海浪尤其是台风浪、强冷空气大浪等对航海、海洋资源开发等^[1-3]都有着重要影响，研究发现^[4]：我国由海浪所引发的海难年平均有70余次，损失约1亿元，死亡500人左右；1949~1982年，仅被交通部门和海军救助的船只就达6 295艘次(不包括渔民自救的渔船)，其中约1 500艘船的海难事故是巨浪引起的。随着计算机技术和数值模式的不断发展，海浪模式已经成为海浪研究的主流手段之一。目前国际先进的海浪模式以第三代海浪模式SWAN(simulating waves bearshore，通常用于近岸、湖泊)和WW3(WAVEWATCH-Ⅲ，通常用于大洋)为典型。有研究表明^[5]SWAN模式和WW3模式对南海海浪场的模拟能力较为一致。李永博等^[6]曾采用中尺度大气模式MM5构建渤海、黄海和东海高时空分辨率风场，以此风场驱动第三代海浪数值模式SWAN，得到成山头海域1991年1月-2010年12月较高分辨率的波浪场，模拟分析了成山头海域的波浪能，指出东北部海域是建设波浪能测试场的有利位置。宗芳伊等^[7-8]利用SWAN和WW3模式对发生在我国海域的台风浪个例展开过很多工作。周媛媛等^[9]曾采用再分析风场资料驱动WW3海浪模式，较好地模拟了3个台风影响下西北太平洋海浪场的分布和演变特征，指出近海由于海岸与岛屿的阻碍，波浪能量频散受到抑制易产生局地巨浪；开阔海域易于台风浪能量传播。夏璐一等^[10]利用Mike21 SW谱波浪模型建立了浙江近岸的台风浪模型，对西北行路径的台风浪进行数值模拟，结果与实测数据基本吻合。郑崇伟等^[11]曾利用SWAN模式，模拟分析了台风浪影响下的击水概率特征，可以为防灾减灾、海上搜救等提供科学依据。

发生在西北太平洋的几种典型台风路径中，西行、西北行台风对我国的影响尤为显著。但目前为止，针对西行路径台风浪特征的研究极为稀少，而这又是防灾减灾、海洋灾害预警所迫切需求的。本文以CCMP(Cross-Calibrated, Multi-Platform)风场驱动SWAN海浪模式，对发生在中国海的一系列典型西行路径的台风浪进行数值模拟，检验SWAN模式对西行台风浪的模拟能力，并对西行台风的台风浪场结构进行研究，为防灾减灾、海洋水文保障等提供参考。

1 风场及海浪观测资料 1.1 风场资料

本文以CCMP风场驱动SWAN模式。CCMP风场资料来自ESE(NASA Earth Science Enterprise)，它结合了ADEOS-Ⅱ、QuikSCAT、TRMM TMI、SSM/I、AMSR-E几种资料，利用变分方法得到，其时间分辨率为6 h，空间分辨率为0.25°×0.25°，时间范围从1987年7月-2011年12月，空间范围为：78.375°S~78.375°N，0.125°E~359.875°E。研究表明该风场具有很高的精度^[12-13]。关芬呈等^[14]指出南海的台风最大风速半径在40~65 km，西北太平洋60%最大风速半径在11~30 km，41~50 km也是分布较多的范围。CCMP风场的空间分辨率为0.25°(在纬度方向约为27.75 km)，不足以精细地展现台风的结构。因此本文还利用King插值，将该风场的空间分辨率插值为0.1°×0.1°，作为SWAN模式的驱动场。通过与Jason反演的有效波高(significant wave height, SWH)比较发现插值后的数据依然具有较高精度。

1.2 海浪观测资料

通常将卫星资料反演的SWH用于模拟数据的有效性检验，研究表明卫星资料反演的SWH具有较高精度，但卫星资料通常具有有一定的局限性：轨道数量偏少，影响数据的空间分辨率；轨道重复周期较长(如Jason的重复周期为10 d)，影响数据的时间分辨率。而我国的海浪浮标观测资料又较为稀少，本文利用来自日本“佐多岬”观测站的海浪观测资料，对模拟海浪数据的有效性进行检验。“佐多岬”观测站位于日本九州岛南端近海，其观测要素主要包括海浪的波高(指有效波高)和波周期，每小时观测一次。

2 模拟方法、数据检验 2.1 模式简介

SWAN模式是荷兰Delft理工大学在WAM模式的基础上发展起来的，通常用于近岸、湖泊、江河口区，该模式对谱型不做事先假定^[15-16]。在笛卡尔坐标系下，SWAN模式的控制方程为

$ \begin{array}{l} \frac{\partial }{{\partial t}}N + \frac{\partial }{{\partial x}}{\rm{ }}({c_x}N) + \frac{\partial }{{\partial y}}({c_y}N) + {\rm{ }}\frac{\partial }{{\partial \sigma }}({c_\sigma }N) + \\ \frac{\partial }{{\partial \theta }}({c_\theta }N) = \frac{S}{\sigma } \end{array} $

(1)

式中：θ为波向；c_x、c_y、c_θ、c_σ分别为波向、x方向的传播速度、y方向的传播速度、波向空间的群速度、频率空间的群速度；S为源函数，主要包括风能输入的线性和指数增长项、白冠破碎引起的能量耗散项、深度诱导破碎项、底摩擦耗散项、三阶和四阶波-波相互作用项。从理论上讲，SWAN模式更适合浅水复杂地形的海浪数值模拟。

2.2 方法介绍

本文利用CCMP风场驱动SWAN海浪模式，对发生在中国海的5个典型的西行路径的台风(200216号台风“森拉克”、200518号台风“达维”、200519号台风“龙王”、200814号台风“黑格比”、200916号台风“凯萨娜”)所致的台风浪进行数值模拟，检验SWAN模式对西行台风所致台风浪的模拟能力。模式计算范围取：3.875°S~41.125°N，97.125°E~135.125°E(见图 1)，计算的空间分辨率取0.25°×0.25°，计算时间步长取为1 800 s，每小时输出一次结果。

2.3 数据检验

利用来自日本“佐多岬”观测站的海浪观测资料(佐多岬观测站的经纬度为31.1°N，130.8°E)，对模拟海浪数据的有效性进行检验。首先绘制了模拟有效波高(SWH)与观测SWH的曲线图，见图 2。从曲线走势来看，模拟SWH与观测SWH保持了很好的一致性。

为了准确地展现模拟SWH的数据精度，本文计算了相关系数(CC)、偏差(Bias)和均方根误差(RMSE)三个指标量。由图 2(a)可见，模拟SWH和观测SWH的相关系数CC=0.76，通过了99.9%(a_0.001=0.32)的信度检验，Bias=-0.06，表明存在0.06 m的负偏差，即模拟SWH稍小于观测SWH，RMSE=0.38 m，接近高度计观测精度，表明2008年9月佐多岬附近海域的模拟SWH与实测SWH接近；由图 2(b)可见，模拟SWH和观测SWH的CC=0.81，通过了99.9%(a_0.001=0.32)的信度检验，Bias=-0.09，存在0.09 m的负偏差，即模拟SWH稍小于观测SWH，RMSE=0.42 m，接近高度计观测精度，表明2009年9月佐多岬站的模拟SWH与观测SWH接近。从相关系数和误差来看，模拟数据的精度不低于周媛媛等^{[9, 11]}的结果。综上，模拟的海浪数据具有较高精度。

3 台风浪场特征

200216号台风“森拉克”(图 3)：当其位于琉球群岛附近广阔洋面时(图 3(a))，台风大浪区主要分布于第一、第二象限，其次是第四象限的波高较大，第三象限则相对较小，波高的大值区并非位于传统的危险半圆(台风行进方向的右半圆——第一、第四象限)，近台风中心的波高低值区分布于台风中心南部；当其位于台湾东北部海域、接近登陆时(图 3(b))，台风的大浪区在第一、第二象限都有非常明显的体现，近台风中心存在一明显的波高低值区，这一波高低值区应该是由于台风中心存在一近乎静风的区域所致，但是台风中心并不位于波高的低值中心，而是位于波高的大值区与低值区连接之处，这应该是由于台风中心虽然是静风区，但肯定存在波高较大的涌浪所致，近台风中心的波高低值区分布于台风中心南部。

200518号台风“达维”(图 4)：台风中心位于东沙附近海域时(图 4(a))，波高的大值区分布于第二象限(第一象限为陆地)，近台风中心的波高低值区分布于台风中心的西南部；但当其接近登陆时(图 4(b))，台风的大浪区则呈在第二、第三象限也有明显的体现(第一象限为陆地)，两个时次的第四象限都为波高的相对低值区，台风近中心的波高低值区也刻画的较为明显，近台风中心的波高低值区分布于台风中心的西南部。

200519号台风“龙王”(图 5)：大洋中或接近登陆时，大浪区都是主要体现在第一、第二象限，而并非台风行进方向的右半圆。

200814号台风“黑格比”(图 6)：台风位于吕宋海峡东部海域时(图 6(a))，大浪区分布于第一、第二象限，其次在第三、第四象限也有体现，近台风中心的波高低值区分布于台风中心的西南部；当其已经经过吕宋海峡，中心位于东沙附近海域时(图 6(b))，大浪区分布于第二、第三象限，近台风中心的波高低值区分布于台风中心的南部。

200916号台风“凯萨娜”(图 7)：大浪区基本都分布于第一、第二象限，近台风中心的波高低值区分布于台风中心的西南部。

综合本文模拟的几个西行路径台风来看，西行台风浪的大浪区主要分布于第一、第二象限(仅“黑格比”在2008年9月23日00:00时，大浪区分布于第二、第三象限)，详见表 1和图 3~7，大浪区与传统的危险半圆重叠区域主要为第一象限。近台风中心波高的低值中心主要位于台风中心的南部或西南部，见表 1。本文只是从有限的几个西行台风中发现的一些现象，需要就更多台风展开研究，如统计不同路径、不同强度、不同海域台风所致台风浪的的规律，为防灾减灾提供科学依据。

4 结论

1) 通过定性比较模拟海浪数据与观测海浪数据的曲线走势，以及定量计算两者的相关系数和误差，表明以CCMP风场驱动通常用于近岸的SWAN模式，对发生在中国海域的西行台风浪进行数值模拟是可行的。

2) SWAN模式对台风中心的波高低值区刻画较为明显。值得注意的是：台风中心并不位于波高的低值区中心，而是位于大浪区与波高低值区交界的地方，从统计的几个西行台风浪场来看，近台风中心波高的低值中心主要位于台风中心的南部或西南部。

3) 综合几个西行路径台风来看，台风的大浪区并不严格分布于危险半圆(台风行进方向的右半圆——第一、第四象限)，西行台风浪的大浪区主要分布于第一、第二象限，大浪区与传统的危险半圆重叠区域主要为第一象限。