第16届亚运会帆船赛区强风概率推算

利用广东省汕尾甲子屿海岛测风站2008年11月逐时风速资料,分析了第11届亚运会帆船赛区11月份的风况特征,并根据汕尾气象站同时期的风速资料,通过相关性检验建立了大风样本的比值关系。根据汕尾气象站1966~2009年的历年11月份测风资料,构建了最大风速极值序列。利用极值I型概率分布函数推算了汕尾气象站11月份的各等级强风出现概率,再利用相关比值法和风速随高度变化幂指数律将结果推算至帆船赛区10 m高度。结果表明:帆船赛区11月份的主导风向为ENE,其次为NNE,静风频率为0;海面10 m高度出现帆船比赛中断风速的概率约为0.033(30年一遇)。     

红雁池二电厂配套输出工程区设计风速推算

分析了乌鲁木齐、达坂城、红雁池气象哨三站的大风资料知:红雁池与乌鲁木齐风速之间的线性关系较好,因此用乌鲁木齐气象站大风资料,订正红雁池气象哨大风序列。又根据风随高度变化的规律及极值I型分布函数,计算出红雁池气象哨10m、15m高度处不同重现期10min平均最大风速和瞬间极大风速,从而进一步推出工程区构筑物所能承受的设计风速。     

黄渤海海区风速推算方法及效果评估

为了弥补海上风场监测数据不足,提高对黄渤海海上风场监测能力,针对不同大气环流形势,基于较为稳定的74个沿海和海岛站等陆基站2017—2020年风场观测资料,以及同时段具有一定连续性的21个浮标站和船舶站等海基站观测数据,采用多元线性回归方法,建立由陆基站推算海区风速的模型。利用2021年实况资料对推算结果进行检验评估。结果表明:分别针对全部风力等级和6级及以上大风建立的风速推算模型(以下分别简称CM模型和HM模型)均具有较高的可靠性,其中HM模型对大风推算的准确率更高;8种天气类型中共5种类型发生大风的概率高于60%,其中对西北高东南低类型的推算效果最好,对西高东低型、西南高东北低型和西北低东南高型的6～7级大风推算效果较好,对8级及以上大风的推算效果略差;不同海区大风的推算结果中,对黄渤海大部分海区推算的风速略偏小,仅对渤海西南部海区的部分站点推算的风速略偏大;对黄海北部海区风速推算的平均绝对误差最小(0.95 m·s^-1),对其他海区风速推算的平均绝对误差在1.32～1.70 m·s^-1;在海区观测不连续、不稳定的情况下,推算的风速能够对...     

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。     

基于自动站资料的海上风客观预报方法

根据辽宁省沿海自动站资料,采用卡尔曼滤波方法对沈阳区域气象中心MM5中尺度数值预报产品进行解释应用,制作环渤海及邻近海域海面最大风矢量预报的技术方法,对2009年8-12月预报结果进行检验。结果表明：海上最大风矢量预报结果中风速的预报要明显好于风向的预报,其中风向预报最好的海区为黄海北部,准确率为57.3 %;风速预报最好的海区为渤海中部,准确率为64.6 %;风速误差以正误差为主,说明风速的预报值与实况值相比偏大。该方法对于环渤海及邻近海域海上风的预报效果较好,能够比较真实地反映海上风演变过程,具有预报参考价值。     

青岛沿海地区大风特征及其预警评估

利用2007—2019 年青岛8 个海岛站和 22 个岸基站的观测数据,结合欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析资料以及2015—2019 年青岛市气象台发布的大风预警信息,统计分析了青岛沿海地区的大风特征,检验评估了大风预警发布的命中率并由此提出了实况预警参考站点的建议。分析结果表明,青岛沿海地区60. 3%的大风日出现在冬、春季,82. 9%的大风出现在海岛站,青岛环胶州湾地区全年不易受到大风的影响;造成青岛大风的环流型主要由冷高压型、低压槽型、温带气旋型和台风型组成,其中冷高压型是以冬季大风为主,低压槽型以春季大风为主,温带气旋型以春、夏季大风为主;2015—2019 年青岛海岛站大风平均预警准确率为81. 0%,沿海地区大风预警发布提前量平均为12. 1 h,解除预警滞后 20. 8 h;海岛站中的田横岛、长门岩、朝连岛、灵山岛以及岸基站中的胶州营海、红岛休闲渔村、罗家营、奥帆基地和大涧山可作为大风实况参考站点,用以开展青岛沿海地区大风预警服务。     

中国近海大风的天气学分型

利用2010—2014年地面观测站（包括288个海岛站、380个沿海气象站、28个浮标站、37个船舶站、53个气象观测塔、13个海上平台站、9个沿海风廓线仪等）和高空气象观测站资料,采用天气学分型和统计分析方法,对2010—2014年285次中国近海6级及以上大风天气个例进行了分析,将近海的大风天气过程归纳为冷空气型、温带气旋型和热带气旋型3种类型。其中冷空气型又分为小槽东移型、小槽发展型和横槽转竖型;温带气旋型又分为东海气旋型、黄渤海气旋型和蒙古气旋型。这些分型可为海上大风预报预警提供天气学背景参考依据。     

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。     

我国登陆热带气旋引起的大陆地面风场分布

利用逐小时风速观测资料以及台风年鉴资料,分析了2008~2014年登陆我国大陆地区的51次热带气旋（TC）的地面风场分布特征,包括TC登陆期间大陆地面风场演变和大风分布特征、海岛站和内陆站的风速差异以及海拔对风力造成的影响等。结果表明:6级及以上大风主要发生在距离TC中心300 km内、TC强度达到台风（TY）以上时,并主要位于TC移动方向的右侧,尤其是右前象限;华南区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅰ类）造成,较大风速区包括广东西南部沿海、雷州半岛附近和海南西部沿岸;华东区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅱ类）造成,杭州湾出海口以及浙闽沿海是较大风速区;6级及以上大风广泛分布在华南和华东沿海,6~7级地面大风高频站主要位于杭州湾附近,8级及以上地面大风高频站点在杭州湾和福建沿海分布比广东西南部更为密集;TC登陆前后均可能造成大风,大风出现时间与站点至TC中心的距离密切相关;同等强度TC在海岛站造成的风速比陆地站更大,对高海拔站点造成的风力大于低海拔站点。本文研究结论对于TC大陆地面风场的预报具有一定参考价值。     

咸阳地区大风天气特征及智能网格大风预报订正

利用2014—2019年咸阳地区13个地面气象观测自动站风场数据、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料、西安探空资料及多普勒雷达产品、陕西智能网格逐小时格点化预报风场产品,对2014—2019年发生在咸阳地区的大风天气过程进行统计及分型处理,对比2017—2019年大风过程中陕西智能网格预报风场产品与实况风场差异,提炼出基于陕西智能网格预报风场产品的订正指标,利用2020年大风个例进行检验评估来验证订正指标的可靠性。结果表明：发生在咸阳地区的大风分为系统性大风和雷雨大风,其中系统性大风包括高压后部偏东大风和冷锋后部偏北大风,雷雨大风分为高空冷槽型、西风槽型、副高影响型、冷涡后部型以及低涡型;陕西智能网格预报可提前72 h准确预报出2类系统性大风天气过程,提前12 h预报的平均风速最大值与实况最大风速之间差值最小,可参考该预报时次的结果增加4 m/s进行订正,检验得到6级以上风速预报准确率提高约1831%左右;对于雷雨大风,最大小时增幅在2 m/s以上对雷雨大风的发生时段预报有一定的指示意义,结合25百分位的实况极大风速阈值、陕西智能网格预报极大风速阈值,与各个环境参量和雷达产品参数进行概率匹配,订正预报可在一定程度上提高此类大风极大风速预报准确率。     

临桂站极大风速观测值可靠性分析

广西桂林市临桂国家气象观测站2019年3月21日21:13观测到60.3m/s极端大风,数据使用单位对风速观测值的真实性提出了疑问。针对临桂站观测到的极大风速值,对观测场内主用、备用自动站观测资料进行分析,撤换风传感器进行检定,通过综合分析认为:(1)极端大风值出现前后临桂站的主、备自动站观测资料变化趋势一致,观测要素变化符合要素间的逻辑关系,临桂站的观测资料是可信的。(2)检定结果说明风速传感器的频率值与风速仍然存在很好的线性关系,根据新的线性关系订正出的风速值更接近临桂站当时极端大风的真实值。在分析和总结的同时,从数据质量控制、观测数据极值认定和订正应用、设备运维措施等三个方面提出了思考和建议。     

国家级格点实况分析产品在江苏地区的适用性评估分析

利用国家级格点实况分析资料与地面气象站实况数据,采用误差分析、技巧评分等方法评估了2017年7月至2018年6月逐时的格点实况产品在江苏地区的地面2 m气温、2 m相对湿度、10 m风和降水要素的一致性和准确性,同时采用MODE检验方法对格点降水产品空间分布偏差进行了分析。结果表明:2 m气温格点实况与自动站观测基本一致,平均绝对误差在0.5~0.8℃,均方根误差在0.8℃左右,其中日最高气温误差较小。格点实况和自动站2 m相对湿度之间的平均绝对误差在5%左右,均方根误差在6%~7%,表现出较高的准确性和稳定性。格点实况10 m风向准确率达到70%左右,而风速准确率仅为56%,与气象站点观测相比有明显差异。格点降水产品的全年有无降水准确率为90%~98%,对于晴雨检验存在带来较大影响的可能。格点实况产品对小雨级别降水的准确率最高,随着降水量级增大,格点实况降水场相比站点观测存在较多的降水漏报,因此,对于降水分量级检验还不适合用格点实况场来替代气象站点观测。设计了一种基于空间形态的降水准确率评分方法对降水空间落区进行检验,格点实况降水场的空间形态准确率评分在0.9左右,较准确地反映了实际降水空间分布。因而,格点实况数据在江苏平原地区都有较高的精度,误差在可接受的范围内,基本可以代替自动站观测作为预报和模式检验的真实实况场,但也存在以下几个方面的问题:(1)格点2 m气温、2 m相对湿度产品在江苏的丘陵地带误差较大,降水产品在海岛气象站准确性较低;(2)格点降水产品一定程度地弱化了大雨以上量级降水强度;(3)格点实况风速产品误差较大,与业务服务需求有一定差距。     

应用MM5模式对地面大风过程的模拟试验

用MM5模式对2 0 0 1年4月1 7～1 9日、5月1 2～1 5日辽宁省出现的大风过程进行了模拟,并与1 3个代表点的气象观测站资料或野外风电场测风资料作了对比。结果表明:模式能较好地模拟区域风场的演变和分布特征;对逐时风速的模拟与实况有一定差异,但模拟值与实况变化比较同步,基本反映出单点风速变化的趋势;对瞬时风速大于1 0m·s-1和平均风速大于9 0m·s-1的模拟明显偏小。模拟试验初步说明,MM5模式对区域地面风场形势、单点风速随时间变化特征的模拟较好,但可能减弱大风的实际强度。     

北京冬季大风过程大气边界层特征分析

利用北京中国科学院大气物理研究所325 m气象观测塔的气象梯度资料和湍流资料,分析了2014年11月29日至12月5日北京两次大风过程中气象要素和湍流输送特征的变化。第一次大风过程的强度和持续时间均高于第二次大风过程。强烈的风速垂直切变主要集中在距地面100 m高度范围内,最强风速垂直切变达到0.31 s~(-1)。大风过程中,阵风系数呈现随高度减小的趋势,越接近地面,阵风系数愈大。阵风强度的变化与阵风系数相似,100 m以下高度时,阵风强度随高度增大而减小。大风过程自上而下改变边界层结构,平均动能、湍流动能和摩擦速度最先从上层(280 m)发生变化且迅速增加。近地层由于风速垂直梯度的显著差异,近地层垂直方向的湍流强度最大。大风时各功率谱在低频区(0.01 s~(-1))达到峰值,大风过后各高度的能量都有所下降。     

上海沿岸海域风场质量控制与预报检验

利用2016年上海沿岸海域19个站点的风场资料,进行了风场质量控制,包括完整性检查、内部一致性检查、持续性检查和高度订正。同时挑选10个站点作为实况对2016年风场模式预报进行检验,包括风速预报误差、风速预报准确率和风向预报检验,对比了风场观测资料质量控制前后的检验结果,最后对两次大风过程进行了检验。结果表明:预报检验结果均随着预报时效的增加而变差;整体误差秋季和冬季较小,6月和7月误差较大;分级检验0～5级风速准确率在0.9～1之间,预报值比实况偏大,6级以上风速预报准确率逐渐降低,且预报值比实况偏小;风向检验呈现明显的季节性,冬季12月、1月误差小,准确率最高,夏季6月误差最大,准确率最低;质量控制后检验结果都得到正面提升;两次大风过程预报准确率均在70%以上。     

杭州市冬季大风预报方法

随着经济的发展,灾害性天气对经济生产和人民生命财产所造成的损失和危害越来越大.大风等灾害性天气直接关系到人身安全,对工农业生产及航运、电力等部门也有很大的影响.为了做好大风预报服务工作,我们研制了杭州市冬季大风预报方法.1 资料来源及大风标准通过对1980年—1994年每年12月1日一次年2月底杭州、富阳、萧山、临安、桐庐、建德、淳安7个观测点每天的瞬时、自记风资料的普查,我们把大风标准定为瞬时风速V≥17.0m/s,2分钟平均风速 V_2≥14.0m/s或10分钟平均风速V_(10)≥12.0/s.凡7站中至少一站出现上述风速之一者定为一个大风日.     

陕西大风规律分析及防御对策

瞬间风力达８级或８级以上,或瞬间风速≥１７ｍ／ｓ即为大风。大风是一种灾害性天气。常造成拔树、倒屋、禾苗倒伏,给工农业生产和交通及人民生命财产带来巨大损失。风力也可以作为能源加以利用,是成本低、分布广、没有污染的清洁能源。１资料搜集资料来源：取自陕西省９９个气象台站自建站到１９８８年的气象观测资料。大风日指一天中只要出现达到大风标准的风速即算一个大风日。大风灾情资料主要取自气象记录及民政部门资料,实地调查资料,年代自１９５０年至１９９０年。２大风规律分析２．１年大风日数地区分布陕西省地势总的是北高…     

泰山大风气候特征统计分析

利用泰山气象站1971—2010年近40a逐日风向风速观测资料,统计分析泰山大风天气的气候特征。结果表明:近40a泰山平均风速为7.0m/s,冬季风速最大,春季次之,夏季最小;近40a最大风速为37.7m/s,出现在1977年;年平均大风日数为160.3d,月平均大风日数最多为4月,9月最少,从季节分布看,春季最多,冬季次之,夏季最少,春冬季为大风多发季节。近40a泰山年平均风速、最大风速、年平均大风日数均呈逐年减少趋势。泰山最多风向为西南,除冬季外,春、夏、秋三季均以西南风向最多。泰山大风主要有冷锋后偏北大风、中小尺度系统造成的短时大风、气旋大风等,其中以冷锋后偏北大风和夏半年气旋造成的雷雨大风最为常见。     

北部湾沿海港口大风要素服务指标制定与应用

通过对北部湾沿海港口专业气象服务情况的分析,得到一些北部湾沿海港口作业气象服务大风服务指标。为解决如何利用大风预报指标来开展港口专业气象预报预警问题,利用ECWMF细网格模式产品和TREC反演风场资料来制作港口大风要素专业气象服务,为开展港口大风要素专业服务精准预报提供了的智能服务方法。     

渤海大风特点以及海陆风力差异研究

利用2009年7月至今渤海浮标站观测资料,分析了渤海大风的特点.结果表明,2009年出现大风、强风57天,2010年为101天,2011年为38天.11月大风、强风日数最多,1月次之;夏季大风、强风日数较少.从风向来看,北风、东北风的大风、强风日数最多.浮标站与沿海两站风场的对比表明,大风日,东北、东风瓦房店站的最大风速更接近浮标站,其他风向旅顺站接近浮标站;强风日,8个风向都是旅顺站相对接近浮标站.从风速差最大值来看,沿海站比浮标站小2～4级.大风日与强风日的对比表明,大风日沿海站的风速更接近浮标站.对极大风速而言,沿海站与浮标站的风速相差较小,旅顺站的风速更接近浮标站.不同的大风过程由于影响系统不同,海陆风向风力会有很大的不同.但无论什么系统造成的大风,最大风速海陆差异都比极大风速海陆差异明显,最大风速海陆差异最小1级,最大5级,而极大风速只差1级左右.当北路、西路冷空气造成大风时,瓦房店站的风速更接近浮标站,最大风速小1～2级,极大风速小1级;当地面低压(包括热带气旋)造成南大风时,3个测站差别不大,最大风速小1级,极大风速相近.