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尝试了一种新的通过自回归模型进行模式预报订正的方法:通过1992—2006年的卫星遥感和NERSC-HYCOM模式模拟的SST资料,计算模式15 a的历史误差序列,建立自回归模型AR(p),来估算2007年和2008年两年的误差,并用来对输出的模式资料进行修订,对修订后的模式预报结果进行检验。可以得出:经过数据订正以后,模式SST的均方根误差明显减小,相关系数增大,模式误差在很大程度上得到消减,订正效果明显;同时,订正效果也存在时间和空间上的差异,不同时刻,不同海域订正效果不尽相同。该方法计算过程简单,计算量小,便于实现。总体而言,利用本文方法对模式SST的预报订正具有很强的操作性和可应用性。 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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《海洋预报》2015,(5)
利用7个验潮站逐时观测数据与国家海洋环境预报中心业务化风暴潮模式结果进行对比分析,分别采用趋势订正(TSC法)和统计偏差订正(SBC法)两种方法对模拟的风暴潮增水长时间序列进行订正,以提高模拟结果的可靠性。研究结果表明:模拟的风暴潮较观测频次明显偏多且强度偏强,2008—2011年期间模拟的7个站点发生50 cm以上风暴潮的年平均总频次较观测高估238%,且年最大增水值的年平均较观测偏高28.7—104.7 cm。经过TSC和SBC两种方法订正后,其误差显著性减小,年平均总频次分别较观测(226.5次)偏少2%和47%,年最大增水值的年平均偏差分别在-9.8—17.3 cm和-23.7—4.3 cm之间。另外,TSC方法订正后的风暴潮频次和最大增水在数值上较SBC方法更接近于观测,而SBC方法订正后的风暴潮频次、最大增水的季节变化趋势与观测更为一致,其与观测的相关系数在一些站点由订正前的0.2左右提升到0.8以上。 相似文献
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海表温度（Sea Surface Temperature, SST） 是一个重要的海洋物理量, 其准确预报对于水产养殖和预测海洋环境信息等海洋相关领域的研究至关重要。数值预报是目前预报海表温度的一种常用方法, 但数值预报模型所产生的预报结果往往与实际观测数据有偏差, 因此有必要对数值预报产品的偏差进行订正。本文提出了一种结合ConvGRU 神经网络与自注意力（Self-Attention, SA） 的新型时空混合海表温度订正模型（ConvGRU-SA）, 对南海海表温度预报数据进行偏差订正, 该模型适用于利用卫星遥感数据对海表温度数值预报产品进行订正。经与ConvLSTM、ConvGRU 等网络模型对比, 证明了ConvGRU-SA 模型的优越性, 设置不同的超参
数进行实验, 提高模型订正准确率。订正后该区域的海表温度预报均方根误差从0.52 ℃降低至0.32 ℃, 准确率提高了38.4%, 优于现有模型。 相似文献
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在安德拉水位计的实际应用中,除由压力测量引起的水位测量误差外,在水位数据的计算中,也存在着误差因素。本文分析了这些因素的误差分量,并粗略地估算了它们的大小;由此提出了参与水位值计算的几个主要订正参数的选值方法。 相似文献
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走航式海洋多参数剖面测量系统(MVP)是一种集成程度和自动化程度都较高的海洋调查设备,能对多要素进行同时观测,获得高水平空间分辨率的数据资料。MVP由于温度和电导率传感器响应时间的不匹配,下放速度过快(峰值速度4m/s)而造成非常严重的盐度尖峰现象。本研究通过结合F法、GM法和Grose法提出的盐度尖峰订正方案,提出了一种新的方法Match conductivity and temperature response times法,对压力、温度和电导率传感器三者进行响应时间的匹配来减弱盐度尖峰。与SBE-9型CTD资料进行对比发现订正后的资料误差比订正前减小80%,与CTD盐度曲线互相关程度为0.917。对比35N断面修正前后的盐度资料发现订正后温盐跃层处出现的低盐区域消失,与CTD断面资料对比结果显示MVP资料比CTD资料在细结构上更具有优势。 相似文献
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基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。 相似文献
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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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误差订正对2018年夏季次季节尺度海冰预测的作用 总被引：1，自引：1，他引：0
北极海冰次季节尺度预测在针对破冰船和商船的实际服务中十分重要，但常常受制于气候模拟的模拟能力。本研究提出了一种误差订正方法并分别应用到两个气候模式：海洋一所地球系统模式（FIOESM）和美国国家环境预报中心（NCEP）的气候预报系统（CFS），来改善北极海冰60天尺度的预测。本研究的预测工作是中国第9次北极科学考察和2018年夏季中远集团北极商业航行的业务化海冰服务保障的重要部分。模式起报时间分别是2018年7月1日、8月1日和9月1日，预报时效均是60天。结果显示，FIOESM整体上低估了海冰密集度的数值，平均偏差可达30%。误差订正对海冰密集度（SIC）的均方根偏差（RMSE）的改进比例可达27%，对海冰外缘线（SIE）的整体偏差（IIEE）的改进比例为10%。而对于CFS，SIE在边缘区域的过高估计是其主要特点。误差订正导致了SIC的RMSE改进了7%，而对SIE的IIEE改进了17%。在海冰范围预测方面，FIOESM预测的最小范围数值和时间点都和观测接近，而CFS的预测结果偏差较大。另外和其他S2S模式的结果比较发现，本研究提出的误差订正方法对存在较大偏差的预测结果改进更为有效。 相似文献
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水下滑翔机可以高效地观测海水的温度、盐度和压强等海洋参数,但由于热滞后效应,盐度数据,特别是在温度梯度较大的温跃层,会出现一定程度的偏差。本研究选取了3种目前常用的盐度热滞后订正方法,对带泵的“海翼号”水下滑翔机,于2019年8月在中北太平洋所观测的盐度数据因热滞后效应引起的偏差进行订正处理,与船载911型温盐深测量仪(Instrument for Measuring Conductivity Temperature and Depth,CTD)观测盐度进行对比,在比较了3种方法对滑翔机盐度订正前后下降和上升剖面偏差的减少程度、订正后剖面与船载CTD观测剖面的偏差大小和下降上升温盐曲线(T-S曲线)的一致程度后,得出了水下滑翔机盐度订正的最优方法,即在订正电导池中实际温度的前提下,采用计算机图形分割方法,最小化滑翔机机载CTD测得的下降和上升两个剖面T-S曲线围成面积所确定的目标函数,来确定合适的热滞后修正振幅和时间常数,从而修正下降和上升两个剖面之间盐度偏差。 相似文献
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江淮气旋是影响我国东部沿海地区的重要天气系统,为了弄清其发生发展机制,以便服务于预报,对其垂直速度场进行合理的诊断分析是其中的关键问题之一。但是对天气尺度系统的垂直速度场的计算也是当前天气研究的难点之一。计算垂直速度的方法有很多种,对诊断分析言,目前倾向于运动学方法,但采用这一方法的主要困难是如何处理测风不精确所带来的计算误差,最近不少人采用o’brien(1970)提议的方法对用实测风计算的垂直速度进行订正,它的基本思路是把最后的累积误差“均匀”分摊到各等压面层上去。本文根据Pearce(1974)的启示,从产生误差的气象原因着手,建立Spline方程,进行了垂直速度场的计算和订正,作为个例,本文用上述方法对一次江淮气旋的垂直速度场进行了分析,对照卫星云图和降水实况,结果还是令人鼓舞的。 相似文献
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走航式海洋多参数剖面测量系统(moving vessel profiler,MVP)是一种集成程度和自动化程度都较高的海洋调查设备,能对海洋多要素进行同时观测,获得水平方向的高分辨率数据资料。由于温度和电导率传感器响应时间的不匹配,MVP下放速度过快(峰值速度4 m/s)而造成非常明显的盐度尖峰现象。本研究结合Fofonoff(F)法、时间常数指数递归数字滤波(Giles and McDougall,GM)法和Grose提出的盐度尖峰订正方案,提出了一种新的方法,即MCT(match conductivity and temperature response time)法,通过对压力、温度和电导率传感器进行响应时间的匹配来减弱盐度尖峰。将SBE-9型CTD资料作为标准,发现订正后的资料与CTD盐度曲线的互相关系数为0.917,误差比订正前减小80%。对比35°N断面修正前后的盐度资料,订正后温盐跃层处出现的低盐区域消失。MVP的应用比常规海洋调查仪器CTD对于海洋现象的观测更有优势。 相似文献
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近年来，在美国风暴潮数值预报中，Jelesnianski提出了一个剖面预报模式(以下简称杰氏模式)，在作业上是很独特的。这一模式在某种合理规定的限度内，充分显示出预报基本风暴潮的技巧，并已成功地对美国东海岸及墨西哥湾沿岸的风暴潮进行了预报。因此，目前已被美国国家天气服务局确定为风暴潮的业务预报工具。
杰氏模式源于风暴潮的流体动力学方程组的数值解。与其他研究者不同的是：它在业务预报实践中，只要利用事先算好的一个在“标准海域”中、由“标准风暴”引起的内边界增水剖面，然后，通过预报海域的风场订正因子和深度订正因子进行修正，使其与实际海域和实际风暴相一致，就可作出预报。由于用这种方法所给出的结果是一条沿海域内边界的风暴潮剖面图，故称为风暴潮剖面预报方法。应用这种方法所需的基本资料是：风暴移行速度、风暴相对于海岸线的移动方向、最大风速半径、风暴中心气压及风暴登陆点附近的海域水深。因此，只要深度剖面订正值为已知，台风强度及登陆点预报得准确，利用杰氏模式就可以很快作出离风暴登陆点不同距离的沿岸增水高度及最大增水出现位置的预报。为此，我们进行了杰氏风暴潮剖面预报方法在我国的应用试验和研究。应该指出，这种方法不仅对台风暴潮的预报有用，而且对确定港工建筑，防潮工程等极值水位的设计也有其重要的应用价值。
杰氏模式能否应用到我国台风暴潮预报业务中的问题，关键在于如何确定最大风速半径以及我国沿岸的深度订正因子。实践表明：当我们确定了这两个参数后，应用杰氏方法对我国东南沿海登陆型台风进行后报，获得满意的结果。本文中，我们将着重讨论如何确定最大风速半径和给出深度订正因子问题。并简单介绍其他参数的选取方法及怎样预报台风暴潮剖面，对杰氏模式则不拟过多涉及。 相似文献
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气候模式是我们理解、模拟和预报气候演变的重要工具。然而即使是目前最先进的耦合模式,其模拟和预报与大气/海洋的真实状态相比,仍存在较大偏差,这是由于在模式的倾向方程中不可避免地存在系统性的误差(倾向误差)。因此,减小模式倾向误差对改进模式的模拟和预报效果具有重要意义。该研究首先发展了一种新的计算模式倾向误差的估计算法——基于局地集合变换卡尔曼滤波器(local ensemble transform kalman filter, LETKF)同化技术的倾向误差估计算法。在此基础上,将新发展的算法应用到Zebiak-Cane (ZC)模式,通过同化海表面温度异常(sea surface temperature anomaly, SSTA)数据,估计随时空变化的倾向误差,并使用计算得到的倾向误差订正模式,进行积分模拟。结果表明: (1)倾向误差和ZC模式的模拟偏差具有高度相关性; (2)订正后的模式改善了对厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)的一些重要特征的模拟。这说明新发展的模式倾向误差估计算法十分有效且在ENSO模拟中具有较好的应用价值,此外,这种新的模式倾向误差估计算法,计算高效简便,可便捷地应用于各模式中,利于推广。 相似文献
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利用连云港海岛站资料,分析了连云港沿海风速的分布特征,在此基础上对连云港沿海进行了风速预报的分区;应用本地业务运行的WRFV3模式对近海风速进行预报,结果表明,模式预报能较好的反映海岛站风速的变化趋势,但在风速大小的预报上存在较大误差,同时,WRFV3模式对4个站的风速预报准确率分析表明,模式对特殊地理位置区域的预报准确率比较低;用Kal-man滤波方法对本地业务运行的WRF模式的风速预报结果进行订正,结果表明,经过Kalman滤波方法订正后,对近海海岛站上风速的预报效果有明显的改善,且分区内其他站的预报效果也相应得到提高。 相似文献