人工神经网络在海浪数值预报中的应用

探讨将人工神经网络技术和传统的数值模式相结合,以期得到一个更有效的海浪预报方法.以第3代海浪模式的模拟结果作为输入,浮标观测资料作为输出,采用人工神经网络进行训练,训练的初步结果显示,人工神经网络可以改进海浪数值模式的预报精度,但在波高比较大时,改进的效果并不令人满意.为此,对观测值大于1.5m时的有效波高进行再训练,从而结果有了进一步的改善.研究结果证明人工神经网络技术可以提高海浪数值预报的精度.     

热带西太平洋上层热含量年际变化的区域性特征

采用1980—2001年的XBT月平均海洋上层温度资料对与El Nino和Southem Oscination(ENSO)相关的热带西太平洋温跃层以上(上层)热含量年际变化的区域特征进行了研究。从热带西太平洋温跃层和上层热含量南北不对称的气候态出发，将其分为“北部”、“赤道”和“南部”三个子区域。发现热带西太平洋上层热含量的调整要领先于Nino3区，并且其释放的热量与El Nino事件的强度成正比，而El Nino事件爆发前热带西太平洋上层热量积累的多少对El Nino事件强度没有明显的影响；热带西太平洋赤道外区域也是ENSO热泵的一部分，其中北部子区域的上层热含量年际调整要超前于赤道和南部子区域，在热泵中起征兆的作用。通过热带西太平洋上层热含量距平场与：Nino3指数的超前滞后相关关系分析发现，热带西太平洋上层热含量年际调整表现出明显的南北不对称，北部子区域内信号时间超前且涉及的空间范围广，南部时间上落后且空间上局限在一个窄带状区域内。热带西太平洋上层热含量年际调整的路径是：热含量年际调整信号率先在太平洋北部子区域出现，然后发展到太平洋赤道和南部子区域，再沿赤道向东发展到东太平洋。     

南海海面风速季节特征的卫星遥感分析

利用ＧＥＯＳＡＴ卫星高度计于１９８６年１１月至１９８９年３月;司所测的南海海面风速资料,统计分析了南海海面风速的统计特征以及海面风场的分布特点。分析结果表明：南海海区风速受各种天气系统（如季风、台风、副热带高压等）的影响显著,表现为春、夏、秋季平均风速较小,冬季较大,风场分布呈现出夏季南部大,北部小,其他季节为由南向北增强的分布趋势,并在１０°Ｎ,１１０°Ｅ附近海区各季都有一较为稳定的高风速区,其范围大小和中心位置随季节略有变化。     

南海TOPEX海面高度资料的混合同化试验

应用普林斯顿海洋模式（POM），对冬季南海由TOPEX／Poseidon得到的卫星遥感海面高度资料进行混合（blending)同化试验。混合同化的权重系数由以下两者决定：南海POM模式对冬季风强迫产生响应的海面高度场之标准方差；对应期间ＴＯＰＥＸ海面高度资料的标准方差。同化结果表明，混合同化方法不失为一种简单而又有效的同化方案。同化得到的南海环流结构与未同化的模式响应场比较可以发现：海面高度资料的同化试验能够有效地修正南海环流的若干大尺度特征，特别是对冬季黑潮入侵南海东北部的动力过程，同化结果有了更准确的描述。同时，另一个重要的修正表现在：同化试验中瞬变的中等尺度涡旋得到加强，体现了南海海洋天气尺度涡被资料同化所“唤醒”（trigger)。这种“唤醒”不仅明显地反映在表层环流场中，对南海次表层动力、热盐结构也有一定的影响。     

南海叶绿素浓度季节变化及空间分布特征研究

以南海海域1997年10月至2002年9月SeaWiFS卫星遥感叶绿素浓度的资料为基础,分析了多年平均的南海叶绿素浓度的时空分布,初步分析结果表明,冬季南海大部分海域叶绿素浓度普遍较高,春季大部分海域较低;南海各个海区的叶绿素月平均最低浓度基本出现在春季的4月或5月,而最高浓度出现的月份却有不同的特征,在中央海盆区出现在12月,在广东沿岸海区出现在7月,在越南东南部近岸海域在8月和12月有两个最高值;在吕宋海峡的西部区域,尽管叶绿素浓度的最高值也出现在12月,但是叶绿素浓度的最低值却出现在夏季的7月.在空间上近岸区域的叶绿素浓度明显高于中央海盆区,西部海域普遍高于东部海域.南海叶绿素浓度的这一时空分布特征与流场(如上升流等)、海面温度场和风场等的变化有关,也与陆源物质的输入等关系密切.     

卫星高度计波高资料的同化试验分析

结合经验的台风风场模型和NCEP再分析资料构造了南海台风风场,并以此作为一个第三代海浪模式的输入模拟了1999年约克(York)台风经过南海时所产生的台风浪场.模拟结果显示,尽管文中构造的南海台风风场比较接近真实的风场,但模拟出的台风浪场相对于TOPEX/Poseidon高度计的观测波高仍有一定差异,因此进而采用了一种简单的最优插值同化方法,开展了波高资料的初步同化试验.试验结果显示,资料同化显著地改进了海浪模式的(后)预报精度,而这种改进在涌浪区更加显著,同化有效维持时间大约是43h.     

钦州湾台风浪的多年一遇极值推算

利用WAVEWATCH Ⅲ(WW3)和SWAN海浪模式模拟了1949—2005年间对钦州湾海域影响较大的台风浪.以模拟结果为基础,利用皮尔逊Ⅲ(P-Ⅲ)频率适线法推算了钦州湾湾外深水的累积频率波高和平均波周期(Tm)的多年一遇极值,同时模拟了其间在百年一遇高潮水位条件下的台风浪,以及在百年一遇高潮水位、百年一遇风暴潮增水共同作用下对钦州湾影响较大的台风产生的波浪场.使用P-Ⅲ法推算了在极端天气下,钦州湾湾内统计点的累积波高和平均波周期的多年一遇极值.研究结果表明,由于湾内浅滩较多,波浪在传播过程中水体底部摩擦使能量耗损明显,所以湾内波高较小,湾口处的波高大于内湾处的波高.近岸海区的波浪耗散、破碎等物理过程比较强烈,因此近岸统计点C1处的波高极值最小,其最大波高向岸边快速减弱并沿东向传播.在极端天气情况下,波浪在传播过程中发生破碎,波高衰减显著.     

采用卫星高度计资料分析南海风,浪的月平均特征

在分析１９８７－１９８８年两年间Ｇｅｏｓａｔ卫星高度计遥感资料的基础上,给出了南海海面月平均风速和月平均有效波高的分布,以及沿南海ＮＥ－ＳＷ向的风,浪年变化特征;并与船舶报资料作了对比分析,其结果显示该高度计遥感资料与常规资料基本一致。     

南海西北部上层海洋对连续台风的近惯性响应

文章基于2011年9～11月南海西沙潜标观测资料,研究了西沙海域上层海洋对连续台风Nesat(1117)和Nalgae(1119)过境的近惯性响应.结果表明:两个台风过境都产生了强烈的近惯性振荡,且台风路径右侧的近惯性流速明显大于左侧. Nesat引起的近惯性内波平均垂向相速度为0.25cm s^-1,垂向群速度为0.85m h-1,垂向波长为350m.Nalgae所引起的近惯性内波垂向相速度和群速度均小于Nesat,垂向波长仅为Nesat的1/2.两个台风引起的近惯性能量下传深度存在明显差异, Nalgae约为200m,而Nesat可下传至300m.产生这一差异的主要原因是Nesat引起的近惯性能量不易耗散,同时能够以较快的速度向深海传播.此外,两个台风引起的近惯性内波频率都存在明显的蓝移现象. Nesat引起的近惯性内波频率在100～150m深度受多普勒频移的影响明显增大;然而Nalgae引起的近惯性内波频率却在100～150m深度显著减小,这是由于两个台风过境期间,西沙海域背景场涡度差异所致.     

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。