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目前,国内外大尺度天气预报数值模式已经取得很大成就,如在预报地面气旋系统的移动和发展等方面。然而,这些模式的铅直分辨率一般不高,通常不包括边界层的动力过程,因而,在预报海面风场上,数值天气预报模式还没有令人满意的效果。目前所用的边界层预报模式尽管具有较高的水平分辨率和垂直分辨率,但要求大量的计算和资料,很难用于日常业务预报;另一种边界层诊断模式,用到的风场数据是气象工作者从天气形势(大尺度)分析中,通过差值等方法获得的,缺乏针对性,而且精度较低(WMO,1988;WMO,1990)。
作者认为,适于海洋要素预报的风场模式应是定位于有限区域,或称中尺度模式,并根据台站的具体资料来源和工作状况力争建立一套适于海洋要素预报的中尺度风场数值模式。鉴于以上,作者建立了一个适于海洋要素预报的有限区域海面风场数值模式。模式采用符合动力及热力学条件的简化方程组对大尺度风场进行加密,通过数值模拟得到适于海洋要素预报的有限区域海面风场。并将该模式运用于渤海这一有限区域,获得了良好的效果,说明该模式对海洋要素预报具有很好的应用前景。 相似文献
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《海洋气象学报》2017,(4)
为实现合成孔径雷达数据与数值预报模式资料融合,提高海面风场精度和业务化运用水平,提出了一种基于星载SAR数据与模式资料的变分融合方法。其研究思路是采用二维连续小波变换提取SAR图像中高精度风条纹风向,结合地球物理模型函数求解海面风场的经向分量和纬向分量,然后采用Kriging插值方法将数值预报模式风速插值到SAR海面风场覆盖区域,得到SAR风速观测算子,由此构建SAR风场与模式风场融合的代价函数,并采用变分方法求解分析风场,最终得到融合后的海面风场结果。仿真分析结果表明,变分融合后的海面风速和风向结果更接近于理想值,尤其在SAR海面风场覆盖区域更为明显。选取ENVISAT/ASAR资料和与其时空匹配的欧洲中期天气预报中心模式风场资料开展实例验证,结果表明融合后的海面风场结果比模式风场更加接近于浮标观测结果。 相似文献
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国家海洋环境预报中心基于MM5模式及WRF模式构建了两套印度洋海域数值预报系统。文中利用这两套系统2012年1月一12月期间的业务化数值预报结果,结合亚丁湾海域两个随船观测站点的观测资料,对亚丁湾海域进行了预报与观测的对比分析;并收集了世界气象组织(WMO)全球气象通信系统(GTS)2012年海洋大气观测资料,对印度洋海域的业务化预报结果进行了检验。结果表明:WRF模式与MM5模式均能很好的对海面风场、温度场和气压场进行预报,WRF模式在风速预报上较MM5模式没有明显改进,但对气温、气压和风向的预报准确性都有所提高;WRF模式风场34h、58h、82h预报与10h预报的差异较MM5模式都有所缩小,说明WRF模式对长时段风场预报的准确度优于MM5模式。 相似文献
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将基于最优插值(OI)的同化并行模块植入第三代海浪模式WAVEWATCH III version3.14, 建立数据同化的台风海浪模式预报系统。该系统的强迫风场采用模型台风风场与台风来前海区背景风场混成的风场。以模式后报2010 年7 月严重影响南海北部的“康森”和“灿都”台风引起的海浪场为例, 首先对所构造的混合风场的台风海面风场结构进行定性检验, 并用高度计沿轨风速对混合风场精度进行定量验证。在此基础上, 海浪模式在混合风场强迫下边积分边同化。同化数据采用上述台风过境南海期间Jason-2 卫星高度计沿轨有效波高 (SWH)。值得指出的是, 同化时只取SWH 沿轨数据的一部分用于同化计算, 而另一部分沿轨数据则用于对同化分析结果进行检验。先后同化了4 条轨道上的SWH数据。将SWH 的同化分析与无同化的对照组结果分别与高度计测量SWH 比较, 发现同化较无同化可使均方根误差获得50%以上的明显改进。以同化分析场作为初始场, 同化影响预报(这里是后报)的时效性约在48 h 以内。本研究目的是通过同化高度计SWH 数据进一步提升台风海浪模式预报的准确度。 相似文献
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将基于最优插值 (OI) 的同化并行模块植入全谱空间的第三代海浪模式WAVEWATCH III version3.14,建立数据同化的海浪模式预报系统, 并通过实际的预报个例对同化系统进行检验。个例实验是以5°S 以北的印度洋海域为目标计算区域, 海面风场强迫采用业务单位的中尺度天气预报模式WRF(weather research and forecast) 提供的逐时海面风场预报产品。模式积分过程中连续同化2010 年12 月15 日、16 日和17 日过境北印度洋的Jason-2 卫星高度计沿轨有效波高 (SWH) 数据 (需要指出的是, 每次同化得到新的SWH 分析场后需重构相应的二维海浪谱用于谱模式)。SWH 同化分析值和无同化的对照组分别与高度计沿轨观测数据比较发现, 就日平均统计来看, 同化较无同化使SWH分析值的均方根误差减小约25%～50%。以SWH 同化分析场作为初始场的预报表明, 同化对预报影响的时效性可延长至48～60 h。本研究目的是通过将高度计测量的SWH 数据同化到海浪模式进一步提升海浪数值预报的准确度。 相似文献
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海面风场的数值预报业务模式 总被引：1，自引：2，他引：1
海面风场的业务数值预报，经过六年的运行和不断改进，目前已建立了包括资料处理、客观分析、大气模式和边界展模式在内的数值预报业务化系统，它能提供１５°～４５°Ｎ、１ｈ５°～１４１°Ｅ海域内１°×１°经纬网格点上的７２小时的预报风场，该风场除为日常业务预报提供参考外，还为海浪和海冰业务模式提供强迫场。本文主要介绍大气模式和边界层模式的概况以及系统的运行结果。 相似文献
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基于CCMP卫星遥感海面风场数据的渤海风浪模拟研究 总被引：6，自引：0，他引：6
CCMP（Cross Calibrated Multi-Platform）风场数据是一种具有较高的时间、空间分辨率和全球海洋覆盖能力的新型卫星遥感资源。在充分分析CCMP海面风场数据可靠性的基础上,以该卫星遥感海面风场数据为强迫输入项,运用第三代浅水波浪模式SWAN对渤海一次风浪过程进行了模拟,将模拟的结果与T/P、Jason卫星高度计观测得到的有效浪高数据进行比较分析,发现两者相关性达到0.78,模拟结果平均偏高0.3 m。试验表明CCMP卫星遥感风场数据能满足海洋浪高预报需求,能在海洋数值预报和海洋环境研究中发挥重要作用。 相似文献
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在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)海面风场反演中,基于风条纹影像纹理特征的海面风向反演方法精度高,但是依赖于图像风条纹的存在,而外部风向信息与SAR资料时空分辨率不易匹配、精度较低,从而影响大面积、高分辨率海面风场反演的精度。针对此问题,提出一种将SAR图像风条纹线性纹理特征与外部风向信息相结合的星载SAR海面风向获取方法,在SAR影像线性纹理特征明显的区域采用二维连续小波变换得到高精度的海面风向,其余区域采用与之时空相匹配的数值预报模式风向填充;并利用地球物理模型函数进一步得到海面风速,进而实现高精度、大范围海面风场的反演。为验证本文方法的有效性,利用ENVISAT/ASAR数据进行风场反演试验,并将反演结果与浮标实测数据进行比对。结果表明:在线性纹理特征明显的区域,小波方法的反演精度优于快速傅里叶变换(FFT)法和数值预报模式风向;外部风向精度略低,但与SAR观测资料时空匹配性较好,弥补了风条纹风向的不足。二者的结合为星载SAR海面风场反演的业务化应用提供了支持。 相似文献
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本文旨先对北部湾海面强风的气候概况进行统计和比较,然后对偏北强风的天气学成因进行分析,初步归纳偏北强风的主要预报指标;利用欧洲中心数值预报模式近20年的分析场资料选取有物理意义的预报因子,利用专业统计软件SPSS,用完全预报方法分秋、冬、春三个季节建立强风定量预报模式,模式经过试报检验效果较好,已投入业务使用. 相似文献
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《海洋气象学报》2016,(2)
为了将WRF集合预报更好地应用于济南大城市精细化预报,提高暴雨预报准确率,利用2013—2014年汛期济南龟山观测站和市区及历城区36个区域自动观测站的降水资料,检验WRF集合预报24h确定性降水量对暴雨的TS评分、空报率、漏报率以及平均绝对误差和均方根误差,并且检验24h暴雨概率的可信度。2013年和2014年的空报率和漏报率均较高,2013年暴雨预报TS评分明显好于2014年。确定性预报24h降水量达到30mm以上,且天气形势和各物理量满足产生暴雨的条件时,可考虑预报暴雨;低层湿度大时确定性降水最易出现暴雨空报;24h暴雨概率预报对济南局地性较强的暴雨有较好的指示意义。 相似文献
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通过布放在台湾海峡5个浮标冬季(2010年12月至2011年2月)的实测数据对MM5风场的预报结果进行了检验.从空间上看,平潭以北预测风速比实测风速偏高,南部则偏低;随着计算时长的增加,MM5模式预报的平均风速有增加的趋势.通过综合评价检验方法,该模式的短期预报较长期预报效果好.将MM5模式的结果用于台湾海峡冬季平均风场的研究,预测风场和实测风场基本吻合,但台湾海峡靠近台湾一侧模式的平均风速比之前的研究偏小.整体上看MM5较好的体现了台湾海峡冬季风场特点,可以为该区的业务化预报提供参考. 相似文献
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基于＂动力-统计＂预报方法的MEOFIS（精细化气象要素客观预报）平台以相关模式预报结果为基础,结合历史实况资料建立预报模型,实现站点的精细化预报.利用2009～2011年的T639模式产品和渤海湾北部相关观测站的数据积累统计建模,并对2012～2013年海面4个季节的气温和风速进行预报统计,对比分析该平台在海面气温和风速预报中的适用性.经客观检验,1℃误差范围内,海面各季节的气温和风速预报准确率均高于陆上的预报;海面日最高、日最低和逐3 h气温预报准确率均超过68%,秋季的日最高气温、逐3 h气温和冬季的日最低气温预报最为理想,准确率分别达86.8%、75.2%和78.9%,春季的气温预报整体不理想;显著性检验结果显示：和T639直接输出的结果相比,MEOFIS在各季节的气温预报中具有明显的订正能力.2 m/s误差范围内,过渡性季节春、秋季的日最大风速预报准确率均超过75.0%,夏季的预报效果较差,但逐3 h风速预报准确率最高,达78.0%,冬季的风速预报效果整体不佳;利用总体平均经验模态分解法（EEMD）对各月逐3 h的海面气温和风速预报误差做滤波处理,结果显示MEOFIS平台对这两要素的预报误差均存在明显的双周震荡波,通过滤波可以提高二者预报的准确率,且气温预报准确率的提高更大.预报偏差和方差小的季节,预报准确率的改善更为理想. 相似文献
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