海浪統計降尺度模擬研究取得新進展

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近日，中國科學院海洋研究所研究員尹寶樹研究團隊在基于天氣分型的海浪統計降尺度模擬方面取得新進展，相關成果發表在《海洋模擬》。

全球變暖背景下中國近海海浪災害風險持續增加，探究極端海浪的未來多尺度變化及不確定性，是防災減災、科學應對氣候變化風險的國家重大需求。但基于海浪動力譜模型的大集合模擬計算效率較低，不能對快速變化的極端天氣氣候過程驅動的海浪作出迅速有效的預測預估。  

科研人員利用天氣分型統計降尺度方法，率先構建了大尺度大氣環流場與中國近海海浪多變量的統計關系，重點揭示了關鍵大尺度大氣環流場影響近海海浪的季節變化特征，并將相關統計模型應用于中國近海海浪的1959年-2021年的多年代際后報模擬。

通過系統對比驗證，科研人員發現，具有回歸引導聚類方法的天氣分型降尺度模型比單純的天氣分型降尺度模型能夠更好地模擬中國近海有效波高、極值波高、平均周期、平均波向、波能通量等變量的氣候態特征、時空演變規律及長期變化趨勢特征。  

基于天氣分型的海浪統計降尺度模型構建示意圖。海洋研究所供圖

該方法不僅考慮了涌浪對局地海浪的影響，也考慮了海浪變化與大氣驅動變化間的物理聯系、波浪多參量之間的依賴關系。其計算效率高，是海浪大集合預測預估模擬的較理想方法。研究構建并系統確證了該方法在中國近海極端海浪模擬的適定性問題，為探究中國近海極端波浪對氣候變化的響應提供了重要方法基礎。