2个耦合模式中MJO的预报技巧

本文使用加拿大气候模拟与分析中心(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis,CCCma)的耦合模式预报产品,应用以信息论为基础的可预报性理论框架,诊断、分析了耦合模式中Madden-Julian Oscillation(MJO)的预报率,包括实际预报技巧和潜在预报率,以及热带季节内尺度变率(Intraseasonal Variability,ISV)最可预报模态的空间分布。并在此基础上讨论了不同时间尺度平均对MJO预报技巧的影响。结果表明:本文使用的2个耦合模式中,MJO的预报技巧与目前全球主要使用的预报模式相近,约为10 d。潜在可预报技巧可以达到30 d以上。随着时间尺度从日平均增加到10 d平均,MJO的实际预报技巧与潜在可预报技巧都相应提高,尤其是潜在可预报技巧的提高更加显著。进一步分析发现,影响实际预报技巧的一个重要因素是初始条件MJO信号的强弱,当MJO信号很强时,预报技巧较高,反之则较低。本文最后分析了模式中ISV最可预报模态的空间分布,并讨论了如何利用这种最可预报空间分布提高ISV的实际预报技巧。     

风暴潮预报知识讲座

第五讲只概要介绍了台风风暴潮数值预报方法中的气压场和风场计算方法。这一讲将概要介绍台风风暴潮模式预报方法。温带风暴潮数值预报方法中的气压场和风场计算是靠天气数值预报提供的,在本讲介绍温带风暴潮数值预报方法时一起简要介绍。 就世界范围而言,风暴潮数值预报方法已经在实时预报中发挥了重要作用。同时,也为风暴潮经验预报方法因子的选择提供科学依据。风暴潮数值预报能够提供的丰富预     

集合海浪预报的发展与应用回顾

总结了国内外集合海浪预报的发展及应用现状,现有集合海浪预报的方法及优缺点。以NOAA/NCEP机构为例,给出了集合海浪主流预报产品的种类,通过集合预报产品的分析可以看出,集合海浪预报能够将传统的确定性预报扩展至概率预报领域,可给出更多可能出现的未来状态,能提供单纯确定性预报所不能提供的额外信息,已成为国际上业务化海洋学未来发展的重要方向之一。     

一种新的合成孔径雷达图像船只几何特征提取方法

海上船只监测在海洋交通、渔业管理等领域发挥着重要的作用。高分辨率合成孔径雷达卫星的发射,使船只类型识别成为可能,进一步提高了海洋监测的能力。几何特征是一种重要的船只类型识别特征,本文提出了一种新的合成孔径雷达图像船只几何特征提取方法。与传统方法不同,本文利用最大稳定极值区域算法,取代常用的恒虚警率算法,来检测定位船只。这种方法能够在同等检测率的情况下,有效的降低虚警率,并且具有更快的速度。在几何特征提取过程中,本文提出了改进的最小外接矩形提取方法,这种方法能够有效的抑制旁瓣对船只几何特征提取的影响。实验证明,本文提出的方法能够更快速、准确的提取船只的几何特征。     

基于模型相似度拟合的海杂波统计方法

本文提出一种基于模型相似度拟合的海杂波统计方法。首先根据合成孔径雷达(SAR)图像计算瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布、K分布、G0分布5种经典的海杂波分布的概率密度函数,然后根据模型间的相似度准则拟合得到新的海杂波分布模型。文章利用四景不同类型的真实SAR数据对算法的拟合性能进行了评价,结果显示利用该算法得到的拟合模型与真实SAR数据的平均Kullback-Leibler距离仅为0.015 84,远优于其他分布模型。基于该拟合模型的恒虚警率舰船检测算法对四景SAR数据的平均检测精度达到95.75%,在控制虚警和漏检方面均优于采用其他模型的同类方法。     

人工神经网络技术在台风浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法，结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料，经预期因子的选择并作对比试验，建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明：人工神经网络方法在台湾浪的预报上，有较好的拟合历史台风浪高的能力，利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风浪浪的预报增加了新方法、新思路。     

改进BP算法在风暴潮极值水位预报中的应用

提出1种基于改进BP算法的风暴潮极值水位预报方法。首先针对现有人工神经网络BP算法存在的缺陷,引入Cauchy训练方法计算连接权的调整,解决BP算法的局部极小点和网络瘫痪的问题。然后结合山东海区水文观测站每年的台风风暴潮资料,应用该改进算法建立台风强度、风速和台风移速与风暴潮极值水位的非线性网络预报模型,对该站极值水位进行预报。实验结果表明,该算法具有很好的稳定性和准确性,为风暴潮预报分析提供了1种可靠的技术手段。     

人工神经网络技术在海浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法，建立了南海硇洲岛海区风浪的预报方案。结果表明，人工神经网络方法在海浪的定性及定量预报上，均有较好的拟合历史风浪浪高的能力。该方案对风浪浪高的预报也达到一定的精度。文中还针对BP网络容易产生振荡，易发生不收敛的情况，建立了不同的预报方案并进行了对比分析，达到了较好的预报效果。     

一种基于箱线图的SAR图像舰船检测算法研究

将统计学中的箱线图应用于SAR图像舰船目标检测,提出了一种新的舰船检测算法。该算法不对海面背景建模,因此对复杂的海面背景具有较强的适应性,且能有效减少虚警和保持舰船轮廓。文中从适用条件、算法参数和时间复杂度三个方面,将该算法与恒虚警率(CFAR)算法做了详细的分析与比较,并推导出当海面背景符合高斯分布时,本文算法中的参数异常点因子与双参数CFAR算法中的标称因子之间的关系。最后,使用马六甲海峡及其附近海域的多幅星载SAR图像进行了实验验证。实验结果表明,当实际海面背景分布不符合高斯分布时,相比于双参数CFAR算法,本文算法具有更好的适应性。     

BP模型用于潮汐预报研究

针对调和分析法预报潮汐精度不高的缺陷,论述了神经网络的BP(反向传播)模型用于潮汐预报的可行性和先进性,设计了潮汐预报的BP神经网络模型,论述了模型的算法改进和预报方法过程,用验潮站20多年的潮汐记录,验证了BP模型用于潮汐预报的可行性和精度.     

一个覆盖太平洋区域的地震海啸波幅预报系统及检验

基于线性长波方程和缓变地形近岸波幅格林公式建立了覆盖整个太平洋区域的准实时地震海啸波幅预报系统。系统利用了GPU并行加速技术,可在90 s之内完成太平洋区域32 h的海啸传播计算和中国沿海城市岸段的波幅特征值预报。筛选了自2006年以来的9次发生在太平洋区域,矩震级（Mw）超过8.0且资料丰富的历史地震海啸事件,对预报系统进行了后报检验。结果表明,线性长波模型能够很好的模拟海啸在大洋中的传播过程;格林公式能够较为准确的估算缓变水深和开阔地形条件下的近岸海啸最大波幅,波幅预警准确率可达80%,基本满足海啸预警需求。以2011年日本Mw9.0地震海啸为例,评估了该系统对中国城市岸段的波幅预警能力,结论基本合理。需要注意的是,利用该系统计算对海啸源特别敏感的近场海啸波幅可能产生较大偏差。提出了若要进一步提高定量海啸波幅预警的准确率,可从以下两个方面加强研究和业务实践:一是采用多数据联合反演方法提升海啸源的精度;二是提高格林公式的适用性,或者构建高效的近岸精细化海啸数值预报系统。     

隶属函数的方法进行等级预报及隶属函数的构造

模糊数学在气象、水文预报领域中已经得到广泛的应用。其中，用隶属函数的方法作预报对象的多等级长期预报，能取得较好的效果。本文简要介绍用隶属函数的方法进行长期多等级预报的基本思路和步骤，重点介绍在作上述预报过程中，构造隶属函数的一种方法。     

Retrospective short-term forecast of the 1996 Andreanov (Aleutian Islands) tsunami

A brief review of the problem of short-term (operative) tsunami forecasting is presented. A method of short-term tsunami forecasting based on the sea level data at remote points is described. The forecast is based only on the seismological information about the coordinates of the earthquake’s epicenter. The application of this method for a retrospective forecast of the 1996 Andreanov tsunami demonstrates a satisfactory coincidence with the predicted and observed tsunami waveforms. The results are compared with the modeling prediction of the same event by other authors. The suggested method of the operative tsunami forecast can serve a basis for the development of a unique programming complex for operative forecasting and can be realized within regional and local tsunami warning services. The method can be used in tsunami warning systems at the stage of their development.     

影响黄渤海的温带气旋数值集合预报试验

为了改进温带气旋数值预报的精度,基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,利用GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)-EnKF(Ensemble Kalman Filter)系统,设计了一套温带气旋集合预报方法,其具有的2种选择方案通过滤掉质量较差的集合成员从而将集合成员数目控制在10以内,达到了大幅降低集合预报计算量的目的。针对2020年7月一次影响黄海的温带气旋个例,开展了一系列决定性预报与集合预报的数值对比试验。分析结果如下:1)不采取任何择优方案的集合预报效果就已经明显优于决定性预报,而采取择优方案使得预报效果进一步得到提升;2)预报初始时刻择优(直接择优方案)的集合预报效果远不如短时积分3 h后才进行择优(积分择优方案)的预报效果; 3)积分择优方案优于直接择优方案的原因是,初始场集合体中的成员经过短时积分后其误差得以放大而使得择优更加准确。多个例的应用结果进一步表明,本文提出的积分择优方案温带气旋集合预报方法具有较好的业务预报应用前景。     

周期外推方法在海水水温预报中的应用

针对海水温度的周期性变化,利用周期外推方法进行海水水温预报,并用平稳过程对周期变化以外的部分进行拟合,最后得到预报值。与实际观测资料比较,检验了预报的结果。     

山东省气象业务一体化平台设计与实现

山东省气象业务一体化平台(简称"一体化平台"),是在气象业务系统集约化、自动化、智能化的建设要求下,为满足山东气象现代业务发展要求,解决山东气象业务运行中的诸多关键问题,利用互联网技术,面向山东全省天气预报业务设计研发的高度集约化的智能业务平台.一体化平台实现了基于内网WebGIS的气象数据渲染,基于CIMISS、Or...     

不依赖天气预报具有一定预报时效的风暴潮预报

本文试图从大气运动方程出发,提出一种极坐标形式的风暴潮定解问题,并用作者以前导出的一种风场公式,求解风暴潮高。然后用相关统计方法确定风暴潮预报式的系数,以期寻找一种不依赖天气预报又具有一定预报时效的风暴潮预报方法。     

基于机械学习理论的海冰风险短期预报研究

海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24~48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。     

Implementation and application of a nested numerical storm surge forecast model in the East China Sea

A nested numerical storm surge forecast model for the East China Sea is developed. Aone-way relaxing nest method is used to exchange the information between coarse grid and fine grid. In the inner boundary of the fine grid model a transition area is set up to relax the forecast variables. This ensures that the forecast variables of the coarse model may transit to those of fine grid gradually, which enhances the model stability. By using this model, a number of hindcasts and forecast are performed for six severe storm surges caused by tropical cyclones in the East China Sea. The results show good agreement with the observations.     

一个东海嵌套网格台风暴潮数值预报模式的研制与应用

建立了一个覆盖东海的两重嵌套网格高分辨率台风暴潮数值预报模式.粗、细网格模式分辨率分别为6'和2'.两套网格的嵌套采用单向松弛套网格技术,即在细网格的内边界附近建立了一个“过渡区”,对预报的物理量进行松弛,使粗、细网格模式变量逐步过渡,避免了边界附近寄生波的产生,从而增加了模式的稳定性.利用该模式,对显着影响东中国海地区的6次风暴潮过程进行了后报和预报试验.与观测资料比较,数值结果令人满意.