蒸发波导数据库及中国海域的统计分析

郭相明 康士峰 韩 杰 张玉生 王红光 张守宝

（中国电波传播研究所电波环境特性及模化技术重点实验室，山东 青岛266107）

引 言

岸基和海上无线电系统的设计和运行均需要考虑其工作的大气环境，通常基于标准大气模式［1］.蒸发波导作为海洋大气环境中经常出现的特殊大气结构，是影响无线电系统效能发挥的重要因素［2］.Katzin［3］等指出，世界上几乎所有海域、所有时间内都可能存在蒸发波导，并具有一定的尺度、天气和地理特征，对大气湿度、海气温差和水平风速的变化具有敏感性等.当海上出现蒸发波导时，位于或临近波导层中的微波系统的电磁波传播距离大大提高［4］，可实现雷达的超视距探测，同时，蒸发波导也会造成雷达测距和测高误差，形成雷达杂波干扰等.

蒸发波导的形成机制是由于大气和海洋边界间不平衡的热力结构导致海-气相互耦合作用，使得海水表面存在水汽的蒸发，大量水蒸气附在海表近海面层附近，通过一定的风速作用，使得近海面水蒸气扩散至一定高度，形成从海面饱和水汽到水汽含量迅速递减的梯度结构.蒸发波导高度是表述蒸发波导的主要参量.目前获取海洋蒸发波导高度或大气折射率剖面的方法主要有实际测量、模型预测和海杂波反演等.实际测量大气折射率剖面既可以通过微波折射率仪直接测量不同高度上的大气折射率，也可以采用测量不同高度上的大气压强、湿度、温度，根据气象参数和大气折射率的关系间接得到；模型预测法通过单点测量近海面空气温度、湿度、大气压、风速、海水表面温度等气象水文参数来预测局部海域的波导高度.雷达杂波反演法利用雷达接收的海杂波功率进行蒸发波导的反演［5］；这些方法可以获取实测地点或局部海域特定时间段的蒸发波导高度参数，仅仅代表局地海域的蒸发波导分布特征.

为了获取蒸发波导的区域分布特征，美国主要采用来自志愿商船于1970—1984年采集的15年气象数据，利用PJ模型计算获得了全球大部分海域的统计规律，形成蒸发波导数据库，其空间分辨率为10°×10°，并嵌入到高级折射效应预报软件AREPS（Advanced Refraction Effects Prediction System）中作为环境数据库模块；在2008年，Frederickson［6］等，基于精细气候的研究方法，利用1970-2007年的美国国家环境预报中心（National centers for Environmental Prediction，NCEP）给出的全球气象再分析同化数据和美国海军研究生院（Naval Postgraduate School，NPS）提出的蒸发波导模型，建立了全球蒸发波导数据库，对全球的蒸发波导的气候特征进行研究.我国海域广阔，海洋资源丰富，在经济和国防建设中占有举足轻重的位置，尤其是南海和东海海域有着重要的战略意义.我国学者也开展了针对我国海域的蒸发波导的统计分析工作：早在2005年，蔺法军［7］等利用1982-1999年的海洋观测资料，运用伪折射率模型对东经100～140°，北纬0～40°海域的蒸发波导出现概率、高度和强度进行了统计分析；丁菊丽［8］等利用2002年1-3月的铁塔平台气象水文资料以及New蒸发波导模型得到了此段时间内南海及东海地区的蒸发波导出现规律；杨坤德［9］等利用国际上开放的NCEP全球气象再分析同化数据和NPS蒸发波导模型，建立了空间分辨率约为1.875°×1.9°全球蒸发波导特性数据库，获得了整个西太平洋蒸发波导的高分辨时空统计规律；陈莉等［10］利用中尺度大气模式MM5对2007年中国近海大气蒸发波导进行了全年的高分辨的数值模拟，定量分析了典型海域蒸发波导在不同月份的均值和概率分布等.所有这些研究结果为利用蒸发波导进行系统的设计和应用提供了有益参考，但也存在一定的不足：1）由于气象水文数据的数据覆盖率和分辨率较低，数据库中蒸发波导高度的空间格距太大，分辨率很低；2）近年来，蒸发波导模型也有了一定的发展.因此，本文利用NCEP和美国国家大气研究中心（（National Center for Atmospheric Research，NCAR）发布的全球大气再分析资料，和改进的NPS蒸发波导模型，建立了空间分辨率更高的全球海洋蒸发波导数据库，并对中国近海的海域蒸发波导特性进行了深入的统计分析，可为海上雷达与通信系统设计和效能发挥提供参考.

1 模型与数据

1.1 NPS蒸发波导模型

目前，通常基于近海面测量的水文气象参数，利用蒸发波导模型获取蒸发波导高度及其修正折射率垂直分布.蒸发波导模型是伴随大气边界层莫宁-奥布霍夫相似理论的提出而发展起来的，目前，国内外存在多个蒸发波导模型，如PJ模型［11］、MGB模型［12］、BYC模型［13］、NPS模型［14］、RSHMU模型［15］等.虽然所有的蒸发波导模型均基于莫宁-奥布霍夫相似理论，但在应用上存在差异，使得不同蒸发波导模型在相同大气条件下的波导高度预测结果存在一定差别，其适用性也存在一定差异.美国的Babin［14］和乌克兰的V.K.Ivanov［15］等对不同模型进行了理论分析和试验验证，均推荐了采用NPS模型进行蒸发波导的预测.NPS模型使用海面上一定高度上或不同高度的空气温度、相对湿度、风速、压强以及海表温度作为输入，基于莫宁-奥布霍夫相似理论，获得温度、湿度、大气压的剖面后，计算出大气折射率剖面，再利用修正折射率最小值的位置确定波导高度.

在NPS模型中，基于相似理论，近地层内温度T、比湿q的垂直剖面表示为［16］

式中：θ＊、q＊分别是位温θ、比湿q的特征尺度；κ是von Karman常数；z为垂直高度；z0θ为温度粗糙度高度；Ψθ为温度普适函数；Γd为干绝热递减率，约等于0.009 76K／m；L是相似长度；u（z）、θ（z）、q（z）分别是高度z处的水平风速、位温和比湿；Tsea、qsea分别是海面温度和比湿，且考虑海水盐度对比湿的影响，qsea＝0.98qsat（Tsea），qsat（Tsea）为基于海面温度计算的海面饱和比湿.NPS模型采用海洋-大气耦合响应试验（Tropical Oceans Global Atmosphere-Coupled Ocean Atmosphere Response Experiment，TOGA-COARE）发展起来的海气通量整体算法COARE2.6版进行位温θ、比湿q的特征尺度θ＊、q＊的计算，成为NPS模型的核心，考虑到目前海气通量整体算法已更新到3.0版本［17］，因此本文采用最新发布的COARE3.0算法来确定海表层尺度参数和海面粗糙度的计算，对NPS模型进行改进.

为了确定近海面大气折射率剖面，还要确定大气压剖面，在NPS模型中，通过联立流体静力学方程和理想气体定律并积分得到，有［18］

式中：R为干空气气体常数；g为重力加速度；P（z1）为测量高度z1外的气压；P（z2）为计算z2高度的气压；为高度z1和高度z2处的虚温的平均值，即＝［Tν（z1）＋Tν（z2）］／2.

根据式（1）～（3）确定的温度、比湿和气压剖面，代入折射率公式就可以确定大气折射率剖面和修正大气折射率剖面，修正大气折射率剖面中修正折射率最小值的位置对应的高度即为波导高度.

1.2 NCEP再分析数据

美国国家环境预报中心和国家大研究中心（NCEP和NCAR）对1948年至现在来源于地面、船舶、无线电探空、飞机、卫星等全球气象观测资料进行同化处理后，研制出全球气象资料数据库，给出了时间间隔为6h的全球气象再分析资料.由于NCEP资料时间序列长，涵盖内容广，常被气象和海洋学界用来研究大气和海洋的长期影响，得出了许多有益的结论.再分析数据自发布以来，发布的空间范围、数据分辨率和数据的精度都不断提高，数据质量更加可靠.最近其发布了数据格点分辨率为1°×1°，时间范围为1999年7月30至今的更为准确的数据.

蒸发波导高度的确定需要已知近海面的大气温度、湿度、风速和大气压，以及海面温度，因此，基于再分析数据中的任一时次和任一格点处，2m高度的温度和湿度，10m高度的维向和径向风速，以及海面气压和海水温度，代入蒸发波导模型，可以确定该时次和格点处蒸发波导高度，基于统计分析方法可以确定全球蒸发波导高度的分布和统计规律.

2 全球蒸发波导高度数据库

为了获取全球蒸发波导高度的分布特征，统计中采用了NCEP 2000-2011年1°×1°再分析数据.首先将某年某日某时刻的近海面高度的水文气象数据输入到改进的NPS预测模型中，计算出蒸发波导高度样本，然后统计获得全球海域的月平均分布，构建全球蒸发波导高度数据库.如图1所示为蒸发波导高度平均值1、4、7、9月的全球分布.

图1 全球蒸发波导高度随月份的变化

从图1看出，蒸发波导在不同海域、不同月份具有明显的时空分布特征.40°S～40°N区域是蒸发波导高度较高，变化较大的区域，而其它区域蒸发波导的变化较小.因此，对于40°S～40°N区域，在系统的设计或应用中应给予特别的关注.下面对中国海域进行重点分析.

3 中国近海蒸发波导高度统计结果与分析

3.1 中国近海蒸发波导高度统计结果

针对中国近海，蒸发波导高度的月均值变化如图2所示.对于中国的渤海、黄海、东海和南海海域的蒸发波导高度分布存在以下特征：1）从3月份开始，一直持续到8月份，渤海海域的蒸发波导高度较高，特别是5月份，蒸发波导高度达到最高，局部可达到30m以上.1月，2月，12月蒸发波导高度最低；2）黄海海域大部蒸发波导高度全年变化不大，其中4-6月份高度较高，可达20m以上.3）东海以及以东海域大部全年波导高度基本维持在15m以下，仅仅在台湾海峡附近及其以东洋面的局部海域在1-4月和10-12月波导高度较高.4）南海海域蒸发波导高度年变化不大，基本维持在15m以下，其中1-2月和11-12月蒸发波导高度稍高.因此，就中国近海海域来看，蒸发波导在我国海域具有复杂的时空分布，具体成因与中国海域受到复杂气象要素和气候变化的影响有关

图2 中国近海蒸发波导高度月变化

从图2可以看出，渤海海域的蒸发波导高度在3-8月份异常偏高，特别是5月份，为了检验结果的可信性，利用2011年渤海海域的气象梯度塔实测水文气象参数［19］，分别代入改进的NPS蒸发波导模型和实测波导高度值进行了比较，由于试验时间限制，仅给出了4-7月份蒸发波导高度的统计特征，如图3所示.由图3可见：1）实测的蒸发波导高度和预测蒸发波导高度相差不大，验证了NPS蒸发波导模型预测精度较高的特点；2）基于NECP格点数据预测的蒸发波导高度较实测蒸发波导高度要高的多，比较NCEP水文气象数据和实测的水文气象参数显示，在4-7月份，因为气象梯度塔采用红外温度传感器测量海表温度，和NCEP再分析数据给出的是海水温度，导致实测大气处于不稳定大气状态，由于NCEP数据的显示大气处于稳定或强稳定大气状态，导致预测的蒸发波导高度较高.因此，在利用NCEP数据进行蒸发波导高度的预测中，当大气处于稳定大气状态时要特别注意.当然，由于试验数据的局限，蒸发波导的实际分布特征还要进一步的研究.

图3 渤海某海域蒸发波导高度4-7月份变化

3.2 中国近海蒸发波导高度分布成因分析

研究表明，空气温度、海水表面温度、风速以及相对湿度是影响蒸发波导生成和变化的直接原因，其中相对湿度分布是蒸发波导出现的核心参量.因此，天气系统的变化特征成为影响蒸发波导分布特征的关键因素.我国海域辽阔，纵跨热带、亚热带和温带三个气候区，受多个天气系统的影响，而各个海区受到的天气系统也存在较大的差异，结合NCEP再分析水文气象数据和天气系统，中国四个海区蒸发波导高度时空分布的原因如下：1）渤海海域在每年的10月到次年4月，主要受高纬度天气系统的影响［20］，来自陆地的冷高压导致空气温度较低，在12月和1月份达到最低，虽然相对湿度较小，但大气处于强不稳定状态，成为全年波导高度最低的时间段.从3、6月，冷空气慢慢退去，空气温度和海水温度开始升高，风速和相对湿度相对较小并且相对平稳，有利于较强蒸发波导的出现，在7-8月份，温带和热带气旋成为影响渤海海域的主要天气系统，特别是热带气旋带来了的丰富水汽，使整个海区的相对湿度保持在80%以上，不利用蒸发波导较强蒸发波导的出现.9月是天气系统更迭的季节，相对8月份蒸发波导高度有所升高.2）黄海与渤海具有一定的相似性，相对于渤海海域，冷高压天气系统的影响较渤海海域要晚，持续的时间也要短，一般在11-3月份，成为全年波导高度最低的时间段.黄海海域在4-6月份主要受温带气旋天气系统影响，所受的温带气旋既有来自北方的黄河和蒙古气旋，也有来自南方的黄淮和江淮气旋，大气处于弱稳定大气状态，相对湿度还维持在80%左右，有利用较强蒸发波导的出现.在7-9月份，黄海海域主要受热带气旋控制，整个海区的相对湿度较高，大气处于弱稳定状态，不利强蒸发波导的出现.3）东海及其以东海域，从5月份开始，主要受西太平洋副热带高压控制，一直持续到9月份，同时伴随有温带气旋和热带气旋的共同影响；在其它月份，主要受极锋天气系统的影响，近海面大气全年基本处于不稳定和近中性大气条件，虽然在4—9月的空气温度和海水温度相对较高，但相对湿度很高，平均值在80%或以上，也不利于强波导的出现，全年蒸发波导高度变化不大，仅仅在台湾海峡附近及其以东洋面在1-4月和10-12月出现局部海域波导高度较高，可能与局部海流分布有关.4）南海位于中国大陆南方，纵跨热带与亚热带，以热带海洋性气候为主要特征，主要受热带气旋天气系统影响，导致全年水文气象参数变化不大，低层大气全年处于不稳定大气条件，相对湿度维持在80%左右，导致蒸发波导高度全年变化不大.

4 结论与讨论

本文利用最新发布的NCEP再分析数据和改进的蒸发波导模型，建立了空间分辨率为1°×1°的全球蒸发波导高度数据库，相对于2008年Frederickson等和2009年杨坤德等建立的蒸发波导数据库，蒸发波导高度的空间分辨率得到了提高，并针对中国海域的蒸发波导高度时空分布特征进行了重点研究，并对其成因进行了基于天气系统的初步分析，表明中国近海的蒸发波导时空分布具有复杂的时空分布，且与局地的天气系统具有复杂的关系，为我国应用蒸发波导提供了有益参考.有报道指出，NCEP／NCAR计划发布更高分辨率的全球耦合大气海洋再分析数据，大气参数的分辨率可达0.5°×0.5°，海洋参数的分辨率可达0.25°×0.25°，将为建立更加详细的数据库和蒸发波导统计特性研究提供更为有利的条件.

在此需要指出的是，中国近海蒸发波导的变化特征不仅受中国近海天气系统的影响，同样海流也是影响蒸发波导分布的另一个不容忽视的因素，因此，分析黑潮、台湾暖流、黄海暖流和对马暖流等对蒸发波导时空分布特征的影响将是下一步的研究重点.

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