1987年—1988年冬季辽东湾冰情分析

一、前言 辽东湾是渤海石油公司自营开发的石油勘探区。是我国结冰最严重的一个海域,在每年冬季都有不同程度的结冰现象。海冰的轻重直接影响着海洋工程、石油开发及海上交通运输事业的发展。尤其在冰情严重的年度(如1969年)曾出现过港湾封冻,交通中断,海上作业停止和海上建筑物被摧毁等严重现象发生。给国家和人民生命安全造成了重大的损失。因此,为了满足辽东湾海上石油勘采开发及海上交通运输的需要,保证钻井船只冬季作业的安全生产和及时安排调整生产计划,指挥海上生产,为此进行了特定海区的海冰预报;海冰预报时效为月预报,旬预报(10天),候预报(5天)。为了进一步了解1987—1988年冬季辽东湾气候变化规律及海冰生消变化过程,现将分析结果汇总如下:     

1988年─1989年冬季渤海冰情分析

一、前 言 随着海上交通运输、海洋工程及海上石油开发事业的迅速发展,海冰的生消变化对海洋事业的发展带来了一定的危害,因此,为了满足海上石油勘采开发及海上交通运输的需要,保证钻井船只冬季作业的安全生产,进行了1988年─1989年冬季渤海海冰预报,并对特定海区:辽东湾（JZ20-2-1和SZ36-1）及莱州湾石油开发区进行了重点分析及预报。海冰预报时效分别为年展望预报、月预报、旬预报（10天）及侯预报（5天）。现已较好地完成了海冰预报任务。为了进一步了解1988年─1989年冬季渤海地区气候变化规律及海冰生消变化过程,进一步详细的分析结果是很有必要的。     

基于遥感和气象数据对辽东湾海冰变化预测研究

辽东湾是渤海海冰灾害最严重的区域,精确预报海冰的空间分布、动态变化,对降低海冰灾害风险具有重要的作用。本文以辽东湾为研究区,以MODIS数据和气象数据为数据源,根据2010/2011年度到2014/2015年度辽东湾海冰5年结冰信息得出该海域结冰概率,建立营口气象站积温与结冰概率的关系模型,对辽东湾2015/2016年度海冰初冰期至盛冰期的发展及空间分布进行模拟、预报,结果表明:利用结冰概率与营口积温相关关系可以实现对辽东湾海冰的动态预测,利用混淆矩阵对海冰提取结果检验,总体精度在90%以上,为渤海及其它地区局部条件下海冰预测提供参考。     

2012—2013年冬季渤海海冰数值模拟研究

本文基于三维有限体积海洋模式FVCOM及其海冰模块,利用美国国家环境预报中心(NCEP)的逐时大气数据资料作为模式强迫场,以及通过调和优化后的WOA月平均气候态温盐场数据作为模式初始场,对2012年11月至2013年3月渤海海冰进行了数值模拟。通过对比数值模拟与实际海冰外缘线距离及海冰覆盖面积,模型能较好地模拟出整个渤海海域海冰的生消趋势与过程。渤海海冰密集度与厚度的时间空间分布特征具有较高的相似性与同步性:初冰时,辽东湾最先出现海冰;盛冰时,在辽东湾两者均达到最大;融冰时,海冰在莱州湾、渤海湾、辽东湾依次消失;在各个冰期,各个海湾湾顶的海冰密集度与厚度大于海湾整体水平。浮冰冰速与潮流流速、流向较为一致。在盛冰期,冰应力在辽东湾湾底东侧附近区域较大,最高能达到10 000 N/m。通过敏感性实验,发现证实了气温是影响渤海海冰生消的关键因子,每当气温变化1℃,渤海日平均净热通量偏差可达10～20 w/m~2左右,各湾最大冰外缘线距离改变10～20 n mile,初冰日与终冰日也会有5 d左右前后变化;潮汐分潮振幅的改变对海冰整体分布影响不大,但对海冰的冰速影响较大,每当潮汐分潮振幅变化10%时,平均冰速将正相关变化0.016 m/s左右。     

基于观测和再分析数据的LSTM深度神经网络沿海风速预报应用研究

基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等，利用LSTM深度神经网络方法，开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域，通过气象台站观测数据和ERA-Interim 6 h再分析数据构建数据集。选取21个变量作为预报因子，分别构建两个LSTM深度神经网络框架(OBS_LSTM和ALL_LSTM)。经与2017年WRF模式6 h预报结果对比分析，得出如下结论:构建的两个LSTM风速预报模型可以大幅降低风速预报误差，RMSE分别降低了41.3%和38.8%，MAE平均降低了43.0%和40.0%；风速误差统计和极端大风分析发现，LSTM模型能够抓住地形、短时大风和台风等敏感信息，对于大风过程预报结果明显优于WRF模式；两种LSTM模型对比发现，ALL_LSTM模型风速预报误差最小，具有很好的稳定性和鲁棒性，OBS_LSTM模型应用范围更广泛。     

渤海海冰热力过程处理

针对渤海海冰的生消漂移规律,以及对海冰数值模式延长预报时间、增强预报时效的要求,本文推导了与之相适应的海冰热力学过程的数学描述。并在考虑海冰中短期变化规律的基础上,对太阳短波辐射、净长波辐射及海洋热通量,提出以日平均量代替一个时间步长内的平均来进行处理的方法。个例研究表明该方法有较好的模拟能力,这为海冰数值预报延长预报时效提供了有效的保障。     

基于CART决策树方法的MODIS数据海冰反演

采用CART决策树方法从MODIS卫星遥感数据反演海冰面积,同时对可见光、近红外和热红外多波段进行自动分类计算,有效消除了传统阈值法在反演高悬沙等海洋环境时出现的海冰误判。经较高分辨率的中国环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/1B)校验,结果表明基于决策树方法所得出的反演数据具有较高精度。利用建立的CART决策树方法反演了2003年以来辽东湾冬季海冰面积的生消变化过程,为进一步分析和建立气象因素与海冰演化规律的关系提供了精确可靠的基础资料。     

基于多变量LSTM神经网络模型的PDO指数预测研究

利用1921–2020年的海平面气压、海平面高度、热含量数据以及海冰密集度作为太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）指数的预报要素,建立了关于PDO指数时间序列预测的多变量长短期记忆（Long Short Term Memory, LSTM）神经网络模型,对比分析了2011–2020年不同时间序列预测模型的PDO指数预测结果,最后利用多变量LSTM神经网络模型实现了2021–2030年的PDO指数预测。结果显示,多变量LSTM神经网络模型的预测值与观测值经过交叉验证后的平均相关系数和均方根误差分别为0.70和0.62;PDO未来10年将一直处于冷位相,PDO神经网络指数出现两次波动,于2025年出现最小值。相比于其他时间序列预测模型,本文采用的多变量LSTM神经网络模型预测结果误差小、拟合效果好,可以作为一种新型的预测PDO指数的手段。     

2002～2003年冬季渤海的冰情及预报

本文简要地分析了2002～2003年冬季渤海冰情特征，将海冰数值预报模式与传统的中长期海冰统计预报有机地结合起来，有效地提高了海冰预报精度，初步形成预报时效互补、点面结合、预报产品多样化、预报传递网络化的业务化海冰预报系统，满足不同用户和社会的需求，在防冰减灾工作中提高了经济和社会效益。     

基于卫星观测的辽东湾冰情统计分析

根据渤海6个海洋站的海冰监测及气温观测数据统计,终冰日及冰期可用来表征当年渤海冰情严重程度,在大多数年份冰情与终冰日早晚和冰期长短呈负相关。根据2006/2016年的辽东湾海冰面积及外缘线资料,分析了11年间辽东湾冰情的年变化特征,分析结果显示,辽东湾海冰受局地气温影响明显,两者呈较显著的负相关关系。分析结果发现,辽东湾海冰年际变化除受局地气候的影响外,还受太平洋副热带高压(简称副高)、极涡、东亚槽和欧亚环流等气候因子的共同调控,其中受太平洋副高北界位置指数、极涡面积指数、东亚槽强度指数、欧亚纬向环流指数影响最为显著,可作为辽东湾海冰预测的重要因子,此外北极海冰密集度也可以为预测当年冬季辽东湾每月冰情提供依据。     

再战海冰

2010年11月20日,国家海洋环境预报中心发布了海冰年展望,从11月底开始,按国家标准发布海冰月预报和周预报.到12月23日,海冰遥感实况图显示,辽东湾海冰范围增大到22海里左右.     

一种基于深度学习的热带气旋路径集成预报方法

本文提出了一种基于深度学习的热带气旋(tropical cyclone,TC)路径集成预报方法.该方法以长短期记忆深度网络为模型构架,利用前4个时刻(24 h,间隔6 h)及当前时刻的TC路径记录,以及由不同环境因素所计算的方向预报因子作为输入,分别直接预报和间接(通过预报移动速度)预报路径,集成两者预报结果实现时效为...     

辽东湾冬季冷暖及营口新港附近海区冰情预报方法的初步探讨

根据长期天气过程存在着隔季相关的韵律关系,本文利用相关普查和集权回归的方法发现了五个影响辽东湾冬季冷暖的显著因子,并通过回归分析建立了辽东湾冬季冷暖预报方程。同时,又用概率分级法,对海冰进行了分级,试用于营口新港附近海区冰情预报,回报和试报结果良好。     

辽东湾东岸海冰抗压强度特征分析

本文利用辽东湾东岸鲅鱼圈、营口和长兴岛三地实测海冰抗压强度资料，分析了海冰破坏应力与破坏时间的关系，应变率和冰温对海冰抗压强度的影响，以及海冰生成环境对海冰抗压强度的影响。综合分析表明，三地破坏应力随破坏时间变化的整体趋势一致，应变率对三地海冰抗压强度有显著的影响，三地海冰抗压强度随温度降低总体有增大的趋势，冰龄、盐度、含沙量的差异是造成辽东湾东岸海冰抗压强度不同的主要原因。     

辽东湾海冰光衰减特性

根据渤海海冰多年的调查资料以及现场测量数据,建立辽东湾海冰的辐射传输模式,进而研究辽东湾沿岸海冰的光衰减特性及其主要影响因素,并对可能的影响因素进行了讨论。结果表明,海冰中卤水泡的吸收(主要是短波400~600nm)、纯冰的吸收(主要是长波700～900nm)以及卤水泡和气泡的散射对海冰的光衰减系数有很大的影响。辐射传输模式的估算结果与实测数据的估算结果基本一致,这表明该模式适用于辽东湾海冰的光学特性研究。     

渤海海冰数值模式中计算参数的确定

在渤海海冰数值模拟和预报中,针对该海域的气象和水文特点,对模式中的计算参数进行了确定是必要的。本文通过对辽东湾ＪＺ２０－２海域的气象、水文和海冰要素的定点观测,对同太阳辐射、海洋热通量以及拖曳系数等参数进行了计算,对其特点以及对海冰生消和运移的影响进行了分析和讨论。这对提高渤海海冰数值模拟和预报的精度有很大促进,也是建立和发展局地工程海冰数值模式的重要内容。     

基于融合U-Net及ConvLSTM的海面高度异常预报方法研究

海面高度异常是反映海洋环境状况的主要变量之一。本文使用1993—2019年的融合月均海面高度异常数据,建立了基于深度学习的海面高度异常预测神经网络模型,提出了基于融合U型网络(U-Net)和卷积长短记忆网络(ConvLSTM)的中长期海面高度异常预报模型。在研究海域0.25°×0.25°的空间分辨率下,模型测试集预报结果的均方根误差和平均绝对误差分别为0.039 m和0.027 m,均优于全连接LSTM预报模型和ConvLSTM+CNN预报模型,为大中尺度的海面高度异常预报提供了新的方法。     

辽东湾海冰面积变化模拟和预测探讨

辽东湾是我国海冰冰情最重的海区,其周边分布了大量的油田,海冰面积的变化对海上油气勘探及海上生产等造成严重的灾害,因此需要开展对辽东湾海冰面积变化的模拟与预测研究,为海冰灾害的业务化监测提供服务。     

基于纹理特征分析的辽东湾SAR影像海冰检测

基于灰度共生矩阵(GLCM)开展辽东湾ENVISAT ASAR海冰影像的纹理特征分析研究.在纹理分析过程中,研究GLCM的方向、位移量和灰度量化级等参数对SAR海冰影像纹理特征的影响,得到适合辽东湾海冰检测的灰度共生矩阵参数的值及纹理统计特征量.利用BP神经网络分类法,建立辽东湾SAR影像的海冰检测方法,并结合MODIS影像和TM影像对该海冰检测方法的结果进行比较,验证其有效性.     

2002～2003渤海海冰数值预报

海冰数值预报是海冰业务预报的主要方法之一。国家海洋环境预报中心建立了业务化的渤海海冰数值预报系统，并进行了多年的业务化运行。随着我国卫星遥感事业和数值天气预报技术的发展，海冰预报系统也在不断发展中。本文介绍了2002～2003冬季应用HY—1卫星海冰遥感和T213数值天气预报模式产品对该海冰数值预报系统的改进，对2002～2003冬季海冰数值预报的结果进行了分析和比较。