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基于MASNUM海浪数值预报系统的全球10 a后报数据库资料,分析了北印度洋区域波浪分布特征.由于该地区受季风控制显著,夏季波浪大于冬季;在空间分布上,西部比东部风大、浪大,在亚丁湾、索马里外海波浪最大.基于Janson-1卫星高度计有效波高观测资料,对MASNUM海浪预报系统的预报性能进行了检验,检验结果表明,预报波高均方根误差在0.5 m左右,短期的24 h预报效果好于48 h和72 h,冬季好于夏季.另外,对预报误差进行了相应的概率分布分析. 相似文献
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通过数值试验验证卫星高度计波高数据同化对西北太平洋3 d海浪预报的改进效果。驱动海浪模式的强迫场采用国家海洋环境预报中心基于MM5模式预报的风场,波高数据同化使用的观测数据是Jason-1卫星高度计有效波高。用最优插值数据同化方法获得海浪有效波高的最优估计并重构相应的海浪方向谱,以此为初始场进行为期3 d的数值预报试验。与没有同化的预报进行了比较和分析,结果表明卫星高度计海浪数据同化对0~72 h预报有不同程度的明显改善,改进程度随预报时效的增加而减少。 相似文献
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基于背景误差分析中的观测法,利用Jason-1卫星高度计沿轨有效波高数据并结合Wave Watch Ⅲ海浪模式预报结果,进行北印度洋海域海浪背景误差分析,得到海浪场背景误差方差和各向同性假设下背景误差相关长度的时空分布特征。按经验函数拟合该海域有效波高背景误差协方差时总残差平方和最小的原则给出了更为适用于该海域的描述公式。在上述工作基础上,采用最优插值同化方法将Jason-1和Jason-2卫星高度计有效波高数据连续同化到海浪模式Wave Watch Ⅲ,按业务化标准对2013年1月北印度洋海域的海浪场进行了同化预报试验,经浮标数据检验发现同化可使海浪24 h预报得到明显改进。 相似文献
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基于第三代海浪模式WaveWatchⅢ和Swan,采用四重网格嵌套建立了黄海、南海近海海浪的高精度数值预报系统,以及青岛第一海水浴场、广西北海银滩浴场、海南三亚亚龙湾海水浴场3个示范区近岸定点海浪的精细化数值预报系统。通过后报和预报试验对所建立的数值预报系统进行了系统的检验,后报波高与实测值吻合较好。准业务化预报试验表明有效波高的预报精度随预报时效的增加而降低,近海海浪大于2 m的平均预报相对误差小于30%。浴场海浪的平均预报绝对误差为0.35 m左右。预报精度可以满足业务化预报的要求。 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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西北太平洋浪流相互作用对有效波高的影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
西北太平洋强流区会对海浪的特征和分布产生显著的影响,尤其是研究台风过程中海流与海浪的相互作用具有重要的研究意义。本文以ROMS海洋模式和SWAN海浪模式为基础,构建了浪流耦合模式系统,对2013年10月6-17日间的台风“丹娜丝”、“百合”、“韦帕”过程中西北太平洋浪流相互作用中海流对有效波高的影响进行了研究。通过对比模式模拟有效波高与浮标观测资料,发现耦合后的有效波高比非耦合结果更接近观测值,耦合模式中海流的存在对有效波高的分布有明显的影响。研究表明,特别是在有效波高峰值处,海流引起的有效波高增大最大可达1 m。海浪浪向及流向的空间分布以及中国近海浮标处浪向与流向的时间序列表明,流向与浪向反向时,海流的影响造成有效波高增大;二者同向时,有效波高减小。海流对有效波高的调整会沿着海浪传播的方向传播相当一段距离。在西北太平洋的海浪场计算中,引入海流的耦合模式计算结果对改善强流区海浪预报具有重要意义,并且海流的模拟精度对于高精度的海浪预报非常重要。 相似文献
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高度计波高数据同化对印度洋海域海浪模式预报影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高海浪模式预报的精度,改善初始场是途径之一。研制了基于最优插值(OI)方法的海浪数据同化并行程序模块,并将其植入第三代海浪模式WAVEWATCH IIITM,建立了印度洋海域海浪同化预报方法,使用卫星高度计波高数据进行了同化预报试验。OI模块的并行设计使得植入同化模块的海浪模式仍能以并行方式运行。文中5°S以北印度洋海域为目标区域,嵌套在WAVE-WATCH IIITM的全球网格中,使得目标区域开边界条件得到较好解决。同化数据使用Jason-2高度计测量有效波高(SWH)沿轨数据。海浪同化预报模式由大气模式WRF(Weather Research andForecasting)输出的1小时一次的海面10 m风场驱动。将同化的模式结果(SWH)、无同化的模式结果(SWH)分别与高度计沿轨数据(SWH)进行比较,表明同化改善模式预报初始场的效果是明显的。以同化初始场出发进行海浪预报试验,结果表明,高度计波高数据同化在一定程度上可改进海浪短期预报的精度。 相似文献
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为检验南海海浪业务化数值预报系统的预报效果,利用2010年和2011年3-11月的观测资料,通过计算预报值和观测值的绝对误差、相对误差等统计参数和线性回归分析对南海海浪业务化数值预报系统进行检验.统计结果显示有效波高和平均周期的预报误差24 h＜48 h＜72 h,有效波高的24 h、48 h、72 h预报平均绝对误差小于0.5 m,平均周期的24 h、48 h、72 h预报平均绝对误差小于0.8 s;预报误差有明显的季节变化,10月和11月的预报误差显著小于其它各月;回归分析结果显示预报值与观测值存在中度高度线性相关关系,随着预报时效的增长相关度逐渐递减,预报值较观测值偏大.总体来说,该系统的预报误差在可接受的范围之内,满足业务化预报的要求,但与欧洲气象中心等发达国家的预报系统比较来看,该系统还存在较大差距. 相似文献
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第一讲海浪及其危害1 海浪的定义海浪是发生在海洋中的一种海水波动现象.一般指的海浪是由风产生的波动,其周期为0.5至25秒,波长为几十厘米到几百米,一般波高为几厘米到20米,在罕见的情况下波高可达30米以上.在观测到的资料中[1],有许多关于实测最大波高的记录:1933年2月7日在北太平洋,美国海军的莱梅帕号油船观测到最大波高达34米,周期14.8秒和波速102公里/小时的海浪;1956年4月2日苏联调查船"鄂毕号”在印度洋的南纬40度风暴区域,于风速35米/秒时,使用立体照相测量得到最大波高为24.9米的海浪;在大西洋也曾观测到20.4米的最大波高.1986年8月27日,在我国东海,使用海洋资料浮标测得18.2米的最大波高;1985年8月19日,青岛市南端小麦岛海洋站[2]观测到11米的岸边最大波高. 相似文献
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Qi Shu Fangli Qiao Jiping Liu Zhenya Song Zhiqiang Chen Jiechen Zhao Xunqiang Yin Yajuan Song 《海洋学报(英文版)》2021,40(10):65-75
To improve the Arctic sea ice forecast skill of the First Institute of Oceanography-Earth System Model (FIO-ESM) climate forecast system, satellite-derived sea ice concentration and sea ice thickness from the Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS) are assimilated into this system, using the method of localized error subspace transform ensemble Kalman ?lter (LESTKF). Five-year (2014–2018) Arctic sea ice assimilation experiments and a 2-month near-real-time forecast in August 2018 were conducted to study the roles of ice data assimilation. Assimilation experiment results show that ice concentration assimilation can help to get better modeled ice concentration and ice extent. All the biases of ice concentration, ice cover, ice volume, and ice thickness can be reduced dramatically through ice concentration and thickness assimilation. The near-real-time forecast results indicate that ice data assimilation can improve the forecast skill significantly in the FIO-ESM climate forecast system. The forecasted Arctic integrated ice edge error is reduced by around 1/3 by sea ice data assimilation. Compared with the six near-real-time Arctic sea ice forecast results from the subseasonal-to-seasonal (S2S) Prediction Project, FIO-ESM climate forecast system with LESTKF ice data assimilation has relatively high Arctic sea ice forecast skill in 2018 summer sea ice forecast. Since sea ice thickness in the PIOMAS is updated in time, it is a good choice for data assimilation to improve sea ice prediction skills in the near-real-time Arctic sea ice seasonal prediction. 相似文献
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Using a mesoscale ensemble to predict forecast error and perform targeted observation 总被引：2，自引：0，他引：2
Using NCEP short range ensemble forecast（SREF） system,demonstrated two fundamental on-going evolutions in numerical weather prediction（NWP） are through ensemble methodology.One evolution is the shift from traditional single-value deterministic forecast to flow-dependent（not statistical） probabilistic forecast to address forecast uncertainty.Another is from a one-way observation-prediction system shifting to an interactive two-way observation-prediction system to increase predictability of a weather system.In the first part,how ensemble spread from NCEP SREF predicting ensemble-mean forecast error was evaluated over a period of about a month.The result shows that the current capability of predicting forecast error by the 21-member NCEP SREF has reached to a similar or even higher level than that of current state-of-the-art NWP models in predicting precipitation,e.g.,the spatial correlation between ensemble spread and absolute forecast error has reached 0.5 or higher at 87 h（3.5 d） lead time on average for some meteorological variables.This demonstrates that the current operational ensemble system has already had preliminary capability of predicting the forecast error with usable skill,which is a remarkable achievement as of today.Given the good spread-skill relation,the probability derived from the ensemble was also statistically reliable,which is the most important feature a useful probabilistic forecast should have.The second part of this research tested an ensemble-based interactive targeting（E-BIT） method.Unlike other mathematically-calculated objective approaches,this method is subjective or human interactive based on information from an ensemble of forecasts.A numerical simulation study was performed to eight real atmospheric cases with a 10-member,bred vector-based mesoscale ensemble using the NCEP regional spectral model（RSM,a sub-component of NCEP SREF） to prove the concept of this E-BIT method.The method seems to work most effective for basic atmospheric state variables,moderately effective for convective instabilities and least effective for precipitations.Precipitation is a complex result of many factors and,therefore,a more challenging field to be improved by targeted observation. 相似文献
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黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。 相似文献
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为了改进温带气旋数值预报的精度,基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,利用GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)-EnKF(Ensemble Kalman Filter)系统,设计了一套温带气旋集合预报方法,其具有的2种选择方案通过滤掉质量较差的集合成员从而将集合成员数目控制在10以内,达到了大幅降低集合预报计算量的目的。针对2020年7月一次影响黄海的温带气旋个例,开展了一系列决定性预报与集合预报的数值对比试验。分析结果如下:1)不采取任何择优方案的集合预报效果就已经明显优于决定性预报,而采取择优方案使得预报效果进一步得到提升;2)预报初始时刻择优(直接择优方案)的集合预报效果远不如短时积分3 h后才进行择优(积分择优方案)的预报效果; 3)积分择优方案优于直接择优方案的原因是,初始场集合体中的成员经过短时积分后其误差得以放大而使得择优更加准确。多个例的应用结果进一步表明,本文提出的积分择优方案温带气旋集合预报方法具有较好的业务预报应用前景。 相似文献
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用天气动力学和统计学相结合的方法。以地面影响系统为主要依据。对1983-2000年6-8月青岛地区的40次暴雨进行分型，分为气旋，台风和冷锋三种类型，根据预报经验，选取相应的预报因子，建立0-1权重回归方程，预报青岛地区未来24h的暴雨，对于冷锋类暴雨，本文认为来自低纬度西南低空急流是水汽，涡度的输送通道，它向暴雨区提供了暴雨所需的水汽和能量，因此把它列为起始场条件，因子选取了代表水汽，位势不稳定，能量的物理因子。统计得出；冷锋类暴雨方程的准确率为13/14（92.9%)。用此方法对1980年6-8月进行试报。没有出现空漏报现象，效果较好。 相似文献
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近海风速预报在沿海防灾减灾、航运安全、风能评估等方面具有重要应用。本文基于欧洲中期天气预报中心数值预报 （ECMWF） 数据，将最优 TS 评分 （OTS） 与频率匹配 （FMM） 两种方法应用于江苏近海风速预报订正，对比了两种订正
方法的优缺点，分析了不同时间训练样本量以及空间站点观测资料数量对订正效果的影响。结果表明：在相同长度的训练期下，风速等级越小，时间训练期样本越多，预报订正值越稳定；对于 7 级以上高风速等级的预报，OTS 与 FMM 的 TS 评分差异不大， 但 FMM 订正更加稳定且频率偏差 （BIAS） 更接近 1；扩充站点观测资料可有效提升预报订正性能；对于 7 级以上灾害性大风，最佳的订正方案是采用 FMM 方法结合全年时间训练样本和扩充的站点观测资料。此外，本文还对比了不同风速情形下，订正前后 BIAS 和 TS 评分对于时间训练样本量、空间站点观测数量以及订正方法 （OTS 和 FMM） 的敏感性的相对大小。 相似文献
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A dynamical statistical method is applied for operational forecasting of the Bay of Bengal tropical cyclone “Nargis” of April–May 2008. The method consists of three forecast components, namely (a) analysis of Genesis Potential Parameter (GPP) and maximum potential intensity, (b) track prediction, and (c) 12 hourly intensity prediction for forecasts up to 72 hours. The results of the study showed that GPP could provide necessary predictive signal at early stages of development on the further intensification of the low pressure system into a tropical cyclone. The landfall forecast position errors by different operational numerical models (NWP) showed landfall position errors ranging from 10 km to 150 km and landfall time error ranges from 6 hours early to 6 hours delay. The dynamical statistical model is capable to provide 12 hourly nearly realistic intensity forecasts up to 60 hours of forecast. 相似文献