基于ASCAT散射计数据的2012年南极周边海面风场特征分析   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

张婷  张杰  杨俊钢 《极地研究》2014,26(4):481-486

利用2012年全年的ASCAT散射计风场数据,对55°S以南的南极周边海域海面风场开展了时空分布特性统计分析。结果表明:对于南极周边海域,7月平均风速最大,为12 m·s-1,12月平均风速最小,为8 m·s-1,冬季大于夏季;该区域平均风速主要在9—12 m·s-1之间,全年出现的天数280天,约占全年的77%;风速10 m·s-1所占比例也是冬季大于夏季。从全年来看,南极周边海域在冬季(4—6月)和春季(7—9月)风速普遍较大。该区域0°W—60°W海域内风速明显比其他海域要小。  相似文献   

QuikSCAT卫星散射计矢量风检验及南海月平均风场特征分析   总被引：4，自引：1，他引：3  

王慧鹏  王春明  项杰  李健  刘春霞 《气象科学》2014,34(1):54-59

采用中国科学院南海海洋研究所2008年建设的,西沙海洋观测研究站上的自动气象站实测数据,对亚太数据研究中心提供的近实时QuikSCAT卫星遥感风场资料(2008年4月6日—12月31日)进行了检验和统计特征分析,得出:这两者风速的相关系数为0.86,平均偏差为-1.50 m/s,均方根误差为1.71 m/s,表明QuikSCAT卫星遥感风场资料在南海具有很高的适用性。在此基础上,利用QuikSCAT卫星遥感的月平均风场资料分析了南海月平均风场特征。结果表明:(1)南海季风10月到次年3月盛行东北风,6—8月盛行西南风,4、5、9月为季风转换季节;(2)存在两个平均风速大值中心,一个位于南海南部(10°N,108°E)附近,另一个位于台湾海峡附近,其位置和强度会随着季节变化而变动。  相似文献   

汕尾浮标站的风况特征分析     

孙喜艳  程正泉  李楚燕 《广东气象》2014,36(6):6-10

利用广东省汕尾红海湾大型浮标站的近4年观测资料,统计分析汕尾红海湾近海海面风的日变化特征、季节变化特征和大风特点.分析表明：红海湾近海海面秋、冬风速大,夏季风速小,风向以东北风为主;平均情况下中午前后风速较小,早晚较大,风向以东北风为主;冷空气和热带气旋是造成红海湾近海大风的主要天气系统;大风平均阵风系数较小,最大阵风系数在热带气旋影响下出现.  相似文献   

不同防风标准雨量计的观测差异     

朱君  曹晓钟  雷勇  王志成 《成都信息工程学院学报》2014,29(4):365-369

针对不同的防风标准在翻斗雨量计观测时对风场变形误差的防护作用,从降水总量随风速波动的变化、设备间的均方差及其相关系数和观测时间灵敏度等几个方面对观测数据进行分析。数据分析表明不同的防风标准翻斗式雨量计对风场变形误差的防护作用存在一定的差异,其中SMALLDIFR具有更高的时间灵敏性,在雨量比较大时,偏斜式雨量计更优。  相似文献   

两次副高边缘特大暴雨对比分析     

杨新  柯文华  张小荣  任文斌  廖胜石 《气象研究与应用》2014,35(4):1-4

利用常规资料、地面加密自动观测资料、NCEP/NCAR的1°×1°每6h再分析资料及多普勒雷达资料,对2011年6月16日（简称6.16过程）及2008年7月31日（简称7.31过程）发生在粤东南两次副高边缘特大暴雨进行对比分析。结果表明：6.16过程主要是受高空短波槽和偏南风急流共同影响而产生的,较厚的暖云层、深厚的湿层等使该过程降水范围更广;7.31过程主要是受对流中层扰动诱发产生的,为局地性强降水。雷达回波均表现为强的反射率因子,回波发展迅速且移动缓慢;6.16过程回波图上出现有界弱回波区（BWER）等超级单体风暴特征。  相似文献   

星载激光雷达卫星海面风场反演算法研究     

WANG Tianyu  PAN Delu  HE Xianqiang  WANG Difeng 《海洋学报(英文版)》2014,33(3):129-135

The principal purpose of this paper is to extract entire sea surface wind＇s information from spaceborne lidar, and particularly to utilize a appropriate algorithm for removing the interference information due to white caps and subsurface water. Wind speeds are obtained through empirical relationship with sea surface mean square slopes. Wind directions are derived from relationship between wind speeds and wind directions im plied in CMOD5n geophysical models function （GMF）. Whitecaps backscattering signals were distinguished with the help of lidar depolarization ratio measurements and rectified by whitecaps coverage equation. Subsurface water backscattering signals were corrected by means of inverse distance weighted （IDW） from neighborhood non-singular data with optimal subsurface water backscattering calibration parameters. To verify the algorithm reliably, it selected NDBC＇s TAO buoy-laying area as survey region in camparison with buoys＇ wind field data and METOP satellite ASCAT of 25 km single orbit wind field data after temporal-spa tial matching. Validation results showed that the retrieval algorithm works well in terms of root mean square error （RMSE） less than 2m/s and wind direction＇s RMSE less than 21 degree.  相似文献   

印度洋-南海海域海表风场的时空分布特征     

苏勤  杨艳  郑崇伟 《海洋与海岸带开发》2014,(5):51-53

利用来自ECMWF的ERA-40风场资料,采用EOF、线性回归等方法,分析了1958-2001年期间印度洋-南海海表风场的时空分布特征。结果表明：（1）该海域背景特征存在两个比较明显的高值区：索马里附近海域、南海海域,分别反映的是夏季索马里附近海域强劲的西南季风、南海冬季频繁的冷空气。（2）该海域海表风场的第二模态在空间分布特征上,北印度洋中纬度海域与赤道附近海域呈反位相分布,40°S 与60°S 海域也呈反位相分布;第三模态则整个北印度洋与南印度洋呈反位相分布。（3）1958-2001年期间,印度洋-南海的海表风速整体上呈显著性逐年线性递增,尤其以1975-1980年期间的递增趋势最为强劲,1975年的年平均风速为近44年的最低点。  相似文献   

南海冬季一次海面大风天气的WRF模式预报检验   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈俊文  蔡扬  白毅平  林文实 《海洋预报》2014,(4)

为寻找出适合南海冬季海面大风天气预报的边界层参数化方案,利用中尺度气象模式WRF中9种边界层方案(YSU、MYJ、QNSE-EDMF、MYNN2、MYNN3、ACM2、BouLac、UW、GBM),对2012年12月29-31日的大风过程进行预报,并用最终分析资料(FNL)检验10 m风场预报。结果表明:风速风向预报的整体平均偏差相当,风向预报的均方根误差较风速大;风速风向与实况的相关随着预报时间增加,整体呈现下降趋势;各方案对海陆交界风速预报普遍偏大2 m/s以上,而在远离陆地的海域偏差较小;YSU方案对北部湾、东沙群岛、西沙群岛、南沙群岛4个海区风场的变化趋势均能较好预报;整体而言,南海大部分海域的预报偏差较小,YSU、MYNN2、MYNN3方案对风速预报较好,ACM2方案对风向预报较好。  相似文献   

一次1月山东半岛东部极端海效应暴雪的发生机制分析     

李刚  刘畅  曹癑瑶  孟宪贵 《气象》2020,46(8):1074-1088

利用海上浮标站、自动站、多普勒天气雷达、L波段雷达探空、NCEP/NCAR再分析逐6 h和降水等观测资料,结合EVAP雷达风场反演获得的水平风场资料,对2018年1月9—11日一次渤海海效应暴雪过程的产生机制进行了分析。结果表明:此次海效应暴雪过程是一次极端降雪事件,具有强降雪持续时间长、降雪量大、暴雪分布近γ中尺度等特征。暴雪发生前后受两次强冷空气影响,渤海和山东半岛地区持续降温,850 hPa温度降至-18～-16℃,是产生强海效应降雪的有利条件;此次冷空气明显强于12月渤海海效应暴雪,1月产生海效应暴雪的850 hPa温度中位数较12月低约5℃。受强冷空气影响时,海气温差明显增大,海洋向低层大气输送的最大感热通量可达226.8 W·m~(-2),低层大气高湿饱和,导致大气层结不稳定,不稳定局限于850 hPa以下,为浅层对流。雷达反射率因子图上具有明显的"列车效应"。造成窄带回波的原因在于出现了低层切变线,即在山东半岛北部沿海的小范围区域内出现了东北风及西西南风,形成了西北风与东北风、西西南风与东北风的切变线,触发暴雪产生。而东北风达到的高度不超过1.2 km,多在0.6 km以下。通过此次极端暴雪过程的综合观测资料分析,揭示了较少出现的1月海效应暴雪的特征,其形成的环流形势、热力不稳定、动力条件等与常见的12月海效应暴雪基本类似,主要差异在于冷空气强度较12月偏强,这可成为1月海效应暴雪的首要预报着眼点;海上浮标站、雷达风场反演技术是定量揭示海效应暴雪中尺度特征的良好资料和方法。  相似文献   

ASCAT反演风场与华南及南海站点观测对比分析     

郭春迓  钟水新  胡亮  涂静  陈超  刘春霞  冯沁 《热带气象学报》2020,36(4):508-517

利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。   相似文献