基于1988-2017年CCMP数据的浙江沿海海表风速变化及成因

利用1988-2017年CCMP海表风速（Cross Calibrated,Multi-Platform Ocean Surface Wind Velocity）逐月数据、沿海气象站实测风速数据及NCEP/NCAR再分析资料,分析了CCMP海表风速数据在浙江省沿海区域的适用性、浙江省沿海海表风速的年际变化特征及其可能成因。结果表明,利用CCMP海表风速数据与浙江省沿海典型气象站（嵊泗站、普陀站、大陈站、玉环站和洞头站）观测的海表风速进行对比发现,两套资料的风速变化趋势基本一致,且两者风速值偏差较小;利用CCMP海表风速研究浙江沿海风速年际变化特征是合理可信的。CCMP风速距平场的EOF分析结果显示：第一模态的方差贡献率达90.9%,空间场呈一致变化型;第二模态的方差贡献率仅为6.09%,空间场呈偶极子变化型。根据第一模态的方差贡献率和空间场的分布来看,可将浙江沿海全海域风速作为一个整体来研究。1988-2017年浙江沿海CCMP年平均风速序列表明,2002年前后海表风速发生了一次由上升到下降的趋势转变;分析海陆温度变化发现,引起浙江沿海海表风速变化的可能原因是陆地温度上升过快。     

江苏沿海平均风速空间衰减规律拟合研究

沿海地区的风速在海陆交界处变化极为复杂,其风速规律研究对近海风电场的发展有着极为重要的作用。本文采用江苏沿海40 km范围内38个观测站的2009年7月1日—2011年6月30日近2 a的平均风速实测资料,利用旋转经验正交函数(REOF)对沿海平均风速开展主分量特征分析,进而将江苏沿海地区划分为南北两个区域,开展江苏沿海风速衰减规律分析,风速随沿海向内陆呈现e指数衰减特征。在此基础上,构建了江苏沿海南北两个区域的平均风速在空间上的分布方程,并开展了拟合精度检验和可靠性分析。研究结果表明海陆地形影响的范围大小与海岸线上的风速并非完全成正相关的关系而存在临界值,南区、北区风速临界值分别为18. 2 m·s~(-1)和14. 6 m·s~(-1)。     

上海地区沿海（江）岸非汛期不同重现期最大风速估算

非汛期不同重现期最大风速是沿海(江)岸堤防设计标准、工程安全性和投资成本估算的一个重要参数。文中基于上海崇明、宝山、南汇、奉贤和金山5个沿海(江)岸气象站历史风速观测资料和横沙岛测风塔10 m高度逐日最大风速资料,采用极值I型分布估算了上海地区沿海(江)岸非汛期(1—5月和10—12月)各风向不同重现期最大风速。结果表明,上海地区沿海(江)岸非汛期的最大风速以W风最大,SW风最小。沿海(江)岸非汛期50 a一遇最大风速为23.3—28.3 m/s,小于上海地区基准风速(30.0 m/s)。各地非汛期不同风向50 a一遇最大风速的最大差值为3.4—8.1 m/s,同一重现期各地沿海(江)岸10 m高度最大风速极值也相差较大。崇明区域非汛期沿海(江)岸最大风速最大,其次是南汇区域,宝山区域最小。上海地区最大风速一般都出现在沿海地带,其分布与上海实际地理、地表状况相符。     

中国沿海风能分布特征及其影响因子的数值模拟

利用欧洲中期天气预报中心0.75°×0.75°再分析资料,对中国海岸线两侧相邻区域内的风能、风速进行研究,讨论不同季节、不同区域风能、风速的分布特征;利用WRF(Weather Research Forecast)模式模拟海表面温度上升和城市化发展对中国东部沿海风能的影响。结果表明:1)中国沿海风能的时空分布不均一,季节变化明显。春季渤海湾区域风能明显大于其他三区(华东沿海、东南沿海和南海北部沿海区域)。夏季渤海湾区域风能显著小于其他三区,而华东沿海区域风能稍大。秋季东南沿海和南海北部沿海区域风能较大。冬季沿海四区风能大小接近。一般而言,秋冬季风能较大、春夏季风能较小,夏季风能显著小于冬季。2)不同区域、不同季节风速的年际变化存在明显差异。除冬季东南沿海区域风速有增大趋势外,其他区域各季节风速都呈缓慢减小趋势,但减小幅度很小。3)海表温度升高在不同季节对风速的影响不同。春季渤海湾和山东半岛、北部湾沿海及杭州湾风速随海温升高而增强。夏季海温升高幅度不同,则风速显著变化区域不同,但大部分沿海区域风速随海温升高而增强。秋冬季风速随海表温度升高而增强,影响区域较稳定:秋季东南沿海和华东沿海区域风速增强,冬季渤海湾和南海北部沿海区域风速增强。4)城市化发展增大了地表摩擦力,使得夏秋季登陆我国的热带气旋迅速减弱,沿海风速随之减小。     

台风“利奇马”影响期间浙江沿海海浪特征分析

利用浮标资料,对“利奇马”影响期间浙江沿海风和海浪特征及其关系进行分析,并对欧洲中心模式预报与实况进行对比,基于模式预报分析海浪的空间结构。结果发现:(1)随着台风靠近、登陆和远离,海浪波型经历了混合浪—风浪—混合浪的变化,且最大波高越大周期越长,浙江南部沿海海浪较北部沿海更具风浪特点;(2)浪高受风速影响大,北部沿海更为明显,持续风向对浪高增大有明显作用,当风向由向岸转为与海岸线平行、或由与海岸线平行转为离岸时,浪高迅速减小,反之浪高迅速增大;(3)台风靠近和影响浙江时,有效波高与风速的等值线平行,7、8、10级风分别与巨浪、狂浪、狂涛区有很好的对应,有效波高越高,风速对波高的决定作用越明显。     

沈大高速公路雾气候特征与气象要素分析

利用1958—2007年沈大高速公路沿线6站雾日资料对沈大高速公路雾的气候特征及气象要素进行分析。结果表明：沿海地区雾日偏多,且总体呈上升趋势,内陆地区雾日偏少,且呈下降趋势。内陆地区雾多出现在秋冬季,沿海地区多出现在夏季。雾多在凌晨至日出前后时段生成,日出后逐渐消散,持续时间多为1—3 h。相对湿度、气温、风速和风向对雾的预报有较好指示意义：当相对湿度在90%—100%时,春季气温为-5—15 ℃、夏季为16—24 ℃、秋季为-3~19℃、内陆冬季为-20~2 ℃,沿海冬季为-7~4 ℃范围内,内陆风速为0—3 m•s-1,沿海风速为0—6 m•s-1,且沿海地区为偏南风时,雾易发生。     

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。     

山东省沿海冬春季海陆大风对比分析

利用山东省划分的沿海12个海区代表站和部分海岛站资料,6艘渤海和黄海救助船资料,验证了2010年11月以来冬春季海区大风过程(≥6级)中,烟台北部沿海和威海南部沿海站大风资料的可用性,并对渤海湾、渤海中部海区、黄海北部海区和山东沿海大风进行了对比分析,得到以下结论:(1)渤海湾海区,滨州北部和东营北部沿海站均比海面风速偏小。(2)渤海中部海区,当天气系统为低槽冷锋时,东营东部、潍坊北部、烟台北部和烟台西部沿海站均比海面风速偏小。(3)黄海北部海区,在统计时段内,成山头站非常接近海面风速,其次是长岛县大黑山比海面风速小3 m·s-1左右。     

复杂下垫面风电场风速数值模拟及误差特征

利用WRF模式分别对沿海及山地条件下风电场风速进行高分辨数值模拟,并对其误差特征进行分析,结果表明:1)WRF模式对复杂地形条件下的风速模拟性能良好,模拟值较好地体现天气尺度的周期变化;2)沿海及山地条件下模拟与观测的误差特征各不相同。模式静态数据未能显现沿海的小岛,并且低估了山地测风塔所在的海拔,导致沿海平均模拟风速偏大,山地平均模拟风速偏小;3)分析不同风向的归一化均方根误差,沿海陆风情况下,下垫面相对复杂,误差明显增大;沿海海风情况下,下垫面均一,误差明显减小;4)仅作单个风电场周边数百平方千米的模拟,采用一台12核的服务器进行WRF模式的并行计算可满足48 h短期预测的时效性。仅仅提高模拟的网格分辨率,并不一定能提升模拟的准确性。     

谐波分析方法在沿海风速数值预报订正的应用

利用福建漳浦沿海一座测风塔2009年12月—2010年11月的观测资料和中央气象台发布的MM5风速数值预报资料,统计分析了沿海近地层风速和风速数值预报误差的变化特征,统计结果表明:全年和各季节的风速变化具有明显的日变化特征,日最小风速出现在上午至午后,日最大风速则出现在旁晚至凌晨;同时,风速数值预报与测风塔实测风速的误差也存在较明显的日变化特征,这种变化特征与近地层湍流的发生发展有密切联系。在统计分析基础之上,提出一种谐波分析与人工神经网络(ANN)相结合的24 h短期风速数值预报的订正方法,订正试验结果表明:该方法可以每24 h更新一次预报结果,相对于风速数值预报的精度,两次独立样本检验的平均绝对误差分别减小25.6%、28.8%,且订正后使得风速数值预报的系统性偏差有明显下降。     

4—6月福建中部沿海大风的统计预报

福建中部沿海靠近台湾海峡北部,春季由于冷暖空气的相互作用及台湾海峡效应,容易产生东北或西南大风。我们对1971—1974年4—6月福建中部沿海的东北大风进行了普查分析和统计,先按环流特征分类,再按不同类型寻找预报因子,最后用数理统计方法(分辨法)建立预报方程。 大风标准是采用平潭站东北风平均风速达12米/秒,或虽平均风速不够12米/秒,但阵风超过16米/秒定为大风。经验表明,平潭站的风     

影响广东沿海的热带气旋最大强度估算

利用广东省沿海阳江、汕头气象探空站1980~2012年的观测资料,采用基于动力气象学原理的方法,估算影响广东沿海的热带气旋的海面可能最低中心气压为866.3h Pa,热带气旋中心附近海面可能最大风速为80.2m·s-1,进一步估算热带气旋登陆广东沿海时近地面可能最大10min平均风速为60.1m·s-1,同时利用1949~2012年热带气旋资料对估算结果进行了合理性分析。     

华东沿海ASCAT反演风速的检验和订正

基于2010—2014年ASCAT反演风速、华东沿海14个浮标站和浙江沿海249个自动气象站资料,对华东沿海ASCAT反演风速进行检验和订正。研究表明:站点ASCAT风速误差不仅与离岸距离相关,而且与站点周围地形有关,误差较大的5个浮标站均位于舟山群岛附近海区,平均偏大4.79 m·s-1,其他海区浮标站的ASCAT反演风速平均偏差仅为0.46 m·s-1。ASCAT反演风速与浮标站风速的线性回归可有效减小反演风速误差,订正后误差大幅减小,误差越大的站点订正效果越好。相距160 km内的浮标站点间风速误差呈正相关,且站点间距越小,误差正相关越明显。考虑带影响半径的反距离权重,采用邻站方程订正法和邻站误差订正法分别对华东沿海ASCAT反演风速进行订正,均能明显减小平均偏差和均方根误差,两种方法订正效果接近,即两种方法均有较好的订正效果,可用于实际业务。     

江苏沿海大风特征及其变化分析

利用1981—2010年江苏沿海地区的大风资料,分析30 a沿海大风气候特征,结果表明:江苏沿海地区最大风速≥6级和≥8级大风,呈逐年递减趋势。夏季,江苏沿海大风以东南风为主;秋、冬季,以偏北风为主;而春季,沿海大风以偏北风为主,东南风次多。冷空气偏北大风以冬季最为常见,低压(气旋)大风和入海高压后部大风易发生在春、夏两季,雷雨大风主要发生在夏季,台风大风主要发生在夏季和秋季。     

不同地形下的江门市年最大风速估算

利用ECWMF提供的1979—2013年每天4个时次的10、30、60和100 m四个高度层上风速的高分辨率再分析数据资料集(分辨率为0.125°×0.125°),分析了江门市年最大风速的分布及其变化趋势。结果表明:在4个高度层上,江门市最大风速的空间分布都表现为由沿海向内陆地区递减。江门市区域平均年最大风速都呈弱上升趋势,并在2003年出现了极大值。进一步利用在4个高度层上,每个格点35年的年最大风速序列,通过极值I型分布估算江门市在不同再现期(15、30和50年)的年最大风速极值。在4个高度层上,江门市15年内可能出现年最大风速值介于12~28 m/s;30年内可能出现年最大风速值介于12~30 m/s;50年内可能出现年最大风速值介于14~32 m/s,可见,越靠近海的地方再现期极值就越大。     

福建沿海区域大气稳定度分类方法对比研究

利用福建沿海某个厂址所建的100 m气象铁塔观测数据,采用2018年1月1日至2018年12月31日塔层所获取的风向、风速、温度的观测资料以及地面站太阳辐射表观测的总辐射值和净辐射值,用太阳辐射法、温度梯度法、温度梯度—风速法、理查逊数法计算大气的稳定度。从观测区域各类稳定度结果四季的分布、各类稳定度频率的日变化和不同来流情况下各类稳定度的分布三个方面,分析了这四种方法在该地区稳定度分类结果的不同。鉴于该区域日间辐射强、低层风速值较小的特点,四种分类方法中以温度梯度—风速法和理查逊数法对本区域大气稳定度的划分适用性比较好。     

近海岸风速衰减特征及形成机理分析

为更好理解沿海区域近地面风速衰减规律及其内在机制并获取适用于业务观测风速数据的分析方法,通过引入内边界层厚度的发展机理,推导获得风速随离岸距离变化的数学解析拟合式。结合浙江省温州市境内一沿海区域6个自动气象站2014—2019年逐时风速观测数据应用该拟合式分析了风速随离岸距离的关系,结果表明不管是逐时风速还是逐日最大风速,其平均值均与离岸距离有着良好的负相关,并发现其衰减系数与风速有着密切关系。向岸流及离岸流的风速衰减特性均可以结合该拟合式用线性及幂数律拟合来体现,但后者可以更好地解释风速随离岸距离变化特征,并在较大风速(3~10 m/s)向岸流的背景条件下,获得合理可信的分析结果,说明该方法可以适用于近海岸区域风速观测数据的应用研究。      

广东沿海地区大气稳定度的分类方法探讨

利用广东大亚湾沿海1个80 m气象铁塔2003年1月—2004年12月离地面10 m和80 m的逐时风向、风速、温度梯度资料和1.5 m 的相对湿度资料,用温度梯度、Ri数、风速比、温度梯度与风速4种不同判据把大气状态分成强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定6种不同稳定度,分析研究不同大气稳定度分类方法在沿海地区的适用性。研究表明,沿海地区以理查逊数(Ri)法对6类大气稳定度的区分能力最好,温度梯度和风速比法最差。     

海南岛沿海近地面风时空分布特征的观测分析

利用2012年海南岛沿海6个常规气象站、2个海岛站的逐时风向、风速资料,分别对全年以及不同季节内近地面风速大小、风速日变化以及风向频率分布等进行了统计分析.结果表明:2012年全年海南岛沿海近地面风速约在1.8~5.7 m/s之间,其中三亚站风速最大,冬季高达6.5 m/s,大部分站点夏季风速最弱,最大风速出现在春、冬季;海南岛南部沿海风速大于北部,东部大于西部;各站24 h风速基本呈现白天大、夜晚小的典型特征,由于所处地形、植被独特,三亚部分季节风速呈现相反的日变化特征;全年各站基本存在两个盛行风向,大部分站点近地面风向与南海季风的风向变化较为一致,夏季以南风、西南风为主,冬季以北风、东北风为主;各季沿海近地面风向南北部差异较大,东西部差异较小,随着季节转变,南部沿海盛行风转向最明显,东西部次之,北部则不明显.     

十一运会沿海赛地大风预报技术研究

选取了十一届全运会比赛地烟台、威海、日照3站1971—2008年逐日10min平均最大风速,统计分析了比赛期间(9—11月)大风气候特征。结果表明:秋季大风随着年代的变化,大风日数逐渐减少,共同点是9—11月大风日数逐渐增多;不同区域大风发生几率差异较大,位于北部沿海的威海、烟台出现大风的几率明显大于南部沿海的日照,尤其以威海几率最大。利用2001—2008年的天气图资料,对产生大风的天气系统进行了普查,结果表明,9—11月造成烟台、威海、日照大风的主要有低槽冷锋、气旋、热带气旋等天气系统以及东高西低和南高北低两种形势场。利用NCEP再分析资料,对产生大风的各类天气系统天气形势进行了合成分析,并给出各类天气系统产生大风时平均形势场。