吕宋海峡水交换季节和年际变化特征的数值模拟研究

利用ROMS(Regional Ocean Modeling System)建立了一套覆盖西北太平洋的涡尺度分辨率环流模型,并对吕宋海峡附近的环流进行了模拟研究。结果表明,吕宋海峡120.75°E断面净流量季节变化显著,全年均为西向输运,6月份达到最小,为0.40×106 m3/s,然后逐渐增大,在12月份达到最大,为6.14×106 m3/s,全年平均流量为3.04×106 m3/s。在500 m以浅,秋、冬季都有明显的黑潮流套存在,并伴有黑潮分支入侵南海,而春、夏季黑潮南海分支减弱或消失,黑潮入侵不明显。在500 m以深,冬、春季,吕宋海峡以东有非常明显的南向流存在,流速约10 cm/s,而到了夏、秋季该南向流出现明显的减弱,黑潮与南海的水交换主要通过吕宋海峡以北的吕宋海沟进行。在垂向结构上,120.75°E断面浅层呈多流核结构,并且流核的位置和强弱受黑潮的季节性变化影响显著,深层流的季节变化不大。在年际尺度方面,吕宋海峡年际体积输运量异常与Niño3.4滞后6个月相关系数达到41.6%,吕宋海峡水交换与ENSO现象有较为显著的正相关关系,并存在2~3 a和准8 a周期的年际变化。     

海上无动力船舶漂移轨迹模型及其在“桑吉”油轮漂移模拟中的应用

无动力或破损的船舶在海上自由漂移对海上的各项生产活动是一个巨大的危险。通过对海上漂浮的船舶进行受力分析,考虑船舶的外形特征及漂浮状态,建立了海上船舶漂移轨迹模型,对船舶海面以上与以下侧向投影面积之比(面积比)、风拖曳系数、流拖曳系数等参数均进行了敏感性分析,并针对2018年1月6日爆燃的"桑吉"油轮漂移轨迹开展了模拟应用。结果表明该模型针对不同类型海上船舶的漂移轨迹有一定合理的模拟能力,船舶面积比是准确模拟漂移轨迹的一个重要参数,同时,该模型对风拖曳系数、流拖曳系数较为敏感。针对"桑吉"油轮的模拟,科氏力的作用不可忽视,考虑科氏力作用后漂移轨迹的模拟效果得到了很好的改善。     

2011年6月-8月渤海湾溢油事故长期后报数值模拟

三维业务化溢油应急预报系统不仅能提供逐时的海洋环境信息预报和溢油漂移扩散,还能对溢油事件进行后报数值模拟。2011年6月4日在渤海湾蓬莱19-3B采油平台发生溢油事件,同月17日19-3C平台也发生溢油事件。此次溢油事故造成了数千平方公里海水受污染。本文采用国家海洋环境预报中心自主研发的溢油模型对蓬莱19-3溢油事件进行长期后报数值模拟,在风流海洋环境场的驱动下,模拟了2016年6月到2016年8月,两个平台溢油的漂移扩散情况、影响范围,靠岸时间和影响岸段等。风场采用基于WRF模型模拟得到的再分析风场,并用实测风对再分析风场进行订正,流场采用基于POM模式在再分析风场驱动下得到的海流。后报结果显示,溢油主要向西北方向漂移,并最终靠岸,其扫过的海域也主要在平台的西北方向,这与观测结果一致,验证了后报的可靠性。     

基于Stacking机器学习模型的南海北部海温预报

基于Stacking(ET-ET)的机器学习算法,利用美国国家环境预报中心再分析数据和MGDSST海温融合数据,建立了一套高效的海温长期预报方法,并在南海北部海域开展了1 a的表层海温长期预报实验。结果表明：基于Stacking(ET-ET)机器学习模型的表层海温长期预报的均方根误差降至0.52℃,平均绝对百分比误差降至1.58%,明显优于基于支持向量机、人工神经网络和长短期记忆模型的预报结果。     

中国近岸海域基础预报单元海温预报指导产品研制

基于海温数值预报系统和偏差订正释用方法,开发了中国近岸海域基础预报单元海温预报指导产品,并对2018年7月—2019年9月长时间序列的预报结果进行了检验评估。结果表明:该产品对未来3 d预报的日平均绝对误差分别达到了0.17℃、0.30℃和0.38℃,预报准确度良好,能够为我国县级海域提供较为准确的海温预报产品。     

基于BP神经网络方法的近岸数值海温预报释用技术

为了提高近岸精细化海温预报精度,利用神经网络方法,分析了海温数值预报及观测数据在释用中的作用,研究了定点近岸海温影响因子的最优配置方案,建立了定点海温精细化数值预报释用模型,评估了释用模型性能。误差分析结果显示,数值海温产品及其观测在建模中起到了降低和稳定模型误差的作用;释用模型将定点数值预报的误差从2.2°C减少至0.7°C;预报误差较调训误差略高,但考虑到预报误差的稳定性,数值释用与人工经验预报水平持平,因此,该方法具有十分广阔的拓展空间和应用前景。