南海与南非海域四站点环境条件长期联合分布对比研究及其对海上风电应用的启示

针对海上风电开发中极端环境条件建模的挑战，本研究基于ERA5再分析数据(2004-2023)，建立了南海与南非海域风浪参数(Uw, Hs, Tp)的联合概率分布模型，通过Weibull-对数正态分布与Rosenblatt变换构建50年环境等值面。研究发现南海风强浪缓而南非浪剧，为区域化风机设计（南海侧重稳定性/南非防共振）提供关键依据，成果发表于《Ocean Engineering》。

　　

随着全球能源转型加速，海上风电已成为实现碳中和目标的关键支柱。中国以6.3GW年新增装机领跑全球，而南非凭借优越海岸线成为新兴潜力市场。然而，风机50年设计寿命面临严峻挑战——南海台风频发，南非海域以狂浪著称，但两区域长期环境参数联合分布研究仍属空白。传统Nataf模型受限于高斯 copula 对极端事件的刻画不足，而 copula 方法虽能捕捉非线性依赖却存在计算效率瓶颈。如何建立兼顾精度与工程实用性的环境模型，成为制约海上风电安全部署的核心难题。

中国研究人员联合国际团队在《Ocean Engineering》发表最新成果，首次系统对比南海与南非海域四站点的风浪长期联合分布特征。研究采用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析数据(2004-2023)，通过 Slangkop 浮标20年实测验证(RMSE=0.467m, R²=0.83)，构建了包含100米高度风速(U_w)、有效波高(H_s)和峰值周期(T_p)的三变量概率模型。创新性地采用分箱策略稳定参数估计，结合 Weibull 分布(风速)与条件对数正态分布(波高/周期)，通过 Rosenblatt 变换生成50年重现期环境等值面。

关键技术方法包括：1) ERA5数据与浮标实测的交叉验证；2) 基于概率图纸法的边际分布优选；3) 风速分箱条件下的幂律关系建模(H_s|U_w)；4) 双变量条件对数正态分布构建(T_p|U_w,H_s)；5) Rosenblatt变换生成极端环境等值面。

【数据描述】
研究选取南海3个站点(水深50-100m)与南非Slangkop近海站，ERA5数据在极端波高(H_s>1m)时误差<10%，验证了其在工程临界状态的可靠性。

【长期联合分布】
建立三变量联合概率密度函数f(U_w,H_s,T_p)=f(U_w)·f(H_s|U_w)·f(T_p|U_w,H_s)，其中风速服从形状参数k=2.1(南海)/1.9(南非)的Weibull分布，波高与风速呈幂律关系H_s∝U_w^1.7。

【讨论】
南海站点50年极值风速(42m/s)比南非高15%，但南非50年波高(14m)超出南海20%。这种"高风-中浪"(南海)与"中风-巨浪"(南非)的差异，源于不同的气候驱动机制：南海受季风与台风主导，而南非受强劲的Agulhas洋流与西风带影响。

【结论】
该研究首次量化了两海域环境参数的联合极端特征，提出南海风机应优化运动稳定性以应对高频台风，南非机组需重点防范波浪引起的共振失效。Yidi Shui等发展的分箱-条件分布框架，为数据稀缺区域的海洋工程设计提供了新范式。研究获得中国国家重点研发计划(2023YFE0110000)和国家自然科学基金(42176210)支持，相关方法可扩展至漂浮式光伏等新兴海洋能源领域。