中低风速下海洋飞沫对海气热通量的影响

基于2016-02-01—2016-05-21在南海博贺海洋气象观测平台观测的实验资料,首先利用整体空气动力学算法分别计算海气界面处感热通量与潜热通量,同时利用涡动相关法计算液滴蒸发层处总的感热通量与潜热通量。然后比较海气界面处热通量与液滴蒸发层处热通量的值,并利用差比法分别对2处感热通量和潜热通量进行做差计算。结果表明:液滴蒸发层处热通量与海气界面处热通量存在明显差异。通过与海洋飞沫引起的热通量值比较,结果表明液滴蒸发层处热通量与海气界面处热通量的差值由海洋飞沫作用引起;且在中低风速条件下,海洋飞沫引起的热通量与风速呈正相关;相比感热通量而言,潜热通量随着风速的变化更为显著。     

基于遥感和实测数据对台风LEO和SOULIK期间的飞沫热通量研究

本文应用高风速条件下海面动力粗糙度长度,拓展了COARE3.0块体通量算法,考虑高风速下,海洋飞沫对热通量的贡献。利用GSSTF3(Goddard Satellite-based Surface Turbulent Fluxes Version 3)遥感产品、GSSTF_NCEP(National Centers Environmental Prediction)再分析资料和浮标KEO实测数据,探讨了中国南海台风LEO和西北太平洋台风SOULIK期间湍流热通量的变化。研究结果表明:感热通量与潜热通量相比很小;台风的轨迹与潜热通量的分布密切相关且在台风轨迹的东偏北区域潜热通量数值大;在热带低压之前,原潜热通量与改进后潜热通量的差值即飞沫热通量很小,随着台风等级的增加,飞沫热通量也增加。当台风LEO达到最高即台风级别时原潜热通量达到300W/m2,飞沫热通量与原通量的比值高达12%,而台风SOULIK达到强台风级别时原潜热通量达到1000W/m2,飞沫热通量与原通量的比值达到20%,显著高于台风LEO,飞沫效应更明显。     

台风期间海洋飞沫对海气湍通量的影响研究

本文以2006年9月日本以南海域的台风YAGI为例,应用黑潮延伸体附近的KEO浮标观测资料,并结合卫星遥感等融合资料,分析海洋飞沫在台风不同发展阶段对海气界面间热量通量和动量通量的影响。首先,定量地分析台风期间海洋飞沫对海气热通量的影响。结果表明,在台风YAGI过境期间,海洋飞沫能够显著地加剧海气界面间的热量交换,尤其是潜热交换。海洋飞沫增加的热通量随着风速的增强而增大,随着波龄的增大而减小。随后,通过动量分析表明,在台风YAGI过境期间,海洋飞沫显著地增强了由大气向海洋的动量转移。当风速达到台风量级后,考虑海洋飞沫所增加的动量通量与界面动量通量大小相当,同时,在此风速条件下,海洋飞沫在海气界面形成极限饱和悬浮层,抑制风到海表面的动量转移,导致海气界面间总的动量通量的增长率随之减小。     

中国近海海气界面热通量的反演

应用卫星SSM/I(Special Sensor Microwave/Imager)和AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)遥感资料,使用先进的海气通量计算方法(COARE3.0),计算了中国近海海气界面的感热和潜热通量.计算结果与南海西沙(2002年5月)和文昌(2000年10~11月)实测结果进行比较发现,应用遥感资料获得的海气界面热通量与实测结果非常一致.遥感获得的感热通量和潜热通量与西沙实测结果的均方根误差分别为2.9和29.9 W/m2,与文昌实测结果的均方根误差:2000年10月分别为4.42和43.05 W/m2,2000年11月分别为4.19和40.8 W/m2.与GSSTF2的结果相比,其时空分布变化特征基本一致.根据中国近海遥感资料(1988~2000年)的感热通量的分析,其均方根误差在10.1~12.4 W/m2之间,多年平均均方根误差为11.7 W/m2.潜热通量的均方根误差在34.8~49.7 W/m2之间,多年平均均方根误差为43.2 W/m2.由此可以说明,利用遥感获得的热通量可以用来进行中国近海海气相互作用的研究以及作为我国气候预测研究的重要依据.     

2006～2007年北部湾海-气热通量变化特征

用2006年夏～2007年秋在北部湾获得的船测气象资料,由块体公式计算了海-气通量.结果表明:北部湾春、夏季节获得热通量,而秋、冬季节失去热通量.春季通过湍流交换造成的热通量对海面热平衡的贡献最小,其次是夏季、冬季和秋季.在年平均尺度上感热通量和潜热通量分别占净辐射通量的7.4%和77.4%,15.2%的净辐射热量通过海洋过程消耗掉.感热通量随海-气温差的加大而增大,而与风速之间呈现复杂的非线性关系.海-气温差增加1 ℃,感热通量增加6.7～12.7 W/m2;较大的感热通量(>30 W/m2)容易出现在5～10 m/s风速条件下.潜热通量与风速和相对湿度呈明显的相关关系:风速增加1 m/s,潜热通量增加约18 W/m2,而相对湿度下降1%会导致6 W/m2潜热通量的增加.     

2008年南海季风爆发前后西沙海域海气通量变化特征

基于2008年4至5月在南海西沙永兴岛进行的海气通量观测试验资料和NCEP资料,应用COARE3.0通量算法计算了海气通量,分析了季风爆发前后西沙海域天气变化特点和海气通量对南海季风爆发的响应。结果表明:2008年南海季风首先于5月第1候在南海南部爆发,受热带气旋等因素的影响,北部海区季风爆发推迟到5月18日。季风爆发和热带气旋活动对西沙海域的风速和海气通量影响较大,其中热带气旋的影响更强烈。热带气旋来临之前,潜热通量、感热通量以及动量通量均较小;在气旋活动及此后的季风爆发时期,大风使潜热通量和动量通量显著增强,感热通量则在降水期间变化明显;动量通量的最大值出现在热带气旋活动期间,其在此过程中的均值是观测初期均值的3倍以上。在整个观测过程中,潜热通量明显大于感热通量,后者是前者的16∶1。不同类型天气过程中,潜热通量的日变化相似,而感热通量的日变化有差异。湍流交换系数与风速有较好的相关关系。     

利用浮标资料初步评估NCEP再分析湍通量

通过与浮标观测资料的对比分析,指出NCEP动量通量、再计算NCEP热通量更能够代表NCEP再分析数据库的数值模拟效果。当风速大于20m/s时,数值模拟的湍通量低于浮标块体湍通量,当风速在10～20m/s时,数值模拟的湍通量高于浮标块体湍通量。同时还发现数值模拟结果的延迟现象,以及不能反映大风过后快速的海气温差变化而引起的感热通量变化。     

热带太平洋海气热交换年变化特征的分析

本文用块体动力学公式计算了热带太平洋潜热、感热通量,并用EOF方法分析了这两类热通量的时空分布以及影响它们的因素.结果指出,热通量的模态1反映了太平洋海气热交换的基本气候特征,中、西太平洋的暖池就是这种气候特征下的具体反映;模态2说明了海气热交换与海流和海陆分布有密切联系;模态3反映了下半年海气热交换的加强,为热带太平洋ITCZ的活动提供了能量.东太平洋,感热通量和海气温差分布型十分相似,而西太平洋,则取决于全风速的量值.潜热通量的时空分布主要取决于全风速的时空分布,和比湿差的分布型相差较大.赤道以北中、西太平洋风速异常是导致气候异常的关键.北半球ITCZ云带是由其海面热通量变化所决定;西太平洋SPCZ云带是由其海表温度和海气温差所决定.     

海洋飞沫参数化方案在台风数值模拟中的应用

海洋飞沫作为海气相互作用的重要因子, 在台风的发生、发展过程中扮演着重要角色.将Fairall和Andreas海洋飞沫参数化方案加入到WRF模式中对两个台风--"珊珊"、"桑美"进行了模拟, 以研究不同海洋飞沫参数化在WRF模式中对台风模拟效果的影响.结果表明, 加入Fairall方案后潜热通量、感热通量得到很大程度的加强, 使得台风的热力结构得以改变, 暖心结构十分明显, 从而影响了动力场结构.相对涡差解释了台风移动路径变化的原因, 热成散度、涡度以及水汽通量的改变影响了台风的强度.Andreas方案由于界面通量算法在考虑海表面动量粗糙度、热力粗糙度及水汽粗糙度随风速、相对湿度变化的情况下, 得到的潜热通量、感热通量较Fairall方案为弱, 因而台风的强度不强.飞沫参数化方案对模拟台风路径的影响较小.     

台风"森拉克"的数值模拟研究:海洋飞沫的作用

台风作为一种在海洋上生成和演变的强烈天气现象，除了环境流场、自身结构以及地形等因子对它产生影响外，海气间的热量动量交换也是台风演变过程中不可或缺的因子。台风期间在海气界面生成大量海洋飞沫，这些飞沫在台风边界层的蒸发必然对海气之间的通量传输过程产生影响，进而影响到台风本身的演变。文章将海洋飞沫参数化引入大气中尺度模式中，对2002年16号台风“森拉克”的演变进行了数值模拟研究。结果表明，引入海洋飞沫参数化方案，可使台风期间海气界面的潜热通量增加50％，10m层风速最大值增加30％，从而使模拟台风的强度明显增加，使模拟结果更趋于合理。因此，在台风数值模拟和预报中考虑海洋飞沫的作用是十分必要的。     

Evaluation of ENVISAT ASAR data for sea surface wind retrieval in Hong Kong coastal waters of China

The C-band wind speed retrieval models, CMOD4, CMOD - IFR2, and CMOD5 were applied to retrieval of sea surface wind speeds from ENVISAT （European environmental satellite） ASAR （advanced synthetic aperture radar） data in the coastal waters near Hong Kong during a period from October 2005 to July 2007. The retrieved wind speeds are evaluated by comparing with buoy measurements and the QuikSCAT （quick scatterometer） wind products. The results show that the CMOD4 model gives the best performance at wind speeds lower than 15 m/s. The correlation coefficients with buoy and QuikSCAT winds are 0.781 and 0.896, respectively. The root mean square errors are the same 1.74 m/s. Namely, the CMOD4 model is the best one for sea surface wind speed retrieval from ASAR data in the coastal waters near Hong Kong.     

A preliminary assessment of the sea surface wind speed production of HY-2 scanning microwave radiometer

A scanning microwave radiometer（RM） was launched on August 16,2011,on board HY-2 satellite.The six-month long global sea surface wind speeds observed by the HY-2 scanning microwave radiometer are preliminarily validated using in-situ measurements and WindSat observations,respectively,from January to June 2012.The wind speed root-mean-square（RMS） difference of the comparisons with in-situ data is 1.89 m/s for the measurements of NDBC and 1.72 m/s for the recent four-month data measured by PY30-1 oil platform,respectively.On a global scale,the wind speeds of HY-2 RM are compared with the sea surface wind speeds derived from WindSat,the RMS difference of 1.85 m/s for HY-2 RM collocated observations data set is calculated in the same period as above.With analyzing the global map of a mean difference between HY-2 RM and WindSat,it appears that the bias of the sea surface wind speed is obviously higher in the inshore regions.In the open sea,there is a relatively higher positive bias in the mid-latitude regions due to the overestimation of wind speed observations,while the wind speeds are underestimated in the Southern Ocean by HY-2 RM relative to WindSat observations.     

星载SAR对雨团催生海面风场的观测研究

雨团或对流雨是热带与亚热带地区的主要降雨形式,较易被高分辨率星载合成孔径雷达（SAR）探测到。SAR图像上的雨团足印是由大气中雨滴的散射与吸收、下沉气流等共同导致形成的。本文以RADARSAT-2卫星100 m分辨率的SAR图像上雨团引起的海面风场及其结构反演与解译作为实例进行分析。使用CMOD4地球物理模式函数,分别以NCEP再分析数据、欧洲MetOp-A卫星先进散射计（ASCAT）和中国HY-2卫星微波散射计的风向为外部风向,进行了SAR图像的海面风场反演。反演的海面风速相对于NCEP、ASCAT和HY-2的均方根误差（RMSE）分别为1.48 m/s,1.64 m/s和2.14 m/s。SAR图像上一侧明亮另一侧昏暗的圆形信号图斑被解译为雨团携带的下沉气流对海面风场（海面粗糙度）的改变所致。平行于海面背景风场其通过雨团圆形足印中心的剖面上的风速变化可拟合为正弦或余弦曲线,其拟合线性相关系数均不低于0.80。背景风场的风速大小、雨团引起的风速大小以及雨团足印的直径可利用拟合曲线获得,雨团足印的直径大小一般为数千米或数十千米,本文的8例个例解译与分析均验证了该结论。     

基于四种再分析资料的1988-2015年中国近海月均风速特征评估

This study investigates the long-term changes of monthly sea surface wind speeds over the China seas from 1988 to 2015. The 10-meter wind speeds products from four major global reanalysis datasets with high resolution are used: Cross-Calibrated Multi-Platform data set(CCMP), NCEP climate forecast system reanalysis data set(CFSR),ERA-interim reanalysis data set(ERA-int) and Japanese 55-year reanalysis data set(JRA55). The monthly sea surface wind speeds of four major reanalysis data sets have been investigated through comparisons with the longterm and homogeneous observation wind speeds data recorded at ten stations. The results reveal that(1) the wind speeds bias of CCMP, CFSR, ERA-int and JRA55 are 0.91 m/s, 1.22 m/s, 0.62 m/s and 0.22 m/s, respectively.The wind speeds RMSE of CCMP, CFSR, ERA-int and JRA55 are 1.38 m/s, 1.59 m/s, 1.01 m/s and 0.96 m/s,respectively;(2) JRA55 and ERA-int provides a realistic representation of monthly wind speeds, while CCMP and CFSR tend to overestimate observed wind speeds. And all the four data sets tend to underestimate observed wind speeds in Bohai Sea and Yellow Sea;(3) Comparing the annual wind speeds trends between observation and the four data sets at ten stations for 1988-1997, 1988–2007 and 1988–2015, the result show that ERA-int is superior to represent homogeneity monthly wind speeds over the China seaes.     

基于SAR图像雨团足印的海面风向提取方法

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。     

GNSS-R观测下的海面飓风风速反演

利用全球导航卫星系统在地球表面的反射信号（GNSS-R）进行海面风速反演已经被广泛研究并作为一种重要的遥感手段。目前,该L波段微波信号的相关功率已可以在多普勒频率和时延码片空间进行多普勒时延图像的成像。由于该图像的图像特征与海面粗糙度有较高的相关性,因此能够用来进行海面风场反演。然而,对于该遥感手段而言,其双基雷达前向散射截面（BRCS）理论上与海面粗糙度有更高的相关性,如同目前合成孔径雷达使用后向雷达散射截面而非相关功率。所以,本文通过改进已有的GNSS-R的双基雷达散射截面方程,代替相关功率在多普勒时延空间进行成像,得出了与海面粗糙度相关的双基雷达散射截面图像（BRCS map）。基于该图像,本文提出了三种与其形状特征相关的观测量,通过2005年Dennis飓风GNSS-R机载数据生成的16000多幅图像进行地球物理模式函数建模并与经典的一维时延波形匹配方法得出结果进行对比分析,得出更为精确的风速反演结果。     

降雨条件下全极化微波辐射计海面风场校正

为提高降雨条件下星载全极化微波辐射计海面风场精度,通过匹配WindSat海面风场和降雨率数据以及美国国家浮标中心浮标观测数据,得到18 996组匹配样本,深入分析了降雨对海面风场反演精度的严重影响,构建了风场校正模型。试验结果表明,降雨导致海面风速被严重高估,风向误差随着降雨率的增大而增大。校正后的风速精度在低风速段提升明显。无论降雨率多大,校正后风速精度均比校正前高。风速均方根误差由原来的2.9 m/s降低到了2.1 m/s,风向均方根误差由原来的26.9°降低到了26.3°。     

基于MISR多角度光学遥感影像的海面风速估算实验

太阳耀光是来自粗糙海面的直接太阳反射光,其强度与海面粗糙度密切相关,而海面粗糙度主要受海面风场影响。因此,包含太阳耀光信息的光学遥感影像在海洋动力过程和海面风速探测中具有积极意义。本文利用2016年2月到2017年3月期间成像的25幅Terra卫星MISR(Multi-angle Imaging Spectro Radiometer)传感器的多角度遥感影像,分别提取了太阳的高度角和方位角、正视和后视影像的卫星观测角、方位角等信息,校正获得正视和后视影像的太阳耀光辐射强度,进一步反演海表面粗糙度信息,进而计算海面风速。最后利用ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的模式风速数据与反演获得的风速结果进行对比验证。结果表明,两者的相关系数较高(R=0.745),均方根误差和平均绝对偏差值分别为1.514 m·s^-1和1.319 m·s^-1。初步实验结果表明,利用MISR多角度光学遥感影像估算海表面风速是可行性的。     

3种海面风场资料在台湾海峡的比较和评估

本文对3种海面风场资料(CCMP、NCEP、ERA)在台湾海峡风场的平面分布和时间变化特征进行了相互比较,并应用2011年浮标观测的风速和风向资料分别对3种风场的误差进行了分析及评估。主要结论如下:(1)3种资料风场的平面分布、季节变化和年际变化特征基本一致,差异主要表现在冬季NCEP资料在海峡中部和南部的风速相对CCMP和ERA资料较大;(2)CCMP资料的风速偏差、风速均方根误差和风向均方根误差分别为-0.62m/s、1.67m/s和31°,NCEP分别为0.15m/s、1.64m/s和31°,ERA分别为-1.36m/s、2.4m/s和33°;NCEP资料的风速整体略偏大、CCMP略偏小、ERA偏小明显,CCMP和NCEP资料比ERA资料更接近观测;(3)在西南季风影响期以及风速较小时(风速不大于10m/s)CCMP资料的风速可信度较高、NCEP资料的风速偏大;在东北季风影响期以及风速较大时(大于10m/s)NCEP资料的风速可信度较高、CCMP资料的风速偏小;(4)3种资料的风向误差接近,均在低风速时(风速小于5m/s)误差较大。本文的结论可以为台湾海峡的海洋和大气科学研究选择合适的海面风场资料提供借鉴和参考。     

一种改进的高度计风速反演模式函数研究

本文利用角动量模式计算获得高风速资料,并通过气象观测站实测资料验证了风速资料的准确性,并将所得风速应用于Jason-1高度计风速反演模式函数研究,得到了一个新的风速反演模式函数。研究结果表明,本文提出的模式函数能更好地反映台风经过时海表面风速情况,实现了高度计对高风速(10~40 m/s)的反演,可作为Jason-1高度计风速反演业务化算法在高风速情况下的补充,以提高高度计风速反演精度。