青岛沿海海雾决策树预报模型研究

利用青岛2006—2013年4—8月地面观测资料以及FNL再分析资料,采用分类与回归树(CART)方法建立了青岛沿海海雾决策树预报模型,并根据2014年4—8月海雾预报空报情况,调整了预报模型中部分判别流程及预报指标阈值。2015年5月预报结果表明:修订后的青岛沿海海雾决策树预报模型72 h内海雾预报准确率可达70%—75%左右,表明修订后的海雾决策树预报模型可基本满足常规业务预报需求。青岛沿海海雾决策树预报模型中2 m相对湿度和海表温度最为关键,另外850 h Pa风向在海雾判别中也很重要,而且随着季节的不同判别阈值也明显不同。     

泰安高速公路路面温度特征及预报模型

使用2011—2014年泰安交通站逐时观测资料,分析了不同季节、不同天气下的地面温度特征。对路面温度、气温、相对湿度、风场数据进行相关性分析,利用多元回归方法对春、夏、秋、冬四季分别建立了路面温度的预报模型,并对预报模型进行了检验,得出预报值和实测值相差在±3℃以内的预报准确率分别为春季62.8%、夏季64.4%、秋季76.7%和冬季78.8%。     

山东省2014年冬季(2014年12月—2015年2月)数值预报产品检验

根据短期天气预报质量检验办法,对2014年12月—2015年2月T639、EC细网格、MM5、逐3h的WRF-RUC、WRF确定性预报(En WRF)及不同集合百分位、上海区域模式(BCSH)、T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的日最大风速、最高最低气温预报,以及济南和青岛的逐6h内最大风速和6h内最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。     

2014年6—8月数值模式产品对山东气温预报的检验分析

为检验不同数值模式产品对山东不同站点2m日最高、最低气温24h预报效果,利用2014年6—8月逐3h的WRF-RUC、En WRF确定性预报、不同集合百分位数、T639、中国气象局下发的T639-MOS解释应用产品以及EC细网格预报进行TS评分、误差等分析。结果表明:EC细网格对内陆最高气温预报准确率最高,En WRF确定性预报次之,EC细网格和T639-MOS对内陆最低气温预报准确率最高。T639和EC细网格分别对沿海最高和最低气温预报准确率最高。对各模式单站气温预报进行最优模式分析发现,对于最高气温预报最优的模式为EC细网格和En WRF确定性预报,分别集中在鲁西南和鲁北、鲁中和鲁东南。对于最低气温预报最优的模式为EC细网格和T639-MOS,T639-MOS主要对鲁中山区预报较好,其他地区两个模式预报效果基本相当。     

日光温室番茄寡照低温灾害预警模型构建技术研究

利用2011—2015年(11月—次年5月)临淄、莱芜、利津的日光温室小气候和自动气象观测站逐日资料,采用结构方程(SEM)和层次分析(AHP)等方法,甄别了寡照低温灾害的致灾因子,构建了日光温室番茄寡照低温灾害预警模型。利用2016年11月1日—2017年5月31日山东临淄、莱芜、利津、平度、章丘及2015年11月1日—2016年5月31日天津静海、河北徐水日光温室小气候和自动气象观测站逐日观测资料对模型进行独立样本检验。结果表明:1) 3 d以下(1～3 d)寡照低温灾害致灾因子包括前1日温室内最低气温、前1日温室外最低气温、前1日温室内最低20 cm地温、当日温室外最低气温、前1日日照时数,4 d以上(4～12 d)寡照低温灾害致灾因子包括前2日温室内最低气温、前1日温室内最低气温、前1日温室外最低气温和前2日温室外最低气温;2)应用山东临淄、莱芜等5地及天津静海、河北徐水日光温室主要生产季内3 d以下、4 d以上寡照低温灾害实际发生情况对模型预警结果进行检验,预警等级与实际低温等级完全一致的平均准确率分别为72%和74%,误差在1个等级以内的分别为99%和98%。     

几个风暴潮预报模型的实例

对给定的地点,可应用几种定型的模型正确地预报潮位。然而,在风暴条件下,潮位的观测值和预报值之间存在着差值,这个差值称作风暴潮。对位于塞纳河河口的勒阿弗尔港,同时用二种风暴潮预报模型:自回归模型和一种需用当地风、气压资料的模型。 自回归模型能用来作时效为5小时的预报;用勒阿弗尔气象台36小时内的风,气压的预报值,便可用第二种预报模型,给出39小时时效的风暴潮预报。     

基于提升回归树的东、黄海鲐鱼渔场预报

为提高东、黄海鲐鱼渔场预报准确率、降低渔业生产成本,研究提出了一种基于提升回归树的渔场预报模型。研究采用2003—2010年我国大型灯光围网渔捞日志数据,以有网次记录的小渔区为渔场,以渔捞日志未记录的区域作为背景场随机选择假定非渔场数据,以海表水温等环境因子作为预测变量构建东、黄海鲐鱼渔场预报模型并以2011年的实际作业记录对预报模型进行精度验证。验证计算得到预报模型的AUC(area under receiver operating curve)值为0.897,表明模型的预报精度较高。模型的空间预测结果表明,预报渔场与实际作业位置基本吻合,其位置移动也与实际情况相符。这表明基于提升回归树的渔场预报模型可以用来进行东、黄海鲐鱼渔场的预报。     

寿光日光温室温湿度变化特征分析

对寿光日光温室秋、冬、春季节不同天气状况的温湿度变化特征、通风及增温时段进行分析。结果表明,温室内气温在不同天气状况下有明显的日变化,晴天、多云、阴天时日最高气温分别在24~35℃,22~30℃,20~25℃,最高值均出现在13:00前后;日最低气温分别在9~16℃,11~20℃,09~12℃,最低值出现在06:00—07:00。温室内相对湿度在白天降低,夜间升高,晴天与多云天气时,日相对湿度最大值在75%~86%,最小值在20%~50%,阴天时,最大值在85%~90%,最小值在40%~60%。晴天时,秋、冬、春季节的适宜通风时段分别在11:00—15:00、13:00前后、12:00—15:00,多云天气的适宜通风时段分别在12:00—15:00、13:00前后、12:00—13:00,阴天时,在中午前后进行通风排湿。晴天与多云天气时,秋、冬季节的增温时段分别在00:00—07:00、00:00—09:00,阴天时冬季增温时段在19:00—次日10:00。经过对温室环境进行调控,有效促进温室作物的增产增收。     

基于C/S架构的业务化赤潮漂移扩散预报

以风场、三维海流场数值预报结果作为输入强迫,建立了赤潮漂移扩散数值预报模型,并开发了相应的软件模块。模块基于C/S(客户端/服务器端)架构,通过数值模拟技术以及GIS、WebServices等信息技术,实现"提交预报请求—数值模式计算—预报结果可视化—预报产品生成"自动化赤潮漂移与扩散预报工作流程。该预报模块具备数据预处理、人机交互参数输入、数值模式计算、预报结果可视化和预报产品制作功能。以长江口附近海域历史赤潮为例进行后报试验,预测了赤潮藻团在风与流场共同作用下的漂移路径变化,结果与实际监测情况一致。该模块的业务化应用能进一步完善现有的赤潮预报系统,将成为赤潮防灾减灾的有力工具。     

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料,利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值,与原始 WRF 预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。     

海啸数值预报模型研究进展

总结海啸预报模型的研究进展,重点分析了当今主要海啸数值预报模型的不同特点,如美国NOAA海啸研究中心应用的MOST模型、美国康奈尔大学的COMCOT模型、特拉华大学的FUNWAVE/GEOWAVE、日本的TUNAMI系列预报模型以及中国的CTSU海啸数值模型等系统,最后总结指出了海啸数值模型的发展方向和目前亟待解决的关键技术问题。     

基于CFD的自然通风对日光温室湿度分布模拟分析

以济南日光温室为研究对象,基于试验观测数据,采用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)模拟技术,利用κ-ε湍流模型和离散坐标(DO)辐射模型,模拟自然通风条件下日光温室内空气相对湿度分布。结果表明:CFD能够较好地模拟自然通风条件下温室内湿度变化特征,湿度模拟值与实测值平均误差为5. 5%;低风速条件下,自然通风降湿能力弱,温室内湿度呈现明显的下高上低的垂直分布,随着风速增大,降湿效果明显提高,温室内湿度呈现北侧湿度高南侧湿度低的分布特征;风向为温室自然通风降湿的主要动力因素,对降湿效果影响较大,风向为与温室建造走向一致的偏东风时,温室内湿度低且分布均匀,降湿效率高,北风时,温室内湿度空间差异大,降湿效果差。该研究可以为日光温室的结构优化设计和环境调控提供科学依据。     

卫星钟差长期预报模型的研究与改进

在传统的二次多项式模型和灰色模型的基础上提出了一种新的组合模型来预报卫星钟差.首先利用灰色模型估计的残差建立二次多项式模型,预报以后历元的残差修正值,然后和灰色模型的预报结果相加.并分析了利用不同历元个数的残差建模所得组合模型的精度,将组合模型与灰色模型、二次多项式模型的预报精度进行了比较.结果表明:组合模型相对于灰色...     

有冰海域溢油运动数值模型研究

提出了寒冷海域溢油运动短期数值模型,其中海冰运动预报模型针对不同海冰密集度的本构关系亦不同,在近岸及密集度较高的冰带采用基于连续介质理论的粘塑性本构关系;在冰边缘密集度较低的冰带采用基于离散介质理论的碰撞本构关系计算冰内力;溢油运动预报模型包括连续冰盖及高、中、低密集度冰场中溢油的漂移和扩展过程的预报.模拟计算结果表明模型的建立是合理的.该模型可用于事故溢油预报,为溢油的围收治理提供依据.     

青岛港潮汐的调和分析与预报

用 T_TIDE 潮汐分析工具对青岛港口2019 年1—12 月逐时潮高资料进行不同时段的调和分析,计算其调和常数,并总结该港口潮汐特征。从 2019 年全年的调和分析结果中选择不同分潮建立调和预报模型,对2019 年1 月的潮高进行预测,通过相对误差、判定系数结果分析,确定最优调和预报模型。结果表明:青岛港口为正规半日潮港,以太阴主要半日分潮 M2分潮为主,其次为太阳主要半日分潮 S₂ 、太阴主要椭率半日分潮 N₂ 、太阴-太阳赤纬全日分潮 K₁和太阴赤纬全日分潮 O₁等分潮;对比不同时间长度的分潮振幅及平均海平面,可知其与用于调和分析的潮位资料长度几乎无关。分潮由5 个增加至24 个可明显改进预报效果,再增加几乎没有改进,故选用24 个分潮为最优的调和预报模型。为验证模型具有良好的实用性,对五号码头的实测潮汐数据进行分析预报,进而可知建立的模型能够较好地预报青岛港附近海域的潮汐变化。     

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。     

WaveWatch Ⅲ和SWAN模型嵌套技术在业务化海浪预报系统中的应用及检验

根据钓鱼岛海域海监巡航执法保障预报、重点海洋安全保障目标精细化预报等海浪业务化预报工作的新需求,基于WRF海面风场预报模型,利用结构网格海浪模型Wave WatchⅢ和非结构网格海浪模型SWAN(Simulating Waves Nearshore)的嵌套计算,建立一套适用于东海区和上海近海的海浪数值预报系统。通过不同数值实验,证明此系统的稳定性和时效性。利用观测数据对连续2个月的有效波高值的预报结果进行检验,结果表明:24小时预报平均绝对误差在0.3 m以下;48小时预报平均绝对误差在0.5 m以下;72小时预报平均绝对误差在0.7 m以下,且误差极值主要是由台风过程引起,但预报趋势仍值得参考。对2次台风过程采用不同风场源数据进行对比试验,结果显示采用实况路径的后报风场,海浪预报精度明显改善。对于近岸区域采用嵌套计算的SWAN模型预报结果比Wave Watch III模型预报结果精度显著提高,证明建立的海浪数值预报系统在满足"稳定性"和"时效性"的基础上,各尺度和分辨率的预报产品"准确性"也能得到保证。     

WaveWatch III 和SWAN模型嵌套技术在业务化海浪预报系统中的应用及检验

根据钓鱼岛海域海监巡航执法保障预报、重点海洋安全保障目标精细化预报等海浪业务化预报工作的新需求,基于 WRF 海面风场预报模型,利用结构网格海浪模型WaveWatch 芋和非结构网格海浪模型SWAN （Simulating Waves Nearshore） 的嵌套计算,建立一套适用于东海区和上海近海的海浪数值预报系统。通过不同数值实验,证明此系统的稳定性和时效性。 利用观测数据对连续2 个月的有效波高值的预报结果进行检验,结果表明：24小时预报平均绝对误差在0.3 m以下;48 小时 预报平均绝对误差在0.5 m以下;72 小时预报平均绝对误差在0.7 m以下,且误差极值主要是由台风过程引起,但预报趋势 仍值得参考。对2次台风过程采用不同风场源数据进行对比试验,结果显示采用实况路径的后报风场,海浪预报精度明显改 善。对于近岸区域采用嵌套计算的SWAN模型预报结果比WaveWatch III 模型预报结果精度显著提高,证明建立的海浪数值 预报系统在满足“稳定性”和“时效性”的基础上,各尺度和分辨率的预报产品“准确性”也能得到保证。     

基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型及其模拟预报效果

潮汐表是利用长期潮汐观测结果经调和分析实现的主要港湾潮汐预报结果,具有较高的预报精度,而通常的天文潮数值预报目前还难以达到潮汐表的预报精度.本研究在建立常规天文潮数值预报模型的基础上,建立了基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型,并分别采用这2种模型预报福建沿岸海域的天文潮.其结果表明同化模型的预报结果无论是在潮时还是在潮高均明显优于常规模型;同化模型能显著地改善所研究的沿岸海域90个水位点中至少45个水位点的潮汐预报结果,而其他水位点的预报结果也有不同程度地改善.     

基于演化算符的南海海面高度异常中长期统计预报

水下移动平台行动时需要1～3个月左右海洋数值预测预报结果,但是当前数值预报技术受对应的气象驱动场预报时效的限制,难以提供10 d以上的数值预报产品。鉴于海水在动力热力上具有较大的惯性,海洋内区有其自身的演化规律,本研究设计了一种基于演化算符的统计预测方法,利用历史卫星遥感资料构建海洋状态变量中长期演化矩阵,并结合惯性预报模型,构建了最终的南海海洋中长期统计预报模型,能够提供1～60 d逐日的南海海面高度异常预测结果,开展数值试验验证了该方法的有效性,结果表明,在起报后15 d内,预报结果与卫星资料的相关系数均大于0.8,在起报60 d内,相关系数仍高于0.6。