海洋强国视野下的“海上丝绸之路”海洋新能源评估

郑崇伟， 李崇银

(1.海军大连舰艇学院 航海系，辽宁 大连 116018；2.中国科学院大气物理研究所 LASG国家重点实验室，北京 100029； 3.中国海洋大学 山东省海洋工程重点实验室，山东 青岛 266100)

“21世纪海上丝绸之路”(简称“海上丝路”)是构建“人类命运共同体”的重要举措，是惠及沿线国家的民心工程，是连接“中国梦”与“世界梦”的蓝色纽带，彰显了我国为人类谋福祉的敢担当、有作为大国形象[1-3]。

“海上丝路”主要囊括2大水域：素有“第二波斯湾”之称的南中国海，以及具有“世界海权中心”美誉的印度洋，重要性不言而喻。然而挑战与机遇并存。“海上丝路”覆盖路线长、海域广，自然环境复杂，基础设施落后，海洋资料稀缺，基础研究薄弱，严重制约着人们对海洋环境与资源的认知能力、海洋开发建设能力。尤其是沿线的电力供应能力整体薄弱，严重制约着“海上丝路”建设的高效展开。整体来看，“一带一路”沿线区域的用电总量仅为世界平均水平的 61%[4]。孟加拉国农村电力普及率仅为40%，斯里兰卡的城市农村用电普及率分别为80%和40%，仅新加坡等极少数国家的基础设施相对完善。生活用电尚且存在巨大缺口，工业用电更是难以保证。如何打破电力困境成为“海上丝路”建设高效展开的核心所在。

海洋新能源开发既是破解“海上丝路”能源困局的最佳选择之一，也是推进互联互通、展开国际合作的良好契机，还是应对气候变化和常规能源紧缺的有效措施，前提是充分掌握资源特征[5-6]。

1 海洋新能源开发助力海洋强国

海洋新能源评估与开发有益于缓解资源危机、保护海洋生态、发展海洋经济、改善民生、促进深远海开发等，有利于将“海上丝路”、“海洋强国”实质化、深层化，助力我国引领国际海洋建设，促进人类社会的繁荣进步。

1.1 海洋强国诠释

在资源/环境危机日益严峻的当今时代，人类目光再次聚焦海洋。党的“十八大”提出建设海洋强国，为我国海洋建设指明了方向。何谓海洋强国？第一反应是强大的海军力量，然而实际并非如此。1944年美国第三舰队在吕宋岛海域遭到台风侵袭，导致3艘驱逐舰沉没。海洋环境的威胁已得到广泛共识。但如果把握其内在规律，同样可以有效利用。利用海洋的巨大能量进行发电，可帮助人类缓解资源危机。海洋是一把双刃剑，认知海洋是安全、高效展开海洋建设的先决条件。

海洋强国是指在开发海洋、利用海洋、保护海洋、管控海洋方面拥有强大综合实力的国家。纵观当今之海洋强国，在海洋基础研究方面无一不享有国际发言权，拥有国际认可的海洋研究机构(尤其具有全球公认的海洋数据)。由于海洋资料不易获取，人类对海洋的认识还远不能满足海洋建设需求。目前，国际权威的涉海数据机构主要包括：美国国家海洋和大气管理局(NOAA)、美国国家航空航天局(NASA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、美国国家数据浮标中心(NDBC)、英国Hadley气候预测和研究中心、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)等，欧美在基础研究方面的优势显而易见。

如何衡量一个国家是否成为海洋强国？作者认为，当建成至少一个国际高度认可的海洋研究机构时(且必须具备国际公认的海洋数据)，可视为跻身海洋强国之列；当建成一系列权威海洋研究机构之时，可视为顶级海洋强国。

1.2 海洋新能源前景

1)缓解资源危机、保护海洋生态。资源/环境危机已经成为制约各国可持续发展的瓶颈。可再生、分布广、全天候等诸多优点使得波浪能、海上风能等海洋新能源成为发达国家追逐的新焦点[7-9]。发电是海洋能的主要利用方式，此外还广泛应用于海水淡化、制氢等，有利于在保护海洋生态环境的前提下缓解能源危机。

2)促进民生改善，引导共同参与。海洋新能源可以为海水养殖场、海洋浮标、石油平台、海上灯塔、边远海岛、旅游设施等提供能源，利于改善民生，从而调动沿线国家(地区)以积极主动的姿态参与“海上丝路”建设，并为之保驾护航，最终实现“海上丝路”良性发展。

3)聚焦关键节点，促进迈向深蓝。海上关键节点是迈向深蓝的重要支撑，但通常以边远海岛为依托，电力和淡水困境一直是世界性难题[10]。因地制宜开发岛礁周边的海洋能，可帮助关键节点实现电力淡水自给自足。

4)拓展救援救助，增强综合功能。在关键节点展开海浪发电、海水淡化等，可为执行远洋任务的船舶等提供补给。此外，良好发展的关键节点还可以为医疗救助、海上搜救等提供支撑，为沿线各国提供帮助，从而增强“海上丝路”的凝聚力[11]。

2 “海上丝路”的海洋新能源评估现状—海上风能为例

大规模发展海洋资源的基本原则是“资源评价和规划先行”。风能评估大致经历了以下几个阶段[12]：1)早期观测资料阶段。基于有限的浮标、船舶报等观测资料展开的风能评估[13]，属于开创性工作。由于资料稀缺，无观测资料的海域无法展开资源评估，也难以实现大范围的资源评估。2)卫星资料阶段。卫星资料可以实现全球海域的风能评估[14]。但单个卫星的重访周期较长，容易遗漏天气过程，从而影响计算结果。这就要求多源卫星融合，也是一大难点。3)数值模拟阶段。数值模拟方法可以实现风能精细化评估[15]，也可以对无观测资料的海域进行研究，但在特殊地形的模拟效果有待提高。4)再分析资料阶段。随着海洋观测技术、计算机技术的快速发展，可用于风能评估的数据越来越丰富，加之变分同化技术的发展，各种再分析资料被广泛地应用于该领域[16]。“海上丝路”的风能评估现状为：

1)南中国海

2012年，Zheng等[17-18]利用CCMP风场和模拟海浪数据，提出不同等级能流密度出现频率(简称“能级频率”)、风能开发的有效风速出现频率(简称“有效风速频率”)、波浪能开发的可用波高出现频率(简称“可用波高频率”)3个关键指标，用于描述资源的富集程度和可利用率。综合考虑能流密度、能级频率、资源可利用率、稳定性、资源储量、资源长期变化趋势，率先对南中国海、东中国海的海上风能和波浪能资源展开了系统性研究，并实现了中国近海的波浪能、海上风能等级区划。郑崇伟等[19]利用CCMP风场、模拟海浪数据，综合考虑一系列关键指标，对南海关键岛礁的风能、波浪能展开了系统研究，为岛礁打破电力困境提供了技术途径。郑崇伟等[20]还对南海关键岛礁的风候、波侯特征展开了分析，为资源开发、海上施工等提供环境安全保障。

Chen等[21]利用浮标资料计算了深圳近海的风能和波浪能，发现该海域的风能密度为37～94 W/m2，波浪能流密度基本在1 kW/m以内。Liu等[22]利用WRF(weather research and forecast)模式，对中国近海的风能展开了数值模拟，发现东海和南海的资源丰富，尤其是台湾海峡90 m高度的年平均风能密度可达800 W/m2。Albani等[23]指出ENSO对马来西亚的风速变化有着显著影响，进而影响风能。蒋洁等[24]利用QuikSCAT风场，计算了南海岛礁的风能资源，发现南海岛礁风功率密度等级为4～7级，西沙群岛的风电装机容量最高。谌玲等[25]利用气象观测资料计算发现永兴岛10 m 高度典型年风能密度不如预期(不足100 W/m2)。孙玉婷等[26]利用来自ECMWF的1979-2014年再分析资料分析了中国沿海的风能特征，指出冬季东南沿海的风速有增大趋势，其他区域各季节风速都呈缓慢减小趋势。Waewsak等[27]利用模拟数据绘制了泰国湾40、80、100、120 m高度的风能。发现泰国湾的风能技术开发量为7 000 MW。Chang等[28]综合利用卫星资料和模式资料，分析了海南岛周边海域10 m和100 m高度的风能资源。发现在100 m高度海南岛东部的风能密度为400～600 W/m2。Wan等[29]利用ERA-Interim资料分析了南海的风能特征，发现台湾海峡、吕宋海峡、中南半岛东南海域为风能的相对优势区域。Lip-Wah等[30]利用卫星资料计算分析了马来西亚的风能，发现该区域的50 m高度的风速为6～7 m/s。

2)北印度洋

Nayyar等[31]利用来自NASA的风场资料，计算了巴基斯坦东南部海岸带的风能密度，发现卡拉奇附近海域蕴藏着丰富的风能资源。Murali等[32]利用1999-2009年逐周的风场资料，展开了印度近岸的风能研究。根据风速大小，指出位于阿拉伯海东北部的孟买和拉纳吉里附近为风能优势区域。Contestabile等[33]利用ERA-Interim数据，分析了马尔代夫的风能、波浪能，发现该海域的波浪能流密度为8.46～12.75 kW/m，风能密度为80～160 W/m2。Patel等[34]研究发现泰米尔纳德邦近岸的年平均风能密度可以达到400 W/m2、古吉拉特邦近岸的波浪能流密度为8 kW/m。Kumar等[35]综合利用多种卫星资料，研究发现阿拉伯海西部的风能密度为450～550 W/m2，明显高于孟加拉湾。泰米尔纳德邦附近海域为大值中心，风能密度可达500 W/m2。Yip等[36]利用MERRA资料对阿拉伯半岛的风能展开了研究，发现在同等纬度阿拉伯湾的风能比红海的变化更大。Yang等[37]曾利用ERA-interim风场和模拟海浪数据，展开了北印度洋风能、波浪能的联合研究，发现资源富集区分布于索马里海域和阿拉伯海。

郑崇伟等[38]利用ERA-Interim风场，综合考虑风能密度、有效风速频率、能级频率、资源来向，实现了“海上丝路”关键节点瓜达尔港的风能气候特征分析。文献[39]进一步分析了瓜达尔港的风能一系列关键指标的历史变化趋势，并实现了风能中长期预估，为“海上丝路”关键节点的风能评价提供了技术途径。郑崇伟[40]利用ERA-Interim风场，综合考虑风能密度、可利用率、富集程度、稳定性、资源储量等关键指标，对整个“海上丝路”的风能气候特征展开了研究。结果表明该海域蕴藏着较为丰富的风能，优势区域为索马里海域、南海大风区、吕宋海峡，其次是马纳尔海、斯里兰卡东南海域。在此基础上，进一步全面计算了“海上丝路”风能一系列关键指标的长期变化趋势，结果表明1979-2015年期间，“海上丝路”的风能资源是趋于乐观的[41]。

3 “海上丝路”海洋新能源评估的难点及应对—海上风能为例

前人对全球多个海域的风能评估做了很多工作，但目前为止，关于“海上丝路”的研究仍然稀少。前人对风能部分要素的时空分布做了很多工作，但在资源的气候特征详查、等级区划、长期演变、短期预报、长期预估等方面仍面临一系列瓶颈，而这又是资源开发的精准选址、业务化运行和中长期规划所迫切需求的。本文梳理了“海上丝路”风能评估面临的难点及应对方法。

3.1 资源气候特征详查

早期的风能评估关注要素较为单一，主要是风能密度、资源储量、稳定性。在实际的风能开发中，还需要重点关注资源可利用率、富集程度、资源来向等。郑崇伟等提出“能级频率”“有效风速频率”两个关键指标[17-18, 42]，用于描述资源的可利用率、富集程度，上述指标得到国内外同行的广泛应用[43-44]。稳定的风能来向有利于资源的采集与转换，反之不仅会降低开发效率，甚至影响风机寿命。因此，有必要通过统计能流密度-风向联合频率来展现风能的来向特征。

风能气候特征详查需系统覆盖风能密度、资源可利用率、能级频率、资源来向、资源来向特征(能流密度-风向联合频率)、稳定性(变异系数、月变化指数、季节变化指数)、资源储量(总储量、有效储量、技术开发量)等，全面揭示上述一系列关键指标的时空分布。在此代表性地给出“海上丝路”的风能密度、可利用率，见图1。

图1 “海上丝路”年平均的风能密度、全年有效风速频率Fig.1 Annual mean wind power density and annual occurrence of effective wind speed occurrence in the Maritime Silk Road

3.2 风能宏观/微观等级区划

合理的等级区划是实现风能开发精准选址的关键依据。美国国家可再生能源实验室(NREL)根据能流密度对全球海域的风能展开了等级区划[45]，可为风能开发的宏观选址提供参考，但资源等级的区域性差异并不显著，如南北半球西风带的风能基本都属于7级，难以为西风带范围的风能选址提供参考。

整体来看，现有的风能等级区划标准只是考虑了部分风能要素[45]。Zheng等[46]利用Delphi法，创建了一套能综合考虑3个方面(资源特征、环境风险、成本效益)、8个要素(风能密度、有效风速频率、200 W/m2以上能级频率、变异系数、月变化指数、极值风速、水深和离岸距离)的资源等级区划方案，并对全球海域的风能重新展开等级区划。与传统方案相比，新方案能够更好地展现风能等级的区域性差异，并能兼顾成本效益和环境风险。未来可将该方案应用于大范围海域的风能宏观等级区划，以及关键节点和海域的微观等级区划，为风能开发的宏观/微观选址提供决策支持。此外，文献[47]还进一步提出了动态自适应资源等级区划的新理念，可满足边远海岛建设、商业开发等不同需求下的选址，也为海流能、温差/盐差能等其他新能源的等级区划提供参考依据和技术途径。基于新风能等级区划方案，“海上丝路”的风能等级区划结果见图2。

3.3 风能与天文地球因子的相关

前人关于气象/海洋要素与重要天文地球因子关系做了很多工作[48-51]，为研究海上风能与重要因子的关系提供了参考依据，进而为提高风能的中长期预估水平提供理论基础。Zheng等[52]的研究发现北大西洋的风能密度与北大西洋涛动(North Atlantic oscillation，NAO)有着较好的同期相关，由高纬至低纬呈“正-负-正”相关，当北大西洋的风能密度滞后3个月时与nino3指数有着显著的负相关。未来有必要全面分析风能密度、可利用率、能级频率、稳定性等一系列风能关键指标与北极涛动(Arctic oscillation，AO)、南极涛动(Antarctic oscillation，AAO)等重要因子的相关，并探析内在物理机制，为风能资源的中长期预估提供理论支撑。在此代表性地给出了“海上丝路”风能密度与AAO指数的相关系数的相关，见图3。

注：数值越大，等级越高，越有利于风能开发。图2 “海上丝路”风能等级区划期望值Fig.2 Classification of wind energy resource in the Maritime Silk Road

3.4 风能短期预报

风能短期预报可以为风机的日常工作提供业务化保障，提高对风能的采集、转换效率，也可以为短期的电力调配提供准确的依据。目前常用的预报模型包括丹麦的Predictor预报系统、美国的eWind、加拿大的WEST、德国的Previento等[53-54]。郑崇伟等[55]曾将预报风场解释应用于中国海域的风能预报，为风能预报提供了一种新的节约化的技术途径。未来主要有3种风能短期预报方法：1)充分利用现有的气象预报产品，向气象预报和风能预报相结合的转变，实现节约化建设。2)采用中尺度气象数值模式WRF或MM5与复杂地形动力诊断模式CALMET或ARPS相结合的方法，如WRF/CLAMET、WRF/ARPS模式系统。3)利用国内外现有的风能预报软件。

注：灰度区域代表通过了95%的显著性检验。图3 “海上丝路”风能密度与AAO指数的相关系数Fig.3 Correlation between the wind power density and AAO index in the Maritime Silk Road

此外，现有的风能短期预报多是针对风能密度、风速的预报。Zheng等[3]指出，波浪能短期预报不仅需要考虑能流密度，还有必要包括未来几天的可利用率和储量等。同样，风能短期预报有必要覆盖风场、风能密度场、周资源可利用率、日/周资源储量、资源来向、关键节点风能预报等。在此代表性地列出“海上丝路”风能密度、周资源可利用率预报，见图4、图5。

注：灰度代表风能密度，箭头代表风向。图4 “海上丝路”风能密度预报值(时间2016年12月11日00时)。Fig.4 Short-term forecast values of wind power density at 00:00 UTC, December 11, 2016 in the Maritime Silk Road

3.5 资源长期变化规律

目前关于气象和海洋要素长期变化特征的研究较为丰富，但关于风能长期变化的研究稀少，而这又密切关系到资源开发的长期规划，也是全球气候变化的重要关注点。整体来看，现有为数不多的资源长期变化趋势研究主要是关注风能密度、风速的变化趋势[52]。在实际的资源开发中，资源稳定性关系到采集和转换效率、及装备寿命，有效风速频率反映了资源的可利用率，能级频率反映了资源的富集程度。因此，分析风能的长期变化特征，有必要全面计算风能密度、有效风速频率、能级频率、变异系数、月变化和季节变化指数等一系列关键指标的长期变化规律，为提升风能中长期预估能力打下理论基础。郑崇伟[41]曾利用ERA-Interim风场资料，计算了“海上丝路”风能资源一系列关键指标在1979-2015年期间的变化趋势，其中风能密度和有效风速频率的变化趋势见图6、图7。

图5 “海上丝路”的周资源可利用率预报(时间范围2016年12月7日00时—2016年12月13日12时)Fig.5 Forecast value of available rate of wind energy for the next week (December 7-13, 2016) in the Maritime Silk Road

注：灰度区域代表通过了95%的显著性检验。图6 “海上丝路”风能密度的逐年变化趋势Fig.6 Climatic trend of wind power density for the period 1979-2015 in the Maritime Silk Road

注：灰度区域代表通过了95%的显著性检验。图7 “海上丝路”有效风速频率的逐年变化趋势Fig.7 Climatic trend of available rate of wind energy for the period 1979-2015 in the Maritime Silk Road

3.6 资源中长期预估

资源中长期预估是制定风能中长期开发规划的主要依据。然而目前关于这方面的研究稀缺。郑崇伟等[39]基于1979-2014年的ERA-Interim风场资料，采用人工神经网络、线性延拓，对2015-2016年的瓜达尔港风能展开了中长期预估，并取得了较好效果，其中风能密度和有效风速频率的中长期预估见图8。Zheng等[56]还利用CMIP5资料，对全球海域2080-2099年的风能展开长期预估，包括风能密度、有效风速频率、200 W/m2以上能级频率几个关键指标，并将预估结果与1980-1999年期间的风能进行比对；最后还对未来的风能展开等级区划，关注优势区域的分布和变迁。上述方法为风能中长期预估提供了技术途径。

未来有以下3类方法可用于风能的中长期预估：1)统计分析规律性强的天文地球因子与风能的关系，并探析内在机理，辅助风能中长期预估；2)利用最小二乘法支持向量机、人工神经网络、Hilbert变换下的瞬时频率与瞬时振幅重构预测法等，对风能一系列关键指标展开中长期预估；3)利用CMIP数据对风能进行中长期预估[12]。

图8 瓜达尔港2015-2016年的风能中长期预估[37]Fig.8 Mid-long term projection of wind energy for year 2015-2016 in the Gwadar Port[37]

3.7 海上关键节点的风能评估

与传统能源相比，海洋新能源在生态保护、可利用率、岛礁适应能力等方面有着显著优势。因地制宜开发海洋新能源，有利于在保护生态的前提下帮助岛礁实现电力自给自足。由于资料稀缺、技术要求高、理论基础薄弱，目前关于关键节点的风能评估还很稀少。郑崇伟等[38]分析了瓜达尔港的风能气候特征，部分要素见图9～10。郑崇伟等[39]分析了瓜达尔港的风能密度、有效风速频率、能级频率、大风频率、稳定性等一系列风能关键指标的历史变化趋势，进一步实现了瓜达尔港的风能中长期预测。

未来可参考上述方法，着力构建广泛适用的岛礁风能评价体系：覆盖资源气候特征、与重要天文地球因子的相关、资源短期预报、资源长期变化规律和长期预估，并参考作者团队[47]提出的风能微观等级区划方案，对关键节点海域的风能展开动态自适应等级区划，全面保障关键节点风能开发的精准微观选址、业务化运行和中长期规划。

图9 瓜达尔港的风能密度、有效风速频率的月际变化Fig.9 Monthly variations of the wind power density and effective wind speed occurrence in the Gwadar Port

图10 瓜达尔港的风能玫瑰图Fig.10 Wind energy rose in the Gwadar Port

4 展望

海洋新能源开发可为“海上丝路”建设提供强有力的电力保障，在“海上丝路”“海洋强国”建设中起着重要支撑作用。本文探析了海洋新能源评估的难点(以海上风能为实例)，并提供应对，期望可以为波浪能、潮汐能、海流能、温差/盐差能等多种海洋能的评估与开发起到参考价值，促进海洋新能源开发的产业化、规模化。此外，未来还有必要关注新能源数据集建设、人才培养与学科体系建设：

1)海洋新能源数据集建设。科学数据的建立、应用与共享已成为衡量国家科技水平和综合国力的重要标志。目前全球的海洋数据都较为稀缺，海洋新能源数据集更是凤毛麟角。如何从数据体量大、信息密度低的原始数据中提取资源评估的有用信息，建立数据集，并搭建应用平台，成为合理、高效展开资源开发的关键所在。郑崇伟等[57]创建了国内外首套开放型、公益性“海上丝路”波浪能数据集，为海洋新能源数据集建设提供了技术途径，有利于提升我国在该领域的国际影响力、话语权。

2)人才培养与学科体系建设。目前，海洋新能源基础研究薄弱、人才资源短缺困境突出，为重大涉海工程提供科技支撑的能力亟待提升。未来有必要加强海洋新能源学科体系建设，以夯实基础研究和拓展学科交叉为目标，为沿线国家做好人才培养和输出，力争在一系列涉海核心科技领域为国家赢得国际话语权[58]，提升为“海上丝路”建设解决实际问题的能力和决策支持的能力。以源源不断的人才队伍为根本、扎实的学科体系为支撑，托起国际高度认可的海洋新能源研究机构，将“海上丝路”、“海洋强国”实质化、深层化。