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真风对海上航行的船舶有重要的气象导航意义,若真风测算不准确,会给导航员造成误判,影响船舶安全航行,但在船舶等运动平台上真风无法直接测量,只能依靠矢量模型计算间接获取。根据真风解算模型和误差传播规律,推导了船舶真风误差模型。在矢量模型中,航行船舶真风误差主要来自于船风和相对风的计量误差,船风的计量误差主要是由于航速航向的选取问题导致的误差,相对风的测量误差主要包括传感器自身精度、安装误差、平台姿态影响和系统性干扰误差等几个方面。以船舶转向过程为例,分析了航行风与相对风的变化规律,结合船体运动姿态,加入运动补偿修正量,建立了船舶转向式真风补偿模型。 相似文献
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浩瀚的大海,气象万千。无数航行的船只,要时刻掌握风云的变幻,以保证航行的安全。 空气在流动,船舶在前进,实际的风──“真风”和因航行造成的风──“航行风”叠加在一起,使船上的测风仪只能测二者的“合成风”。要想知道当时的真风风向、风速,还要进行一番计算。 在船上,一般使用“真风计算盘”求得真风。其方法是将合成风和航行风的风向、风速分别点在计算盘对应的点上,然后旋转计算盘上的动盘,使两点连线和计算盘底盘的纵线平行,读出真风风向,数出真风风速。这种方法既麻烦又不很精确,尤其是当合成风速超过计算盘上的标尺时,还要将两者的风速均缩小一倍到两倍方能计算,容易出现错误。 相似文献
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本文基于时间分布参数设置,利用伴随同化方法,反演了Ekman模型中随时间变化的风应力拖曳系数,并在孪生实验和实际实验中对该方法进行了验证。在孪生实验中,研究了参数反演结果对不同影响因素的响应,包括:风速分布、风应力系数分布、风应力系数初始猜测值、风应力系数独立变量个数、观测数据误差和观测的深度。孪生实验结果验证了伴随同化方法反演Ekman模型中时变风应力系数的有效性,具体包括如下五个方面结论:1)不同风速分布下均能成功反演出不同风应力拖曳系数分布; 2)反演结果对初始猜测值较为敏感,风应力系数初始猜测值越接近给定值,反演结果越好;3)风应力系数独立点个数的选取会显著影响反演结果,合理的选择有利于提高反演效率及减小观测数据误差;4)观测误差能够影响反演结果,观测数据误差在20%以下时能取得合理的反演结果; 5)反演结果对观测数据的表层和次表层流速更为敏感,这是由Ekman流的物理性质决定的。实际实验,利用百慕大锚系试验平台的风速和流速数据,去除周期性潮流和地转流成分后得到Ekman流成分,并作为观测输入到该同化模型,反演出了适用于该区域和该时段的随时间变化的风应力系数。通过比较模拟流速和观测流速,证明利用伴随同化方法能从实测数据中反演出合理的时变风应力系数,对于海洋模型风应力系数的确定是一项有益的尝试。 相似文献
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基于南海北部海面PY30-1石油平台气象站测风仪2011年7月19日—2012年9月17日实测的风场数据,分别开展了对卫星搭载的ASCAT和HY-2散射计所测风场数据的比较研究,分析散射计的测风能力(选取的时空窗口为30 min和25 km)。结果表明:在南海北部海域,ASCAT 散射计所测风速和PY30-1石油平台气象站观测风速的均方根误差为2.53 m/s,风向偏差较大,均方根误差为47.87°;HY-2散射计所测风速和PY30-1石油平台气象站观测风速的均方根误差为3.41 m/s,风向的均方根误差为58.66°。分别按低、中和高风速的不同条件将ASCAT和HY-2散射计所测的风场数据与PY30-1石油平台气象站观测的风场数据加以比较可知,ASCAT和HY-2散射计都具有较好的测风能力, 前者所测风速与PY30-1石油平台气象站测风仪观测风速的均方根误差稍小于后者。在150 min和15 km的时空窗口下,ASCAT与HY-2散射计所测风速的均方根误差为0.72 m/s,风向的均方根误差为8.50°。 相似文献
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常规精密单点定位实时反演水汽,存在精度低或稳定性差等问题,因此提出了一种基于参考站改正信息的PPP实时水汽反演方法。首先利用参考站的天顶对流层延迟解算观测值改正信息,然后对流动站共视卫星的观测值进行误差改正,利用IGU预报星历和钟差产品,采用PPP算法进行实时水汽反演。以中国香港HKSC为流动站,分别选取中国台湾TWTF和中国香港HKWS作为参考站,开展参考站辅助的PPP实时水汽反演试验。结果表明,分别以无线电探空数据和ECMWF数据为参考,本方法4个时段的平均标准差分别为1.9 mm和2.9 mm;相比基于IGU的常规PPP实时水汽反演方法,精度分别提升60%和51%。本方法参考站的选择不受距离限制,精度与使用IGS事后精密星历的PPP水汽反演基本一致,相比常规PPP和相对定位方式的实时水汽反演具有明显优势。 相似文献
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2007年春季季风转换期间, 在北部湾湾口两站利用潜标观测获得了80余天的流速剖面等资料序列.结合NASA喷气推进实验室物理海洋学数据分发存档中心提供的QuikSCAT海表面风场数据, 以及NOAA国家气候数据中心提供的海表面温度数据, 利用交叉谱分析方法对观测期间两站余流结构及其影响因子进行分析.结果表明: 1) 春季季风转换时期, 北部湾风场北分量具有周期为10d左右的震荡.风的输运造成密度场结构出现相应的震荡, 从而会引起密度流的变化.2) M4站余流主要由风场控制, 水体向北部湾内输运.3) M5站表底层余流差距较大, 整层余流均受到了风的直接影响, 而表层还受到了由风引起的密度流变化的影响, 因此风通过两种方式影响了M5站的余流. 相似文献
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为了证明雷达水位计波高测量的有效性,基于PY30-1石油平台上的雷达水位计海面高度变化观测数据,开展了雷达水位计海浪波高信息提取算法研究。基于所发展算法提取海浪波高信息,与同一平台上的C波段测波雷达观测数据及平台附近的浮标观测数据进行了比对分析。结果表明,雷达水位计数据提取的海面波高数据与C波段测波雷达及浮标测量数据一致性较好,二者标准偏差分别为0.006和0.008 m,均方根误差(RMS)分别为0.55和0.60 m。波高小于4 m时一致性优于波高大于4 m的一致性,波高大于4 m时水位计提取的波高偏小。因此,雷达水位计可作为波高观测的重要数据源之一。 相似文献
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探讨了一种利用海岛自动站、石油平台站、海洋气象浮标观测站、船载自动气象站等在内的海基观测资料来改进南海热带气旋强度分析的客观估计方案,并利用该方案对近几年(2013—2016年)出现在南海海域的18个热带气旋强度进行了分析。结果表明:该方案的估计误差与基于卫星遥感资料分析得到的结果水平相当,其估计效果与热带气旋的自身强度和有效样本数量有关,同时是否有观测样本位于热带气旋最大风速半径内也会影响估计的准确性。在传统基于卫星遥感资料对热带气旋强度主客观分析出现不一致时,利用海基观测来估计台风的强度可以作为一种补充方案来提高强度分析的可靠性。 相似文献
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《海洋预报》2015,(4)
对威海-大连航线"生生-1"号船舶站测风资料进行了普查、优选和预处理,首先考察了船舶站测风资料所代表的航线风的变化规律;在此基础上结合目前海上航线保障服务和现行参考站点,对比统计分析了2011年1—12月船舶站、刘公岛、成山头的风向、风速偏差,以期为海上航线的风预报提供一些参考。结果表明:(1)船舶站主导风向的变化呈现明显的季节规律,且与季节特征相符。风力以4—5级为主,夏季3级以下风频率最多,秋冬季6—7级大风明显增多;(2)除了样本量较小的1月份,其余11个月船舶站和成山头/刘公岛的风向平均偏差不大。在不同的季节,海岛站和沿岸站对航线风的代表性有所不同。在春季(尤其4月),刘公岛和船舶站风向较接近;而在冬季(尤其12月),成山头和船舶站风向更接近。在1—6月,船舶站风向较成山头有逆时针偏差,在8—12月则为顺时针偏差;而4—12月,船舶站较刘公岛有顺时针偏差;(3)船舶站和成山头/刘公岛风速相关显著,尤其在4—12月,最大风和极大风显著相关。船舶站风速往往大于成山头和刘公岛,且1月、2月偏差最大,4—9月相对较小,极大风速偏差大于最大风速偏差。总体而言,成山头与船舶站的风速差异较刘公岛小一些。 相似文献
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多普勒雷达资料同化在台风“桑美”预报中的应用研究 总被引：4，自引：2，他引：2
本文以2006年超强台风"桑美"为个例,考察了同化雷达径向风观测资料对台风初始场和预报场的改进作用。首先对沿海新一代多普勒天气雷达的径向风观测资料进行了去噪音、退模糊等一系列的质量控制,进一步利用美国国家大气研究中心开发的中尺度数值模式WRFV3.5及其三维变分同化系统WRF-3DVAR,每30min循环同化雷达径向风观测资料。结果表明:同化多普勒雷达径向风观测资料后,对台风在模式中的初始位置进行了很好的修正,同时对台风区的动力和热力结构均有较好的调整。两组同化试验对于台风的路径、强度、降水等预报要优于控制试验,并且对背景误差协方差尺度化因子优化调整可以更有效地吸收雷达观测资料并提供更多的中小尺度信息。 相似文献