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关于海面风应力的计算问题 总被引：5，自引：0，他引：5
海面风应力是大气通过海面直接向海洋输送动量的唯一方式,它密切联系着海洋动力要素(海流、海浪、风暴潮等)的发生和发展。因此无论从动力海洋学和海洋气象学的理论抑或实用预报角度来看,风应力的研究历来是个十分重要的课题。由于海上测风资料十分匮乏,广义的风应力的研究应该包括两方面的问题:(1)海面风应力和海面测风高度上风速的关系;(2)海面测风高度上的风速和海面地转风的关 相似文献
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一种调整台风参数的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
西文针对我国海面风数值预报和后报研究，基于现有的实测资料和前人的经验统计，就海面风模式中较敏感的风资料参数对台风最大风速半径的确定提出了一种较客观的统计方法，使之在缺乏观测资料的情况下能合理地反映海面风实况。在这之前，西文对中国《台风年鉴》１９７０年以前偏大的最大风速资料进行了合理的订正，使之在进入海面风数值模式前能真实地代表台风气候特征。／ 相似文献
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为了提高使用SSM/I资料反演全球海面风速的精度,发展了一个新型的神经网络方法.在这个方法中,使用高风速、中、低风速状态和天气状态分类的方法分别训练神经网络,然后根据其类别的不同使用不同的神经网络计算风速.此方法较好地去除了由于高风速和云天天气状态下训练样本数据的缺少所产生的误差,改进了在高风速状态下反演风速值比实际风速偏低的情况,使得反演的高风速值被校正到了正常位置.本方法反演海面风速的值与浮标实测风速值之间的均方根误差达到1.60m/s. 相似文献
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利用机载GNSS反射信号反演海面风速的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
全球卫星导航定位系统的反射信号(GNSS-R)遥感技术作为一种新型的、低成本的、高机动性的海面微波遥感测风技术,与其他测风手段优势互补,可以增加测风手段的多样性,弥补局部测风手段不足的状况。研究了接收机在机载高度时,GPS反射信号功率理论模型四部分函数的性质,在此基础之上,数值模拟了机载高度下理论相关功率波形,基于海面风速对波形峰值与后沿的影响,提出了一种能够兼顾所有理论波形信息的二维插值风速反演方法。利用该方法,结合实测机载数据对海面风速进行反演,反演的风速均值与附近测站风速均值相差为1.4 m/s,与浮标数据相一致。 相似文献
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近海工程环境应用中各种风资料的平均时间分析 总被引：5，自引：0，他引：5
本文从近海工程设计应用的需要出发，对于通常使用的不同来源的测风资料平均时间进行了分析，这些资料来源包括：岸边及近海探查与生产设施上的气象台站、天气观测船、浮标、商船气象报、从受灾情况估计出的极大风速以及动力诊断模型估计出的海面风速。 相似文献
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实用测的海上和层平均风剖面数据和温度剖面数据，通过数据回归和迭代方法计算出了在不同大气稳定情况下的海面阻力系数。得到了与前人理论计算一致的结论：海面阻力系数随海面大气稳定度的增加而减小，另外，我们还发现：在海面风速小于１３ｍ／ｓ时，不能认为气温剖面外推到海面的值与海面水温的是一致的。这样若用海气温差作为衡量海面上方大气的稳定程度，难于得到上面给出了理结论。这一点同前人的理论计算结果是不相同的。 相似文献
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基于＂动力-统计＂预报方法的MEOFIS（精细化气象要素客观预报）平台以相关模式预报结果为基础,结合历史实况资料建立预报模型,实现站点的精细化预报.利用2009～2011年的T639模式产品和渤海湾北部相关观测站的数据积累统计建模,并对2012～2013年海面4个季节的气温和风速进行预报统计,对比分析该平台在海面气温和风速预报中的适用性.经客观检验,1℃误差范围内,海面各季节的气温和风速预报准确率均高于陆上的预报;海面日最高、日最低和逐3 h气温预报准确率均超过68%,秋季的日最高气温、逐3 h气温和冬季的日最低气温预报最为理想,准确率分别达86.8%、75.2%和78.9%,春季的气温预报整体不理想;显著性检验结果显示：和T639直接输出的结果相比,MEOFIS在各季节的气温预报中具有明显的订正能力.2 m/s误差范围内,过渡性季节春、秋季的日最大风速预报准确率均超过75.0%,夏季的预报效果较差,但逐3 h风速预报准确率最高,达78.0%,冬季的风速预报效果整体不佳;利用总体平均经验模态分解法（EEMD）对各月逐3 h的海面气温和风速预报误差做滤波处理,结果显示MEOFIS平台对这两要素的预报误差均存在明显的双周震荡波,通过滤波可以提高二者预报的准确率,且气温预报准确率的提高更大.预报偏差和方差小的季节,预报准确率的改善更为理想. 相似文献
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利用2012-06—2013-05渤海湾北岸曹妃甸港100m风能塔风观测资料,研究了空气动力学粗糙度z0的月变化特征及其和地面10m风速之间的关系,并针对港口安全运营调度精细化气象服务保障需求,设计了一种港口塔吊定点、定量水平风荷载的预报模型。结果表明:受海陆风和周围环境的季节性变化影响,渤海湾北岸z0具有明显的月变化特征;通过拟合确立了z0和地面10m处10min平均风速在海-陆风和陆-海风两个方位上的粗糙度方程,梯度风速计算试验显示方程稳定可用;基于以上结论建立了定点、定量风荷载预报模型,预报试验和程序开发结果表明,基于上述结论所建立的港口塔吊水平风荷载计算模型正确可行,更适用于风险预报业务。 相似文献
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在分析长江口外海陆风速差的日变化、季节变化特征的基础上,考虑了海陆不同下垫面的粗糙度和温度层结对风速变化的影响,建立了一个利用沿海陆地站测风推算近岸海上风速的模式。计算结果表明,推算值与实测值有着相当好的吻合,具有一定的实用价值。 相似文献
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QIN Bangyong ZHOU Xuan ZHANG Honglei YANG Xiaofeng LU Rong YU Yang SHI Lijian 《海洋学报(英文版)》2014,33(7):83-88
Rain effect and lack of in situ validation data are two main causes of tropical cyclone wind retrieval errors. The National Oceanic and Atmospheric Administration＇s Climate Prediction Center Morphing technique （CMORPH） rain rate is introduced to a match-up dataset and then put into a rain correction model to remove rain effects on ＂Jason-1＂ normalized radar cross section （NRCS）; Hurricane Research Division （HRD） wind sPeed, which integrates all available surface weather observations, is used to substitute in situ data for establishing this relationship with ＂Jason-l＂ NRCS. Then, an improved ＂Jason-l＂ wind retrieval algorithm under tropical cyclone conditions is proposed. Seven tropical cyclones from 2003 to 2010 are studied to validate the new algorithm. The experimental results indicate that the standard deviation of this algorithm at C-band and Ku-band is 1.99 and 2.75 m/s respectively, which is better than the existing algorithms. In addition, the C-band algorithm is more suitable for sea surface wind retrieval than Ku-band under tropical cyclone conditions. 相似文献
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在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)海面风场反演中,基于风条纹影像纹理特征的海面风向反演方法精度高,但是依赖于图像风条纹的存在,而外部风向信息与SAR资料时空分辨率不易匹配、精度较低,从而影响大面积、高分辨率海面风场反演的精度。针对此问题,提出一种将SAR图像风条纹线性纹理特征与外部风向信息相结合的星载SAR海面风向获取方法,在SAR影像线性纹理特征明显的区域采用二维连续小波变换得到高精度的海面风向,其余区域采用与之时空相匹配的数值预报模式风向填充;并利用地球物理模型函数进一步得到海面风速,进而实现高精度、大范围海面风场的反演。为验证本文方法的有效性,利用ENVISAT/ASAR数据进行风场反演试验,并将反演结果与浮标实测数据进行比对。结果表明:在线性纹理特征明显的区域,小波方法的反演精度优于快速傅里叶变换(FFT)法和数值预报模式风向;外部风向精度略低,但与SAR观测资料时空匹配性较好,弥补了风条纹风向的不足。二者的结合为星载SAR海面风场反演的业务化应用提供了支持。 相似文献
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为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,long short-term memory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
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基于SAR图像雨团足印的海面风向提取方法 总被引：1，自引：1，他引：0
利用地球物理模式函数进行SAR海面风速反演时，需以风向作为地球物理模式函数的输入。本文应用了一种利用SAR图像上雨团足印顺风一侧比逆风一侧明亮的图像特征的海面风向提取方法，以进行海面风速反演。4景RADARSAT-2卫星SAR示例数据风向提取结果相对于ASCAT散射计的风向均方根误差满足不大于16°。分别以本文方法提取的风向和ASCAT散射计风向作为输入，利用地球物理模式函数CMOD5进行海面风速的SAR反演，两者的风速反演结果基本一致，其均方根误差差值不超过0.3 m/s。本文利用SAR图像雨团足印信息的风向提取方法准确可靠，可应用于SAR海面风速反演。 相似文献