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1.
为检验南海海浪业务化数值预报系统的预报效果,利用2010年和2011年3-11月的观测资料,通过计算预报值和观测值的绝对误差、相对误差等统计参数和线性回归分析对南海海浪业务化数值预报系统进行检验.统计结果显示有效波高和平均周期的预报误差24 h＜48 h＜72 h,有效波高的24 h、48 h、72 h预报平均绝对误差小于0.5 m,平均周期的24 h、48 h、72 h预报平均绝对误差小于0.8 s;预报误差有明显的季节变化,10月和11月的预报误差显著小于其它各月;回归分析结果显示预报值与观测值存在中度高度线性相关关系,随着预报时效的增长相关度逐渐递减,预报值较观测值偏大.总体来说,该系统的预报误差在可接受的范围之内,满足业务化预报的要求,但与欧洲气象中心等发达国家的预报系统比较来看,该系统还存在较大差距. 相似文献
2.
基于MASNUM海浪预报系统的北印度洋波浪特征模拟与预报分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于MASNUM海浪数值预报系统的全球10 a后报数据库资料,分析了北印度洋区域波浪分布特征.由于该地区受季风控制显著,夏季波浪大于冬季;在空间分布上,西部比东部风大、浪大,在亚丁湾、索马里外海波浪最大.基于Janson-1卫星高度计有效波高观测资料,对MASNUM海浪预报系统的预报性能进行了检验,检验结果表明,预报波高均方根误差在0.5 m左右,短期的24 h预报效果好于48 h和72 h,冬季好于夏季.另外,对预报误差进行了相应的概率分布分析. 相似文献
3.
针对有效波高资料提出一种海浪谱分解与重构的资料同化方案:利用历史时段内的有效波高观测资料和模式计算波高场,采用最优插值方法得到分析波高场;在WAVEWATCH-Ⅲ模式的波浪能量密度谱和有效波高分析值之间引入一个变异系数矩阵,描述模式的误差,以此为状态向量构建卡尔曼滤波系统,对分解过的海浪谱进行修正和重构,得到同化后的海浪谱初始场。利用美国阿拉斯加湾北部海域的7个浮标站进行同化和72 h预报试验,对连续1个月的预报结果进行统计表明:采用该同化方案后24 h预报结果的有效波高均方根误差比未同化的结果降低了0.13 m;同化方案对预报效果的影响可持续36 h左右,随着预报时效延长,同化的效果减弱。 相似文献
4.
《海洋预报》2021,38(4)
针对长江口近岸海上风电场,利用2019年8—10月NCEP全球天气预报产品和第三代海浪模式Wave Watch Ⅲ的全球预报产品做上海长禁五号、长江口灯船和东海浮标站的单点预报,利用这些站点的观测数据,针对风电场的需求评估预报精度。结果表明:全球天气预报产品中的风速预报对区域内的单站预报结果有一定参考价值,大于6 m/s风速的24 h预报准确率达到46.3%;使用递减平均法可以使风速预报的均方根误差减少10%～14%,预报准确率提高为57.0%。全球海浪预报结果在长江口近海较精确,长江口灯船站48 h预报有效波高均方根误差在0.25 m以下,相关系数高达0.80。在台风极端天气条件下,全球天气预报产品对长江口风速仍有一定的预报技巧,但最大风速的出现时间滞后6 h左右。全球海浪预报产品的预报技巧与无台风情况下没有明显差别。 相似文献
5.
基于第三代海浪模式WaveWatch III,采用集合最优插值(EnOI)方法对北印度洋海浪进行同化数值实验研究。在集合样本选取方案上,针对不同的实验分别选取有效波高(SWH)的历史后报场(样本A)、24h变化(样本B)以及以同一时刻72h预报时效和24h预报时效的差异(样本C)用于估计背景误差协方差。样本A和样本B是为海浪模拟而设计,样本C是为海浪预报而设计;通过与由高度计数据确定的模式背景误差进行比较,认为样本B优于样本A。采用样本B对2011年北印度洋海浪场进行同化模拟,结果表明2011-03-11相对误差改进都在5%及以上,其中7月份改进效果最佳。采用样本C对2013-07的有效波高进行0~72h预报,发现同化使0~24h预报改进最明显:均方根误差改进0.12m,相对误差改进5%。浮标检验结果支持上述结论。 相似文献
6.
《海洋湖沼通报》2020,(4)
利用原国家海洋局北海分局浮标所测有效波高数据对Jason-2卫星高度计所测有效波高数据进行验证,采用50km空间窗和0.5h时间窗,得到219个时空配准点。对配准结果进行统计分析表明,Jason-2卫星高度计测得有效波高与浮标测量结果存在-0.277m的偏差,均方根误差为0.372m。利用最小二乘回归(OLR)对Jason-2有效波高数据进行校正可使其均方根误差下降至0.247m,减少34.5%。基于第三代海浪模式WAVEWATCH III对Jason-2有效波高数据进行最优插值同化试验,其中背景误差相关函数取为指数形式,相关距离尺度选为500km。与浮标观测数据比较表明,同化后模式有效波高均方根误差比未同化时减少11.56%,,能够有效地改善模式精度。以此为初始场进行为期3d的数值预报实验。与未同化实验相比,卫星高度计有效波高数据同化对模式0～72 h预报有不同程度的改善,改善程度随预报时间的增加而降低。 相似文献
7.
基于背景误差分析中的观测法,利用Jason-1卫星高度计沿轨有效波高数据并结合Wave Watch Ⅲ海浪模式预报结果,进行北印度洋海域海浪背景误差分析,得到海浪场背景误差方差和各向同性假设下背景误差相关长度的时空分布特征。按经验函数拟合该海域有效波高背景误差协方差时总残差平方和最小的原则给出了更为适用于该海域的描述公式。在上述工作基础上,采用最优插值同化方法将Jason-1和Jason-2卫星高度计有效波高数据连续同化到海浪模式Wave Watch Ⅲ,按业务化标准对2013年1月北印度洋海域的海浪场进行了同化预报试验,经浮标数据检验发现同化可使海浪24 h预报得到明显改进。 相似文献
8.
数值模式与统计模型相耦合的近岸海浪预报方法 总被引：2，自引：2，他引：0
针对数值模式和统计模型预报近岸海浪存在的局限性,构建了数值模式和统计模型相耦合的近岸海浪预报框架,在模式计算格点和近岸预报目标点之间定义一个海浪能量密度谱传递系数,通过经验正交函数分解和卡尔曼滤波方法建立传递系数的统计预报模型并与数值模式进行耦合。经过对近岸波浪观测站1a的预报试验表明:该方法能够提高近岸海浪有效波高预报精度,有效波高的均方根误差降低了约0.16m,平均相对误差降低约9%。进一步试验和分析发现,该方法的预报有效时间小于24h,将海浪能量密度谱经过分解后得到的基本模态反映了近岸波侯的主要特征,海浪能量密度谱传递系数的变化体现了波侯的季节变化特点。 相似文献
9.
基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。 相似文献
10.
卫星高度计波高数据同化对西北太平洋海浪数值预报的影响评估 总被引：6，自引：2，他引：4
通过数值试验验证卫星高度计波高数据同化对西北太平洋3 d海浪预报的改进效果。驱动海浪模式的强迫场采用国家海洋环境预报中心基于MM5模式预报的风场,波高数据同化使用的观测数据是Jason-1卫星高度计有效波高。用最优插值数据同化方法获得海浪有效波高的最优估计并重构相应的海浪方向谱,以此为初始场进行为期3 d的数值预报试验。与没有同化的预报进行了比较和分析,结果表明卫星高度计海浪数据同化对0~72 h预报有不同程度的明显改善,改进程度随预报时效的增加而减少。 相似文献