东营港海洋站风要素特征分析

根据东营港海洋站2011年1月—2015年12月间每10 min的实测风速、风向资料,对平均风速风向、极大风和7级以上大风天数等风要素进行了特征分析。结果表明:东营港海洋站的风具有明显的季节特征和年际变化,平均风速月际变化呈"两峰两谷"型,在偏北风向上,平均风速最大并且月际变化最显著,在偏南风向上,平均风速最小并且月际变化最不明显;全年盛行偏南向风和偏北向风,春夏季盛行偏南向风,秋季以偏南向风为主偏北向风为辅,冬季则以偏北向风为主偏南向风为辅;偏北风向上最易出现极大风,偏南风向出现极大风的频率最低;出现7级以上大风的天数每年总体上呈增长趋势,秋季最多,春季最少。     

ASCAT近岸风在山东沿海的适用性分析

利用2013年1月—2014年12月山东近海的8个浮标站、海岛站和自动站资料与ASCAT近岸风速和风向进行对比,以分析ASCAT反演风场在山东沿海的适用性。研究发现:总体上看,ASCAT近岸风速与代表站实况风速正相关,ASCAT近岸风速在山东沿海误差较小,风向有明显的偏离。ASCAT近岸风在渤海、渤海海峡和黄海北部的适用性优于黄海中部。风力不同时,ASCAT近岸风速与实况偏差有明显差别,表现为当实况出现6级及以上的大风,ASCAT近岸风速小于实况;当实况出现6级以下的风,ASCAT近岸风速大于实况。就ASCAT风速偏差而言,6级以下的风速偏差小于6级及以上风。ASCAT近岸风向与实况偏差也有明显差别,当实况出现6级及以上的大风,ASCAT近岸风向与实况的偏离变小;当实况出现6级以下的风,ASCAT近岸风向与实况的偏离变大。因此,ASCAT近岸风速在山东沿海有较好的适用性,6级以下风更优;ASCAT近岸风向也有一定的适用性,6级及以上风向可用性比6级以下强。     

龙口海洋站风况特征分析

根据龙口海洋站观测得到的2007年逐时10分钟平均风速、风向资料,对平均风速风向、大风风速风向、大风日数等方面进行了分析,得出结论:龙口海洋站的风具有典型的季风性气候特征,冬夏季主风向有180°的变化,平均风速的月际变化出现两峰两谷的趋势;常风向为S向和NE向,强风向为偏北向;偏东风的平均风速和出现频率最小;大风风力以6级为主,大风的年平均风速为13.3 m/s,出现大风的月最高概率为63.3%;大风年主导风向为NW-NE以及S,风速以偏北大风较大,偏东风最小;秋冬季节以偏北大风为主,春季偏南大风与偏北大风交替出现,夏季是大风最少的季节。     

渤海湾海域风况特征分析与海-陆风速对比分析

利用1988年9月-2010年8月的渤海A平台观测资料统计了渤海湾海域的风况特征,对平均风速和6级及以上大风、8级及以上大风的年变化和风向频率进行了分析,得到该海域出现大风的时间和风向、风速特征.为了讨论海上和陆上风速的对应关系,利用相同时间段的渤海A平台站和塘沽气象站观测风资料拟合了两个站风速之间的经验公式.     

闽东北沿海港湾岛屿测站风分布特征及预报指标站的选取

基于2011—2013年福建省宁德市港湾岛屿自动站观测的风的资料,统计分析3 a港湾岛屿风力的时空分布特征,结果表明:港湾岛屿各站的空间分布极为不均,具有明显的区域性差异,局地性特征突出。测站的主导风向以东北风为主,各地风向差异明显。大风风速的季节变化相对来说比较平缓,季节间的差异不大。大风风向的季节变化,冬、秋、春季盛行东北风,夏季则以西南风为主导。此外,通过对资料的完整性、可用性、服务的重要性、站点的地理分布和相关性等因素深入分析,对比论证自动站大风探测资料的代表性和适用性,确定宁德市港湾岛屿大风预报区域自动站的24个代表站,作为预报风力的指标站,将自动站纳入天气预报指标体系,以便对港湾岛屿风力预报进行精细化研究。     

渤海海峡海岛站与沿岸站大风对比分析

统计了渤海海峡5个海岛站和3个沿岸站1年的大风资料,在每月大风日数、风速、年际和月际变化特征、主导风向等方面进行了对比分析,得出渤海海峡大风如下结论:大风的风力以6～7级为主,南部比北部更易出现大风,且风速也较大;出现大风的最高概率为57.5%,即平均不到2天就出现一次;海岛站与沿岸站大风风力极值相差最大为20.8 m/s;极大风风速43.2 m/s,创历史最高纪录;风速的月变化规律基本一致,呈现两峰两谷形势;大风年主导风向为NW-NNE,风速以偏北大风和偏南大风较大,而偏西风和偏东风较小;具有典型的季风性气候特征,冬季以偏北大风为主,夏季以偏南大风为主,春、秋季偏北大风和偏南大风交替出现;综合应用海岛站和沿岸站大风记录,能更加准确反映渤海海峡大风的气候特征。     

人工神经网络在成山头风预报中的应用

成山头处于山东半岛最东端,由于其特殊的地理位置,使得成山头站的风对黄海海面风有很好的指示作用。本文使用2005年10月—2010年9月NCEP再分析资料(1o×1o)和实况观测资料,采用动态学习率BP网络(前馈反向传播Back Propagation,简称BP网络)算法的人工神经网络建立模型,在对T639数值预报产品解释释用基础上,针对成山头站进行了24 h和48 h模拟预测。模型预测结果显示,BP网络模型对成山头站的风力预报相对T639模式的平均绝对误差降低了28.2%(24 h)和19.7%(48 h)。对容易致灾的6级以上大风准确率提高显著,尤其是在T639模式对8级以上大风完全漏报情况下,BP模型在24 h仍有25%的预报准确率,48 h能达到50%的准确率。     

基于船舶空气流场仿真的船舶测风偏差校正方法

船舶海面风观测易受船体和上层建筑造成的畸变气流影响,使测风数据存在偏差。针对船舶相对风测量偏差校正问题,采用CFD仿真方法研究船体周围钝体绕流气流场,量化桅杆左、右横桁实测相对风速、风向与舰桥上部参考测风点相对风速、风向偏差,利用最小二乘支持向量机分别对左、右舷测风偏差进行回归并建立校正模型。通过海上实船实验采集桅杆左、右横桁与舰桥上部测风点处的相对风测量数据,验证模型校正测风偏差的实际效果,结果表明CFD仿真建模方法能够有效降低实验船型56%的相对风速测量偏差。     

龙口至旅顺海上航线大风实况资料处理方法研究

利用海岛站大风观测资料,经过高度订正、对比实验、风速补偿、组合取值等方式,研究了龙口至旅顺海上航线大风气象服务标准实况资料处理方法。通过实际个例分析发现,利用该方法获取的实况资料,能够在很大程度上消除高度偏差、地形遮挡等因素对海岛站风速的影响,为海上航运气象服务提供了更为精确的实况依据。     

HY-2A散射计风场在南海海域的检验和分析

利用南海浮标及海洋观测站的实测资料作为真实值对HY-2A散射计反演的风矢量作多角度对比分析,结果表明:HY-2A散射计风速与浮标(海洋站)实测风速数据具有良好的相关性,散射计观测风速普遍大于浮标(海洋站)实测风速;风速误差符合正态分布,风力≤3级时,风向的平均绝对误差最大;4~5级时风速平均偏差和平均绝对偏差均最小。逐月统计发现:1—3月的风速平均偏差最小,两者基本吻合。7—9月的风速平均偏差最大,12月的风向平均偏差最小。另外,东北向的风速平均偏差最小,西北向风速平均偏差最大;远海站点的风速和风向检验误差均小于近海站点。以上结论表明HY-2A散射计风场资料在南海海域具有可信性,为HY-2A散射计风场在南海的应用和研究提供依据。