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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
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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
3.
利用美国西海岸7个近岸浮标2012年全年和中国近岸8个气象浮标2012年1—6月的风场观测数据,检验了卫星散射计ASCAT近岸风场产品中的风速和风向在近岸海域的精度。检验结果表明:在美国西海岸近岸海域,ASCAT近岸风场产品中的风速与浮标的风速一致性高,但ASCAT近岸风场产品中风向的精度受离岸距离、风速和风向等因素的影响,在离岸近的海域ASCAT近岸风场产品与浮标观测风场的一致性较差。统计发现,将低风速 (不超过3 m·s-1) 剔除可明显提高ASCAT近岸风场产品在近岸海域的精度。另外,ASCAT近岸风场产品的风向精度在不同风向上存在差异,表现为从陆地吹向海洋风向精度较小,而从海洋吹向陆地风向精度较高。在中国近岸海域,受地形影响,渤海海域ASCAT近岸风场产品与气象浮标观测的风向差异大,在其他近岸海域的ASCAT近岸风场产品和气象浮标的观测风场的对比结果与美国西海岸风场的对比结果特征相似。 相似文献
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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
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南海海面风场变分融合的初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用二维变分同化(2DVar)方法,把南海海域(110.12~117.92 °E,10.12~17.92 °N)QuikSCAT散射计风场资料融合到区域高分辨率数值模式(华南中尺度天气预报模式GZMM)风场资料中,并利用独立的观测数据(西沙站海面风场观测值)对融合效果进行了检验。得到结论:(1) 风场单点融合试验表明,风场融合设计方案基本合理;(2) 与独立观测数据的偏差分析表明,融合后的风场在经向和纬向的均方根误差分别为2.59 m/s、2.76 m/s,明显好于模式风场(3.63 m/s、2.81 m/s)和散射计风场(2.79 m/s、2.80 m/s),这说明融合的风场优于模式风场和散射计风场;(3) 与独立观测数据的相关性分析表明,融合后的风场在经向和纬向的相关系数分别为0.80和0.81,好于散射计风场(0.74和0.79),而比模式风场(0.91和0.94)的要差。最后讨论了均方根误差与相关系数不一致的可能原因。 相似文献
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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
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以业务应用为目标,开展高时、空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究。运用北京快速更新多尺度分析和预报系统集成子系统（RMAPS-IN,Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Integration）,对雷达四维变分分析系统（VDRAS）30 min临近预报的高时、空分辨率三维风场作为数据源与自动气象站风场观测进行快速融合处理。结果表明,以VDRAS临近预报风场取代数值模式预报场作为融合初猜场后形成的分析结果对于风场有明显的改善:（1）长时间序列客观检验结果表明,地面10 m高风场U/V分量绝对误差分别为0.05和0.06 m/s。实时融合对未来预报的影响随着预报时效的延长,U/V分量的绝对误差不断增大。（2）对于11个强对流个例,地面10 m高风场风速均方根误差降低0.3 m/s,风向均方根误差降低13°;边界层三维风场,风速均方根误差降低0.8 m/s,风向均方根误差降低10°。平原站点融合以后风速、风向预报效果有较大改善,山区站点融合以后改善相对较小。（3）通过对2017年7月20日暴雨和7月7日雷暴大风个例的详细分析,发现融合基于雷达资料四维变分同化获得的高分辨率临近预报风场对各对流系统中的中尺度结构特征给出了更加细致准确的描述。 相似文献
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本文对非线性风场的 VAD技术 ,从理论上进行了比较详细的分析 ,并对非线性风场中的非线性判断、非线性模型建立以及提取测站上空风向风速做了讨论。分析表明 ,均方根误差 RMS可作为风场线性与否的判据 ,若用二阶及其以下谐波拟合 ,且拟合 RMS<1.5 m/ s,则认为该风场为线性 ,否则为非线性 ;而且RMS≤ 1.5 m/ s可以用来确定该非线性风场多项式描述的程度 ,这样从雷达距离较远的非线性风场得到的测站上空水平风风向风速与准确值有较好的一致性 相似文献
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多普勒激光雷达在台风等强天气背景下的探测能力亟待研究,为此将多普勒激光雷达与70 m测风塔超声风温仪在同址同高度探测台风“利奇马”影响期间的边界层风场数据进行对比,并分析多普勒激光雷达的误差分布以及变化情况。结果显示:在高度70 m上,两者的水平风速、风向相关系数分别为0.97和0.99,垂直风速的相关系数为0.36。以超声风温仪为参考值,激光雷达水平风速、垂直风速和风向均方根误差分别为1.06 m/s、0.46 m/s和17.10 °。深入研究表明:降水对多普勒激光雷达测量水平风速和垂直风速误差均有一定影响。当激光雷达信噪比大于2 000时,各参量的误差与信噪比呈负相关关系。研究表明多普勒激光雷达至少可以较好地刻画台风环流内的水平风场结构及演变,可应用于台风外围环流影响下(即较弱降雨条件下)边界层风场的高分辨率探测和研究。 相似文献
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《高原气象》2017,(3)
为了弥补海上风的常规直接观测资料较少的不足,探索将合成孔径雷达(Advanced Synthetic Aperture Radar,ASAR)观测资料用于风场研究,以江苏近海为研究对象,利用沿海地面观测数据和2008年11幅ASAR影像反演获得的风速和风向进行对比,并将卫星反演风场同化至数值模式,分析对海上风场模拟效果的改进。结果表明:ASAR影像反演的海面风场和地面实测吻合度较高,可以作为没有直接风观测的海上区域的补充。风速反演值略大于观测值,均方根误差为1.8 m·s~(-1),83.6%的站点偏差在±2 m·s~(-1)之内;风向反演值比观测值偏北,均方根误差为39.3°,41.8%的站点偏差在±22.5°之内。将反演风场同化至WRF模式后,提高了海上风场的模拟效果,风速均方根误差1月降低至0.9 m·s~(-1),7月降低至1.6 m·s~(-1);风向均方根误差1月降低为57.3°,7月降低为50.6°。 相似文献
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采用中国科学院南海海洋研究所2008年建设的,西沙海洋观测研究站上的自动气象站实测数据,对亚太数据研究中心提供的近实时QuikSCAT卫星遥感风场资料(2008年4月6日—12月31日)进行了检验和统计特征分析,得出:这两者风速的相关系数为0.86,平均偏差为-1.50 m/s,均方根误差为1.71 m/s,表明QuikSCAT卫星遥感风场资料在南海具有很高的适用性。在此基础上,利用QuikSCAT卫星遥感的月平均风场资料分析了南海月平均风场特征。结果表明:(1)南海季风10月到次年3月盛行东北风,6—8月盛行西南风,4、5、9月为季风转换季节;(2)存在两个平均风速大值中心,一个位于南海南部(10°N,108°E)附近,另一个位于台湾海峡附近,其位置和强度会随着季节变化而变动。 相似文献
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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
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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
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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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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
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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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QuikSCAT散射计矢量风统计特征及南海大风遥感分析 总被引：18，自引：5，他引：18
主要分析了QuikSCAT散射计矢量风资料的统计特征,并利用该资料分析了南海大风频数的月变化、空间分布特征以及南海各月风场的空间分布特征.结果显示QuikSCAT矢量风在南海具有可信性;利用散射计风场资料分析发现在南海主要盛行两种风,即冬季东北风和夏季西南风,东北风最大中心在巴士海峡、台湾海峡;南海中南部存在东北季风的次大中心和西南季风的极大中心. 相似文献