三种基于均生函数的统计模型在厄尔尼诺预测中的应用

为了探究厄尔尼诺的预测方法,提高其预报准确度与预报时效,本文基于均生函数的基本原理,在普通均生函数模型中分别加入气候序列的本征模函数和预报因子变量,构建了基于EEMD(Ensemble EmpiricalModeDecomposition)的均生函数模型和多变量均生函数模型;并应用三种方案对NINO3区海温指数进行了预报试验。结果表明,两种改进模型对厄尔尼诺的预报效果好于普通均生函数模型,是提高预报准确度的有效手段;同时,利用统计的预报模型,可以在一定程度上有效延长厄尔尼诺的预报时效,具有一定实践意义。     

小平岛海区雾季雾的统计特征分析及预报

利用小平岛观测站1993～2002年10年雾季(4～7月)的气象资料,分析了小平岛海区雾季雾的气候统计特征;采用0-1时间序列周期分析的方法,对雾的持续时间进行了讨论;利用双向差分模式建模,并进行外延,预报未来出雾的日期,结果较为理想.作为该海区雾的短期预报试验,结果令人鼓舞.     

表层海水温度场趋势预报的几种方法简介

本文主要介绍了用于表层水温场趋势预报的几种方法:方差分析法、周期分析法和综合时间序列分析法,并用这些预报方法对东海及外缘海域、[Ⅰ,Ⅱ区]进行了水温场趋势预报试验,选出了预报海区表层海水温度场的各种显著周期。本文还给出了1982年的预报结果分析及方差分析法和周期分析法的拟合结果。分析得出预报海区海水温度场存在6～7年的长周期振动和2～3年的短周期振动,为表层海水温度场趋势预报提供了重要依据。     

广西四季温度气候变化与同期海温场异常的关系及预测

利用奇异值分解(SVD)分析广西春(3～5月)、夏(6～8月)、秋(9～11月)和冬(12～2月)四季气温变化与同期北太平洋海温场异常的关系。研究表明:广西各季气温气候变化与同期北太平洋海温场具有较好的相关性,相关性显著区域主要是Nino区、黑潮区和太平洋中东部的夏威夷海区。广西春季、冬季气温与Nino区、黑潮区海表温度异常表现显著的正相关,与夏威夷海表温度异常呈反相关;夏季气温与北太平洋海表温度呈正相关;秋季与黑潮区、亲潮区呈正相关,与Nino区呈反相关。在均生函数预报模型的基础上,提出了均生函数残差模型。实验结果表明,残差模型在拟合效果和预测实验比均生函数预报模型理想,为气候预报提供了一种较为理想而有用的方法。     

表层海水温度场的正交综合因子场分解预报方法——东海及其外缘海域月平均表层水温预报

表层海水温度预报的途径目前在我国仍以统计预报为主,数值预报和数值动力统计预报尚在探索中.表层海温统计预报一般又分为单要素时间序列预报和多要素相关预报两类.这些方法各有长处和短处,因此在预报实施中,应根据各种方法的特点,互相补充,综合发布预报.我们在应用经验正交函数分析预报表层海水温度场的基础上,也曾对表层海温场的多因子相关预报方法进行了多种试验.     

青岛近海风暴潮灾害及其预报研究

本文采用周期外推法预报增水峰时，采用回归计算和增水峰连线外延相结合法预报峰值，然后以此模拟增水曲线对台风在人任意２４ｈ之内增水进行过程预报，效果较好。     

浮式海洋平台运动实时预报

本文应用周期序列分析理论建立模型，提出了一种对海洋平台在随机海面上运动预报的新方法：周期图法，计算结果表明预报步长可达１０秒以上，增加了预报时间，足以供飞机驾驶员进行决策。     

青岛港台风暴潮过程预报方法探讨

本文采用周期外推法预报用水峰时,采用回归计算和增水峰连线外延相结合的方法预报峰值。然后以此模拟增水曲线,对台风在预报区内任一位置24小时之内的增水进行过程预报,效果较好。     

热带太平洋海面对EL97／98事件的响应及ENSO预测

本文分析了1996－1998年逐月太平洋海面距平资料及热带太平洋海面赤道槽、脊及上层海水体积变化资料，清楚地看到20世纪最强的一次EL97／98事件，不仅基本特征明显，而且太平洋海面变化与其有密切的响应关系，受此启发，作者依据1975－2000年间赤道槽、脊、逆流槽及热带太平洋上层海水体积变化的历史资料，经年周期滑动平均数据处理和采用基于均生函数的正交化筛选建模方法，建立了各单预测因子周期外延的ENSO预测模式。结果表明，本预测模式除把单预测因子序列的历史变化趋势反映和预测出来，还揭示了历史上的El Nino事件发生了经滑动平均后的赤道脊或热带太平洋上层海水体积的峰值附近，结束于谷底附近，La Nina则出现在滑动平均后的赤道脊谷底上升至均值期间的一般规律性。根据各单预测因子周期外延曲线的峰、谷变化，预测下一次El Nino事件将于2001年下半年至2002年上半年期间形成。     

中国沿海赤潮灾害时间序列特征的模拟与预测

对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义。通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004—2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周期外延组合预测模型对两个序列中的趋势项和周期项进行提取,模型的拟合度分别达到95.20%和95.24%,优于灰色模型、Fourier级数扩展模型和Holt-Winter指数平滑模型等。最后将该模型结果应用到对未来中国赤潮灾害的预测中,得到结论:2020和2021年赤潮灾害发生频次分别为39次和42次,与2019年相比略有上升,2020年赤潮灾害分布面积达到3 168 km2,与2019年相比增加了约59%,而2021年赤潮灾害分布面积出现回落,为1 901 km2。     

周期外推方法在海水水温预报中的应用

针对海水温度的周期性变化,利用周期外推方法进行海水水温预报,并用平稳过程对周期变化以外的部分进行拟合,最后得到预报值。与实际观测资料比较,检验了预报的结果。     

连云港区台风增水预报方法探讨

本文采用增水峰、谷时与高、低潮时的对应关系预报未来24小时之内的增水峰、谷时。采用增水峰增、减趋势外延和回归计算相结合的方法预报其峰值。然后,利用模拟的增水曲线,对港区内的台风增水及潮位进行预报,效果很好。     

我国主要海洋产业发展规模预测分析

通过收集整理1952—2002年50a的海洋经济统计数据,结合计量经济学手段进行时间序列分析。依样本空间和分析对象的不同,运用趋势外推法分别建立了线性模型、抛物线模型、生长曲线模型3种预测外延模型结构。并对预测外延模型结构进行了数据拟合与相关参数分析,总结出了适合预测海洋经济发展的线性模型和抛物线模型。根据海洋渔业、海洋油气业、海滨砂矿业、海洋盐业、海洋船舶工业、海洋交通运输业、滨海国际旅游业等7个主要海洋产业各自发展特点,用预测模型分别进行拟合,建立适合各海洋产业的预测模型。最终对2010年全国6个主要海洋产业、分产业总产值进行了预测。     

应用经验正交函数分析预报表层海水温度的方法——东海及外缘海域月平均表层水温预报

东海及其外缘海域表层海水温度场的热状况直接影响着我国海洋资源的开发与利用,尤其是近年来随着外海远洋渔场的不断开发,对海洋环境预报的要求日益迫切,为此开展了大面积表层海水温度预报的研究.大面积表层海水温度预报,实际上是一个温度场的预报.若用热动力学数值模式的计算方法直接求解这个多维的非线性问题,目前还是比较困难的.     

SST PREDICTION FOR EAST CHINA SEA AND ADJACENT WATERS

An empirical orthogonal function analysis has been applied to solving the forecast problem of the monthly mean sea surface temperature for the East China Sea and the adjacent waters. The data matrix of the original sea surface temperature fields can be separated into two components, /'. e. the spatial and the temporal components. According to the properties of its spatial component that almost does not change with time and through the extrapolation of its temporal component, the prediction for large area sea surface temperature will be achieved. The time coefficients for temporal component are predicted by means of traverse and vertical time series method.On the basis of forecasting for these two years, it has been proved that the method objectively reflected the internal relations and interactions of sea surface temperature among the stations of water area. The results of the suggested method are better than the predicted method for a collection of each individual stations. The mean absolute error of p     

Bias correction of sea surface temperature retrospective fore-casts in the South China Sea

Offline bias correction of numerical marine forecast products is an effective post-processing means to improve forecast accuracy. Two offline bias correction methods for sea surface temperature(SST) forecasts have been developed in this study: a backpropagation neural network(BPNN) algorithm, and a hybrid algorithm of empirical orthogonal function(EOF) analysis and BPNN(named EOF-BPNN). The performances of these two methods are validated using bias correction experiments implemented in the South...     

黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验

利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。     

浅析我国海上工程大气污染的监测与监管现状

目前我国对海洋污染的研究主要集中在海水污染和海洋固废污染等方面,对海上大气污染研究较少。相对于陆地企业造成的大气污染,海上油气田、港口、码头等海上工程产生的大气污染的关注程度较弱,相应的监测标准和监督监管措施缺失。文章通过对比陆地企业的大气污染监测与监管,指出我国海上工程大气污染在监测、监管等方面存在的不足,提出研究海上大气污染防治的重要性,对保护海洋环境,促进海洋生态环境改善具有重要意义。     

东海表层水温预报方法的初步研究

海洋水温预报的研究,目前已成为现代海洋学的重要课题之一。这一研究的重要意义在于:(1)海洋中的海水,无论就其质量还是热容量而论,均远比大气大得多。海洋是地球上巨大的贮热库,并不断以各种方式向大气输送热能,影响着大气的热、动力状况。因此,水温预报成为近代海—气相互作用总课题中的重要部分。(2)在渔业海洋学中,水温预报是建立和发布渔情预报的重要环节。预知水温的变化和分布,将对鱼群的寻找和捕捞,具有重要的指导意义。(3)在海洋开发及国防建设上,对于水下声学装置的设置及水声仪表的有效使用等,也是一个重要的环境条件。     

常规海面风预报质量检验的实现

常规海面风预报内容是“文字加字符”形式,实况数据是间隔均匀的数据序列,所以常规海面风预报无法像数值预报一样直接应用实况数据进行预报质量的检验评估。本文在详细调研全国海洋预报机构发布的海面风预报产品基础上,针对不同的常规预报内容,制定了一套客观、合理、标准化的处理方法,成功实现了对常规海面风预报的检验,并应用东海区实况数据对常规海面风预报进行了检验测试,通过对存在的问题进行研讨与论证,完善了检验评估规则,提升了其实用性、合理性和适用性。