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。     

T639数值预报产品对黄渤海沿海大风预报效果检验

根据影响系统对2008—2011年黄渤海沿海的大风分了四个天气类型:气旋、低槽冷锋、台风和综合类。对不同类型的大风天气,就T639数值预报产品天气系统的影响时间、强度和中心位置以及大风出现的开始时间、结束时间、大风落区、最大风速值和最大风速值的开始时间、结束时间和落区的预报准确率进行了统计。结果表明,T639数值预报对黄渤海沿海大风具有较好的预报准确率,漏报率较低;对于台风类的预报能力偏差;预报数值比实况偏小,当预报有气旋、或预报大风时间长范围大时,实况风将增大1—2个量级;对于大风的开始时间预报略偏早,而对于大风的结束时间和最大风速的开始和结束时间预报均略偏晚。     

The analysis of gales over the “Maritime Silk Road” with remote sensing data

21世纪海上丝绸之路战略是中国“一带一路倡议”的重要组成部分。海上丝绸之路海域海洋环境的认知和调查是必不可少的,可以为航海、海洋工程、防灾减灾等领域提供科学依据。本文使用高分辨率多平台交叉定标风产品（CCMP）分析海上丝绸之路海域的大风特性。分析了大风天气的年平均速度、空间分布,以及风速和极端风速的频率和趋势。结果表明,在夏季,相对较高的大风场主要分布在阿拉伯海、索马里海、印度支那半岛海域和孟加拉湾海域。索马里海的大风频率超过90%。总体而言,南海大部分区域和北印度洋,大风天逐年增加,增加趋势在秋冬季节尤为明显。     

龙口海洋站风况特征分析

根据龙口海洋站观测得到的2007年逐时10分钟平均风速、风向资料,对平均风速风向、大风风速风向、大风日数等方面进行了分析,得出结论:龙口海洋站的风具有典型的季风性气候特征,冬夏季主风向有180°的变化,平均风速的月际变化出现两峰两谷的趋势;常风向为S向和NE向,强风向为偏北向;偏东风的平均风速和出现频率最小;大风风力以6级为主,大风的年平均风速为13.3 m/s,出现大风的月最高概率为63.3%;大风年主导风向为NW-NE以及S,风速以偏北大风较大,偏东风最小;秋冬季节以偏北大风为主,春季偏南大风与偏北大风交替出现,夏季是大风最少的季节。     

山东精细化海区风的MOS预报方法研究

基于中尺度数值模式WRF_RUC的预报产品,采用逐步回归的MOS方法,对山东12个精细海区代表站有关大风进行解释应用。对2013年9月—2014年4月海区风的客观预报产品进行检验,结果表明:MOS预报方法对6级以上日最大风速有较好的预报能力,较WRF_RUC模式直接输出的预报结果有了明显的提高,但对4级以下小风预报效果较差。选取4级风作为阈值,当WRF_RUC模式预报风力大于4级时,用MOS预报结果替换,显著提高了风速分级预报效果,无论是4级以下小风还是6级以上大风,MOS预报评分都要高于WRF_RUC模式预报。将平均风速与阵风的统计关系应用到阵风客观预报中,MOS方法对于改进的日极大风速的预报效果有明显提高,对10级强风也有一定的预报能力。     

渤海海峡海岛站与沿岸站大风对比分析

统计了渤海海峡5个海岛站和3个沿岸站1年的大风资料,在每月大风日数、风速、年际和月际变化特征、主导风向等方面进行了对比分析,得出渤海海峡大风如下结论:大风的风力以6～7级为主,南部比北部更易出现大风,且风速也较大;出现大风的最高概率为57.5%,即平均不到2天就出现一次;海岛站与沿岸站大风风力极值相差最大为20.8 m/s;极大风风速43.2 m/s,创历史最高纪录;风速的月变化规律基本一致,呈现两峰两谷形势;大风年主导风向为NW-NNE,风速以偏北大风和偏南大风较大,而偏西风和偏东风较小;具有典型的季风性气候特征,冬季以偏北大风为主,夏季以偏南大风为主,春、秋季偏北大风和偏南大风交替出现;综合应用海岛站和沿岸站大风记录,能更加准确反映渤海海峡大风的气候特征。     

威海-大连航线实测风与沿岸站、海岛站对比分析

对威海-大连航线"生生-1"号船舶站测风资料进行了普查、优选和预处理,首先考察了船舶站测风资料所代表的航线风的变化规律;在此基础上结合目前海上航线保障服务和现行参考站点,对比统计分析了2011年1—12月船舶站、刘公岛、成山头的风向、风速偏差,以期为海上航线的风预报提供一些参考。结果表明:(1)船舶站主导风向的变化呈现明显的季节规律,且与季节特征相符。风力以4—5级为主,夏季3级以下风频率最多,秋冬季6—7级大风明显增多;(2)除了样本量较小的1月份,其余11个月船舶站和成山头/刘公岛的风向平均偏差不大。在不同的季节,海岛站和沿岸站对航线风的代表性有所不同。在春季(尤其4月),刘公岛和船舶站风向较接近;而在冬季(尤其12月),成山头和船舶站风向更接近。在1—6月,船舶站风向较成山头有逆时针偏差,在8—12月则为顺时针偏差;而4—12月,船舶站较刘公岛有顺时针偏差;(3)船舶站和成山头/刘公岛风速相关显著,尤其在4—12月,最大风和极大风显著相关。船舶站风速往往大于成山头和刘公岛,且1月、2月偏差最大,4—9月相对较小,极大风速偏差大于最大风速偏差。总体而言,成山头与船舶站的风速差异较刘公岛小一些。     

北部湾冬季强风的主分量神经网络预报方法研究

本文首先分析造成北部湾冬季强风的天气动力学机理，在此基础上以相关分析法确定强风的预报因子(气压梯度、气温梯度、高层风速等因子)与预报量之间存在着较好的相关性；进而采用人工神经网络与主分量分析(PCA)相结合的方法建立了北部湾冬季强风的预报模型．该预报方法所构造的预报模型对历史样本风速拟合平均绝对误差为1．80m/s，对独立样本风速试报的平均绝对误差为1．46m/s．计算结果表明，该方法的拟合效果及预报稳定性较好，可在预报业务中应用．     

东营港海洋站风要素特征分析

根据东营港海洋站2011年1月—2015年12月间每10 min的实测风速、风向资料,对平均风速风向、极大风和7级以上大风天数等风要素进行了特征分析。结果表明:东营港海洋站的风具有明显的季节特征和年际变化,平均风速月际变化呈"两峰两谷"型,在偏北风向上,平均风速最大并且月际变化最显著,在偏南风向上,平均风速最小并且月际变化最不明显;全年盛行偏南向风和偏北向风,春夏季盛行偏南向风,秋季以偏南向风为主偏北向风为辅,冬季则以偏北向风为主偏南向风为辅;偏北风向上最易出现极大风,偏南风向出现极大风的频率最低;出现7级以上大风的天数每年总体上呈增长趋势,秋季最多,春季最少。     

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,...     

多普勒雷达资料同化在台风“桑美”预报中的应用研究

本文以2006年超强台风"桑美"为个例,考察了同化雷达径向风观测资料对台风初始场和预报场的改进作用。首先对沿海新一代多普勒天气雷达的径向风观测资料进行了去噪音、退模糊等一系列的质量控制,进一步利用美国国家大气研究中心开发的中尺度数值模式WRFV3.5及其三维变分同化系统WRF-3DVAR,每30min循环同化雷达径向风观测资料。结果表明:同化多普勒雷达径向风观测资料后,对台风在模式中的初始位置进行了很好的修正,同时对台风区的动力和热力结构均有较好的调整。两组同化试验对于台风的路径、强度、降水等预报要优于控制试验,并且对背景误差协方差尺度化因子优化调整可以更有效地吸收雷达观测资料并提供更多的中小尺度信息。     

基于GM(1,1)模型的海区大风灰色理论预测

根据灰色理论方法对影响东海某海区大风建立了GM(1,1)模型,并利用海区8~10月观测资料进行了对比分析,研究发现,该模型物理概念清晰,对9~10月海区大风预测效果较好,对海区灾害性大风长期预报具有一定的指导意义。     

1010号台风“莫兰蒂”对福建近海风场的影响及其成因分析

分析福建沿岸区域气象自动站、近海气象浮标站等有关风的精细观测资料以及NCEP再分析、雷达反演风场等资料,研究了2010年第10号台风"莫兰蒂"影响福建期间,福建近海风场分布的特点及其成因,以寻找台风影响时福建近海风场预报的着眼点.结果表明:受到环境场及台湾海峡狭管效应,气流与中央山脉之间绕流、阻挡等共同作用,1010号台风"莫兰蒂"影响福建期间,大风在海区上主要集中分布在台风环流东部和福建北部海区;福建中部沿海最早出现大风;而大部分台风影响时间中,中部沿海风力大于北部、南部沿海风力,呈现中间大两头小的布局.特别是1010号台风"莫兰蒂",进入台湾海峡后发展成微型台风,靠近台风的测站在台风临近时才大风突起.而这种微型台风,大风天气突发性强,在风的精细预报中要特别注意短时临近的监控监测.对比各种资料的应用效果表明:NCEP再分析资料反映的主要是海区的大风分布;雷达反演风场,必须结合实况资料验证,具有一定的参考价值;近海浮标站资料,能较早反映台风影响时风场的演变特点,但近海浮标站所观测的海区风力不一定大于相近的沿岸区域气象自动站所观测的沿海风力,二者所观测到的风力、风向的变化与台风位置密切相关.在业务预报中,对近海浮标站资料的应用,还需深入研究,具体情况具体分析.     

MEOFIS平台在渤海湾北部海面气温和风速精细化预报中的适用性分析

基于＂动力-统计＂预报方法的MEOFIS（精细化气象要素客观预报）平台以相关模式预报结果为基础,结合历史实况资料建立预报模型,实现站点的精细化预报.利用2009～2011年的T639模式产品和渤海湾北部相关观测站的数据积累统计建模,并对2012～2013年海面4个季节的气温和风速进行预报统计,对比分析该平台在海面气温和风速预报中的适用性.经客观检验,1℃误差范围内,海面各季节的气温和风速预报准确率均高于陆上的预报;海面日最高、日最低和逐3 h气温预报准确率均超过68%,秋季的日最高气温、逐3 h气温和冬季的日最低气温预报最为理想,准确率分别达86.8%、75.2%和78.9%,春季的气温预报整体不理想;显著性检验结果显示：和T639直接输出的结果相比,MEOFIS在各季节的气温预报中具有明显的订正能力.2 m/s误差范围内,过渡性季节春、秋季的日最大风速预报准确率均超过75.0%,夏季的预报效果较差,但逐3 h风速预报准确率最高,达78.0%,冬季的风速预报效果整体不佳;利用总体平均经验模态分解法（EEMD）对各月逐3 h的海面气温和风速预报误差做滤波处理,结果显示MEOFIS平台对这两要素的预报误差均存在明显的双周震荡波,通过滤波可以提高二者预报的准确率,且气温预报准确率的提高更大.预报偏差和方差小的季节,预报准确率的改善更为理想.     

华北冷涡背景下青岛三次混合型对流天气环境场条件对比分析

利用探空观测资料,对比分析华北冷涡背景下青岛三次混合型对流天气过程环境场条件,揭示出现短时强降水、雷暴大风和冰雹天气时的水汽、稳定度和垂直风切变差异特征。分析结果表明:500 hPa上冷涡中心位于42°N的华北冷涡、850 hPa低涡系统和偏南风急流以及地面气旋是这三次混合型对流天气的影响系统;在这三次混合型对流过程中有无雷暴大风天气的环境参数区别比较显著:有雷暴大风表现出了相对较干的中低层和中层存在浅薄湿层的水汽层结,无雷暴大风的则是上干下湿和中层大气干燥的层结特征;稳定度差异决定了对流强度的差异:同时出现短时强降水、雷暴大风和冰雹的对流天气的层结不稳定度最强,表现为较大的850和500 hPa温差(大于30℃)以及较强的0~3 km垂直风切变(大于12 m·s^-1);出现短时强降水和大风的大气层结稳定度最弱,相应的环境参数值也最小;在强不稳定层结和低层水汽充足的条件下,大于12 m·s^-1的0~3 km垂直风切变对青岛地区雷暴大风和冰雹的预报预警有较好的指示意义。     

Observation and modeling of upwelling in the southeastern Baltic

The specific features of the upwelling in the southeastern Baltic have been studied by comparing the field observations and numerical simulations. The upwelling registered in October 2005 (when a gale caused by a northeastern wind with a velocity of 15 m/s continued for about three days after a period of relatively calm weather during which the thermohaline structure was in the state close to the summer one) has been considered in detail. The gale caused a decrease in the temperature by approximately 4°C in the along-shore belt with a width of about 8 km in the region with depths of about 25 m located at a distance of approximately 8 km from the shore. The changes in the thermohaline structure that originated as a result of this gale were simulated using a 3D numerical model based on the Princeton Ocean Model (POM). This made it possible not only to consider the variability of the thermohaline fields at the observation region but also to study a rather wide region and to consider the field of velocity in addition to the fields of temperature and salinity. Subsequently, the numerical model made it possible to estimate the upwelling effect during cooling of the upper layer, which was more intense than the effect of turbulent mixing by an order of magnitude. It was confirmed that the specific features of the upwelling spatial structure depend on the geographic position of the upwelling observation region and on the velocity and duration of the wind that causes the upwelling.     

Cyclone induced storm surge and flood forecasting in the northern Bay of Bengal

A cyclone induced storm surge and flood forecasting system that has been developed for the northern Bay of Bengal is presented. The developed system includes a cyclone forecasting model that uses statistical models for forecasting of the cyclone track and maximum wind speed, and an analytical cyclone model for generation of cyclone wind and pressure fields. A data assimilation system has been developed that allows updating of the cyclone parameters based on air pressure and wind speed observations from surface meteorological stations. The forecasted air pressure and wind fields are used as input in a 2D hydrodynamic model for forecasting storm surge levels and associated flooding. An efficient uncertainty prediction procedure based on Harr's point estimation method has been implemented as part of the forecasting system for prediction of the uncertainties of the forecasted storm surge levels and inundation areas caused by the uncertainties in the cyclone track and wind speed forecasts. The developed system is applied on a severe cyclone that hit Bangladesh in April 1991. The simulated storm surge and associated flooding are highly sensitive to the cyclone data. The cyclone data assimilation system provides a more accurate cyclone track when the cyclone approaches the coastline, which results in a significant improvement of the storm surge and flood predictions. Application of the uncertainty prediction procedure shows that the large uncertainties of the cyclone track and intensity forecasts result in large uncertainties of the forecasted storm surge levels and flood extend. The forecasting system shows very good forecasting capabilities up to 24 h before the actual landfall.     

洋山港海域一次冷锋型温带风暴潮特征及各影响因子贡献的对比分析

本文研究了由2020年12月29日至31日强冷锋引起的影响洋山港海域的温带风暴潮过程。通过气象观测数据分析了其天气过程, 并利用FVCOM-SWAVE波浪-风暴潮耦合模式对该过程进行了高分辨率的数值模拟, 同时结合潮位站及浮标站观测数据对模拟结果进行了验证, 分析模拟了波浪、潮流、风暴增减水特征。结果发现, 该次冷锋型温带风暴潮过程主要表现为先短时风暴增水后出现长时间风暴减水的特征, 最大风暴减水可达65~70cm, 其主要诱因包括研究海域气压的快速升高并维持、长时间持续的偏北大风及波流相互作用。相关敏感试验研究了3种因子对风暴增减水位的贡献大小, 发现风暴增水峰值期间风场贡献占比约为90%, 海平面气压场约为5%; 风暴减水峰值期间, 海平面气压场的贡献度约占55%, 风场约占40%, 而波浪的贡献均不足10%。洋山港航道内风暴期间潮流流速最大可达到2.6~2.8m•s^-1, 落潮时为东南向离岸潮流, 涨潮时为西至西北方向的外海潮波传入潮流; 洋山港航道潮流始终是东南或西北向, 此处流速辐合, 是洋山海域流速最高的区域。