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1.
ASCAT散射计风场在我国近海的初步检验与应用 总被引：4，自引：1，他引：3
为了弥补中国近海海区缺乏洋面风场观测资料,提高海洋气象预报能力,对MetOP-A极轨卫星搭载的ASCAT散射计反演风场资料和中国气象局在近海布设的18个浮标站测风资料进行对比。结果表明,离岸较远的海域中ASCAT反演风场的质量要优于离岸较近的海域,在较远的海域中,ASCAT风速和浮标观测风速的平均偏差为0.9 m·s~(-1),ASCAT的风速高于浮标站的风速,平均绝对偏差和均方根误差分别为1.2和1.4 m·s~(-1),风速的相关系数为0.94。统计特征分析结果显示,ASCAT散射计风场资料在中国近海有较好的可信度,在高风速的时候,ASCAT和浮标资料一致性较好,而低风速时候,ASCAT比浮标略偏大。目前,中央气象台正在逐步开展ASCAT资料的业务应用,ASCAT洋面的MICAPS格式产品和图形产品现已实现准实时运行。 相似文献
2.
利用2013年1月—2014年12月山东近海的8个浮标站、海岛站和自动站资料与ASCAT近岸风速和风向进行对比,以分析ASCAT反演风场在山东沿海的适用性。研究发现：总体上看,ASCAT近岸风速与代表站实况风速正相关,ASCAT近岸风速在山东沿海误差较小,风向有明显的偏离。ASCAT近岸风在渤海、渤海海峡和黄海北部的适用性优于黄海中部。风力不同时,ASCAT近岸风速与实况偏差有明显差别,表现为当实况出现6级及以上的大风,ASCAT近岸风速小于实况;当实况出现6级以下的风,ASCAT近岸风速大于实况。就ASCAT风速偏差而言,6级以下的风速偏差小于6级及以上风。ASCAT近岸风向与实况偏差也有明显差别,当实况出现6级及以上的大风,ASCAT近岸风向与实况的偏离变小;当实况出现6级以下的风,ASCAT近岸风向与实况的偏离变大。因此,ASCAT近岸风速在山东沿海有较好的适用性,6级以下风更优;ASCAT近岸风向也有一定的适用性,6级及以上风向可用性比6级以下强。 相似文献
3.
本文通过对比检验2013年1月至2016年6月ASCAT卫星反演风场与青岛浮标海岛站实测10m风场资料,开展ASCAT卫星反演风场在青岛沿海的适用评估。结果表明:ASCAT反演风速整体偏大,风向偏左,但整体偏差均较小。ASCAT反演风场和浮标海岛站实测风场的风速和风向的整体偏差分别为1.6m/s和-9.6°,说明ASCAT反演风场在青岛沿岸有很好的适用性,比EC再分析资料能更细致地反映青岛沿岸的风场空间分布。从风速分级比较来看,风速越弱,卫星反演风速越接近站点实测风速,反演结果越好,而风向反演结果则反之。风速和风向的反演效果皆是晚上比早晨好。并且季节变化对风速反演效果影响不大,但是对风向反演效果有一定的影响,秋冬季节风向反演结果好于春夏季节。最后,对ASCAT反演风速分别进行线性回归订正、综合误差、风速等级误差和升降轨误差订正,发现线性回归订正结果最佳。 相似文献
4.
利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。 相似文献
5.
基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化 相似文献
6.
对QuikSCAT和ASCAT原始轨道10 m反演风场与浮标资料在中国南海北部的统计检验分析结果表明:两套卫星资料在中国南海北部具有较好的适用性,QuickSCAT反演风速偏高0.46 m·s~(-1),ASCAT反演风速在近海偏高0.45 m·s~(-1),在开阔海域偏高0.07 m·s~(-1)。超过半数的QuickSCAT反演风向误差30°。在近岸海域,ASCAT反演风向误差30°的超过56%,在开阔海域,误差绝对值30°的达到64%。小风时卫星反演风速偏大,大风时卫星反演风速明显偏小,且白天的偏差大于夜间;在5~10 m·s~(-1)风速条件下,两者的一致性较好。用WRF模式模拟的近海风能资源存在高估的可能,卫星资料对近海风能资源评估是个有益的补充,本文对卫星反演风场误差的分析结果也可以为卫星反演风场的资料同化提供参考。 相似文献
7.
卫星反演海面风场资料能够弥补海上气象测风资料缺乏的不足,对近海风能资源评估具有重要意义。通过ASCAT(Advanced Scatterometer)风速数据与美国及中国近海岸浮标测风资料的对比分析,结果表明,ASCAT风速的均方根误差为1.27 m·s-1。比较利用近海岸浮标逐小时风速及与其相匹配ASCAT瞬时风速计算的各项风能参数,得出ASCAT与浮标的平均风速和风功率密度的残差分别在±0.5 m·s-1和±50 W·m-2以内,该残差占浮标计算结果的比例分别在±8%和±12%以内。使用ASCAT风速资料拟合的Weibull分布函数与浮标的结果较吻合。因此,ASCAT风速资料也能够为海上风能资源评估提供有用的风能参数信息。最后使用ASCAT瞬时风速数据分析了中国近海10 m及70 m高度处的风能资源的空间分布特征,结果表明,台湾海峡平均风速和风功率密度最大。 相似文献
8.
利用渤海观测站风场对ASCAT风场进行检验,发现其风速、风向均有较大误差,尤其在渤海中部以外的海域可信度相对较低。为提高ASCAT风场在渤海海域的精度,基于变分方法,利用渤海观测站风场对2017年9月—2018年2月的ASCAT风场进行订正,得到空间分辨率为12.5 km×12.5 km的订正风场。并对辽东湾、渤海湾、莱州湾、渤海中部和渤海海峡5个海域风场的订正误差进行检验,结果表明:ASCAT风场订正后精度提高显著,风速平均偏差从4 m·s-1减小为1 m·s-1,风向平均偏差从-30°~30°减小为-7°~4°,可见变分方法对渤海ASCAT风场有很好的订正效果,尤其对误差较大的渤海湾订正效果最为明显。对2017年12月18日的一次大风过程进行订正分析,结果表明:订正风场可以很好地反映沿岸风场信息和大风过程中的风速极值区,并能动态监测大风变化过程。变分方法解决了海面观测数据空间分辨率低、ASCAT数据精度低的问题,能够实时监测海上大风,且对大风预报有很好的指导意义,能够为海洋模式提供更精确的初始场。 相似文献
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多普勒激光雷达风场反演方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
采用三维变分同化反演(3DVAR)、 四维变分同化反演(4DVAR) 对多普勒激光雷达资料反演风场的方法进行了研究, 利用车载多普勒激光雷达在2008年残奥会测试赛期间外场试验取得的数据, 反演了海面10 m高度处的风场, 并将风场反演结果与浮标资料进行了对比分析, 结果表明: 3DVAR、4DVAR风场反演方法均能实现近海面风的精细化风场反演, 并能反映出风向的变化, 反演风场与浮标数据基本一致, 在风速较大的天气情况, 3DVAR与4DVAR反演风场的一致性要好于风速较小的天气情况; 4DVAR反演方法中以浮标资料作为背景场, 使得其与浮标的符合程度要好于3DVAR方法反演风场; 反演风场的风向与浮标风向具有很好的相关关系, 反演风场的风速与浮标风速具有一定的相关关系, 反演风场的风向、风速与浮标的风向、风速之间平均均方根误差和平均绝对误差表明, 这两序列之间具有一定差别, 在风速较小的天气情况下使用时需要注意。 相似文献
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东中国海域交叉定标多平台合成洋面风场资料的初步评估 总被引：3，自引：0，他引：3
对新的交叉定标多平台合成洋面风场资料（CCMP风场）的特点进行分析介绍,利用浮标和观测桩的时间序列资料和同期的卫星高度计探测资料,对东中国海海域范围内该风场的精度和特性进行了检验和评估并与欧洲中期天气预报中心再分析资料（ERA风场）和散射计探测混合风场资料（QuickScat／NCEP风场）进行对比分析。结果表明：CCMP风场在远海区域的精度较高,风速偏小;在近岸区域风速可能偏大,存在一定的局限性。在东中国海海域,较之ERA风场和QuickScat／NCEP风场,CCMP风场均方根误差最小;当实际风速较小时,三种资料的风速都偏大,偏度较小;当实际风速较大时,三种风场的风速都偏小,偏度较大;且三种资料的风速误差具有随季节变化的特征。 相似文献
11.
Sea surface winds from the Oceansat-2 scatterometer (OSCAT) are important inputs to Numerical Weather Prediction (NWP) models. The Indian Space Research Organization (ISRO) recently updated the OSCAT retrieval algorithm in order to generate better products. An attempt has been made in this study to evaluate the updated OSCAT winds using buoy observations and the 6-hour short-term forecasts from the T574L64 model from the National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF) during the 2011 monsoon. The results of the OSCAT evaluation are also compared with those from the Advanced Scatterometer (ASCAT) on-board the Meteorological Operational Satellite-A (MetOp-A) which were evaluated in the same way. The root mean square differences (RMSDs) for wind speed and direction, are within 2?m?s?1 and 20° for both scatterometers. The RMSDs for OSCAT are slightly higher than those for ASCAT, and this difference may be attributed in part to the difference in frequency and resolution of the scatterometer payloads. The bias and standard deviation for ASCAT winds are also lower than those for OSCAT winds with respect to the model short-range forecast, and this can be attributed to the regular assimilation of ASCAT winds in the model. 相似文献
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基于2010—2014年ASCAT反演风速、华东沿海14个浮标站和浙江沿海249个自动气象站资料,对华东沿海ASCAT反演风速进行检验和订正。研究表明:站点ASCAT风速误差不仅与离岸距离相关,而且与站点周围地形有关,误差较大的5个浮标站均位于舟山群岛附近海区,平均偏大4.79 m·s-1,其他海区浮标站的ASCAT反演风速平均偏差仅为0.46 m·s-1。ASCAT反演风速与浮标站风速的线性回归可有效减小反演风速误差,订正后误差大幅减小,误差越大的站点订正效果越好。相距160 km内的浮标站点间风速误差呈正相关,且站点间距越小,误差正相关越明显。考虑带影响半径的反距离权重,采用邻站方程订正法和邻站误差订正法分别对华东沿海ASCAT反演风速进行订正,均能明显减小平均偏差和均方根误差,两种方法订正效果接近,即两种方法均有较好的订正效果,可用于实际业务。 相似文献
13.
We analyzed the frequency distribution characteristics of wind speeds occurring at different offshore sites within a range of 0–200 km based on the sea surface wind data captured via buoys and oil platforms located along the east coast of Guangdong Province. The results of the analysis showed that average wind speed measured for each station reached a maximum in winter while minima occurred in summer, corresponding to obvious seasonal variation, and average wind speed increased with offshore distance. The prevailing wind direction at the nearshore site is the easterly wind, and the frequency of winds within 6–10 m s–1 is considerable with that of winds at > 10 m s–1. With the increase of the offshore distance, the winds were less affected by the land, and the prevailing wind direction gradually became northerly winds, predominately those at > 10 m s–1. For areas of shorter offshore distance (< 100 km), surface wind speeds fundamentally conformed to a two-parameter Weibull distribution, but there was a significant difference between wind speed probability distributions and the Weibull distribution in areas more than 100 km offshore. The mean wind speeds and wind speed standard deviations increased with the offshore distance, indicating that with the increase of the wind speed, the pulsation of the winds increased obviously, resulting in an increase in the ratio of the mean wind speed to the standard deviation of wind speed. When the ratio was large, the skewness became negative. When a relatively great degree of dispersion was noted between the observed skewness and the skewness corresponding to the theoretical Weibull curve, the wind speed probability distribution could not be adequately described by a Weibull distribution. This study provides a basis for the verification of the adaptability of Weibull distribution in different sea areas. 相似文献