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1.
漂流式海气界面浮标是创新研制的“小型化、轻质化、免维护”的漂流观测系统,能够测量海面以上3 m气象、水下20 cm海表面温度和波浪参数等11个不同的物理参数,并且已经经过多次观测应用,结果均较好。为实现漂流式海气界面浮标观测数据全球范围的应用,利用2018年黑潮延伸体海域Argo观测的海表面温度(sea surface temperature, SST)、SVP (surface velocity program)浮标观测的海表温度和OISST (optimum interpolation sea surface temperature)数据,通过将其与漂流式海气界面浮标观测数据进行时空匹配以及对比验证,对漂流式海气界面浮标观测的海表面温度进行了系统评估,检验其在黑潮延伸体复杂水文环境下的观测准确性。结果表明,漂流式海气界面浮标观测SST数据与Argo观测SST数据相关系数达到0.9737,均方根误差和平均误差分别为0.5790°C和0.4539°C;与SVP浮标SST数据的相关系数弱于与Argo的相关系数,为0.9285,均方根误差为1.323 0°C,平均误差约为0.979 4°C... 相似文献
2.
利用Argo浮标资料和Rama浮标资料对印度洋海洋环境数值预报系统2010-03-06—2013-05-31的24h混合层深度产品进行了预报精度检验。与Argo浮标数据对比表明:预报与观测绝对平均误差为13m,24h混合层深度预报平均偏浅10m以内;对苏门答腊岛附近海域(5°S~4°N,87°~99°E)的混合层深度预报平均偏浅20m,该海域预报平均风速偏小1.6m/s是可能原因;其它海域预报能力较高,尤其对热带中南印度洋区域(5°~17°S,63°~96°E)平均误差集中在-2~2m。分海域检验对比结果表明:该预报系统能很好的预测出阿拉伯海(60°~70°E,10°~20°N)和孟加拉湾(85°~93°E,10°~18°N)处混合层半年周期变化特征;热带南印度洋(60°~80°E,15°~19°S)混合层呈现明显季节变化特征,且在每年8,9月份达到最大值;热带外南印度洋(45°~70°E,0°~10°S)混合层常年较为浅薄;Argo与Rama数据所得结果一致;预报系统对上述特征均能很好地预测。 相似文献
3.
基于2018年4种红外辐射计(MODIS-Aqua,MODIS-Terra,VIIRS和AVHRR)的SST数据和3种微波辐射计(GMI,WindSat和AMSR2)的SST数据,分析了7种星载辐射计SST数据的全球覆盖情况,利用Argo数据对7种辐射计SST数据进行了真实性检验,并开展了微波产品、红外产品和Argo的交叉比对分析。结果表明:VIIRS SST数据的覆盖率、有效覆盖天数均高于MODIS-Aqua、MODIS-Terra和AVHRR;AMSR2微波辐射计SST数据的覆盖率和有效覆盖天数均高于GMI和WindSat;4种红外辐射计SST数据与Argo浮标数据的平均偏差在-0.27~0℃,均方根误差小于0.76℃,其中VIIRS数据质量最好;3种微波辐射计SST数据与Argo浮标数据的平均偏差在-0.04~0.22℃,均方根误差小于0.88℃,其中AMSR2绝对偏差、标准偏差和均方根误差均小于其他2个微波辐射计数据。AMSR2和VIIRS的SST数据交叉对比发现,AMSR2与APDRC Argo、VIIRS与APDRC Argo的平均偏差分别小于0.15和-0.20℃,标准偏差分别小于0.52和0.60℃;AMSR2与VIIRS平均偏差在-0.23~-0.10℃,标准偏差小于0.41℃,两者具有较高的一致性。 相似文献
4.
提出基于距平分析的Argo海表温度场(SST)重构方法,即在Argo浮标观测点提取温度距平值序列进行Kriging插值生成距平场,并叠加气候态SST的方法重构Argo海温场。以Argo数据相对稀少的2003年8月份和Argo数据相对较多的2012年8月份印度洋海域(60°S—30°N,25°—125oE)为例,重构水平分辨率为1°×1°的海表温度场。分析表明:(1)这种基于距平分析方法重构的海温场与对Argo数据直接Kriging插值获得的结果相比在精度上有大幅提高;(2)重构的温度场与最优插值海表温度场(OISSTV 2.0)的等温线具有高度的一致性,并且在Argo浮标附近海域有更好的细节表现;(3)即使在Argo数据相对稀少的海域,基于距平分析方法重构的海温场也能保持较高的精度要求,包括边缘海域和南大洋极锋附近均有较好表现。 相似文献
5.
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
6.
基于ARGO资料的MTSAT海温产品误差分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用全球海洋观测网计划ARGO浮标的表层海温测量值分析了MTSAT卫星的海温反演误差。结果显示,平均绝对误差为0.73℃,均方根误差为0.885℃,满足应用需要;海温反演异常点多分布在30°N以北的高纬区域。为了确保海温产品数据的可靠性,需要通过数据误差控制技术来检测和控制海表温度反演的异常值,影像边缘和高纬地区的区域数据应谨慎使用。 相似文献
7.
海表温度(sea surface temperature,SST)是影响全球气候的重要因素,在海洋科学研究中占有关键位置。论文基于MODIS红外、AMSR-2和HY-2A微波辐射计数据,分别利用最优插值和贝叶斯最大熵方法对SST数据进行融合,并用i Quam实测数据和Argo浮标数据对2015年SST融合数据进行检验。MODIS、AMSR-2、HY-2A辐射计SST的年平均空间覆盖率分别为15.0%,21.6%,22.0%,最优插值和贝叶斯最大熵融合SST产品的年平均空间覆盖率提高到98.6%和99.4%,融合产品空间覆盖率明显提高。与i Quam实测数据对比,最优插值和贝叶斯最大熵融合产品年平均偏差分别为0.07℃,0.04℃,均方根误差皆为0.78℃,其中3-7月最优插值融合产品的精度略优于贝叶斯最大熵融合产品,其它月份则相反;与Argo浮标数据对比,两种融合产品的均值偏差分别为0.06℃,0.01℃,均方根误差分别为0.77℃,0.75℃。整体上,贝叶斯最大熵融合产品的精度略优于最优插值融合产品,但计算成本较高。 相似文献
8.
《中国海洋大学学报(自然科学版)》2021,(9)
基于"观澜号"科学卫星机载观测试验的应用需求,本文在南海试验区(15°N—25°N,110°E—120°E)利用Jason-3高度计观测的有效波高(SWH),对第三代海浪模式Simulating Wave Nearshore(SWAN)、WAVEWATCHⅢ(WW3)以及WAve Model(WAM)的长时效预报产品进行精度检验。通过2020年3月数据的匹配与分析,发现北海预报中心业务化运行的SWAN和WW3模式在试验区具有120 h的有效预报能力,且两者的预报效果相当。其连续5 d预报SWH的相关系数高于0.73和0.76,偏差值(Bias)低于±0.10和±0.20 m,均方根误差(RMSE)在0.50 m以内。欧洲中期天气预报中心(ECMWF)运行的WAM模式有最高的第一天预报精度,相关系数高达0.91,Bias与RMSE分别为0.00和0.29 m,但第2天(48 h)预报的精度低于SWAN与WW3,预报第3天(72 h)的结果已不具备参考价值。本研究明确了当前业务预报模式长时效预报的准确性,可为规划"观澜号"卫星南海机载试验的飞行策略提供参考,为校正海浪对干涉成像高度计动力测高的影响提供数据支撑。 相似文献
9.
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
10.
针对数值预报和人工经验预报在近岸定点表层海温(sea surface temperature, SST)预报中预报准确度不高,将近岸台站定点SST预报转换为多元时间序列预测任务,应用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)构建近岸台站定点SST时间序列变化模型,对近岸台站每日最高海温、最低海温、平均海温进行预报,并与人工经验方法和长短期记忆网络(long short-termmemory,LSTM)方法进行对比试验。结果显示,在测试数据中相比人工经验预报,CNN方法全年日最高海温预报平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.36℃,平均下降0.14℃,均方根误差(root mean squared error, RMSE)为0.49℃,平均下降0.21℃,日最低海温预报MAE为0.36℃,平均下降0.17℃, RMSE为0.63℃,平均下降0.24℃,日平均海温预报MAE为0.30℃, RMSE为0.47℃,预报性能和LSTM模型预报性能相当。研究表明CNN应用于近岸SST预报具有可行性,能够有效地提高SST预报准... 相似文献
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Zenghong Liu Xiaogang Xing Zhaohui Chen Shaolei Lu Xiaofen Wu Hong Li Chunling Zhang Lijing Cheng Zhaoqin Li Chaohui Sun Jianping Xu Dake Chen Fei Chai 《海洋学报(英文版)》2023,42(2):1-2
The international Argo program, a global observational array of nearly 4 000 autonomous profiling floats initiated in the late 1990s, which measures the water temperature and salinity of the upper 2 000 m of the global ocean, has revolutionized oceanography. It has been recognized one of the most successful ocean observation systems in the world. Today, the proposed decade action “OneArgo” for building an integrated global, full-depth, and multidisciplinary ocean observing array for beyond 2020 ... 相似文献
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利用Argo浮标资料分析横跨吕宋海峡20.5°N断面的水文特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于Argo浮标资料,分析了一条横跨南海北部、吕宋海峡和西太平洋（20.5°N,114°~130°E）断面的海水温度、盐度的分布特征.其结果表明：Argo剖面资料得到的2008年秋季20.5°N断面海水的温度、盐度分布态势与气候态秋季的分布基本一致,主要差异在于南海次表层水的盐度极大值和西太平洋次表层水的盐度极大值,2008年秋季二者均比气候态秋季的低0.1左右.通过动力计算（选取1 200 m为速度零面）表明：Argo浮标剖面资料与融合的卫星高度计产品得到的20.5°N,117.5°~124.5°E断面的表层地转流北分量的分布比较吻合;吕宋海峡中部（20°~21°N）的黑潮主轴大致位于121.5°E附近,其东边界可达123°E,而西边界仅限于121°E以西,其可能原因是该季节黑潮的左侧存在着一个气旋式环流,阻碍了黑潮西进;黑潮在20.5°N断面的体积流量为27×106m3/s左右,最大流速约为55 cm/s,出现在70 m层左右. 相似文献
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OSTIA数据在中国近海业务化环流模型中的同化应用 总被引：3，自引：0，他引：3
The prediction of sea surface temperature(SST) is an essential task for an operational ocean circulation model. A sea surface heat flux, an initial temperature field, and boundary conditions directly affect the accuracy of a SST simulation. Here two quick and convenient data assimilation methods are employed to improve the SST simulation in the domain of the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea(BYECS). One is based on a surface net heat flux correction, named as Qcorrection(QC), which nudges the flux correction to the model equation; the other is ensemble optimal interpolation(En OI), which optimizes the model initial field. Based on such two methods, the SST data obtained from the operational SST and sea ice analysis(OSTIA) system are assimilated into an operational circulation model for the coastal seas of China. The results of the simulated SST based on four experiments, in 2011, have been analyzed. By comparing with the OSTIA SST, the domain averaged root mean square error(RMSE) of the four experiments is 1.74, 1.16, 1.30 and 0.91°C, respectively; the improvements of assimilation experiments Exps 2, 3 and 4 are about 33.3%, 25.3%, and 47.7%, respectively.Although both two methods are effective in assimilating the SST, the En OI shows more advantages than the QC,and the best result is achieved when the two methods are combined. Comparing with the observational data from coastal buoy stations, show that assimilating the high-resolution satellite SST products can effectively improve the SST prediction skill in coastal regions. 相似文献
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南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统研制 总被引：2，自引：1，他引：1
本文主要介绍了南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的研制概况。预报区域为99°E~135°E，15°S~45°N，包括渤海、黄海、东海和南海及其周边海域。为了给耦合预报模式提供较准确的预报初始场，在预报开始之前，分别进行了海浪模式和海洋模式的前24小时同化后报模拟。海浪模式和海洋模式都采用了集合调整Kalman滤波同化方法，海浪模式同化了Jason-2有效波高数据；海洋模式同化了SST数据、MADT数据和ARGO剖面数据。为了改进海洋温度和盐度的模拟，我们在海洋模式的垂向混合方案中引入波致混合和内波致混合的作用。预报系统的运行主要包括两个阶段，首先海浪模式和海洋模式进行了2014年1月至2015年10月底的同化后报模拟，强迫场源自欧洲气象中心的六小时的再分析数据产品。然后耦合预报系统将同化后报模拟的结果作为初始场进行了14个月的耦合预报。预报产品包括大气产品（气温、风速风向、气压等）、海浪产品（有效波高和波向等）、海流产品（温度、盐度和海流等）。一系列观测资料的检验比较表明该大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的预报结果较为可靠，可以为南海及周边海洋资源开发和安全保障提供数据和信息产品服务。 相似文献
15.
海温是海洋环境影响因子之一,对于海洋生态环境、海水养殖业等尤为重要。本文以Argo数据提取的南海海洋温度场数据为例,结合GIS(GeographicInformationSystem)技术,研究南海海温点过程、面过程可视化表达的方法。利用GIS作为可视化框架提供南海海温场的可视化显示,包括放大、缩小和拖动等基本功能,绘制多种形式的数值图像并进行空间分析,包括海温数据曲线绘制、海温值查询、空间插值、等值线等。基于Argo数据可视化表达的结果,从南海海温年变化、随纬度的变化、垂向变化、季节分布特征四方面对南海的海温时空特征进行了分析,结果表明:(1)南海海表温度高温的持续时间比较长,升温过程比降温过程相对要短一些;(2)随着纬度的降低,温度整体升高,温度的年变化幅度越来越小。夏秋两季随着纬度的变化,温度变化不大,春冬两季的温度变化较大;(3)在0~30 m温度变化很小,在深度为30m处温度开始逐渐下降,到达500m以下,海温一年四季都比较接近;(4)冬季海温总体最低,夏季海温总体最高。冬季和秋季,在南海西南方向等值线呈现西北—东南向,等值线比较密集。海温的时空变化研究可以对海洋温跃层、海洋温度锋,海水不同层次的结构的研究提供一定参考。 相似文献
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基于ROMS模式的南海SST与SSH四维变分同化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
卫星遥感观测获得了大量高分辨率的海面实时信息，包括海面温度（SST）和海面高度（SSH）等，同化进入数值模式可有效提升模拟精度。本文基于ROMS模式与四维变分同化方法（4DVAR），使用AVHRR SST和AVISO SSH数据，开展了南海区域同化实验。为检验同化的效果，分别利用HYCOM再分析资料和Argo温盐实测数据分析了同化结果的海面高度、流场及温盐剖面的精度。对比结果表明，SST和SSH的同化能够改善ROMS的模拟结果:同化后海面高度场能够更为准确地捕捉海洋的中尺度特征，与HYCOM海面高度再分析资料相比，平均绝对偏差和均方根误差分别为0.054 m和0.066 m；与HYCOM 10 m层流场相比，东向与北向流速平均绝对偏差分别为0.12 m/s和0.11 m/s，相比未同化均提升约0.01 m/s；温盐同化结果与Argo温盐实测具有较高的一致性，温度和盐度平均绝对偏差为0.45℃、0.077，均方根误差为0.91℃、0.11，单个的温盐廓线对比说明，同化结果与HYCOM再分析资料精度相当。 相似文献
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Bias correction of sea surface temperature retrospective fore-casts in the South China Sea 总被引：2，自引：1，他引：1
Guijun Han Jianfeng Zhou Qi Shao Wei Li Chaoliang Li Xiaobo Wu Lige Cao Haowen Wu Yundong Li Gongfu Zhou 《海洋学报(英文版)》2022,41(2):41-50
Offline bias correction of numerical marine forecast products is an effective post-processing means to improve forecast accuracy. Two offline bias correction methods for sea surface temperature(SST) forecasts have been developed in this study: a backpropagation neural network(BPNN) algorithm, and a hybrid algorithm of empirical orthogonal function(EOF) analysis and BPNN(named EOF-BPNN). The performances of these two methods are validated using bias correction experiments implemented in the South... 相似文献
19.
CMIP5模式对南海SST的模拟和预估 总被引：4，自引：1，他引：3
分析了32个CMIP5模式对南海历史海表温度(SST)的模拟能力和不同排放情景下未来SST变化的预估。通过检验各气候模式对南海历史SST增温趋势和均方差的模拟,发现大部分模式都能较好地模拟出南海20世纪历史SST的基本特征和变化规律,但也有部分模式的模拟存在较大偏差。尽管这些模拟偏差较大的模式对SST多模式集合平均的影响不大,但会增加未来情景预估的不确定性。剔除15个模式后,分析了南海SST在RCP26、RCP45和RCP85三种排放情景下的变化趋势,发现在未来百年呈明显的增温趋势,多模式集合平均的增温趋势分别为0.42、1.50和3.30℃/(100a)。这些增温趋势在空间上变化不大,但随时间并不是均匀变化的。在前两种排放情景下,21世纪前期的增温趋势明显强于后期,而在RCP85情景下,21世纪后期的增温趋势强于前期。 相似文献
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V. A. Alexeev V. V. Ivanov I. A. Repina O. Yu. Lavrova S. V. Stanichny 《Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics》2016,52(9):1064-1077
We discuss the possibility of detecting deep convection in the Lofoten Basin of the Norwegian Sea based on the eddy structures revealed from the satellite data. Satellite altimetry, SAR imagery, and MODIS satellite spectral radiometer sea-surface temperature (SST) data are used in the analysis, along with the data of oceanographic Argo floats. It is shown that the eddies identified from the satellite data correspond to the convective cells in the same region according to the data of the Argo floats. We consider several examples of the summer eddy and one winter eddy and the corresponding structures in the ocean measured by the Argo floats when they were located close to the identified eddies. As this method develops and improves, it can be used for the analysis of the dynamic of oceanic eddies in the region of the Lofoten Basin, and possibly in other regions with active deep convection. 相似文献