数值模式与统计模型相耦合的近岸海浪预报方法

针对数值模式和统计模型预报近岸海浪存在的局限性,构建了数值模式和统计模型相耦合的近岸海浪预报框架,在模式计算格点和近岸预报目标点之间定义一个海浪能量密度谱传递系数,通过经验正交函数分解和卡尔曼滤波方法建立传递系数的统计预报模型并与数值模式进行耦合。经过对近岸波浪观测站1a的预报试验表明:该方法能够提高近岸海浪有效波高预报精度,有效波高的均方根误差降低了约0.16m,平均相对误差降低约9%。进一步试验和分析发现,该方法的预报有效时间小于24h,将海浪能量密度谱经过分解后得到的基本模态反映了近岸波侯的主要特征,海浪能量密度谱传递系数的变化体现了波侯的季节变化特点。     

海南岛近岸养殖区台风浪预报技术研究

随着海南深水网箱养殖规模的不断扩大,海浪精细化预报的需求越来越紧迫。以海南岛周边海域为目标区域,基于近岸海洋模式ADCIRC(Advancedcirculationmodel)和海浪模式SWAN(Simulating WavesNearshore),建立了海南岛近岸养殖区台风浪数值预报系统。该系统采用非结构高分辨率网格,近岸分辨率达到了100m。选取2014年第9号超强台风"威马逊"(RAMMASUN)进行针对海南岛近岸养殖区的台风浪数值模拟后报。模拟结果与实测数据较为吻合。采用全球预报系统GFS(Global Forecast System)风场和气压场数据作为驱动场对2018年7月的一次热带风暴过程进行预报,48小时、24小时预报的有效波高和实测结果比较平均相对误差分别为20.75%和17.0%。总体来说,该模型的预报精度可以满足近岸养殖区台风浪预报业务的需求。     

基于HY-2 卫星观测分析南海风浪关系

海面有效波高(H1/3)是表征海浪的重要参数,随着卫星遥感技术的发展,雷达高度计已成为获取海面有效波高的重要手段,但也只能对卫星星下点轨迹处进行有效观测,远无法满足大范围应用的需求.本研究结合2013年10月HY-2雷达高度计观测的海面有效波高和微波散射计观测的海面风场资料,分别对高、低风速下风浪数据进行拟合,建立了适用于0~40 m/s风速范围内的南海海域风浪关系模型,经模型比对和结果验证,结果表明,基于HY-2卫星数据分析建立的南海海域风浪关系模型是可信的,特别是低风速的风浪模型与实测数据建立的风浪模型具有很好的一致性;根据建立的风浪关系模型,从卫星散射计大面观测的海面风场出发,能推算出风浪条件下海面有效波高的大面信息,数据覆盖远高于卫星高度计的星下点观测,能为分析和预报海浪、风暴潮灾害提供大范围的海面有效波高信息.     

卫星高度计波高资料的同化试验分析

结合经验的台风风场模型和NCEP再分析资料构造了南海台风风场,并以此作为一个第三代海浪模式的输入模拟了1999年约克(York)台风经过南海时所产生的台风浪场.模拟结果显示,尽管文中构造的南海台风风场比较接近真实的风场,但模拟出的台风浪场相对于TOPEX/Poseidon高度计的观测波高仍有一定差异,因此进而采用了一种简单的最优插值同化方法,开展了波高资料的初步同化试验.试验结果显示,资料同化显著地改进了海浪模式的(后)预报精度,而这种改进在涌浪区更加显著,同化有效维持时间大约是43h.     

基于SVM的海浪要素预测试验研究

采用支持向量机对海浪要素中的有效波高进行预测,采用风场和波浪场作为学习要素,对比不同特征向量对有效波高预测结果的准确度。取台湾岛东部海区作为实验区域,使用NCEP再分析的数值模式数据作为学习样本。选用支持向量分类机,建立了4组不同特征向量的模型进行海浪有效波高的预测,并对4种模型的结果进行比较和分析。实验表明,当输入的特征向量过多或过少时,会对模型的预测结果和计算效率产生不同的影响。当使用风场和波浪场共同作为特征向量进行学习时,在该区域预测结果与模式预报结果相比更接近,相关系数将近99%,均方根误差约0.2 m。     

一种利用浮标站资料改进海浪模式有效波高预报的方法

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。     

瑞利参数在海浪波高机器学习预测中的应用

海浪直接影响海上活动和航行安全,同时也蕴藏着巨大的可再生能源,对海浪核心参数之一波高预测至关重要。基于2015年7月～2022年6月山东小麦岛(36°N,120.6°E)站点实测的波高数据,利用反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、长短记忆网络(long short-term memory, LSTM)和支持向量机回归(support vector regression, SVR)三种机器学习模型对波高进行预测,并分析了瑞利参数的引入对预测结果的影响。结果显示,模型输入项引入瑞利参数后,对1 h和6 h波高预测提升效果有限,预测值与测试集的相关性提升不超过0.02,均方根误差的降低不超过0.01 m;在12h和24h的预测中,BPNN和LSTM模型预测结果相关性提升0.03～0.07,均方根误差降低0.02～0.03m,而SVR模型预测结果变化不显著。说明瑞利参数有助改善BPNN和LSTM模型中长期海浪预报。此外,特征扰动方法(机器学习中特征重要性的计算方法之一)验证了瑞利参数在波高预测中的重要性,瑞利参数的引入为波高的机器学习预...     

基于MASNUM海浪预报系统的北印度洋波浪特征模拟与预报分析

基于MASNUM海浪数值预报系统的全球10 a后报数据库资料,分析了北印度洋区域波浪分布特征.由于该地区受季风控制显著,夏季波浪大于冬季;在空间分布上,西部比东部风大、浪大,在亚丁湾、索马里外海波浪最大.基于Janson-1卫星高度计有效波高观测资料,对MASNUM海浪预报系统的预报性能进行了检验,检验结果表明,预报波高均方根误差在0.5 m左右,短期的24 h预报效果好于48 h和72 h,冬季好于夏季.另外,对预报误差进行了相应的概率分布分析.     

近岸台风浪的嵌套数值模式

本文将混合数值海浪模式与第三代海浪模式结合起来研究近岸台风浪。在西北太平洋及中国海域采用混合数值海浪模式预报海浪，而在近岸台风区域采用包括海底绕射项的ＷＡＭ模式，该小区域的浪边界条件由大区域上得到的计算结果提供。我们建立的数值近岸台风浪预报系统既利用了混合海模式节省计算机时的优点，又用细网格的ＷＡＭ模式抓住了近岸海底地形对海浪的作用，该模式的后报结果表明，模式计算的近岸台风浪台站的实测资料符 合料     

近海近岸高精度海浪业务化数值预报系统

基于第三代海浪模式WaveWatchⅢ和Swan,采用四重网格嵌套建立了黄海、南海近海海浪的高精度数值预报系统,以及青岛第一海水浴场、广西北海银滩浴场、海南三亚亚龙湾海水浴场3个示范区近岸定点海浪的精细化数值预报系统。通过后报和预报试验对所建立的数值预报系统进行了系统的检验,后报波高与实测值吻合较好。准业务化预报试验表明有效波高的预报精度随预报时效的增加而降低,近海海浪大于2 m的平均预报相对误差小于30%。浴场海浪的平均预报绝对误差为0.35 m左右。预报精度可以满足业务化预报的要求。     

中尺度海气浪耦合模式对西北太平洋双台风影响下的海浪预报研究

为了分析中尺度海气浪耦合模式对西北太平洋双台风影响下的海浪预报效果,采用GFS全球预报系统和西北太平洋海洋预报系统预报场驱动区域中尺度海气浪耦合模式,针对西北太平洋一次"双台风"共同影响下的台风浪进行了连续5 d逐日72 h预报,并分析了海浪场预报分布特征,检验了耦合模式的海浪预报性。结果表明,耦合模式能较好地预报出双台风移动路径,以及双台影响下的海浪分布、演变特征。台风浪的最大有效波高与近中心最大风速成正比、中心最低气压成反比的演变规律与模式预报的较为一致,波高的整体预报效果与卫星高度计观测值较为吻合。但台风浪的预报效果受台风强度、所处海域等影响,远海期间海浪的预报效果要优于近海和台风强度明显变化期的。研究结果可为后续耦合模式的台风浪业务化定量预报发展提供有益参考。     

超强台风作用下钱塘江河口的台风浪计算

基于SWAN波浪传播模型建立包含风暴潮与天文潮耦合传播的台风浪数值模型,将1949年以来登陆我国大陆沿海最强的5612#台风作为典型的超强台风,计算了超强台风沿中线和北线路径登陆遭遇天文潮高潮位时产生的沿海波高过程。结果显示:河口波高总体分布下游大于上游,北岸大于南岸,两岸代表断面堤前最大有效波高可达5.5 m;中线路径生成的近岸台风浪波高为单峰过程,北线路径时北岸的波高出现双峰过程,波高峰值与风暴高潮位并非总是同步出现,两者时间差最大为4 h;根据频率曲线分析,中线、北线路径超强台风作用下乍浦站台风浪的重现期分别为135 a和350 a;中潮时的近岸台风浪波高比大潮降低0.1~0.2 m,小潮时再比中潮降低同样幅度。这些结论对海堤工程设计和防灾减灾具有重要意义。     

WaveWatch III 和SWAN模型嵌套技术在业务化海浪预报系统中的应用及检验

根据钓鱼岛海域海监巡航执法保障预报、重点海洋安全保障目标精细化预报等海浪业务化预报工作的新需求,基于 WRF 海面风场预报模型,利用结构网格海浪模型WaveWatch 芋和非结构网格海浪模型SWAN （Simulating Waves Nearshore） 的嵌套计算,建立一套适用于东海区和上海近海的海浪数值预报系统。通过不同数值实验,证明此系统的稳定性和时效性。 利用观测数据对连续2 个月的有效波高值的预报结果进行检验,结果表明：24小时预报平均绝对误差在0.3 m以下;48 小时 预报平均绝对误差在0.5 m以下;72 小时预报平均绝对误差在0.7 m以下,且误差极值主要是由台风过程引起,但预报趋势 仍值得参考。对2次台风过程采用不同风场源数据进行对比试验,结果显示采用实况路径的后报风场,海浪预报精度明显改 善。对于近岸区域采用嵌套计算的SWAN模型预报结果比WaveWatch III 模型预报结果精度显著提高,证明建立的海浪数值 预报系统在满足“稳定性”和“时效性”的基础上,各尺度和分辨率的预报产品“准确性”也能得到保证。     

北印度洋风浪流数值预报系统:Ⅱ-检验分析

基于系统构建工作[1],开展北印度洋风浪流数值预报系统后报和准业务化预报,并利用2013年9月—2014年3月共6个月的资料对预报结果进行了统计检验。结果显示北印度洋风浪流数值预报业务运行稳定可靠,大气模式(WRF)72 h预报的500 hPa位势高度距平相关系数达到89%,海浪模式(SWAN)的72 h有效波高预报的相对误差低于20%,海流模式(ROMS)的72 h海表温度预报的均方根误差在0.5℃左右;同时对2013年10月期间孟加拉湾的超级气旋风暴"PHAILIN"的预报结果进行了分析。该风、浪、流预报系统能够较好地预报"PHAILIN"的移动路径、最低气压及相应的海浪和海流过程。该系统的试运行和检验分析结果,对建立新一代海洋环境数值预报系统具有一定借鉴意义。     

基于浪流耦合模型的台风浪数值模拟

基于CCMP风场资料,采用无结构网格、浪-流双向实时耦合模型FVCOM-SWAVE,模拟强热带风暴"米雷"在中国近海区域产生的海浪场,将耦合模型模拟的有效波高和平均周期与实测浮标资料进行比对,发现模拟结果的各类误差总体较小,说明耦合模型能够较好地模拟考虑浪流相互作用下中国近海台风浪过程。对比考虑潮汐引起的水位变化与不考虑水位变化情况下对耦合模型模拟结果的影响,发现在近岸区域考虑潮水位情况下的有效波高和平均周期模拟结果周期性特征明显,说明潮汐对耦合模型在近岸处有效波高的模拟影响显著。     

WaveWatch Ⅲ和SWAN模型嵌套技术在业务化海浪预报系统中的应用及检验

根据钓鱼岛海域海监巡航执法保障预报、重点海洋安全保障目标精细化预报等海浪业务化预报工作的新需求,基于WRF海面风场预报模型,利用结构网格海浪模型Wave WatchⅢ和非结构网格海浪模型SWAN(Simulating Waves Nearshore)的嵌套计算,建立一套适用于东海区和上海近海的海浪数值预报系统。通过不同数值实验,证明此系统的稳定性和时效性。利用观测数据对连续2个月的有效波高值的预报结果进行检验,结果表明:24小时预报平均绝对误差在0.3 m以下;48小时预报平均绝对误差在0.5 m以下;72小时预报平均绝对误差在0.7 m以下,且误差极值主要是由台风过程引起,但预报趋势仍值得参考。对2次台风过程采用不同风场源数据进行对比试验,结果显示采用实况路径的后报风场,海浪预报精度明显改善。对于近岸区域采用嵌套计算的SWAN模型预报结果比Wave Watch III模型预报结果精度显著提高,证明建立的海浪数值预报系统在满足"稳定性"和"时效性"的基础上,各尺度和分辨率的预报产品"准确性"也能得到保证。     

基于机器学习方法对台风浪短期预报应用

基于第三代海浪模型SWAN建立中国东海波浪数值模型,模拟1509号“灿鸿”台风,1909号“利奇马”台风和2106号“烟花”台风过境期间的波浪场,并将结果作为多层感知机,随机森林和支持向量回归预报台风浪模型的数据集,同时引入空间性特征对算法输入进行改进,并对比不同模型的训练速度。结果显示,加入空间性特征后,模型预报精度得到提升,其中多层感知机均方根误差降低40.4%,运行速度最快,随机森林均方根误差降低20.8%,运行速度最慢,支持向量回归均方根误差降低8.7%,运行速度介于前两者之间。表明改进后的模型有效提高了预报精度,可以用于针对台风浪的短期预报。     

1979-2018年间山东半岛沿海台风浪危险性分布的数值模拟研究

台风浪灾害在山东半岛沿海时常发生，对人类生命财产和基础设施构成很大威胁，因此，对山东半岛海域台风浪的危险性分析具有重要的现实意义。本研究使用ADCIRC+SWAN耦合数值模式采用Holland模型风场与NCEP再分析风场组合的风场驱动，对1979—2018年36次台风过境期间的海浪过程进行了模拟。以台风过境时最大有效波高及历时频数作为危险性评价指标，给出了山东半岛近岸台风浪强度等级分布、历时频数分布以及危险性指数分布。研究结果显示，山东半岛北部为台风浪低危险区，台风浪强度等级低且历时短；南部二级强度（有效波高范围为1.3—2.5m）以上台风浪发生较为频繁，危险性高于北部；东部台风浪强度可以达到四级（有效波高4m以上），危险性最高。     

基隆港台风浪特征分布数值模拟分析

基于修正的Holland台风模型风场,在同化QuikScat/NCEP混合风场基础上,结合高分辨率水深和高精度岸线资料,采用第三代近岸海浪模式SWAN,对影响基隆港邻近海域的两类典型台风过程引起的台风浪进行了数值模拟分析。模拟的两次台风过程中,西北型台风0715号和转向型台风0424号的有效波高与同一时段T/P卫星高度计资料波高的平均相对误差分别为6.5%和5.6%,相关系数分别达到0.972和0.902,台风浪个例模拟精度较高,可为基隆港及其邻近海域台风浪模拟与预报提供一种有效的方法。     

中国浙江和福建海域台风浪变化特征和趋势

基于非结构网格的海浪-海流耦合模式SWAN+ADCIRC(Simulating Waves Nearshore+Advanced Circulation model),模拟了1997—2016年共20年间所有影响浙江和福建海域台风过程期间的海浪过程。利用4个台风过程期间的海浪观测数据对模拟结果进行了验证,模拟结果和实测结果吻合较好。基于该长时间序列台风浪模拟结果,分别分析了浙江和福建海岸带台风浪有效波高极值以及台风浪有效波高大于1m和1.5m的持续时间。结果显示,在福建北部海岸带台风浪有效波高极值和台风浪有效波高大于1m的持续时间(tHs1)有显著增长的趋势。其中,台风浪高极值的增长趋势最大可达0.05m/a,tHs1的增长趋势位于0.54至1.72h/a之间。分析tHs1与ENSO指数的关系发现,福建省南部海域台风浪与ENSO指数有较显著的负相关,浙江省北部海域台风浪与ENSO指数有较显著的正相关,ENSO信号对这两个海域的台风浪有着较显著的影响。