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。     

东海及其外缘海域表层海水温度的谱分析

应用能谱分析方法对表层海水温度场及其某些影响因子进行了周期分析,得出了各预报海区表层水温场的主要振动周期:东海及外缘海域具有显著的6.7年和2.2年周期,南海东北部有2.3年周期,东太平洋赤道区有3.8年和3.2年周期;以及西太平洋副热带高压面积指数的10.7年、3.6年和21.3年的显著周期等。这一结果为海水温度的分析和预报业务提供了重要依据。     

东海及外缘海域表层海水温度场的分析与预报

东海及外缘海域月平均表层海水温度场变化的持续性较好,正温度距平场最长可持续18个月,负温度距平场可持续14个月。能谱分析结果表明,由于该区受黑潮暖流系统的控制,存在明显的6、7年周期。 文中给出了几种以数理统计为基础的表层水温场预报方法,即单要素和多因子的经验正交场分解时间序列预报方法,对东海及外缘海域月平均表层海水温度场进行了连续6年(1978-1983)的实时预报,其效果比较稳定,预报误差较小,从1978～1983年的平均预报误差为0.53℃。     

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.     

黄东海近海区表层水温纵向预报试验——黄东海温盐预报方法研究之二

海水温度和盐度的变化与鱼类的行动和分布息息相关。当前在海洋渔业生产上广泛开展渔情预报工作,对发展海洋渔业生产,进行科学捕鱼作出了一定的贡献,而海水温、盐度的预报,往往是分析渔情,预测渔况和发布渔情预报的重要依据。本研究课题是直接为海洋渔业生产服务的,因而,我们主要选择渔汛期和渔场区进行了水温纵向预报试验。所谓纵向预报,这里是指多年同月水温序列的预报,借以同横向时间序列预报相区别。     

2011—2012年冬季山东半岛北部沿海冰情趋势预测

较详细地绘出了该海域内50年来海水温度的变化周期及分布特征,并利用热平衡原理和数理统计方法,预测2011—2012年度海冰发展趋势。经多年检验该方法较为稳定、有效,能够较准确的预报局部海域冰情。     

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.     

风暴潮预报知识讲座

第九讲 潮汐与潮汐预报 潮汐(tide)系指海水在天体引潮力作用下所产生的周期性运动。它包括海面周期性的垂直涨落与海水周期性的水平流动,通常将前者称为潮汐,亦即天文潮(astronamicaltide),后者称为潮流。风暴潮预报海区的潮波特性和各预报验潮站的潮汐预报是风暴潮     

2010年度山东半岛北部沿海海冰趋势预测

每年冬季山东半岛北部沿海均会出现不同程度的海水结冰现象.为了不断加强海洋防灾减灾体系建设,有效地减少海洋灾害造成的重大损失,根据国家海洋局<2009年海洋观测预报和防灾减灾工作要点>及<北海区海洋灾害应急执行预案>的有关精神,本文较详细的给出了该海域内水温变化周期及分布特征,从而使海冰预报工作得到了进一步的完善.该方法...     

平稳随机序列分析在水温预报中的应用

目前国内外进行海水温度预报主要是应用数理统计方法,平稳随机序列分析法就是其中之一。本文根据海水温度自身前后期之间的关系,采用平稳随机序列分析法,用小麦岛海洋站３６ａ（１９６０～１９９５年）逐旬表层水温观测资料,建立多元线性回归方程,从而算出未来时刻的水温预报值。     

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     

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。     

EnKF集合同化下黄海海雾数值确定性预报初始场构造方法的探究

在黄海海雾的数值模拟中,EnKF（ensemble Kalman filter）是一种优于3DVAR（three-dimensional variational）的数据同化方法。研究发现,对EnKF初始场集合体采取常用的集合平均所产生的确定性预报初始场,会出现初始场中海雾在预报开始后就迅速消失以及接下来海雾难以生成的异常现象。通过详细的海雾个例研究,清晰地揭示并解释了此现象,指出这是集合平均造成初始场中云水与温度湿度之间存在不协调关系所导致的后果,并提出了一种择优加权平均方法来取代常用的集合平均。研究结果表明,海雾确定性预报采用择优加权平均所构建的初始场,可以消除上述异常现象,显著改进海雾模拟效果。     

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。     

印度洋海表盐度预报的线性马尔可夫模型及其改进办法

海洋盐度在水循环、海洋环流、海洋生态系统、全球天气和气候变化等方面起着至关重要的作用。然而, 受观测的限制, 以往对海洋盐度的研究相对匮乏, 对其进行预报的工作更为少见。本文采用线性马尔可夫模型对印度洋海表面盐度(sea surface salinity, SSS)开展初步的预报工作。根据混合层盐度收支方程, 选择海表面高度(sea surface height, SSH)、海表面温度 (sea surface temperature, SST)、SSS等物理量的异常值作为模型的组成部分, 对印度洋SSS开展预报工作。结果表明, 马尔可夫模型可提前9个月对印度洋SSS进行较好的预报。此外, 南太平洋海表面温度异常(sea surface temperature anomaly, SSTA), 海表面高度异常(sea surface height anomaly, SSHA)和印度洋偶极子(Indian Ocean dipole, IOD)系数等遥相关因素的加入可将线性马尔可夫预报对印度洋SSS的预报效果(相关系数)平均提高10%。利用改进的模型对印度洋SSS进行提前1~11个月的“实时”预测, 得出预报的SSS时空变化特征与观测场相吻合。综上所述, 改进的线性马尔可夫模型对印度洋SSS具有一定的预测能力, 未来可进一步完善。     

1997～1998年厄尔尼诺与相关的天气现象之分析

我国1998年长江特大洪水与厄尔尼诺有直接关系。厄尔尼诺与拉尼娜现象是海气相互作用失衡的表现,即赤道太平洋海水温度的异常。海水温度的变化是对风场异常的响应。本文从对风场、温度场、大气环流等相关因素分析,指出本次厄尔尼诺是造成我国1998年长江特大洪水的重要原因之一,试想利用西风指数的观测作为我国长期天气预报参考依据。     

分形分析方法在海冰趋势预测中的应用

根据渤海北部1966——2001海冰冰级年际变化的实际资料，利用R／S分析的原理和方法计算了H指数，建立了R(i)/S(i)与i的关系式，对渤海北部海冰趋势进行了预测分析。结果表明，利用分形分析方法进行海冰趋势预测不仅方法简便，而且结论具有客观性，可以将其作为海冰趋势预测中较为有效的一种方法。     

黄海近岸海雾的初始场择优集合预报试验:个例研究

选取2014年4月发生的一次黄海近岸海雾个例,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式开展了集合预报试验研究。依据每个集合成员初始场中海平面气压、2 m温度、2 m水汽混合比与2 m相对湿度(relative humidity, RH)4个变量的均方根误差(root mean square error, RMSE)与RMSE集合平均值的相对大小,以剔除高于者而保留低于者的原则,设计了4种不同的初始场集合体择优方案,实施了一系列数值预报试验,比较了不同择优方案的集合预报效果。研究结果表明:(1)蒙特卡罗方法所生成的集合体中存在不少海雾预报效果较差的成员,这会降低集合预报效果,因此初始场择优十分必要;(2)以RH作为择优变量的择优方案(记为RH-RMSE方案),集合预报效果明显优于其他3种方案;(3)对比不择优集合预报,采用RH-RMSE方案的择优集合预报效果不仅节省了50%左右的计算时间,并且公正预兆评分(equitable threat score,ETS)改进率高达36%左右。本研究提出的RH-RMSE方案具有业务化应用前景。     

Warped temperature profiles observed in the sediment of geothermally active areas in the Japan Sea— A hypothesis of double diffusive sinking

Some temperature profiles observed in sea floor sediments of the Japan Sea, west of the northern part of Honshu, show distinct gradients changing with depth, for which we use the term warping. Using a simplified model, this warping can be attributed to an abrupt temperature change in the bottom water just above the sediment. The bottom water temperature change might be explained by the hypothesis that warm and salt surface water in the region sank to the sea bottom, through colder and less saline water, maintaining a relatively warmer temperature than the bottom water which originates from ordinary lateral intrusion.