了解海洋表面波對于海洋環境預報、海洋工程設計以及船舶的安全航行至關重要。由于觀測數據（如現場波浮標數據和遙感記錄）的時間和空間覆蓋范圍有限，波模擬成為獲取實際海洋中波信息的關鍵工具。經過幾十年的發展，第三代光譜波模型（如WAVEWATCH III；WAVEWATCH III?開發組，2019年）的準確性已顯著提高（例如，Cavaleri等人，2018年）。例如，根據Liu等人（2021年）的研究，基于基于觀測的源項包ST6（Rogers等人，2012年，Zieger等人，2015年，Liu等人，2019年）和現代風場再分析數據（ERA5；Hersbach等人，2020年），WW3-ST6全球波預報與衛星高度計觀測的相關系數達到了0.97，顯示出在全球海洋中的出色性能。Dong等人（2025a，2025b）也展示了WW3-ST6框架在沿海水域的能力。使用高分辨率非結構化網格，他們的模型在澳大利亞海岸取得了良好的吻合度，與高度計數據的偏差大多在10%以內，與浮標觀測的相關系數為0.96。

然而，Liu等人（2021年）從他們的全球預報中報告稱，中國沿海水域的模型誤差相對較大，東中國海和黃海的散布指數偶爾達到約0.4（見他們的圖11）。不可否認，中國海域出現如此較大誤差的原因可能包括全球預報的網格分辨率過于粗糙，無法解析復雜的海岸線，以及強迫數據、模型物理和數值方法的誤差（例如，Hu等人，2025年，Yao等人，2025年）。這也需要進一步進行波的降尺度處理以提高模型精度。另一方面，盡管一些研究已經將WW3-ST6方案應用于中國海域的部分區域并顯示出良好的性能（例如，Sun等人，2023年，Gong等人，2024年），但它尚未在中國整個海域得到廣泛的應用或系統的驗證。因此，本研究的主要目標是擴展Liu等人（2021年）的工作，基于WW3-ST6框架對中國海域進行非結構化高分辨率波模擬，進一步全面評估ST6在這些沿海地區的性能。這項工作也代表了高分辨率非結構化網格在中國海域的大規模應用。為此，我們設計了一個覆蓋整個中國海域的大規模非結構化網格，分辨率從近岸區域的1公里到開放邊界的10公里不等（見圖1）。然后，通過與Ribal和Young（2019年）的高度計記錄比較，驗證了WW3-ST6的整體良好性能。

然而，在我們的初步調查過程中，我們發現上述公里級波模型對中國南海的西沙群島和南沙群島的波能進行了顯著的高估。盡管Liu等人（2021年）的整體研究發現南海的波能被低估（見他們的圖8），但在他們的全球結果中也可以觀察到類似的異常高估。一個關鍵原因是西沙群島和南沙群島由許多小島嶼組成，這些島嶼無法被公里級（甚至更粗糙的）模型網格解析（例如，Sun等人，2023年，他們的圖1）。除了這些島嶼本身，這些地區還以廣闊的沉沒珊瑚礁系統為特征（例如，Lowe和Falter，2015年，他們的圖4），通常在空間尺度上為數十米。實地測量和衛星高度計觀測表明，由于這些珊瑚礁系統表面非常粗糙以及深度引起的波浪破碎作用，它們可以強烈耗散波能（例如，Young，1989年，Lowe等人，2005年，Gallop等人，2014年）。然而，由于缺乏詳細的水深數據和底部摩擦粗糙度數據，在數值波模型中明確表示這些耗散過程仍然具有很高的挑戰性，特別是對于相對大尺度的模型應用（Dong等人，2025a，Dong等人，2025b）。

為了解決這些未解析障礙物引起的誤差，細化模型分辨率無疑是一種有效的方法。例如，Sun等人（2023年）將西沙群島周圍的網格分辨率細化到幾十米，并取得了滿意的結果。Yao等人（2024年）在覆蓋整個南海的模擬中，將西沙群島周圍的分辨率局部細化到0.002°（約200米），這也改善了結果。然而，這樣的細化模擬會顯著增加計算成本，特別是如果模型域中考慮了相對廣闊的南沙群島。除了網格細化之外，子網格參數化提供了另一種減少未解析障礙物引起的誤差的方法（例如，Tolman，2003年）。在這方面，基于未解析障礙物源項（UOST；Mentaschi等人，2015年，Mentaschi等人，2018年），Dong等人（2025a）開發了一種兩步子網格建模策略，用于表示大堡礁（世界上最大的珊瑚礁系統）上的大量波能耗散。這種方法將模擬波高的偏差從超過100%降低到不到20%，顯著提高了模型精度。因此，本研究的另一個目標是分別應用這兩種方法，即細化局部分辨率和采用子網格參數化，來糾正西沙群島和南沙群島的波能高估，并評估它們的相對性能。

本文的結構如下。第2節概述了用于中國海域波模擬和驗證的模型配置、風場強迫和高度計觀測，并評估了WW3-ST6的性能。第3節重點討論了基于兩種不同方法改進西沙群島和南沙群島附近模型性能的方法，并使用浮標和SWOT觀測驗證了改進的結果。最后，第4節提出了結論。