基于QuikSCAT/NCEP风场的1999-2009年中国海表风场研究

利用1999年8月-2009年7月具有高精度的QuikSCAT/NCEP混合风场,对中国海海表风场的风速风向、极值风速、大风频率等特征进行分析,研究发现:MAM和SON的风速大值中心位于台湾海峡,JJA位于南海西南部海域,DJF大值区主要位于琉球群岛-台湾海峡-东沙群岛-平顺海岛一带,风向也具有明显的季节特征;极值风速...     

耿贝尔逻辑模型在极值风速和有效波高联合概率分布中的应用

首先介绍了耿贝尔逻辑模型，采用该模型对南海海域的涠州岛海洋站的风速和有效波高实测数据进行了分析，结果表明耿贝尔逻辑模型较好地描述了年极值风速和有效波高两随机变量的联合分布；采用得到的极值风浪联合概率分布推算了不同重现期的极值风速和波高，表明考虑风速和波高相关性对设计荷载的确定有显著影响。由于耿贝尔逻辑模型具有函数结构简单，参数估计方便，因此有望成为极值风速和波高联合分布的较理想概率模型。     

中国东南沿海区域台风数值模拟与危险性分析

通过网格定点法对我国东南沿海区域性台风危险性进行了分析。利用对各网格点有影响的历史台风数据,建立了各网格点的台风关键参数的最优概率模型。利用Monte-Carlo方法产生每个网格点1000年间的虚拟台风事件。采用YanMeng(YM)风场模型模拟了100个历史台风的最大风速,通过使这些最大风速与观测的最大风速误差和最小,建立了一组新的计算最大风半径Rmax和Holland气压参数B的公式,结果表明新的台风参数计算方案效果良好。利用新的参数计算方案、YM风场模型、特定地点的台风衰减模型以及合适的极值分布模型,预测了各个网格点不同重现期的极值风速,进而绘制了台风多发区域的设计风速图。最后研究了不同B模型、Rmax模型和极值分布模型对预测的极值风速的影响。可以为结构抗风设计和台风防灾减灾提供新的参考。     

西连岛与连云港港区风基本特征研究

本文针对连云港港区特殊的地理地形和西连岛的地理位置关系,研究了两地之间风的基本特征和相互关系,发现了港区内风受地形影响显著,无论风向,或者风速在各方位上分布和季节上分布都比西连岛风复杂,不均匀;两站风速之间对应关系不明显,而风向存在明显的对应关系;港区风在地形作用下产生非线性效应,其结果跟西连岛风向之间存在着密切的关系。这为港区风研究工作开了先河,同时加强了对港区风特点的把握,有利于风灾的防范和风的有效利用。     

2002～2003年南极中山站地区风要素变化特征

利用2002年1月至2003年12月南极中山站24个月的天气观测记录和天气形势图,对中山站地区的风要素特征进行了天气学分析研究,本文较详细地分析了该地区的风向,风速的分布特征以及风向与风速相互间的变化规律,确定了不同季节的盛行风向,初步探讨了风要素变化与大气环流的关系。所得结论对了解该地区的天气变化特点,提高天气预报的准确率以及对中山站发展设计规划的制定都有重要的参考价值。     

广东沿海的极值风速概率分布研究

简要论述了当前广泛使用的极值理论和极值分布理论3个概率分布模型——标准耿贝尔(SG)分布、广义极值(GEV)分布和广义帕累托分布(GPD).应用模型推算广东沿海9个站点的极值风速,对比分析结果表明:(1)3个模型都是推算极值风速的合适模型,但GPD模型可更充分地利用实际观测站点数据,风速拟合的PPCC和RMSE指标确定GPD是更优的概率模型; (2)选取的超阚值风速样本服从GPD-Ⅱ型分布,偏向于给出比SG模型和GEV模型更大的极值风速估计值; (3)从工程安全考虑,尤其在观测数据较少情况下推算工程设计风速可优先选用GPD模型.     

烟台海域海岛自动站大风对比试验

烟台北部面临黄、渤海,海岛自动站分布众多.我们发现,在同一大风过程中,各海岛自动站的风速、风向因为海拔高度、周围地形影响、下垫面摩擦的不同造成明显差异.本文主要以长岛作为渤海海峡大风的代表站,以崆峒岛和芝罘岛作为烟台北部沿海海域大风的代表站,利用便携自动站的观测数据近似代表海面大风的实况,与代表站进行大风的对比试验,对比试验的数据均采用指数廓线公式订正到海面10m高度.分析了三个海岛自动站的不同风向下的海面大风的实际代表性,并给出不同风向下的大风订正值.     

基于小波变换和LS-SVM的船面风速风向估算方法

为了对锚泊状态下未来0.5 h的船面风速和风向进行估算,提出了一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的估算方法。首先对原始风速数据进行正交分解,得到X轴和Y轴风速;然后分别对X轴和Y轴风速进行小波分解,提取出低频和高频数据序列;其次利用最小二乘向量机方法,分别对低频、高频序列进行估算,分别将X轴和Y轴各序列估算结果进行叠加得到X轴和Y轴估算风速;最后利用矢量法则,同时实现了风速和风向未来0.5 h的估算。以试验船在东海海域锚泊状态下船舶气象仪所测的风速风向数据进行建模与实例验证分析,结果表明该方法具有较高的估算精度。     

欧洲北海海域波高区间分布概率研究

为了研究欧洲北海海域的波高全区域概率分布情况,从而为海洋平台等海洋浮式结构物的选址和结构设计提供依据。首先基于Global Waves Statistics(GWS)提供的实测数据,确定典型计算工况的发生概率;同时考虑实测数据中极端波浪环境下的数据缺失导致大波高分布概率偏小的问题,利用三参数Weibull分布确定不同重现期下的极值风速,作为典型计算工况的补充。以不同风速、风向的定常风场为输入项,利用第三代海浪数值模型SWAN模型,对北海全区域波高进行数值模拟。将数值模拟的稳态形式依照各工况的发生概率进行归一化累加处理,认为其结果可以表征全区域的波高概率分布情况。以波高概率分布的计算结果为依据,分析北海海域波浪环境的统计学特征,发现有效波高为7 m以上的大波高频发区在北海北部区域有大范围分布;有效波高4～5 m为北海东北区域的多发海况,极端海况下的有效波高主要分布于7～14 m区间,在地形突变区域的波高发生显著变化。     

3种海面风场资料在吕宋海峡的比较与评估

利用1990—2014年的ICOADS观测资料,从空间分布、季节变化和不同风速风向特征等角度,对3种海面风场资料(ERA-I、CCMP、CFSR)在吕宋海峡处的风速和风向质量进行了较为全面详细的对比和评估。主要结论如下:(1)3种风场资料在吕宋海峡处风速整体偏小,海峡中部误差较小,南北两端误差较大;均方根误差季节变化显著,6月最小,12月最大;(2)风速误差随不同风速、不同风向而不同,整体呈现高风速时风速较观测偏大,低风速时风速偏小的特点,且低风速段误差较小,高风速段误差随风速增大而增大;(3)3种风场资料在吕宋海峡处风向整体偏右,海峡中部误差较小,南北两端误差较大;季节变化显著,12月最小,5月最大;(4)风向误差随不同风速、不同风向而不同,偏北方向,风向偏右;偏东方向,低风速段风向偏右,高风速段风向偏左;偏南方向,低风速段风向偏左,高风速段风向偏右;偏西方向,风向呈偏左状态。风向误差整体随风速的增大而减小;(5)综合比较,CCMP的风速、风向资料质量均好于其他两种资料。     

湛江周边区域台风风速的长期极值预测

对湛江附近海域1974年至2006年33年的热带气旋过程观测资料进行统计分析.考虑到热带气旋发生频次的影响,建立Poisson-Weibull复合极值分布,对影响湛江地区的台风风速进行长期极值预测,推算出湛江周边区域的多年一遇设计风速,并与传统设计方法进行比较.计算结果表明,复合极值统计模式计算结果较稳定,该方法适用于受热带气旋影响区域的极值风速的长期统计分析.     

渤、黄、东海泡沫厚度的分布及对亮温的修正

基于泡沫动力模型和破碎波模型,利用MASNUM海浪模式计算得到2003年渤、黄、东海的泡沫厚度,利用多层微波辐射理论及泡沫模型得到海表泡沫层的发射率及泡沫层对观测亮温的修正率。分析结果显示,泡沫层厚度在不同季节的分布特征及大小各不同,不仅与风速有关,而且与波面状态也密切相关;泡沫层的海表发射率随泡沫厚度的增大而增大,当超过某一阈值,海表泡沫层近似黑体,发射率为1。由于月平均风速及波高忽略了某些极值事件,2003-01和2003-07的月平均风速最大值仅在8m/s左右,但是海表泡沫层对亮温仍存在一定的贡献,修正率最大值约为1.2%,未来工作会进一步关注风速和波高较大的极值事件中泡沫层对观测亮温的影响。     

上海沿岸海域灾害性大风特征研究与预报检验

选取2011-2017年上海沿岸海域5个浮标站点的风场和海浪数据,分析了大风过程的时间和空间特征;对海浪成长过程进行风向分类,运用滑动相关分析统计了8个风向的海浪滞后时间;计算了大风起风时间的预报提前和滞后量,进行了风速风向的误差和准确率检验。结果表明:越往东部海域,大风时数越多,长江口区东部风速较大;大风极值主要出现在8月份台风过程,出现时段都为傍晚到半夜,大浪极值浪向以东北到东南向为主;秋冬季大风时数多,5-6月大风时数最少;大风风向以西北到东北风为主;海浪成长过程风向分布是东南-西北走向,海浪对风的响应滞后时间平均为3~4 h;大风起风时间预报较实况略有滞后,风速预报的准确率总体在70%以上,预报值较实况值偏小,口外浮标偏小最为明显,偏强率都为0;风向预报准确率低,误差大。     

经略21世纪海上丝路之海洋环境特征:极值风速和极值波高

极值风速和极值波高是海洋工程、海洋能开发、防灾减灾等极为关注要素。文章基于来自欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA-interim海浪再分析资料、ERA阵风资料,计算了"21世纪海上丝绸之路"涉及海域的年极值风速、极值波高,并首次计算了不同季节的极值。结果表明:1南海的50年一遇年极值风速大于孟加拉湾,孟加拉湾大于阿拉伯海;极值波高的分布特征与极值风速大体一致。2南海的极值风速在各个季节都大于孟加拉湾,孟加拉湾大于阿拉伯海;南海-北印度洋的极值风速在JJA和SON期间明显大于MAM期间,DJF期间最小。3南海各个季节的极值波高都大于北印度洋,阿拉伯海的极值波高在MAM和JJA期间明显大于孟加拉湾;南海的极值波高在JJA和SON期间明显大于MAM和DJF期间;北印度洋的极值波高在JJA期间最大,MAM次之,DJF最小。     

基于平均条件超越率和插值法的风速极值预测

船舶和海洋结构物长期服役在恶劣的海洋环境中,受到风、浪、流等各种随机载荷甚至极端载荷的作用,而极端载荷将造成不可逆的结构损伤,严重影响海上作业安全。确定船舶与海洋结构物所在海域的极端天气情况,包括重现期内的最大风速或最大浪高等成为结构设计的关键问题之一。基于平均条件超越率(Arerage Conditional Exceedance Rate,ACER)方法的基本原理,利用蒙特卡罗法产生多组随机风速载荷样本,建立基于极值分布规律的插值计算方法,利用平均超越率和极值的关系,对由蒙特卡罗法产生的模拟随机风速数据进行了重现期为25,50和100a的极值预测。本方法适用于包括非独立同分布在内的任何分布类型数据的极值预测,且通过对比验证了方法的预测精度。     

基于CFD的自然通风对日光温室湿度分布模拟分析

以济南日光温室为研究对象,基于试验观测数据,采用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)模拟技术,利用κ-ε湍流模型和离散坐标(DO)辐射模型,模拟自然通风条件下日光温室内空气相对湿度分布。结果表明:CFD能够较好地模拟自然通风条件下温室内湿度变化特征,湿度模拟值与实测值平均误差为5. 5%;低风速条件下,自然通风降湿能力弱,温室内湿度呈现明显的下高上低的垂直分布,随着风速增大,降湿效果明显提高,温室内湿度呈现北侧湿度高南侧湿度低的分布特征;风向为温室自然通风降湿的主要动力因素,对降湿效果影响较大,风向为与温室建造走向一致的偏东风时,温室内湿度低且分布均匀,降湿效率高,北风时,温室内湿度空间差异大,降湿效果差。该研究可以为日光温室的结构优化设计和环境调控提供科学依据。     

中国南海岛礁建设:重点岛礁的风候、波候特征分析

军事气象水文作为海战场环境建设的重要组成部分,对舰艇编队行动、舰载机起降、登岛作战、舰载武器系统的使用、国防工程、海洋权益维护等战争/非战争军事行动有着非常实用的价值。本文利用CCMP风场资料和模拟的海浪场数据,以某重点岛礁作为假想研究目标,对研究海域的风候(海表风场的气候态)、波候(海浪场的气候态)进行精细化、系统性分析研究,主要包括风和浪季节特征、风力等级频率、波浪等级频率、(强)风向频率和(强)波向频率、极值风速和极值波高、风速和波高的长期变化趋势等进行精细化统计分析,为舰艇活动、海洋能开发、国防工程等军事、民用活动提供科学依据和辅助决策。     

经略２１世纪海上丝路之海洋环境特征：极值风速和极值波高

极值风速和极值波高是海洋工程、海洋能开发、防灾减灾等极为关注要素。文章基于来自欧洲中期天气预报中心（ＥＣＭＷＦ）的ＥＲＡ－ｉｎｔｅｒｉｍ 海浪再分析资料、ＥＲＡ 阵风资料,计算了“２１世纪海上丝绸之路”涉及海域的年极值风速、极值波高,并首次计算了不同季节的极值。结果表明：①南海的５０年一遇年极值风速大于孟加拉湾,孟加拉湾大于阿拉伯海;极值波高的分布特征与极值风速大体一致。②南海的极值风速在各个季节都大于孟加拉湾,孟加拉湾大于阿拉伯海;南海－ 北印度洋的极值风速在ＪＪＡ 和ＳＯＮ 期间明显大于ＭＡＭ 期间,ＤＪＦ期间最小。③南海各个季节的极值波高都大于北印度洋,阿拉伯海的极值波高在ＭＡＭ和ＪＪＡ 期间明显大于孟加拉湾;南海的极值波高在ＪＪＡ 和ＳＯＮ 期间明显大于ＭＡＭ 和ＤＪＦ期间;北印度洋的极值波高在ＪＪＡ 期间最大,ＭＡＭ 次之,ＤＪＦ最小。     

山东沿海台风浪数值模拟与统计分析

为了得到山东沿海台风浪的重现期波高分布场,以Jelesnianski-Ⅱ模型构建的风场作为模式驱动,利用SWAN模式建立了山东及其附近海域的台风浪数值模型。通过对典型台风过程"麦莎"和"梅花"的数值计算,将模拟的有效波高与观测数据作了对比分析,验证了模型在计算海域的适用性;基于建立的模型,对1960-2012年期间发生于山东沿海的50场台风进行模拟。选取计算海域10个点的模拟所得波高序列,寻求复合极值分布拟合最优的分布型式,根据所得分布进行重现期波高的统计分析;最终绘制计算海域50年一遇和100年一遇的台风浪波高分布图,为山东沿海的防灾减灾和海洋结构设计提供参考依据。     

基于台风“威马逊”的台风浪数值模拟研究

本文运用ECMWF提供的再分析数据风场,同时加以Jelesnianski-Ⅱ模型生成的风场为驱动风场,建立了一个基于第三代海浪模式SWAN的台风波浪数值模型。以2014年9号台风"威马逊"为例,借助实测的台风期间的波浪要素(波高、波向、周期)数据,与通过SWAN模型的模拟结果作比较,对比结果较好。在此基础上,分析了"威马逊"台风波浪要素的时空分布特征,得出台风移动方向的中心右侧为最大风速区,风速和有效波高均较大,波向基本与风向一致;在台风移动方向的中心左侧,为较小风速区,风速和有效波高比右侧小,并且波向和风向不一致。