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福建省沿海冬半年东北大风的数值预报释用方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《海洋预报》2015,(5)
基于福建省冬半年沿海32个自动站的极大风观测资料和WRF、EC细网格以及T639 3种模式预报的10 m风场资料,将模式预报的风速与观测资料进行对比分析,结果表明:WRF和EC细网格的预报效果较好,有可参考性,T639可参考性不高。模式预报结果相比实况极大风速偏小,预报平均绝对误差由沿海向内陆逐渐减小,由中部向南北逐渐减小。择取预报效果较好的WRF和EC细网格模式,对沿海代表站点进行风速集成,建立集成预报方程,并进行集成订正。误差订正后,与误差较小的WRF模式相比,预报准确率提高了10%左右,改善效果显著,为提高福建省沿海冬半年东北大风的预报准确率提供定量的预报方法。 相似文献
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《海洋气象学报》2015,(3)
为检验不同数值模式产品对山东不同站点2m日最高、最低气温24h预报效果,利用2014年6—8月逐3h的WRF-RUC、En WRF确定性预报、不同集合百分位数、T639、中国气象局下发的T639-MOS解释应用产品以及EC细网格预报进行TS评分、误差等分析。结果表明:EC细网格对内陆最高气温预报准确率最高,En WRF确定性预报次之,EC细网格和T639-MOS对内陆最低气温预报准确率最高。T639和EC细网格分别对沿海最高和最低气温预报准确率最高。对各模式单站气温预报进行最优模式分析发现,对于最高气温预报最优的模式为EC细网格和En WRF确定性预报,分别集中在鲁西南和鲁北、鲁中和鲁东南。对于最低气温预报最优的模式为EC细网格和T639-MOS,T639-MOS主要对鲁中山区预报较好,其他地区两个模式预报效果基本相当。 相似文献
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《海洋预报》2017,(4)
基于2011—2013年福建省宁德市港湾岛屿自动站观测的风的资料,统计分析3 a港湾岛屿风力的时空分布特征,结果表明:港湾岛屿各站的空间分布极为不均,具有明显的区域性差异,局地性特征突出。测站的主导风向以东北风为主,各地风向差异明显。大风风速的季节变化相对来说比较平缓,季节间的差异不大。大风风向的季节变化,冬、秋、春季盛行东北风,夏季则以西南风为主导。此外,通过对资料的完整性、可用性、服务的重要性、站点的地理分布和相关性等因素深入分析,对比论证自动站大风探测资料的代表性和适用性,确定宁德市港湾岛屿大风预报区域自动站的24个代表站,作为预报风力的指标站,将自动站纳入天气预报指标体系,以便对港湾岛屿风力预报进行精细化研究。 相似文献
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海表风场是航海、海洋工程及防灾减灾等都十分关注的海洋要素之一,本文利用来自台湾地区和韩国的风速观测资料,检验了台风"菲特"及一次冷空气过程期间T639风场预报产品在东中国海的有效性。结果表明:(1)台风"菲特"和冷空气期间,预报风速与观测风速在曲线走势上保持了较好的一致性。(2)从相关系数来看,各个观测站的预报风速与观测风速都表现出较为密切的相关性;从偏差来看,预报风速略高于观测风速;从均方根误差和平均绝对误差来看,误差也都在可控范围之内。(3)台风"菲特"期间,T639预报风场对台风眼、台风尾迹等气旋性特征刻画得较为形象,外埔气象站、东吉岛气象站和兰屿气象站受台风影响较为显著,淡水气象站、金门气象站和绿岛气象站受台风的影响则偏弱。T639预报风场对南下的冷空气过程同样有着较好的体现,对风向和风速都有很好的模拟。 相似文献
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基于WRF模式的预报产品,利用MOS方法预报宁德沿海24个站点的风向、风速,并给出2014年1—12月的预报评估结果。结果表明:MOS对宁德海区风向风速的预报效果优于WRF,其对夏季风速和冬季风向的预报效果最好,预报误差随预报时效的延长而不断增大,白天的预报误差比夜间的大。MOS预报的风速平均绝对误差由海上向内陆逐渐减小,由北而南逐渐增大;而对于风向的平均绝对误差则是由海上向内陆逐渐增大。除了1级以下风,风力越小,MOS预报的风速准确率越高。MOS对东北风的预报准确率最高,北风和西北风次之,对西南风也有30%以上的预报准确率,而对东南风的预报效果最差。 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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基于观测和再分析数据的LSTM深度神经网络沿海风速预报应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等，利用LSTM深度神经网络方法，开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域，通过气象台站观测数据和ERA-Interim 6 h再分析数据构建数据集。选取21个变量作为预报因子，分别构建两个LSTM深度神经网络框架(OBS_LSTM和ALL_LSTM)。经与2017年WRF模式6 h预报结果对比分析，得出如下结论:构建的两个LSTM风速预报模型可以大幅降低风速预报误差，RMSE分别降低了41.3%和38.8%，MAE平均降低了43.0%和40.0%；风速误差统计和极端大风分析发现，LSTM模型能够抓住地形、短时大风和台风等敏感信息，对于大风过程预报结果明显优于WRF模式；两种LSTM模型对比发现，ALL_LSTM模型风速预报误差最小，具有很好的稳定性和鲁棒性，OBS_LSTM模型应用范围更广泛。 相似文献
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Forecasting of wave parameters is necessary for many marine and coastal operations. Different forecasting methodologies have been developed using the wind and wave characteristics. In this paper, artificial neural network (ANN) as a robust data learning method is used to forecast the wave height for the next 3, 6, 12 and 24 h in the Persian Gulf. To determine the effective parameters, different models with various combinations of input parameters were considered. Parameters such as wind speed, direction and wave height of the previous 3 h, were found to be the best inputs. Furthermore, using the difference between wave and wind directions showed better performance. The results also indicated that if only the wind parameters are used as model inputs the accuracy of the forecasting increases as the time horizon increases up to 6 h. This can be due to the lower influence of previous wave heights on larger lead time forecasting and the existing lag between the wind and wave growth. It was also found that in short lead times, the forecasted wave heights primarily depend on the previous wave heights, while in larger lead times there is a greater dependence on previous wind speeds. 相似文献
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选取2011-2017年上海沿岸海域5个浮标站点的风场和海浪数据,分析了大风过程的时间和空间特征;对海浪成长过程进行风向分类,运用滑动相关分析统计了8个风向的海浪滞后时间;计算了大风起风时间的预报提前和滞后量,进行了风速风向的误差和准确率检验。结果表明:越往东部海域,大风时数越多,长江口区东部风速较大;大风极值主要出现在8月份台风过程,出现时段都为傍晚到半夜,大浪极值浪向以东北到东南向为主;秋冬季大风时数多,5-6月大风时数最少;大风风向以西北到东北风为主;海浪成长过程风向分布是东南-西北走向,海浪对风的响应滞后时间平均为3~4 h;大风起风时间预报较实况略有滞后,风速预报的准确率总体在70%以上,预报值较实况值偏小,口外浮标偏小最为明显,偏强率都为0;风向预报准确率低,误差大。 相似文献
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通过中尺度气象研究与预报模式WRF（weather research and forecasting）和两种台风经验模型重构了2018年影响我国珠江口地区的超强台风“山竹”过程中的气压和风矢量场,在台风最佳路径数据的基础上开展了方法间的比较,并与香港、澳门和深圳三个国际机场的实测数据进行了对比分析,验证了三种模拟方案模拟台风“山竹”的可靠性。利用非结构网格半隐式跨尺度海洋模式SCHISM （semi-implicit cross-scale hydroscience integrated system model）,将三种模拟气压和风场作为驱动场输入风暴潮模式中进行增水模拟试验,比较了它们在赤湾、三灶、横门和黄埔四个测站风暴潮增水中各自的效果,并进一步验证了WRF模式和两种经验模型模拟台风“山竹”的有效性。综合来看, WRF大气模式对气压、风速、风向及风暴增水模拟效果最佳,如果进一步优化该模式的各种参数化方案,可能还能提高其精度。如果不具备使用WRF大气模式的条件,台风经验1模型也是一个完全可以接受的、简单快捷的方案。 相似文献
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选取了两例迅速增强的南海土台风“蝴蝶”(1321)与“银河”(1603), 分析了其增强时南海及周边海域的高低空环流形势、垂直风切变情况和海洋热状况, 并利用WRF (Weather Research and Forecasting Model, WRF)模式探究两者强度不同的环境原因。“银河”虽具有较有利的海洋下垫面条件, 但并未发展为台风, 是因为不利的高低空环流形势和垂直风切变条件。“蝴蝶”迅速增强为强台风是因为其发生时北方冷空气南下, 西南暖湿气流爆发等有利条件。WRF模式对海表面温度(SST)影响土台风强度的敏感性实验表明, 土台风强度对于SST的响应表现为非线性正相关, SST升高, 土台风增强的速率将减缓。7—9月的南海SST均高于28℃, 已满足土台风增强条件。因此, 在对于土台风的预报中, 需特别注意SST以外的其他环境因子。 相似文献
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南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统研制 总被引：2，自引：1，他引：1
本文主要介绍了南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的研制概况。预报区域为99°E~135°E，15°S~45°N，包括渤海、黄海、东海和南海及其周边海域。为了给耦合预报模式提供较准确的预报初始场，在预报开始之前，分别进行了海浪模式和海洋模式的前24小时同化后报模拟。海浪模式和海洋模式都采用了集合调整Kalman滤波同化方法，海浪模式同化了Jason-2有效波高数据；海洋模式同化了SST数据、MADT数据和ARGO剖面数据。为了改进海洋温度和盐度的模拟，我们在海洋模式的垂向混合方案中引入波致混合和内波致混合的作用。预报系统的运行主要包括两个阶段，首先海浪模式和海洋模式进行了2014年1月至2015年10月底的同化后报模拟，强迫场源自欧洲气象中心的六小时的再分析数据产品。然后耦合预报系统将同化后报模拟的结果作为初始场进行了14个月的耦合预报。预报产品包括大气产品（气温、风速风向、气压等）、海浪产品（有效波高和波向等）、海流产品（温度、盐度和海流等）。一系列观测资料的检验比较表明该大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的预报结果较为可靠，可以为南海及周边海洋资源开发和安全保障提供数据和信息产品服务。 相似文献
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渤海、黄海沿岸主要港湾大振幅假潮成因的天气学分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对渤海、黄海主要港湾发生的振幅大于50cm(龙口港湾取振幅大于80cm)的65次假潮过程与地面天气图进行对比分析,着重分析了伴随大振幅假潮过程的天气形势.分析结果表明:(1)龙口港湾22次大振幅假潮中有19次与雷暴天气(其中有3次伴随有飑线,1次还伴有龙卷)有关,2次与大风天气有关,1次由外海雷暴引起;因此得出雷暴、飑线是引起大振幅假潮的主要原因;雷暴强弱和持续时间长短变化,导致假潮振幅大小及持续时间长短变化;雷暴的季节变化引起大振幅假潮的季节变化;雷暴发生的局地性导致假潮出现的局地性;雷暴传播方向的不同引起大振幅假潮的周期不同.(2)北方气旋型和江淮气旋及西南倒槽型这两种天气类型有利于产生雷暴,并导致大振幅假潮的发生.这两类型分别占62个例的468%和177%. 相似文献
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利用GRAPES模式和广东自动站资料,从天气学的角度对比、分析研究了GRAPES模式预告在2010年12月15—17日广东出现强冷空气天气过程中上川岛附近海域强风的对应关系。结果表明,在此次近海强风的过程中,GRAPES模式的预报能力及其提前量,在实际冷空气海洋强风预报业务中值得参考,模式气压场的预报与实况没有明显的差异,强度基本一致,模式区域风向风速预报与实况较为吻合,模式单点预报能提前量为60 h报出风向风速的突变,并且时间误差在3 h左右,模式提前量达60 h以上。 相似文献
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《海洋技术学报》2024,(1)
为了分析台风影响下浙江沿海风和浪的演变特点，利用浙江省海洋浮标站监测数据和欧洲中期天气预报中心第五代全球气候大气再分析数据（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis v5，ERA5），选取2010年以来严重影响浙江的7次台风个例，对台风作用下浙江沿海海面风和浪的演变特点进行分析。结果表明：在台风影响过程中，海浪波型多数呈现混合浪-风浪-混合浪的演变规律；涌浪波型的出现与台风强度及其与浮标站的距离和方位有关，也与海洋潮汐现象紧密相关。台风影响期间，浙江沿海浪高的变化受风速和风向共同作用影响。在风向不变的情况下，持续风速增大对浪高的增大有明显作用；风向的变化也会对浪高变化产生影响，向岸风和离岸风的转变会造成浪高出现剧烈变化。ERA5 再分析资料有效波高在台风浪较大时会呈现偏小的趋势，分析订正后的ERA5 有效波高发现，台风浪有效波高大值区与台风中心位置相关。研究结果可为严重影响浙江沿海的台风浪预报服务提供参考。 相似文献