黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验

利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。     

集合最优插值方法在北印度洋海浪同化中的应用

基于第三代海浪模式WaveWatch III,采用集合最优插值(EnOI)方法对北印度洋海浪进行同化数值实验研究。在集合样本选取方案上,针对不同的实验分别选取有效波高(SWH)的历史后报场(样本A)、24h变化(样本B)以及以同一时刻72h预报时效和24h预报时效的差异(样本C)用于估计背景误差协方差。样本A和样本B是为海浪模拟而设计,样本C是为海浪预报而设计;通过与由高度计数据确定的模式背景误差进行比较,认为样本B优于样本A。采用样本B对2011年北印度洋海浪场进行同化模拟,结果表明2011-03-11相对误差改进都在5%及以上,其中7月份改进效果最佳。采用样本C对2013-07的有效波高进行0~72h预报,发现同化使0~24h预报改进最明显:均方根误差改进0.12m,相对误差改进5%。浮标检验结果支持上述结论。     

一种海浪预报方法的探讨

一种海浪预报方法的探讨林克式（温州海洋管区）一、问题的提出数值预报，半经验半理论的预报，经验统计预报海浪仍是当今我国海浪预报的三大方法。由于受条件的限制，我们对东海油田的海浪预报，虽然找出了五十多条预报指标，并用微机进行按需挑取，预报效果仍然不好。而...     

海浪预报方法综述（一）

一、前 言 早在1802年,英国海军蒲福将军应用20年海面状况观测资料,制成了海面风力海况表,自那以后,就有了海浪预报,这种方法就是目前仍被气象部门所应用的风推浪的预报方法。在这以后很长的一段时间里,由于波浪理论研究缓慢,海浪预报方法没有多大进展,直至1942年,由于军事上的需要,由Sverdroup和Munk提出了著名的有效波预报方法后,海浪预报才开始进入实用阶段,随后美国的Pierson、Neumann和James于1955年提出了著名的PNJ波谱预报方法。同时,国内外海洋学者还提出了许多经验统计预报方法,较有代表性的有Wilson方法和苏联海洋学家Peal提出的预报方法,我国的文圣常教授提出的谱预报方法为我国的海浪预报方法奠定了基础。     

海浪预报三维动画计算原理与制作方法

研究了基于线性海浪模型制作三维动画海浪预报产品的制作方法,并制作了首个三维动画海浪警报产品.基本步骤为:由线性海浪模型生成一系列不同波高和波长的二维海面高度场,以及这些波面高度场对应的反光系数场;根据海浪预报图中波高的空间分布情况将不同波高的波面高度场拼接成复合的波面高度场,同时拼接出与之对应的复合反光系数场;由复合的...     

海浪预报知识讲座第十二讲海浪预报技术及预报方法(5)——海浪数值预报(I)

1海浪数值预报方法研究概况海浪是一种十分复杂的随机现象,因此海浪的物理机制研究进展缓慢,至今仍没有理论上严密和完善的海浪预报方法。由于海浪的应用性质很强,应用价值很大,所以应用部门不能等到海浪专家把海浪生成机制都弄清以后再来研究计算海浪的方法。因此在研究海浪生成机制的同时就已经开始研究怎样利用风来计算海浪。几十年     

海浪预报现状与未来

值此国家海洋环境预报中心成立40周年之际,回顾40年来我国海浪研究和海浪预报历程,我国已经在海浪研究和海浪预报方面有了较大进展,尤其在海浪预报方面已经获得了一些较成熟的理论和方法.本文简要介绍在发展和完善海浪数值诊断模式与海浪数值预报模式,实现海浪预报方法客观化,预报手段自动化和系统化方面的现状和未来.     

海浪预报知识讲座：第十一讲 海浪预报技术及预报方法（4）—海浪经验统计预报方法（Ⅱ）

国家海洋环境预报中心,应用20多年东亚地面天气图和海浪实况图资料,提出一些适合我国近海和邻近大洋海浪经验统计预报方法。这些方法大致分为三类:一是冷空气影响下海浪场的分析预报方法;二是温带气旋影响下海浪场分析预报方法;三是热带气旋影响下海浪场分析预报方法。     

海浪预报方法综述（二）

四、海浪的数值预报方法 到目前为止,海浪的数值预报模式基于谱组成波的能量平衡方程以数值计算方法而建立的,实质上都是以下述能量平衡方程为基本方程:式中F是二维波谱,是频率f、传播方向θ、时间t和位置x的函数,Cg为波群速度,S为源函数,包括风作用项S_（in）、消衰项S_（ds）（包含波的破碎消衰、涡动粘性和逆风引起的消衰,浅水中海底和地形引起的消衰等）、波与波之间相互作用引起的非线性能量传输项S_（n1）。所谓海浪数值预报,就是将上述微分方程（或者是近似公式）进行数值积分。虽然不同的研究者采用描述组成波成长的方程有相同的形式,但由于所用的源函数不同,所以提出的数值模式就很多。经SWAMP小组对比,大致分三类:一是非耦合离散型模式（Decoupled Propa-gation）,简称DP模式;二是耦合混合型模式（Coupred Hybrid）,简称CH模式;三是耦合离散型模式（Coupled Discrete）,简称CD模式。并根据各类模式的功能,将DP模式划为第一代海浪模式,CH和CD模式为第二代海浪模式。     

海浪研究与预报工作的新进展

现代海科学及其相关科学和技术的发展，已使人们在海浪研究和海浪预报方面有了较大的进展，尤其在海浪预报方面已经获得了一较成熟的理论和方法，本文着重分析了发展完善海浪数值诊断和数值预报模式，实现海浪预报方法客观化，预报手段自动化和系统化方面的进展     

基于GPU技术的风暴潮集合预报

台风预报的准确性在风暴潮预报中起着重要作用。台风强度和路径的不确定性意味着使用集合模式来预报风暴潮。本文利用中央气象台的最优路径台风参数驱动国家海洋环境预报中心业务化的水动力学模型,开展华南沿海的风暴潮模拟,模式模拟结果与实测吻合较好。为了改进计算效率,采用CUDA Fortran 语言对模型进行了改造,改造后的模型在计算结果与原模型基本一致的基础上,计算时间缩短了99%以上。通过融合欧洲中期天气预报中心（ECWMF）的50条路径与3种可能台风强度构造出了150个台风事件,并用150个台风事件驱动改进的风暴潮数值模型,计算结果可以提供集合预报产品和概率预报产品。通过“山竹”台风风暴潮过程可以发现集合平均预报结果和概率预报结果与实测吻合较好。改进的数值模型可以运行普通工作站上,非常适合风暴潮集合预报,并且可以提供更好的决策产品。     

无主漂油源集合预测方法研究

采用基于"拉格朗日"粒子追踪方法的油粒子数值溯源模式,引入天气预报中的"集合预报"方法,考虑气象、海洋环境背景场误差因素,研究无主溢油源的集合预测方法。对某次渤海中西部溢油溯源事件的数值模拟结果表明,溢油源集合预测分析结果与溢油源实际调查情况相符,表明无主漂油源集合预测方法科学、结论可信。     

基于多源数据的台风风暴潮概率预报研究:台风集合的构建

建立了一套用于台风风暴潮集合预报的台风集合构建方案.首先基于中国中央气象台、中国香港天文台、中国台湾中央气象局、美国联合台风预警中心、日本气象厅和韩国气象台6家预报中心的预报数据,构建一个误差更小的24 h、48h和72 h预报时效的台风分析数据;然后基于分析数据构建9个路径样本(1条分析路径+2个概率圆上的8条概率路...     

青岛近海大型水母漂移集合预测方法研究

考虑水母垂直运动等自主运动,基于集合预报和拉格朗日粒子追踪方法,建立青岛近海大型水母的集合漂移预测模型。并利用2012—2013年青岛近海水母实时监测数据和集合漂移预测模型,快速预测水母集合漂移轨迹、速度、趋势和可能影响范围等要素。通过分析水母监测数据和数值模拟结果,在水母如何自主运动及其机理尚不十分清楚的情况下,多轨迹漂移预测结果比单轨迹的更合理、科学、可信,能够传达更多的信息量,对水母灾害的应急处置更具有指导意义。     

卫星高度计波高数据同化对西北太平洋海浪数值预报的影响评估

通过数值试验验证卫星高度计波高数据同化对西北太平洋3 d海浪预报的改进效果。驱动海浪模式的强迫场采用国家海洋环境预报中心基于MM5模式预报的风场,波高数据同化使用的观测数据是Jason-1卫星高度计有效波高。用最优插值数据同化方法获得海浪有效波高的最优估计并重构相应的海浪方向谱,以此为初始场进行为期3 d的数值预报试验。与没有同化的预报进行了比较和分析,结果表明卫星高度计海浪数据同化对0~72 h预报有不同程度的明显改善,改进程度随预报时效的增加而减少。     

台风风暴潮异模式集合数值预报技术研究及应用

台风风暴潮数值预报的准确性在很大程度上取决于台风路径预报和强度预报的精度以及风暴潮预报模型的计算精度。目前,国际上24/48 h台风路径预报平均误差分别约为120/210 km左右[1],对于走向异常的台风误差更大;更有,根据单一的台风路径和单族的风暴潮数值预报模式并不能保证获得可靠的风暴潮预报结果。考虑多重网格法原理具有在疏密不同的网格层上进行迭代以达到平滑不同频率的误差分量,使得计算快速收敛,精度提高的特性。在前期研究基础上基于业务化高分辨率(结构网格/有限差分算法)和精细化(非结构网格/有限元算法)台风风暴潮集合数值预报模型构建多模型台风风暴潮集合数值预报系统。采用"非同族"模型进行集合预报很大程度上降低了误差相似遗传的可能性。应用该方法对典型台风风暴潮过程进行了试应用,试报结果表明:该方法对风暴潮增、减水预报效果高于单一集合预报,具有一定的应用前景。     

Using a mesoscale ensemble to predict forecast error and perform targeted observation

Using NCEP short range ensemble forecast（SREF） system,demonstrated two fundamental on-going evolutions in numerical weather prediction（NWP） are through ensemble methodology.One evolution is the shift from traditional single-value deterministic forecast to flow-dependent（not statistical） probabilistic forecast to address forecast uncertainty.Another is from a one-way observation-prediction system shifting to an interactive two-way observation-prediction system to increase predictability of a weather system.In the first part,how ensemble spread from NCEP SREF predicting ensemble-mean forecast error was evaluated over a period of about a month.The result shows that the current capability of predicting forecast error by the 21-member NCEP SREF has reached to a similar or even higher level than that of current state-of-the-art NWP models in predicting precipitation,e.g.,the spatial correlation between ensemble spread and absolute forecast error has reached 0.5 or higher at 87 h（3.5 d） lead time on average for some meteorological variables.This demonstrates that the current operational ensemble system has already had preliminary capability of predicting the forecast error with usable skill,which is a remarkable achievement as of today.Given the good spread-skill relation,the probability derived from the ensemble was also statistically reliable,which is the most important feature a useful probabilistic forecast should have.The second part of this research tested an ensemble-based interactive targeting（E-BIT） method.Unlike other mathematically-calculated objective approaches,this method is subjective or human interactive based on information from an ensemble of forecasts.A numerical simulation study was performed to eight real atmospheric cases with a 10-member,bred vector-based mesoscale ensemble using the NCEP regional spectral model（RSM,a sub-component of NCEP SREF） to prove the concept of this E-BIT method.The method seems to work most effective for basic atmospheric state variables,moderately effective for convective instabilities and least effective for precipitations.Precipitation is a complex result of many factors and,therefore,a more challenging field to be improved by targeted observation.     

基于机器学习的青岛市区近岸海雾集成预报方法

利用2014-2017年青岛小麦岛海洋站观测资料,采用机器学习方法建立了青岛市区近岸海雾集成预报模型,通过主成分分析方法对预报因子进行了优选.结果表明:采用能见度、风向、风速、气压、露点、气温、海温、气温露点差、气海温差、相对湿度、云量、气温24h变温12个预报因子建立的海雾集成预报模型,对2018年海雾预报的TS评分...     

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。