基于CCMP卫星资料的中国海域风能资源分析

作者：肖晶晶1  李正泉1  郭芬芬2  马浩1

单位：1. 浙江省气候中心, 浙江 杭州 310017; 2. 国家海洋局第二海洋研究所, 浙江 杭州 310012

关键词：CCMP 中国海域 风能资源

分类号：TK81

出版年·卷·期（页码）：2017·34·第一期（9-18）

摘要：

基于1988-2011年CCMP卫星资料对中国海域的风能资源进行分析评估，研究中国海域风能资源的空间格局及气候变化特征，并进行风能资源区划。研究结果表明：（1）中国海域年风功率密度各海域分布在79.2（琼州海峡）～465.8（巴士海峡）W/m2，其中东海南部、南海东北部和巴士海峡的年平均风功率密度大于400 W/m2，其次为南海中东部、东海北部、台湾海峡、台湾以东洋面（300～400 W/m2），渤海海峡、黄海北部、北部湾、渤海和琼州海峡的风功率密度在200 W/m2以下；（2）DJF期间，中国海区风功率密度平均值最大（412.5 W/m2），大值区的风功率密度达800～1000 W/m2；JJA期间，中国海域风功率密度平均值最小（159.4 W/m2）；（3）1988-2011年中国各海区风功能密度上升趋势为20.8（琼州海峡）～124.7（台湾海峡）W/（m2·10 a），除南海西南部和南海东南部海区外，其他海区的变化趋势均通过了0.05的显著性检验；（4）中国海域风能资源分区结果表明，中国海区超过80%的海区适合并网风力发电，其中非常适合的海域占海区面积的62.3%。在风电开发技术可控范围内（水深5～50 m），台湾海峡、南海东北近海海区（水深0～50 m）风能资源最丰富，最高处达490 W/m2，其次是东海北部近海海区（水深20～50 m），风功率密度达300～350 W/m2。

To analysis and access China Sea wind energy resource and study its spatial pattern and climate change characteristics, CCMP data from 1988 to 2011 were used in this paper. And the wind energy resource division were made for better develop wind energy resources. The results showed that the annual average wind energy density distribution from 79.2 W/m2 (Qiongzhou Strait) to 465.8 W/m2 (Bashi Strait) in China Sea, in which the southern of the East China Sea, the northeastern of the South China Sea and the Bashi Strait was greater than 400 W/m2, followed by the Eastern of the South China Sea, northern of the East China Sea and Taiwan Strait, Taiwan eastern ocean (300-400 W/m2). In the Bohai Strait, the northern of the Yellow Sea, the Beibu Gulf, the Bohai Sea and Qiongzhou Strait the data of the annual average wind energy density distribution was under 200 W/m2. The average maximum wind energy density was 412.5 W/m2, which occurred in DJF period and the value could reach 800 to 1000 W/m2. Corresponding the minimum value was 159.4 W/m2 in JJA period. The wind energy density increased obviously at the rate of 20.8 (Qiongzhou Strait) to 124.7 (Taiwan Strait) W/(m2·10 a), in addition to the southwest and eastwest of the South. China Sea wind energy resource division results showed that more than 80% of the China Sea was suitable for wind power generation, and 62.3% was very suitable. In the range of ocean water depth of 5-50 m under the wind power development in technology manageable, Taiwan Strait and South China Sea Northeast offshore (ocean water depth of 0-50 m) owned the most abundant wind energy resources, the highest point reached 490 W/m2, followed by the Northern East China Sea offshore areas (ocean water depth of 20-50 m) with the wind power density of 300-350 W/m2.

参考文献：

[1] 李泽椿, 朱蓉, 何晓凤, 等. 风能资源评估技术方法研究[J]. 气象学报, 2007, 65(5):708-717. [2] 杨忠恩, 李正泉. 浙江省风能资源[M]. 北京:气象出版社, 2013. [3] IPCC. Climate Change 2014:Mitigation of Climate Change[M]. Cambridge:Cambridge University Press, 2014. [4] 朱蓉, 巢清尘, 张军岩. IPCC《可再生能源与减缓气候变化特别报告》及其对应对气候变化前景的影响分析[J]. 气候变化研究进展, 2011, 7(5):378-380. [5] 张秀芝, Boddington R, 朱蓉, 等. 中国近海风电场开发指南[M]. 北京:气象出版社, 2010. [6] 薛桁, 朱瑞兆, 杨振斌, 等. 中国风能资源贮量估算[J]. 太阳能学报, 2001, 22(2):167-170. [7] 李俊峰. 风光无限:中国风电发展报告2011[M]. 北京:中国环境科学出版社, 2011. [8] 周济福, 林毅峰. 海上风电工程结构与地基的关键力学问题[J]. 中国科学:物理学力学天文学, 2013, 43(12):1589-1601. [9] 侯建朝, 谭忠富, 谢品杰, 等. 世界风能资源开发现状和政策分析及对我国的启示[J]. 中国电力, 2008, 41(9):65-68. [10] 常蕊, 朱蓉, 周荣卫, 等. 高分辨率合成孔径雷达卫星反演风场资料在中国近海风能资源评估中的应用研究[J]. 气象学报, 2014, 72(3):606-613. [11] 杨振斌, 薛珩, 王茂新, 等. 卫星遥感地理信息与数值树脂模拟应用于风能资源综合评估新尝试[J]. 太阳能学报, 2003, 24(4):536-539. [12] 凌铁军, 高蕴斐, 杨学联, 等. 中尺度数值预报模式(MM5)在海面风场预报中的应用[J]. 海洋预报, 2004, 21(4):1-9. [13] Ward M N, Hoskins B J. Near-Surface Wind Over the Global Ocean 1949-1988[J]. Journal of Climate, 1996, 9(8):1877-1895. [14] Gulev S K, Grigorieva V. Last Century Changes in Ocean Wind Wave Height from Global Visual Wave Data[J]. Geophysical Research Letters, 2004, 31(24):L24302. [15] 庄晓宵, 林一骅. 全球海洋海浪要素季节变化研究[J]. 大气科学, 2014, 38(2):251-260. [16] 贾本凯, 郑崇伟, 郭随平, 等. 近44年全球海域海表风速整体变化趋势研究[J]. 延边大学学报:自然科学版, 2013, 39(1):74-78. [17] 王蓉, 肖瑜璋, 俞胜宾, 等. 南海北部近岸海域风场特征分析与预报研究[J]. 海洋预报, 2011, 28(2):1-8. [18] Atlas R M, Hoffman R N, Ardizzone J, et al. Error Estimates for CCMP Ocean Surface Wind Data Sets[C]//AGU Fall Meeting Abstracts 2011. American Geophysical Union, 2011, 1:1419. [19] 张华, 张学礼. 中国东部海域风能资源分析[J]. 水利学报, 2013, 44(9):1118-1123. [20] 郑崇伟, 潘静. 全球海域风能资源评估及等级区划[J]. 自然资源学报, 2012, 27(3):364-371. [21] Zheng C W, Zhuang H, Li X Q. Wind energy and wave energy resources assessment in the East China Sea and South China Sea[J]. Science China Technological Sciences, 2012, 55(1):163-173. [22] 王慧, 隋伟辉. 基于CCMP风场的中国近海18个海区海面大风季节变化特征分析[J]. 气象科技, 2013, 41(4):720-725. [23] 石慧, 蔡旭晖, 宋宇. 中国近海海面风场的分类[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2011, 47(2):353-362. [24] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局. GB/T18710-2002风电场风能资源评估方法[S]. 北京:中国标准出版社, 2004. [25] 林刚, 郑崇伟, 邵龙潭, 等. 南中国海海表风速长期变化趋势[J]. 解放军理工大学学报(自然科学版), 2013, 14(6):704-708. [26] 郑崇伟. 基于CCMP风场的近22年中国海海表风场特征分析[J]. 气象与减灾研究, 2011, 34(3):41-46. [27] 潘静, 刘铸飘, 郑崇伟, 等. 1958-2011年全球海域海表风速变化趋势[J]. 气象科技, 2014, 42(1):104-109. [28] 唐岚, 束洪春, 于继来. 风能资源估算中的不确定性分析[J]. 太阳能学报, 2011, 32(10):1560-1565. [29] 贾宁, 曾利华. 平均有效风能密度估算的误差分析[J]. 现代电力, 2013, 30(1):47-50. [30] 李伟, 姚晖, 王焕奇, 等. 发电量估算不确定性对风电项目投资决策的影响[J]. 风能, 2014(9):78-81. [31] 王晓林. 风功率密度等级划分和风能区划的修订建议[J]. 电力技术, 2010, 19(8):78-82. [32] 旷芳芳, 张友权, 张俊鹏, 等. 3种海面风场资料在台湾海峡的比较和评估[J]. 海洋学报, 2015, 37(5):44-53. [33] 张德天, 郑崇伟, 石岭琳, 等. 基于QuikSCAT/NCEP风场的1999-2009年中国海表风场研究[J]. 海洋预报, 2011, 28(4):58-64. [34] Li M, Liu J P, Zhao J C, et al. Evaluation of Reanalysis and Satellite-Based Sea Surface Winds Using in Situ Measurements from Chinese Antarctic Expeditions[J]. Advances in Polar Science, 2013, 24(3):147-152.

服务与反馈：

【文章下载】【发表评论】【查看评论】【加入收藏】