台灣週遭海面上海氣交互作用參數分析

樣的好。換言之，台灣海面上的表面粗糙長度利用波浪場的觀測資料，可以得到良好的估測 值，且在冬季時，相關性佳。

果(Geernaert et al.，1987)。同樣，依據Smith的研究(1980)指出，在中性分層的條件下，

風速在大於 4m/s的情況時，C^DN值與層化值較為相關。而若依照Smith的結論，探討陣風係數 與風速的關係，亦得到如同圖 4-13 中所描繪：在中性分層的條件下，風速值越大，陣風係數 越趨近於 1.2 的結果。利用式 4.2 得到在中性分層下的曳力係數C^DN值，在風速大於 6m/s的情 況下，可以發現C^DN值與風速會呈現正比的情況。一般而言，在習慣上曳力系數C^D值通常被用 來描述計算表面通量變化情形，因此明顯與一般的學者研究結論相吻合(Donelan ，1990；

Geenaert et al.， 1990；Serhad and Kristina， 1999)。

不僅如此，由於在趨近於中性的分層情況下， ( )

z L

Ψm 值趨近於零，也就是代表C^dN值可 以顯示出波浪場的粗糙程度，在吹風域較小所生成的風波中(C^P/U¹⁰<1.29)，C^dN值越大也就代 表海表面的粗糙程度越大，且與成熟波所產生的海表面粗糙長度比較下，未成熟波可造成較 粗糙的海氣間的界面狀態。換句話說，C^dN值的顯現在外的具體現象可以用來表示波浪的情形。

當在具有較長吹風域(如冬季花蓮、金門附近海面以及夏季的台灣海峽海面上的風場)，

台灣海面上的曳力系數C^DN值與風速間，在風速大於微風(U^10N>4m/s)且在未成熟波(C^P/U¹⁰<1.29) 的條件下，不僅兩者有正比關係，而比值趨近於 ，對於地域及季節的影響不大；而 且當吹風域越大，兩者間的比值越大，這可以由比較冬季時花蓮、金門及新竹、鵝鸞鼻間，

以及在鵝鸞鼻的冬季與夏季時的比值看出。

10 4

4 . 1 × ⁻

表面粗糙長度z⁰值是代表在表面上的黏滯層(viscosity sublayer)中黏滯力主宰動量通 量的傳輸之厚度，而離開黏滯層的範圍外，動量通量的垂直傳輸主要是靠風速的紊流產生。

黏滯層的厚度可以利用摩擦風速值以及大氣的黏滯係數(ν=1.4*10^-5m²/s)計算出。一般而 言，海面上的黏滯層厚度約為 1mm或更少，也就是說，表面粗糙長度z⁰值的數量級應在 10^-3到 10^-5範圍間(圖 4-19)。

在圖 4-19 中，全部資料點繪於左側，當海氣分層在中性且波浪處於未成熟波的條件下 之資料點繪於右側。比較左右兩側的圖形，可以發現，當海表面越粗糙，曳力係數C^D值越收 斂，這也可以表示，當海水表面越粗糙，海氣分層越趨近於中性。由圖中可以明顯分辨出，

當曳力係數值越大，就代表表面越粗糙，且當表面越粗糙的情況下，海氣間的分層不僅越接

近中性，而且曳力係數C^D值會趨近於定值，在冬夏兩季中，不論是在何處，皆有此明顯的特 性。換言之，在圖 4-19 中曳力係數可以反應出風應力的大小變化。

4.4.2 影響陣風係數之因素

利用浮標波浪資料所估測出的風應力結果顯示於圖 4-20 中，本研究中利用波浪資料以 及考慮當時的大氣層化情況所估測出的摩擦風速值u^*，以及大氣的密度 代入

即可以得到風應力值。風應力值單位為N/m

/ 3

3 .

1

Kg m ρ

≅

2

u

*

ρ

τ

= ²，代表動量由大氣傳輸至水中的結果，而

利用大氣趨近於中性分層的情況下資料，乃是減少分層效應對動量傳輸的影響，也就是代表 希望能夠觀測到在大氣紊流情況下，大氣與海洋間的動量傳輸。而圖形中的實線代表利用二 次擬合的相依曲線，由圖形中可見其相關性非常高。由圖中可以看出，當風速越大時，風應 力值的擬合值越好。換句話說，風應力與風速在大氣層化趨近於中性的環境下是極為相關的。

亦即表示，風速的大小在紊流情況下對於動量通量的傳輸有直接的影響。

由於浮標觀測資料有限，而其中陣風係數 G 值與海氣作用的參數間的關係就較值得探 討。因此，在表 4-3 中選擇在 2002 年 12 月 26 日零點至同年月 27 日凌晨四點間的新竹與金 門浮標資料當作代表。在此時段內，由於兩浮標附近海面風速大多處於強風(大於 15m/s)的 狀況，同時由於海氣溫差並不如同時段內花蓮浮標的劇烈，因此在此兩處近岸的海氣層化情 形相當接近中性，與 Hsu(2003)觀測在 1985 年侵襲墨西哥灣的 Kate 颶風所得到的資料類似。

在表 4-3 中，各項的係數值除了陣風係數及波浪外，皆無法直接由浮標資料觀測得到，

都是由之前所述的經驗公式推估而得。其中層化值z/L是利用風速與海氣溫差所估算得到(2.2 式，Graf et al.，1984)；海表面粗糙長度的估算方法，是利用波浪的尖銳度推估而得(式 4.6，Taylor and Yelland，2001)；風速垂直變化的冪次項P值則是以疊代法求得；風速U¹⁰值 是將觀測得到的風速U²值代入power law中得到；紊流強度TI值則是利用風速資料估計得到(式 1.3，Geernaert et al.，1987)。表 4-3 中同時列出各項係數的平均值、標準偏差值與變異 範圍。由標準差與變異範圍可以看的出來，在此時段內各項係數值都接近平均值。

Hsu(2003)曾經提議，紊流強度在強風作用下，且大氣為中性分層的情況中，與冪次項 P 值相等(TI≒P)；且陣風係數 G 值與冪次項 P 值有：G=1+2P 的相關情形；不僅如此，由於是

在強風的作用下，所以冪次項 P 值可以用粗糙長度函數值近似(

) ln(

1

z

0

P

=

z

，式 1.2)。

而在表 4-3 中，明顯可以看出，1/ln(z/z⁰)、P與TI值都很接近 0.1，其中不論是在新竹 或是金門浮標附近，冪次項P值與TI值兩者非常接近，而陣風係數與P值間的關係比較接近於：

G=1+3P (4.7)

此結論與 Hsu(2003)的結果相似，但是係數值不同。

總而言之，在台灣海域上，在強風且中性分層的條件下，可以利用浮標上的風速資料，

得到陣風係數值G，近而可以利用 4.7 式粗估出風速垂直分層的冪次項P值，近而得到粗糙長 度z⁰值，最後就可以約略得到海氣間動量通量變化的大小。

第五章 結論

本研究主要利用常設在台灣週遭海面上的資料浮標探討在台灣海域海面上的風場變化 情形，主要分析由浮標所提供的海表面風場、波浪與溫度資料。將風場資料作冬、夏兩季的 合併分析，不僅可以更了解台灣週遭海面上大氣影響海洋的因素，也可以可據此作為風力發 電廠廠址選址的依據。而風力發電廠址的選擇，在近年來已經朝向近海發展，這對於台灣地 狹人稠的地理特性，是非常有幫助的。

而所得的結論可以整理如下：

1. 在冬季花蓮與花蓮浮標以及新竹與新竹浮標的風速變化情形相近(可見圖 4-3 中的相 關係數值)，且兩測站在 36 小時的低頻過濾下南北方向的風速分量，並無兩小時內 的時間延遲(浮標採樣的時間間隔為 2 小時)。

2. 風場在距岸邊 2km 內有急劇的變化，尤其是當海上風速大於 10m/s 的情況下更為明 顯。

3. 在冬夏兩季，台灣西岸平均風速較東岸風速為大。

4. 以 7m/s 的風速大小作為分界，可發現在離岸邊越遠的地點其海風與陸風所佔比例越 接近。在近岸的地點上，海風在白天佔相當大的比例，這也是量化在台灣週遭海面 上海陸風的方法。

5. 台灣本島沿岸中風場的持續性與風速分佈情況以鵝鸞鼻近岸海面的風場為最佳。

6. 當風速較大時，溫差對層化的影響並不明顯；相反的，風速較小時，溫差對層化的 效應較為明顯。

7. 在中性分層的情況下，在風速小於 6m/s 範圍下，風速越小，陣風係數會急遽增加；

在風速大於 6m/s 範圍下，陣風係數會隨風速緩慢增加。

8. 冬季不穩定分層的情況下，陣風係數與 z/L 有函數關係： (1 3 )^1/3

L

G

=

β

+

γ

+

z

，其中

的係數值 β、γ 在新竹與金門附近海面上分別為 0.41 與 0.81。

9. 考慮到在台灣浮標缺少觀測風速垂直變化的資料，所以利用波浪資料推估z⁰值的方式 便顯得更為重要。其中又以利用波浪尖銳度估計新竹浮標在風浪條件下的z⁰值符合

Donelan (1990)的結論。

10. 台灣冬季週遭海面上的平衡區域參數 α 值與波齡間有指數相關，此情形在風浪的條 件下，與 Donelan 等學者觀測所得的結果一致(圖 4-18)。

11. 在強風(U¹⁰ >15m/s)作用下，且大氣處於中性分層的條件下，對於陣風係數G值與風 速垂直變化的冪次項P值間有G=1+3P的粗估值。其中，P值近似於紊流強度TI值，且 接近 0.1。

第六章 參考文獻

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表 3-1 中央氣象局海氣象觀測項目及取樣方式

觀測項目 取樣頻率 間距 計算方法

水溫 0.2 秒 2 時 前 10 分鐘平均

平均風速 0.5 秒 2 時 前 10 分鐘平均

陣風 0.5 秒 2 時 前 10 分鐘 3 秒移動平均之最大者

氣壓 0.5 秒 2 時 前 10 分鐘平均

氣溫 0.5 秒 2 時 前 10 分鐘平均

波浪 0.5 秒 2 時

能譜分析轉換

前 1024 秒依零上切法求波高和波高對應之週期，

取整點前 2048 點作波譜分析

表 3-2 觀測資料時間分佈表

離島 陸地測站 浮標測站

測站

年份 月 東吉島 蘭嶼 花蓮 新竹 花蓮 新竹 鵝鸞鼻 金門 1 月

2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月

九十年

12 月 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月

九十一年

12 月 1 月 2 月 3 月 4 月

九十二年

5 月

表中灰色網格代表本研究中利用到測站的資料月份。

在文檔中 國立中山大學 海洋資源研究所 碩士論文 (頁 40-88)