青岛沿海ASCAT卫星反演风场与浮标海岛实测风场的对比分析

本文通过对比检验2013年1月至2016年6月ASCAT卫星反演风场与青岛浮标海岛站实测10m风场资料,开展ASCAT卫星反演风场在青岛沿海的适用评估。结果表明:ASCAT反演风速整体偏大,风向偏左,但整体偏差均较小。ASCAT反演风场和浮标海岛站实测风场的风速和风向的整体偏差分别为1.6m/s和-9.6°,说明ASCAT反演风场在青岛沿岸有很好的适用性,比EC再分析资料能更细致地反映青岛沿岸的风场空间分布。从风速分级比较来看,风速越弱,卫星反演风速越接近站点实测风速,反演结果越好,而风向反演结果则反之。风速和风向的反演效果皆是晚上比早晨好。并且季节变化对风速反演效果影响不大,但是对风向反演效果有一定的影响,秋冬季节风向反演结果好于春夏季节。最后,对ASCAT反演风速分别进行线性回归订正、综合误差、风速等级误差和升降轨误差订正,发现线性回归订正结果最佳。     

ASCAT反演风场与华南及南海站点观测对比分析

利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5～10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1～2级的高估);介于10～15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。     

变分方法在渤海海域ASCAT风场订正中的应用

利用渤海观测站风场对ASCAT风场进行检验,发现其风速、风向均有较大误差,尤其在渤海中部以外的海域可信度相对较低。为提高ASCAT风场在渤海海域的精度,基于变分方法,利用渤海观测站风场对2017年9月—2018年2月的ASCAT风场进行订正,得到空间分辨率为12.5 km×12.5 km的订正风场。并对辽东湾、渤海湾、莱州湾、渤海中部和渤海海峡5个海域风场的订正误差进行检验,结果表明:ASCAT风场订正后精度提高显著,风速平均偏差从4 m·s-1减小为1 m·s-1,风向平均偏差从-30°~30°减小为-7°~4°,可见变分方法对渤海ASCAT风场有很好的订正效果,尤其对误差较大的渤海湾订正效果最为明显。对2017年12月18日的一次大风过程进行订正分析,结果表明:订正风场可以很好地反映沿岸风场信息和大风过程中的风速极值区,并能动态监测大风变化过程。变分方法解决了海面观测数据空间分辨率低、ASCAT数据精度低的问题,能够实时监测海上大风,且对大风预报有很好的指导意义,能够为海洋模式提供更精确的初始场。     

ASCAT与HY-2A风场产品在南海的精度评估

基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化      

QuikSCAT和ASCAT卫星反演风场在中国南海北部的适用性研究

对QuikSCAT和ASCAT原始轨道10 m反演风场与浮标资料在中国南海北部的统计检验分析结果表明:两套卫星资料在中国南海北部具有较好的适用性,QuickSCAT反演风速偏高0.46 m·s~(-1),ASCAT反演风速在近海偏高0.45 m·s~(-1),在开阔海域偏高0.07 m·s~(-1)。超过半数的QuickSCAT反演风向误差30°。在近岸海域,ASCAT反演风向误差30°的超过56%,在开阔海域,误差绝对值30°的达到64%。小风时卫星反演风速偏大,大风时卫星反演风速明显偏小,且白天的偏差大于夜间;在5~10 m·s~(-1)风速条件下,两者的一致性较好。用WRF模式模拟的近海风能资源存在高估的可能,卫星资料对近海风能资源评估是个有益的补充,本文对卫星反演风场误差的分析结果也可以为卫星反演风场的资料同化提供参考。     

QuikSCAT卫星散射计矢量风检验及南海月平均风场特征分析

采用中国科学院南海海洋研究所2008年建设的,西沙海洋观测研究站上的自动气象站实测数据,对亚太数据研究中心提供的近实时QuikSCAT卫星遥感风场资料(2008年4月6日—12月31日)进行了检验和统计特征分析,得出:这两者风速的相关系数为0.86,平均偏差为-1.50 m/s,均方根误差为1.71 m/s,表明QuikSCAT卫星遥感风场资料在南海具有很高的适用性。在此基础上,利用QuikSCAT卫星遥感的月平均风场资料分析了南海月平均风场特征。结果表明:(1)南海季风10月到次年3月盛行东北风,6—8月盛行西南风,4、5、9月为季风转换季节;(2)存在两个平均风速大值中心,一个位于南海南部(10°N,108°E)附近,另一个位于台湾海峡附近,其位置和强度会随着季节变化而变动。     

海面风场的数值模拟与反演的研究进展

简要回顾了目前国内外除常规方法外获得海面风场的2类主要方法,从这2类方法的研究进展中可以看到目前海面风场数值模拟和反演的发展状况.用数值模拟获得海面风场的方法因其对数值模式和环境的依赖较大,有其局限性;而通过散射计反演获得海面风场的方法,因其众多的优越性,成为近年来研究和业务应用中获得海面风场的主要方法.     

三维变分方法反演风场的效果检验

为研究三维变分方法反演风场的能力、在不同天气系统中的适用性以及在实际业务工作中的应用潜力,利用广州、深圳、海口、湛江、龙岩和厦门六部多普勒天气雷达构成三个双多普勒雷达系统,选取热带风暴、飑线和层状云降水三种不同类型的天气过程。以双多普勒雷达反演的风场为"真值",对风场三维结构进行了对比分析,并根据绝对误差、均方根误差和相关系数进行了定量的效果检验。结果表明,使用双雷达资料进行三维变分方法反演获得的风场结构与各类型天气的基本特征一致,能够较好地反演出飑线系统低层强对流区前缘阵风锋处的风场辐合以及热带风暴的气旋式环流。基于单部雷达资料和双雷达资料得到三维变分风场对比表明,使用单部雷达资料不能很好地表现强天气过程中的风场结构,对热带风暴的涡旋结构和飑线系统内部的辐合线结构的反演效果都较差,只有在风向沿雷达径向时才能得到较准确的风场结构;同时使用两部雷达资料进行风场反演,不仅降低了水平风向的反演误差,而且解决了单雷达反演风场时,雷达径向风分量反演结果较好、切向风分量反演结果较差的问题。误差分析结果表明水平风速和水平风向的反演结果都比较可靠,层状云降水的风场反演效果优于热带风暴和飑线系统的风场反演效果。     

中法海洋卫星微波散射计近海岸产品在台风遥感监测中的应用

中法海洋卫星(Chinese-French Oceanography Satellite,CFOSAT)搭载的微波散射计(CFOSAT Scatterometer,CSCAT)采用 Ku 波段扇形波束旋转扫描体制,具有观测几何信息丰富、观测样本数多的特点,是一种新型的海面风场遥感仪器。CSCAT 的原始空间分辨率可达10 km×12-5 km,是目前空间分辨率最高的微波散射计,为开发高质量的近海岸高分辨率海面风场产品提供了可能性。首先,回顾了 CSCAT 近海岸风场遥感的原理,并利用辅助数据验证了这种新的科学产品的有效性。 然后,利用 CSCAT 近海岸风场开展了台风灾害监测研究。与标准 25 km 分辨率的产品相比, CSCAT 近海岸风场可以更细致地描绘台风结构,能够为气象和海洋防灾减灾提供更精准的信息支持与决策服务。     

散射计海面风场的二维变分模糊去除方法

为了去除散射计资料反演的海面风场模糊解,开发了一种二维变分模糊去除法进行风向模糊的去除,并进行了试验和与HIRLAM模式输出结果进行对比,结果表明:二维变分模糊去除方法处理的结果是理想的,可以推广到我国未来发射的HY-2散射计数据的处理中。     

Intercomparison of Oceansat-2 and ASCAT Winds with In Situ Buoy Observations and Short-Term Numerical Forecasts

Sea surface winds from the Oceansat-2 scatterometer (OSCAT) are important inputs to Numerical Weather Prediction (NWP) models. The Indian Space Research Organization (ISRO) recently updated the OSCAT retrieval algorithm in order to generate better products. An attempt has been made in this study to evaluate the updated OSCAT winds using buoy observations and the 6-hour short-term forecasts from the T574L64 model from the National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF) during the 2011 monsoon. The results of the OSCAT evaluation are also compared with those from the Advanced Scatterometer (ASCAT) on-board the Meteorological Operational Satellite-A (MetOp-A) which were evaluated in the same way. The root mean square differences (RMSDs) for wind speed and direction, are within 2?m?s^?1 and 20° for both scatterometers. The RMSDs for OSCAT are slightly higher than those for ASCAT, and this difference may be attributed in part to the difference in frequency and resolution of the scatterometer payloads. The bias and standard deviation for ASCAT winds are also lower than those for OSCAT winds with respect to the model short-range forecast, and this can be attributed to the regular assimilation of ASCAT winds in the model.     

Numerical Research on Effects Upon Precipitation Forecast of Doppler-Radar Estimated Precipitation and Retrieved Wind Field Under Different Model Initial Schemes

On the basis of the joint estimated 1-h precipitation from Changde, Jingzhou, and Yichang Doppler radars as well as Wuhan digital radar, and the retrieved wind fields from Yichang and Jingzhou Doppler radars, a series of numerical experiments with an advanced regionalη-coordinate model (AREM) under different model initial schemes, i.e., Grapes-3DVAR, Barnes objective analysis, and Barnes-3DVAR, are carried out for a torrential rain process occurring along the Yangtze River in the 24-h period from 2000 BT 22 July 2002 to investigate the effects of the Doppler-radar estimated rainfall and retrieved winds on the rainfall forecast. The main results are as follows: (1) The simulations are obviously different under three initial schemes with the same data source (the radiosounding and T213L31 analysis). On the whole, Barnes-3DVAR, which combines the advantages of the Barnes objective analysis and the Grapes-3DVAR method, gives the best simulations: well-simulated rain band and clear mesoscale structures, as well as their location and intensity close to observations. (2) Both Barnes-3DVAR and Grapes-3DVAR schemes are able to assimilate the Doppler-radar estimated rainfall and retrieved winds, but differences in simulation results are very large, with Barnes-3DVAR's simulation much better than Grapes-3DVAR's. (3) Under Grapes-3DVAR scheme, the simulation of 24-h rainfall is improved obviously when assimilating the Doppler-radar estimated precipitation into the model in compared with the control experiment; but it becomes a little worse when assimilating the Doppler-radar retrieved winds into the model, and it becomes worse obviously when assimilating the Doppler-radar estimated precipitation as well as retrieved winds into the model. However, the simulation is different under Barnes-3DVAR scheme. The simulation is improved to a certain degree no matter assimilating the estimated precipitation or retrieved winds, or both of them. The result is the best when assimilating both of them into the model. And (4) Barnes-3DVAR is a new and efficient initial scheme for assimilating the radar estimated rainfall and retrieved winds.     

1980—2014年中国台风大风和台风极端大风的变化

基于1980—2014中国670站日最大风速资料,利用改进的客观天气图分析法（OSAT）分离出中国陆地的台风大风（6级以上,≥10.8 m/s）,并定义了台风极端大风,进而研究了台风大风和台风极端大风的变化特征。分析表明：在地理分布上,台风大风年均日数和占比均自海岸线向内陆迅速减小,在海南、华南和东南沿海省份以及江苏南部,台风大风占比一般为30%～70%;台风极端大风年均日数大值主要分布在沿海省市（除河北和天津）,特别是华东和华南沿海,局部地区台风极端大风日数占比达100%。从季节变化看,在台风活跃的7—9月,中国台风极端大风频次总体上超过了季风极端大风;就全国而言,当阈值从最低值（11.5 m/s）提升至12级（32.7 m/s）时,台风极端大风频数占比则从12%急剧攀升至77%。1980—2014年,中国台风大风和台风极端大风年日数均显著减少,而台风极端大风年平均强度增强;这期间引起中国台风大风和台风极端大风的台风频数均显著减少,但引起台风极端大风的台风在生命期和影响期的平均强度均显著增强,这可能是上述显著变化特征的主要原因。     

引发黄渤海大风的黄河气旋诊断研究

利用NCEP/NCAR1°×1°的再分析资料、常规观测资料和风云2E卫星云图资料,分析研究2011年4月26-27日突发性黄河气旋造成黄渤海大风的物理变化过程及诊断黄河气旋发生、发展的物理机制.结果表明:这次大风是在欧亚中高纬环流发生调整,高纬不稳定小槽东移发展及东亚大槽重建的过程中发生的.突发性强烈发展的黄河气旋使黄渤海产生强偏北大风.在气旋发展初期涡度平流起了主要作用,而在气旋发展中温度平流又起了主要作用;冷锋上的斜压性对于气旋发生发展起着重要作用,斜压性有利于有效位能的释放、动能制造及气旋加强;气旋始终位于Q矢量散度梯度最大区域,有利的动力和热力条件使得能量积累,促使气旋前期发展、后期维持.高空偏西急流和低空偏南急流的相互耦合,低空暖湿气流的热力强迫,使得低层大气产生强上升运动,黄河气旋强烈发展.变压梯度、气压梯度、高空风动量下传和超低空急流的偏差风辐散的共同作用,形成黄渤海强风.     

黄渤海大风的客观相似预报

以MICAPS资料为基础，海平面气压资料为指标，设计了一种通过计算相似系数查找相似形势，制作黄、渤海地区24h大风的客观预报方法，并建立了包括109个大风历史个例资料库。试验结果表明，风速预报的平均误差在20％以下，满足大风预报业务的要求。相似法具有不需依赖国外资料及计算简单迅速的特点，它不仅是现在日常业务的一个补充，更重要的是，它是一种可以在战争等非常情况下使用的预报方法。     

台风及海洋气象一体化预报平台的开发与应用

台风及海洋气象一体化预报平台为面向台风和海洋气象业务的预报预警服务的支撑系统,集数据采集、转换、预报、分析、产品制作、发布等功能于一体。该平台基于人机交互气象信息处理和天气预报制作系统MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4）框架开发,结合台风、海洋气象新型的观测和预报数据,实现台风、海洋气象数据的集约化检索与显示、精细化格点编辑、台风和海洋气象产品制作、产品发布等功能。台风及海洋气象一体化预报平台设计基于面向服务和分层体系结构,采用组件化设计方法,涵盖数据解析、分析处理、产品制作、交互工具、配置管理等核心组件,形成可扩展的业务功能模块和二次开发接口,目前已作为中央气象台台风海洋气象预报预警业务的主要平台投入使用。     

中国地面气温和降水网格化数据精度比较

采用2013年国家气象信息中心逐日的839个中国基准、基本气象站,2419个国家级地面气象站,3万个逐小时中国地面站气温和降水数据,利用ANUSPLIN、SHERPAD和OI插值方法进行网格化,比较了日尺度上不同方法插值不同站网密度站点数据的精度。结果表明:台站点数量多的插值结果,对降水或气温描述的准确性高,相关性随站点密度增加而增大,均方根误差随站点密度增加而减少。不同方法得出的相关性、均方根误差随季节变化明显,且差异较大,并具有月尺度变化特征。夏季站点数量相同的不同插值结果,降水场的相关系数、RMSE等评分指标均优于年平均,气温的相关系数则低于年平均。降水场的评估指标时间序列不确定性更大,波动范围大于气温。国家气象信息中心制作的基于气候背景场OI插值的2419站降水场和考虑高程ANUSPLIN插值的2419站气温的综合评价较好。