21世紀海上絲綢之路風能資源時空變化評估

“21世紀海上絲綢之路”風能資源時空變化評估

周鈺淇，崔佳樂，孫博雯，邵莉莉(曲阜師范大學地理與旅游學院，山東日照276826)引言推動可再生和清潔能源替代化石能源是控制碳排放、減緩氣候變化的有力舉措[1]。據(jù)統(tǒng)計，目前電力行業(yè)每年CO2排放量占我國碳排放總量的近一半[2]?！?021年全球風能報告》指出，目前風電的使用幫助全球減少了超過11億t的CO2排放量，相當于南美洲一年的碳排放總量，證實了風電對降低碳排放的重要作用，并指出在未來十年，全球風電裝機仍需加快部署。由于風能與風速的立方成正比，風速輕微下降就會導致風能發(fā)電量顯著減少[3]。在過去幾十年間，包括北美、歐洲和中國等地區(qū)在內(nèi)的全球陸地表面風速普遍呈現(xiàn)減弱趨勢[4-6]，而全球海洋的海表風速則在以平均大約0.08m·s-1·(10a)-1的速率增長[7]。此外，海上風機不占用土地資源[8-10]，距離海岸至少幾公里，不需考慮噪聲保護，因此海上風機齒輪轉(zhuǎn)速較快，能量輸出效率比陸上風機高。綜上，今后風電資源開發(fā)研究的重點逐漸向海上風電場轉(zhuǎn)移，因此針對不同海區(qū)開展海上風能資源時空變化的研究具有重要意義?！?1世紀海上絲綢之路”是總書記在2013年提出的重要概念，它以海洋為載體，主要包括中國東海和南海、北印度洋的孟加拉灣和阿拉伯海、西南印度洋，以及安達曼海、地中海等海域，沿線連接了亞洲、非洲、歐洲地區(qū)[11-12]。有研究指出，其沿線的許多國家和地區(qū)電力供應不足[13-15]。為緩解這一形勢，加速開展無污染、全天候的清潔能源——風能資源的開發(fā)利用迫在眉睫。風能密度是評估風能資源重要的特征量[16]。已有研究表明，“21世紀海上絲綢之路”大部分海區(qū)都擁有較為豐富的風能資源，多年平均風能密度較大，阿拉伯海、孟加拉灣大部分海區(qū)的風能密度均為150W·m-2以上[15]，南海中北部風能密度為200W·m-2以上。索馬里海域、南海大風區(qū)、呂宋海峽風能資源都具有明顯優(yōu)勢[17]。研究海區(qū)的風場和風能資源均呈現(xiàn)出顯著的季節(jié)性差異[18]。在印度洋北部，夏季盛行西南季風，冬季盛行東北季風，而在春秋季節(jié)，其風向呈圓弧形逆時針包繞著印度半島；春季阿拉伯海的風向表現(xiàn)出反氣旋特征[19]。阿拉伯海和孟加拉灣受西南季風的影響更為明顯，東北季風的影響次之。位于東亞季風區(qū)的我國南海海域則相反，受冬季風影響更大[20]。ZHENGetal.[21]指出7月阿拉伯海和孟加拉灣的風能資源明顯比其他月份豐富，而4月和10月，印度洋北部大部分地區(qū)的風能資源不足。以上研究結(jié)果為探究“21世紀海上絲綢之路”相關海區(qū)風能資源的季節(jié)變化提供了一定依據(jù)，但要合理評估風能資源質(zhì)量、為風能資源開發(fā)利用的中長期規(guī)劃提供理論依據(jù)，還需綜合分析風能資源更低頻的變化規(guī)律乃至長期變化趨勢。已有的研究表明，印度洋大部分大陸架海域在40a內(nèi)年平均風能密度呈下降趨勢[22]。鄭崇偉[23]對1979—2015年“21世紀海上絲綢之路”的風能密度進行了探討，發(fā)現(xiàn)其大部分海域風能密度呈遞增趨勢，風能資源的穩(wěn)定性趨好。這些研究多從整體考慮，而不同季節(jié)風能資源具體的長期變化趨勢尚不清晰。本文采用1979—2021年第五代歐洲中期天氣預報中心(EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasts,ECMWF)大氣再分析全球氣候數(shù)據(jù)(ECMWFReanalysisv5，ERA5)，分析“21世紀海上絲綢之路”相關海區(qū)海表風場和風能密度的空間分布特征、季節(jié)變化特征以及長期變化趨勢，并重點針對目前的海上風電技術(shù)可以開發(fā)利用的沿海淺水陸架區(qū)域進行探討。該研究有助于表征海上風電利用潛力的不確定性，為“21世紀海上絲綢之路”風能資源的中長期開發(fā)規(guī)劃提供理論依據(jù)。1資料與方法1.1研究區(qū)域概況研究區(qū)域選取中國南海、孟加拉灣、阿拉伯海以及熱帶南印度洋的大部分海域(30°E～130°E，20°S～30°N)。按現(xiàn)有技術(shù)，海上風電機組的基座安裝最深可應用于60m的深水區(qū)[24]。如圖1所示，水深不超過60m的區(qū)域主要分布在阿拉伯海與孟加拉灣周邊陸架區(qū)域、中南半島以南大部分海域、中國東南沿海、熱帶東南印度洋近海以及海上的眾多島礁。圖1研究海域水深(色階，單位：m；紅色曲線：60m等水深線)分布Fig.1Distributionofwaterdepth(colorscale,units:m;redcurve:60misobath)inthestudyarea1.2數(shù)據(jù)資料使用歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)最新發(fā)布的第五代大氣再分析資料ERA5。ERA5再分析資料提供了100m高度風速數(shù)據(jù)，較上一代再分析數(shù)據(jù)有較大改進[25]，能更真實反映海上風電可開發(fā)利用的情況，有利于風能資源的評估。選用1979年3月1日—2022年2月28日(共43a)的ERA5逐小時、空間分辨率為0.25°×0.25°的100m高度風速數(shù)據(jù)來分析研究海區(qū)風場與風能密度的空間分布、季節(jié)及更低頻的變化特征；還選用時間間隔為1h的10m風場數(shù)據(jù)用于評估ERA5再分析資料的可用性。孟憲貴等[26]運用山東省及周邊地區(qū)10個站點的地面和高空觀測資料對ERA5再分析資料的適用性進行了評估。海上的氣象觀測資料遠少于陸地，且觀測時間短，本文將ERA5風場資料同中國與美國近海岸浮標測風資料(由美國國家浮標數(shù)據(jù)中心提供，下載網(wǎng)址：/)進行對比分析。其中，中國近海58768號浮標站位于靠近浙江省溫州市的近海，觀測時間為2010年9月—2015年10月，時間間隔為1h，測風高度為5m；美國東海岸41012號浮標站(30.042°N，80.534°W)觀測時間為2002年6月—2014年2月，可提供時間間隔為1h的觀測數(shù)據(jù)，測風高度為5m；美國西海岸46047號浮標站(32.388°N，119.525°W)可提供自1991年以來逐小時的5m氣象觀測數(shù)據(jù)。選取以上浮標站2010年9月—2014年2月的資料用于評估，浮標站觀測數(shù)據(jù)發(fā)布時均經(jīng)過了粗差檢查，有部分日期觀測資料缺失或包含一些異常值，本研究在使用之前對異常值進行了剔除。1.3數(shù)據(jù)資料處理方法1.3.1ERA5再分析資料評估方法對于測風高度為5m的浮標站實測風速，利用對數(shù)風速廓線公式將其換算為10m高度風速(1)其中：z0代表在中性穩(wěn)定的大氣條件下平均風速為0的高度，取z0=0.0002m；測風高度z1=5m，v1為觀測風速；z取10m。選擇與選定浮標時間、空間相匹配(時間間隔小于0.5h、空間間隔小于0.125°)的ERA510m風場資料進行對比分析。采用相關系數(shù)(R)、平均誤差(meanerror，ME)、平均絕對誤差(meanabsoluteerror，MAE)、均方根誤差(rootmeansquareerror，RMSE)等統(tǒng)計指標，利用浮標站觀測資料對ERA5再分析風速數(shù)據(jù)進行真實性檢驗[27-28]。具體計算公式如下：(2)(3)(4)(5)其中：Si為再分析格點風速，Mi為轉(zhuǎn)換到10m高度的浮標觀測風速，n為時間與空間都匹配的樣本數(shù)量。R可用于衡量兩種資料的時空變化趨勢一致性，ME、RMSE可用于衡量兩者之間的差異大小[28]，MAE可以較好地反應誤差的實際情況。1.3.2風能密度的計算風能密度(windpowerdensity，WPD)定義為垂直于氣流的單位截面上風的功率，可用于衡量區(qū)域風能資源的豐富度[29-30]。在本文中，基于海表面100m高度的再分析風場數(shù)據(jù)，風能密度計算公式為：W=ρV3/2。(6)式(6)中：W為風能密度(單位：W·m-2)，V為風速(單位：m·s-1)，ρ為平均空氣密度(單位：kg·m-3)。由于ERA5資料不包括100m高度的氣溫、氣壓數(shù)據(jù)，而當海拔在500m以下時，一般可采用常溫標準大氣壓下的空氣密度，因此取ρ=1.225kg·m-3進行計算[31]。1.3.3經(jīng)驗正交函數(shù)分解經(jīng)驗正交函數(shù)(empiricalorthogonalfunction，EOF)分解方法可用于分析矩陣數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征、提取主要數(shù)據(jù)特征量，其原理如下：將數(shù)據(jù)拆成若干項之和的形式，每項反映原數(shù)據(jù)的程度依次降低；同時每一項是由時間和空間數(shù)據(jù)所組成，如果時間系數(shù)變化一定，空間系數(shù)絕對值越大，該點的數(shù)據(jù)變幅就越大；同理，如果空間系數(shù)變化一定，時間系數(shù)絕對值越大，該點的數(shù)據(jù)變幅也就越大。本文對風能密度場去除其多年平均值再進行EOF分析，獲取其空間分布與時間變化的主要特征。1.3.4Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗法使用M-K趨勢檢驗方法，對研究海域風能密度長期變化趨勢進行分析與檢驗。M-K趨勢檢驗法是一種非參數(shù)檢驗方法，可用于區(qū)分某一非正態(tài)分布的氣象資料是屬于自然波動還是存在確定的變化趨勢。其原理如下：對于顯著性檢驗水平α，Zc為標準化統(tǒng)計量，當|Zc|≥Z1-α/2=1.96(2.58)時，表明序列在α=0.05(0.01)的置信水平上具有顯著的變化趨勢。2結(jié)果分析2.1ERA5與浮標站觀測風速資料評估結(jié)果比較將ERA510m再分析風場資料同浮標站觀測資料進行對比分析(表1)發(fā)現(xiàn)：ERA5資料的風速數(shù)值略小于浮標站實測風速，ERA5資料與浮標站實測風速的相關系數(shù)R超過0.90，并均通過了0.01顯著性水平檢驗；平均誤差(ME)約為-0.05m·s-1，平均絕對誤差(MAE)約為1.07m·s-1，均方根誤差(RMSE)約為1.35m·s-1。這表明ERA5資料能夠為海上風場分布與變化特征的評估提供可用的風速信息，用其探究“21世紀海上絲綢之路”相關海域的風能資源時空變化特征具有較好的可行性。表1海上浮標站風速數(shù)據(jù)與ERA5風速統(tǒng)計特征值2.2風場空間分布與季節(jié)變化特征利用ERA5100m風場數(shù)據(jù)，獲得研究海域的春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12月—次年2月)季平均與全年的多年平均風場(圖2)，在此基礎上分析海表面風場的季節(jié)變化特征。一般地，海上風速比陸地上大[32]。研究海區(qū)位于典型的南亞季風區(qū)和東亞季風區(qū)南部，夏季盛行西南風，冬季盛行東北風。春、秋兩季風速較小，位于南亞季風區(qū)的印度洋海域夏季風最強，位于東亞季風區(qū)的中國南海海域冬季風最強。春季(圖2a)，研究海區(qū)由冬季風向夏季風轉(zhuǎn)換。中國南海的東北風轉(zhuǎn)變?yōu)橐云珫|風為主，風力減弱；阿拉伯海和孟加拉灣風向主要呈現(xiàn)反氣旋式的大氣環(huán)流；熱帶南印度洋以東南風為主，風力增加。夏季(圖2b)，阿拉伯海、孟加拉灣和中國南海在低緯度海域為偏南風，隨緯度升高大部分海域風向逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐晕髂巷L為主。北印度洋的大風區(qū)域主要集中在阿拉伯海，其次是孟加拉灣，海域最大平均風速可達18.5m·s-1；南印度洋大部分海域風速較大，最大平均風速達13.0m·s-1，而中國南海的風速相對較小，僅在中南半島東南部附近海域出現(xiàn)8.6m·s-1的大風區(qū)域。秋季(圖2c)，阿拉伯海與孟加拉灣的風速迅速減小，風向主要呈現(xiàn)為繞印度半島的氣旋式環(huán)流；中國南海海域風向由西南風向東北風轉(zhuǎn)換，風速增大，其中15°N以北海域的風向轉(zhuǎn)變與風速增長尤為顯著。熱帶南印度洋風速減小，東南部海域風向由東南風向南風轉(zhuǎn)變。直到冬季(圖2d)，阿拉伯海與孟加拉灣的風向完全轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北風，但中國南海海區(qū)的東北季風相對更強，最大平均風速達到12.5m·s-1，出現(xiàn)在臺灣海峽與呂宋海峽附近以及中南半島東南部附近海域。熱帶南印度洋風速迅速減小，風速超過3m·s-1的區(qū)域面積縮小。圖2春季(a)、夏季(b)、秋季(c)、冬季(d)和全年(e)的多年平均100m風場(箭矢：超過3m·s-1的風速矢量；色階表示風速，單位：m·s-1)Fig.2Distributionofclimatologicalwindfieldat100minborealspring(a),summer(b),autumn(c),winter(d),andannualaverage(e)(arrow:windvectorwithavalueexceeding3m·s-1;colorscaleforwindspeed,units:m·s-1)總體上看，位于東亞季風區(qū)的中國南海冬季風風速較大，大部分海域在秋季已經(jīng)轉(zhuǎn)向并增速，在春季仍保留著偏東風的特征，持續(xù)時間較長；而位于南亞季風區(qū)的阿拉伯海與孟加拉灣，夏季風對區(qū)域平均風速的影響相對更大，但影響時間與強度均不及中國南海海域的冬季風。熱帶南印度洋風速在夏、秋兩季相對更大，其東南部海域風向轉(zhuǎn)變受南亞季風影響顯著。由研究海域風場的全年平均結(jié)果(圖2e)來看，阿拉伯海、中國南海及熱帶南印度洋全年平均風速較大，孟加拉灣海域次之。熱帶南印度洋年平均風速最大，可達10.2m·s-1，年平均風向以東南風為主；阿拉伯海西部年平均風速較大，達到9.2m·s-1以上；中國南海大部分海域年平均風速在6m·s-1以上，臺灣海峽與呂宋海峽附近、中南半島東南沿海的年平均風速可達8m·s-1。此外，阿拉伯海年平均風向呈現(xiàn)反氣旋式的環(huán)流，逆時針包圍著印度半島。2.3風能資源空間分布與季節(jié)變化特征Q/GDW11901—2018《風力發(fā)電資源評估方法》中將100m高度的風能資源劃分為9個等級(表2)，其中3級以上的區(qū)域被認為可以較好地應用于風力發(fā)電?；谠摌藴?，按風能密度的量值對研究海區(qū)各個季節(jié)與全年的氣候態(tài)平均100m高度風能資源進行等級劃分(圖3)，以此為依據(jù)分析研究海區(qū)風能資源在各個季節(jié)及全年中的空間分布特征。春季(圖3a)，阿拉伯海、孟加拉灣和中國南海絕大部分海域風能密度較小，3級以上的風能資源主要分布在阿拉伯海北部、孟加拉灣西部、索馬里半島以東的熱帶西北印度洋、中國南海北部及熱帶南印度洋海域，臺灣海峽風能密度達8級。夏季(圖3b)，阿拉伯海、孟加拉灣及熱帶南印度洋的風能資源極為豐富，絕大部分海域風能密度在4級以上，中國南海的大部分海域也具有4級以上的風能密度。秋季(圖3c)，印度洋的風能密度水平迅速降低，僅在熱帶西北印度洋、阿拉伯海與孟加拉灣西部及熱帶南印度洋殘留較高值的風能密度，中國南海風能密度顯著增加。冬季(圖3d)，中國南海絕大部分海域風能密度等級達到9級，風能資源極為豐富，阿拉伯海與孟加拉灣的風能密度高值區(qū)依然集中在熱帶西北印度洋和斯里蘭卡附近海域，熱帶南印度洋的風能密度迅速降低。圖3春季(a)、夏季(b)、秋季(c)、冬季(d)和全年(e)平均的100m高度風能密度等級(色階)劃分Fig.3DistributionofclimatologicalWPDgrade(colorscale)at100minborealspring(a),summer(b),autumn(c),winter(d),andannualaverage(e)表2100m高度處風能密度等級由全年平均結(jié)果(圖3e)看，阿拉伯海、孟加拉灣、熱帶西北印度洋、中國南海及熱帶南印度洋風能資源都較豐富。研究海區(qū)中，阿拉伯海風能密度等級大多在5級以上，其西部可達9級。熱帶西北印度洋風能密度等級的高值中心出現(xiàn)在索馬里半島以東的沿海地區(qū)，并向東北方向延伸。孟加拉灣的風能密度等級多在4級以上，中西部海域最大僅達6級。中國南海風能資源極為豐富，絕大部分海域風能密度在5級以上，其北部海域風能密度等級達到9級，出現(xiàn)在臺灣海峽及呂宋海峽附近，其南部海域風能密度等級最大達8級，出現(xiàn)在中南半島東南部附近。熱帶南印度洋風能資源也極為豐富，其大部分海域全年風能密度等級在3級以上，最大達到8級，出現(xiàn)在16°S附近，呈緯向分布規(guī)律?？紤]研究海區(qū)風能資源的季節(jié)變化特征及平均風能密度等級劃分，應關注中國南海近海風能資源，阿拉伯海、孟加拉灣及熱帶西北印度洋夏秋季風能資源的開發(fā)利用，做好其他季節(jié)的風能資源儲備。2.4風能密度主要模態(tài)特征為獲得研究海區(qū)海表風場的時空演變特征，對計算得到的風能密度進行EOF分解。前兩個模態(tài)的方差累計解釋率達到61.7%(表3)，反映了風能密度場的大部分特征，足以體現(xiàn)研究區(qū)域風能密度場的主要變化特征。EOF分解的結(jié)果通過了North檢驗，前兩個模態(tài)顯著獨立，特征根的誤差范圍不重疊。圖4a、c顯示出第一模態(tài)的空間分布和時間系數(shù)，反映了研究海區(qū)風場分布的最主要特征。風能密度第一空間模態(tài)(圖4a)在中國南海為正值，其他區(qū)域為負值。其對應的時間系數(shù)(圖4c)呈現(xiàn)明顯的主周期為1a的變化規(guī)律：夏半年為負，冬半年為正，一年中最低值為負且出現(xiàn)在夏季，次低值為正且出現(xiàn)在冬季。分析第一模態(tài)空間分布并結(jié)合其時間系數(shù)可以得知，阿拉伯海和孟加拉灣海區(qū)的風能密度在夏季最大，冬季其次，風能密度年變幅最大的區(qū)域出現(xiàn)在阿拉伯海中西部；位于東亞季風區(qū)的中國南海風能密度在冬半年較大，風能密度高值中心出現(xiàn)在臺灣海峽、呂宋海峽附近。綜合第一模態(tài)的結(jié)果，季風的年變化決定研究海域的風能密度以年變化特征為主。表3100m高度處風能密度經(jīng)驗正交函數(shù)分解主要模態(tài)的解釋方差圖4100m高度風能密度經(jīng)驗正交函數(shù)分解第一模態(tài)(a、c)、第二模態(tài)(b、d)的空間分布(a、b；色階表示各模態(tài)特征向量)與時間系數(shù)(c、d)Fig.4The1st(a/c)and2nd(b/d)modeofEOFspatialamplitude(a/b;colorscale:eigenvectorforeachmode)andtimecoefficients(c/d)forWPDat100m第二模態(tài)的解釋方差占總方差的8.6%，也是重要的風能密度時空分布形式。由其空間分布(圖4b)可知，研究海區(qū)大部分區(qū)域特征值均為負值，代表變化趨勢基本一致；其中，中國南海的特征值遠大于其他海域，代表該區(qū)域變幅最大。其時間系數(shù)(圖4d)也呈現(xiàn)出年周期變化規(guī)律，但與第一模態(tài)不同的是，在一年當中，時間系數(shù)在冬季為最低值、夏季為次低值，春季為最高值、秋季為次高值。對第二模態(tài)空間分布與時間系數(shù)進行綜合分析，說明第二模態(tài)主要代表了季風轉(zhuǎn)換情況。中國南海風能密度受東亞季風影響在秋季發(fā)生了急劇的增強、春季發(fā)生迅速的減弱，遠遠超過其他研究海區(qū)風能密度的季節(jié)轉(zhuǎn)換特征。2.5風場長期變化趨勢分析對研究時段內(nèi)季節(jié)平均以及全年平均海表風場和風能密度時間序列的長期變化趨勢進行分析，圖5給出了經(jīng)過95%顯著性檢驗的傾向率分布。春季(圖5a)，研究區(qū)域中風能密度呈增長趨勢的區(qū)域主要分布于非洲東部的熱帶西印度洋、熱帶南印度洋中部、馬來西亞以西的熱帶東印度洋；呈降低趨勢的區(qū)域主要分布于阿拉伯海北部、孟加拉灣西部、北部灣及中國南海北部沿岸海域。其中，熱帶西北印度洋風能密度增長速率最大，可達到33.5W·m-2·(10a)-1，風速的增長以西南風分量為主；孟加拉灣西部、北部灣及中國南海北部沿岸海域風能密度減小趨勢明顯，達-41W·m-2·(10a)-1。夏季(圖5b)，阿拉伯海中部及西北部、孟加拉灣中西部海域西南季風風能密度普遍呈減小的長期趨勢，結(jié)合夏季風速多年平均值(圖2b)可知，風速的變化體現(xiàn)為西風分量的減弱，風能密度的減小速率達到-49.2W·m-2·(10a)-1，均出現(xiàn)在15°N附近的海域；中國南海北部沿岸海域風能密度也呈現(xiàn)減小的趨勢；此外，熱帶西北、西南印度洋零星海域風能密度增長速率較大，達42.5W·m-2·(10a)-1。秋季(圖5c)，研究海域中，除阿拉伯海北部風能密度呈微弱減小的趨勢、孟加拉灣北部與中國南海風能密度沒有顯著變化趨勢外，其余大部分海域風能密度均呈增長的長期趨勢。熱帶西北印度洋沿岸海域風能密度增長速率較大，達39.6W·m-2·(10a)-1，高值區(qū)沿東北方向向阿拉伯海中部延伸；熱帶南印度洋東部海域風能密度增長趨勢顯著，可達37.0W·m-2·(10a)-1，風速顯著增長且以東南分量增長為主；孟加拉灣中西部海域風能密度也呈增長趨勢，結(jié)合圖2c可知，其風速呈增長的長期趨勢且以西南分量增長為主。冬季(圖5d)，研究海域風能密度增長速率最大達到55.1W·m-2·(10a)-1，出現(xiàn)在中國南海西北部遠離陸地的大片海域，其風速也呈與冬季盛行風向較為一致的增長趨勢；在阿拉伯海中部、赤道附近的熱帶南印度洋、孟加拉灣北部零星海域，風能密度均呈增長趨勢；孟加拉灣南部零星海域風能密度呈減小趨勢。由全年變化趨勢結(jié)果(圖5e)分析可得，研究區(qū)域中，風能密度增長速率最大值為29.3W·m-2·(10a)-1，出現(xiàn)在索馬里半島以東的熱帶西北印度洋沿岸海域，熱帶南印度洋大部分海域風能密度也呈增長趨勢，而阿拉伯海北部及西部、孟加拉灣西部、中國南海北部沿岸海域的風能密度均呈減小趨勢。綜合風能密度等級劃分(圖3)，選取研究海域風能資源較豐富的6個沿岸海域(圖5e中黑色方框1—6)進行重點關注，對各區(qū)域平均風能密度的全年平均與各個季節(jié)平均的時間序列進行長期變化趨勢分析，主要討論其中至少通過95%顯著性檢驗的序列(圖6)。研究時段內(nèi)，全年風能密度呈顯著下降趨勢的區(qū)域有3個：孟加拉灣西部(圖6c)，盡管秋季風能密度有所增長，但夏季風能密度水平較高并呈顯著減小的長期趨勢，導致全年風能密度也呈減小的長期趨勢；阿拉伯海北部(圖6d)，除冬季風能密度緩慢增長外，其余季節(jié)時間變化傾向率均為負值，因此全年風能密度整體呈下降趨勢；阿拉伯海西部(圖6e)，盡管秋、冬季風能密度均呈增長的長期趨勢，但風能密度均低于300W·m-2，而其夏季風能密度時間變化傾向率達-17.6W·m-2·(10a)-1且風能密度整體高于1500W·m-2，致使其全年風能密度呈減小的長期趨勢。所選區(qū)域中全年風能密度呈增長趨勢的海區(qū)為熱帶西北印度洋(圖6f)，其春、秋、冬季風能密度時間變化傾向率也均為正值；此外，臺灣海峽與呂宋海峽(圖6a)、中南半島東南沿海(圖6b)冬季風能密度水平較高且增長趨勢最為顯著，但中南半島東南沿海夏季風能密度呈減小的長期趨勢。3結(jié)論本文主要基于1979—2021年的ERA5再分析資料，分析了“21世紀海上絲綢之路”相關海區(qū)海表風場與風能密度的空間分布特征、季節(jié)變化特征以及長期變化趨勢，主要結(jié)論如下：(1)在不同季節(jié)，研究海域風能資源豐富度表現(xiàn)出很大的空間差異。夏季的阿拉伯海、孟加拉灣絕大部分海域風能密度在4級以上，冬季的中國南海絕大部分海域風能密度等級達9級，以及全年的熱帶南印度洋風能資源都極為豐富?？傮w上看，研究時段內(nèi)，中國南海北部及附近海域、阿拉伯海西部、孟加拉灣西部以及熱帶西北印度洋風能密度整體水平較高，有利于風能資源的儲備。(2)經(jīng)驗正交函數(shù)分解的結(jié)果顯示，研究海域的風能密度以年變化特征為主，這是受季風影響所致；中國南海風能密度的季節(jié)變幅最大，在春、秋兩季表現(xiàn)出最為突出的轉(zhuǎn)換特征。(3)研究時段內(nèi)，位于索馬里半島以東的熱帶西北印度洋風能密度整體水平高，且全年大部分季節(jié)風能密度呈顯著增長的長期趨勢，其近岸大陸架海域非常適合風能資源的開發(fā)利用。位于東亞季風區(qū)的臺灣海峽與呂宋海峽以