年的海浪观测资料, 分析了海浪的时间变化特征。观测时间段内, 有效波高最大值为4.03m, 平均值0.79m; 平均周期最大值为6.32s, 平均值为3.58s。该海域冬季波高较大, 秋季最小, 常浪向为SSW方向, 强浪向为WSW向。基于该长期观测数据, 文章亦研究了平均周期、有效波高之间的关系, 同时还确立了该海域波高与平均持续时间之间的关系。最后讨论了观测时间段内波浪能流密度的变化特征, 发现一年中能流密度大于2kW·m-1的频率为26%, 且从全年的计算结果来看, 观测位置处12月的波浪能较适宜开发, 但总体波浪能资源不够丰富。文章对于认识海南东方近岸海域波浪特征以及工程设计都具有重要的意义。 相似文献
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黄海海浪季节变化的数值模拟研究 总被引：3，自引：2，他引：1
利用第三代海浪数值模式SWAN,研究了黄海海浪有效波高的季节变化特征及相关的物理过程。结果表明,在黄海的大部分区域,混合浪有效波高的最大值出现在冬季,而最小值则基本出现在夏季。北黄海北部和山东半岛南岸的近海海域呈现稍微不同的季节变化,有效波高的最大值出现在春季。全年4个季节中混合浪有效波高的空间分布基本一致:均在济州岛西南最大,沿黄海中部区域向北和由中部区域向近岸区域逐渐减小。黄海海浪为风浪占主,涌浪有效波高远小于风浪有效波高。在黄海的大部分区域,白冠耗散和四波非线性相互作用对黄海海浪的季节变化均至关重要;对于外海区域,四波非线性相互作用更为重要,而对于近海区域,白冠耗散则影响更大。本研究旨在研究黄海海浪的季节变化特征及其物理过程,为进一步探讨该海域海浪在其他时间尺度上的变异特征和动力学过程提供研究基础。 相似文献
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Qin Ye Zhongliang Yang Min Bao Weiyong Shi Hongyuan Shi Zaijin You Wenyan Zhang 《海洋学报(英文版)》2022,41(5):163-172
A 10-year（2003–2012） hindcast was conducted to study the wave field in the Zhe-Min coastal area（Key Area OE-W2） located off Zhejiang and Fujian provinces of China. Forced by the wind field from a weather research and forecasting model（WRF）, high-resolution wave modelling using the SWAN was carried out in the study area. The simulated wave fields show a good agreement with observations. Using the simulation results, we conducted statistical analysis of wave power density in terms of spatial distr... 相似文献
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基于多星融合高度计数据的中国海波浪能资源评估 总被引：4，自引：2，他引：2
Wave energy resources are abundant in both offshore and nearshore areas of the China's seas. A reliable assessment of the wave energy resources must be performed before they can be exploited. First, for a water depth in offshore waters of China, a parameterized wave power density model that considers the effects of the water depth is introduced to improve the calculating accuracy of the wave power density. Second, wave heights and wind speeds on the surface of the China's seas are retrieved from an AVISO multi-satellite altimeter data set for the period from 2009 to 2013. Three mean wave period inversion models are developed and used to calculate the wave energy period. Third, a practical application value for developing the wave energy is analyzed based on buoy data. Finally, the wave power density is then calculated using the wave field data. Using the distribution of wave power density, the energy level frequency, the time variability indexes, the total wave energy and the distribution of total wave energy density according to a wave state, the offshore wave energy in the China's seas is assessed. The results show that the areas of abundant and stable wave energy are primarily located in the north-central part of the South China Sea, the Luzon Strait, southeast of Taiwan in the China's seas; the wave power density values in these areas are approximately 14.0–18.5 k W/m. The wave energy in the China's seas presents obvious seasonal variations and optimal seasons for a wave energy utilization are in winter and autumn. Except for very coastal waters, in other sea areas in the China's seas, the energy is primarily from the wave state with 0.5 m≤H s≤4 m, 4 s≤T e≤10 s where H s is a significant wave height and T e is an energy period; within this wave state, the wave energy accounts for 80% above of the total wave energy. This characteristic is advantageous to designing wave energy convertors(WECs). The practical application value of the wave energy is higher which can be as an effective supplement for an energy consumption in some areas. The above results are consistent with the wave model which indicates fully that this new microwave remote sensing method altimeter is effective and feasible for the wave energy assessment. 相似文献
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海洋波浪能平均功率的准确计算是波浪能开发和利用的基础。实践中，波浪能转换装置一般安装在有限水深区域。对于随机波，只有当详尽的波浪谱已知的时候，有限水深区的波能功率才能被准确计算出来。由于种种原因，实践中波浪的实测数据大多以散点图或有义波高和统计波周期的形式给出，而波浪谱信息有时则很难获得。基于这种情况，传统上人们利用无限水深条件下的相关公式来估算有限水深区域的波能功率，但这种做法会造成较大的误差。本研究显示，对于50 m水深的理论波谱JONSWAP谱来说该误差高达14.6%。为了提高波能功率计算的准确性，本文提出了一种基于能量频率的一阶和二阶近似算法，可以在未知波浪谱的情况下较为准确地计算不同水深时的波能功率。针对两种理论波浪谱的计算结果表明，本方法在计算有限带宽内的波能功率时计算误差低于2.8%。 相似文献
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A numerical experiment using a three dimensional level model was performed to clarify the mechanism generating a strong coastal
current, Kyucho, induced by the passage of Typhoon 0406 around the tip of the Tango Peninsula, Japan in June 2004. Wind stress accompanied
by Typhoon 0406 was applied to the model ocean with realistic bottom topography and stratification condition. The model well
reproduced the characteristics of Kyucho observed by Kumaki et al. (2005), i.e., the strong alongshore current with maximum velocity of 53 cm s−1 and its propagation along the peninsula with propagation speed of about 0.6 m s−1 one half-day after the typhoon’s passage. Coastal-trapped waves (CTW) accompanied by downwelling were induced along the northwest
coast of the peninsula by the alongshore wind stress. The energy density flux due to the CTW flowed eastward along the coast,
and indicated scattering of the CTW around the eastern coast of the peninsula. In addition, significant near-inertial internal
gravity waves were also caused in the offshore region from the west of the Noto Peninsula to the north of the Tango Peninsula
by the typhoon’s passage. The energy flux density of the near-inertial fluctuations flowed southward off the Fukui coast,
and part of the energy flux was trapped on the tip of the Tango Peninsula, flowing with the coast on its right. It was found
that the strong current, Kyucho, at the northeastern tip of the Tango Peninsula was generated by superposition of the near-inertial internal gravity waves
and subinertial CTW. 相似文献
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福建沿海海域波浪能资源分析与评价 总被引：2，自引：0，他引：2
采用波浪模拟的方法,较准确计算得出福建沿海海域波浪能资源分布状况,并给出相应的分析和综合评价.主要结论如下:(1)福建沿海海域波浪能平均密度为2.6～7.3 kW/m,波浪能资源储量为2 210.45 MW,在我国沿海海域仅次于台湾和广东,是波浪能开发利用可以优先考虑的海区之一.(2)福建沿海海域波浪能资源储量的70%分布于平潭岛以北海域,其值达1 512.49 MW.其中,尤以北礵地区值最大,为378.80 MW.(3)以年平均波高为指标,福建沿海海域中东山区段为三类区,其他区段均为一类区和二类区,具有良好的开发前景.(4)福建沿海海域波浪能具有波功率密度低、资源分布广泛且不均匀、波功率密度随季节变化、能量具有多向性等分布特点.(5)基于福建波浪能的开发与利用现状,建议应优先着眼于解决边远海岛等特殊场所的用电问题. 相似文献
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内孤立波在海洋中的传播会携带能量和动量,不同振幅的内孤立波对海洋中的能量交换及海上工程等影响也不同,因此,研究内孤立波振幅与半波宽度、水深、分层条件、密度等水文特征参量之间的关系显得尤为重要。以往在研究中建立内孤立波振幅与它们之间的关系时,会受到不同理论有效适用范围的限制。本文借助实验室的水槽方法,设计了不同的水深、分层及密度条件下的内孤立波系列综合实验,发现内孤立波的振幅与半波宽度、水深、分层条件以及水体密度等参量之间并非简单线性关系。因此,利用机器学习的方法建立内孤立波振幅与上述参量之间的非线性关系,建立了支持向量机（SVM）和随机森林（RF）两种机器学习模型。将1 266组实验数据建立样本库,其中包含训练集970组,测试集296组,对模型进行参数调优,最终通过测试集验证,SVM模型的平均相对误差为17.3%,RF模型的平均相对误差为15.5%。该方法适用于多种不同的水文条件,有效解决先前理论存在的适用性问题。 相似文献