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黄、渤海表层海温对台风过程响应数值试验 总被引：4，自引：0，他引：4
根据黄、渤海夏季由台风引起的异常海温的主要特点 ,构造一个简单而典型的台风过程模型 ,利用“近海异常海温数值预报模式”对海表层温度进行了数值试验 ,对台风过程中引起异常海温的各因子进行了定量分析 ,给出台风中心及其附近各点由各因子引起的变温率变化。试验表明 ,在台风作用下 ,冷水抽吸是引起异常低温的主要原因 ,大风夹卷的贡献占第二位 ,蒸发潜热的作用也不容忽视。数值模拟还清晰地显示出台风所引起的左弱右强的不对称降温效应以及表层暖水向外输运并在台风边缘下沉的现象。另外 ,还对近海异常海温预报模式的几个关键性问题及模式需改进之处进行了讨论。 相似文献
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副高对黄渤海夏季异常海温影响的数值试验 总被引：1，自引：1，他引：0
副热带高压是黄、渤海夏季异常海温的重要成因之一。根据该海区夏季的气候特点 ,构造了一个典型的副高天气过程 ,利用“近海异常海温数值预报模式”对海表层温度进行了数值试验。对该形势下引起黄、渤海夏季异常高温的各因子进行了定量分析 ,给出了副高中心及其附近两点由各因子引起的增温率变化。试验表明 ,副热带高压控制的天气情况下 ,短波辐射对该海区夏季异常高温的形成起主要作用 ,暖水辐聚的贡献占第二位。 相似文献
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为了提高近岸精细化海温预报精度,利用神经网络方法,分析了海温数值预报及观测数据在释用中的作用,研究了定点近岸海温影响因子的最优配置方案,建立了定点海温精细化数值预报释用模型,评估了释用模型性能。误差分析结果显示,数值海温产品及其观测在建模中起到了降低和稳定模型误差的作用;释用模型将定点数值预报的误差从2.2°C减少至0.7°C;预报误差较调训误差略高,但考虑到预报误差的稳定性,数值释用与人工经验预报水平持平,因此,该方法具有十分广阔的拓展空间和应用前景。 相似文献
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厄尔尼诺和台风共同影响下的7月份黄、东海海温变化 总被引：1，自引：0，他引：1
基于历史海温数据和台风路径数据,研究了厄尔尼诺/拉尼娜（El Niño/La Niña）背景下7月份中国近海海温变化特征。结果表明:7月黄、东海海温异常与El Niño/La Niña有显著相关关系,OISST和GODAS海温数据与Niño3指数同步相关系数分别为-0.32和-0.45。El Niño年7月,黄、东海海表温度异常低于-0.5℃的概率超过60%;La Niña年7月,黄海海温异常高于0.5℃的概率约有60%;正常年7月,海温异常的空间分布与El Niño年相反,但量值偏低。El Niño年7月,中国近海及邻近区域大气异常能够给局地带来更多降水;同时,受El Niño背景场的影响,入侵黄、东海的台风强度更强、影响时间更长。大尺度的降水和台风活动的影响是导致黄、东海海温异常降低的重要原因。因此,分析和预测7月份中国近海海温异常,在充分考虑El Niño/La Niña背景场的基础上,需要结合局地的大尺度降水和台风的影响同时分析,这为特定背景下结合不同时间尺度上的因素共同分析中国近海海温变化提供了一种思路。 相似文献
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海温是影响长期天气过程的因子之一。也是“一个可能提高长期预报质量的物理因子”。关于长江中下游地区汛期旱涝的海温场特征已有一些研究。有的分析得出该区的汛期雨量与黑潮海域冬季(表层)海温异常有关;有的得出与冬季黄海冷水团的水温异常有关。新近,陈烈庭等的分析则得出南海南部和东南部的前期海温变化,对后期长江中下游初夏(5月)降水也有影响。 南海是一个比较封闭的高温海区,通过巴士海峡和台湾海峡与黑潮海域及东海进行着强烈的水交换,冬季南海北部(指15°N以北海区)的海温异常与黑潮区存在着准同 相似文献
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尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。 相似文献
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针对数值预报和人工经验预报在近岸定点表层海温(sea surface temperature, SST)预报中预报准确度不高,将近岸台站定点SST预报转换为多元时间序列预测任务,应用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)构建近岸台站定点SST时间序列变化模型,对近岸台站每日最高海温、最低海温、平均海温进行预报,并与人工经验方法和长短期记忆网络(long short-termmemory,LSTM)方法进行对比试验。结果显示,在测试数据中相比人工经验预报,CNN方法全年日最高海温预报平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.36℃,平均下降0.14℃,均方根误差(root mean squared error, RMSE)为0.49℃,平均下降0.21℃,日最低海温预报MAE为0.36℃,平均下降0.17℃, RMSE为0.63℃,平均下降0.24℃,日平均海温预报MAE为0.30℃, RMSE为0.47℃,预报性能和LSTM模型预报性能相当。研究表明CNN应用于近岸SST预报具有可行性,能够有效地提高SST预报准... 相似文献
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本文对黑潮海温场特征及其持续性作了统计分析,并发现黑潮海温场前期的异变是预报浙江西南片汛期降水较好的预报指标,它能提前半年以上的时间来预示汛期降水的多寡,对一些异常年份事先也能有较好地反映。 相似文献
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北赤道流区海温异常与ENSO循环 总被引：14，自引：1，他引：14
应用热带太平洋上层XBT温度资料，分析探讨了西太平洋暖池区次表层海温冷暖异常信号的变化规律，揭示了影响西太平洋暖池区次表层海温冷暖异常信号的机制。分析表明，西太平洋暖池区的次表层海温异常冷暖与太平洋北赤道流的海温冷暖异常信号西传有重要关系。北赤道流的海温异常冷(暖)信号是沿温跃层由赤道中东太平洋潜沉向西太平洋暖池区传播，对暖池区域次表层海温场产生重要影响。这一传播过程与西太平洋次表层海温异常暖(冷)信号向赤道中东太平洋传播，构成了热带海洋信号的气旋式“信号通道”。在这一“信号通道”中，北赤道流的海温异常信号西传是导致西太平洋暖池区及西太平洋次表层海温异常的重要机制，是影响El Nifio和La Nifia事件发生的关键。 相似文献
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本文作者曾在“应用海温预报粮食产量的初步探讨”一文,就应用海温预报大范围地区农作物产量的可行性做了初步分析,并用逐步回归方法对我国北方(包括东北、西北、华北地区和山东、河南等省)的粮食产量进行模拟计算和试报。 相似文献
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基于第三代海浪模式WaveWatchⅢ和Swan,采用四重网格嵌套建立了黄海、南海近海海浪的高精度数值预报系统,以及青岛第一海水浴场、广西北海银滩浴场、海南三亚亚龙湾海水浴场3个示范区近岸定点海浪的精细化数值预报系统。通过后报和预报试验对所建立的数值预报系统进行了系统的检验,后报波高与实测值吻合较好。准业务化预报试验表明有效波高的预报精度随预报时效的增加而降低,近海海浪大于2 m的平均预报相对误差小于30%。浴场海浪的平均预报绝对误差为0.35 m左右。预报精度可以满足业务化预报的要求。 相似文献