Argo观测剖面数据量的时间变化与周期分析

海洋渔业预报使用的遥感数据一般只能获得海洋表面的环境信息,而Argo数据可以为渔业预报提供较深处的温盐数据,为了在渔业预报中按其时间周期进行使用,需要计算它的周期以提高预报质量。通过功率谱估计计算出2001-2008年的数据存在的较长的周期为62．7天和117．5天,较短的周期为4．9天和9．8天,同时还有一个约为7天的不明显周期,观测剖面数据总量在年际与年内都存在较大变化。     

用最大熵方法估计同相谱和异相谱

本文提出了同相谱和异相谱的最大熵方法间接估计公式.该公式只使用一个预报误差过滤器,在实际谱估计中,它比Ulrych提出的需要3个独立的预报误差过滤器的公式更准确.按照该公式,本文对东海实测海流数据作了同相谱和异相谱估计.由计算结果,发现存在着一周期为7-8天、波长约为600千米、向北传播的低频波动.     

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。     

基于SWAN模式和折绕射模式的近岸海浪数值模拟

基于SWAN模式和折绕射模式,本文对台湾海峡和平潭岛附近海域的海浪要素进行数值模拟。首先通过SWAN模式得到实时预报的高时空分辨率的波高、周期和波向等海浪要素数据,为折绕射模型提供波浪边界,进而对重点海区近岸波浪进行折绕射计算,最后对数值预报结果进行统计检验及预报分析。经过验证,预报结果与实测数据基本一致,预报效果较好。研究成果可为平潭海浪预警报业务提供技术支撑,也可为海浪灾害应急管理及沿海规划等提供参考依据。     

渔业与埃尔—尼诺预报

埃尔－尼诺事件，不仅仅是海洋与气象的理论问题，而且已成为有商业价值的经济问题。在渔业部门已将它作为渔业管理的参数之一。本文简略地介绍埃尔－尼诺与渔业关系；而且用中国南海西沙气象台３２年的资料，根据数理统计原理，建立预报埃尔－尼诺方程。这种预报方法，便于渔业部门使用，也是一种补充预报方法。     

夏季台湾海峡海流计算Ⅱ.三维半诊断及预报模式计算

本文在σ坐标下建立了一个半诊断计算及预报计算的数值模式,应用于台湾海峡夏季时三维海流计算.计算结果表明,当t=2.5d时,密度场和速度场得到调整,即得到半诊断解,当t=40d以后,解已达到准稳定态;半诊断及预报计算的结果在定性上是与诊断计算结果一致.但它们在定量上有些变化,如表层台湾岛西岸附近的最大水平流速,在t=0时(诊断)为59.1cm/s,t=2.5d时(半诊断)为62.1cm/s,t=300d时(预报)为62.0cm/s.此外,在半诊断及预报计算中,上升流也主要发生在福建近岸等,但流速加强,范围也有所扩大.     

浮式海洋平台运动实时预报

本文应用周期序列分析理论建立模型，提出了一种对海洋平台在随机海面上运动预报的新方法：周期图法，计算结果表明预报步长可达１０秒以上，增加了预报时间，足以供飞机驾驶员进行决策。     

青岛港台风暴潮过程预报方法探讨

本文采用周期外推法预报用水峰时,采用回归计算和增水峰连线外延相结合的方法预报峰值。然后以此模拟增水曲线,对台风在预报区内任一位置24小时之内的增水进行过程预报,效果较好。     

基于高、低潮的潮汐调和常数提取及潮汐预报

针对短、中期高、低潮数据情况下的潮汐调和分析问题,采用埃尔米特三次插值方法对高、低潮数据进行插值得到近似的逐时潮位,再使用最小二乘法求解调和常数,进而利用得到的调和常数进行潮汐预报;同时在此基础上利用MATLAB设计并开发了一个潮汐预报系统。本文分别对位于近海、河口、内河感潮河段等3种区域的验潮站的预报结果与潮位数据进行了对比分析,结果表明文中方法能够很好地对近海和内河感潮河段区域的潮汐进行预报,而对于水动力环境复杂的河口区域预报结果相对较差;对于进行调和常数计算的实测数据所对应较近时间段的预报结果优于较远时间段的预报结果;对比验证结果表明本文方法提取的调和常数和利用T_tide计算得到的结果基本一致。开发的潮汐预报系统可以方便地利用高、低潮潮位或更小时间间隔的潮位数据进行潮汐调和分析和预报。     

基于长短时记忆神经网络的辽东湾海冰延伸期预报方法研究

通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表明,LSTM模型能较好地预报出未来15 d辽东湾海冰的总体发展趋势、浮冰外缘线离岸距离的振荡变化及峰值发生时间等关键特征,1～15 d预报的平均绝对误差为4.1～5.7 n mile~①,均方根误差为5.4～7.5 n mile。LSTM模型的预报时效可达到15 d,较目前海冰数值预报(5～7 d)的时效延长一倍,且运算速度极快,能够节省大量的计算资源和时间成本。该模型的建立为利用深度学习方法开展海洋和气象预报提供了一种新思路。     

Improvement of short-termforecasting in the northwest Pacific through assimilating Argo data into initial fields

The impact of assimilating Argo data into an initial field on the short-term forecasting accuracy of temper- ature and salinity is quantitatively estimated by using a forecasting system of the western North Pacific, on the base of the Princeton ocean model with a generalized coordinate system （POMgcs）. This system uses a sequential multigrid three-dimensional variational （3DVAR） analysis scheme to assimilate observation da- ta. Two numerical experiments were conducted with and without Argo temperature and salinity profile data besides conventional temperature and salinity profile data and sea surface height anomaly （SSHa） and sea surface temperature （SST） in the process of assimilating data into the initial fields. The forecast errors are estimated by using independent temperature and salinity profiles during the forecasting period, including the vertical distributions of the horizontally averaged root mean square errors （H-RMSEs） and the horizontal distributions of the vertically averaged mean errors （MEs） and the temporal variation of spatially averaged root mean square errors （S-RMSEs）. Comparison between the two experiments shows that the assimila- tion of Argo data significantly improves the forecast accuracy, with 24% reduction of H-RMSE maximum for the temperature, and the salinity forecasts are improved more obviously, averagely dropping of 50% for H-RMSEs in depth shallower than 300 m. Such improvement is caused by relatively uniform sampling of both temperature and salinity from the Argo drifters in time and space.     

Verification of an operational ocean circulation-surface wave coupled forecasting system for the China's seas

An operational ocean circulation-surface wave coupled forecasting system for the seas off China and adjacent areas(OCFS-C) is developed based on parallelized circulation and wave models. It has been in operation since November 1, 2007. In this paper we comprehensively present the simulation and verification of the system, whose distinguishing feature is that the wave-induced mixing is coupled in the circulation model. In particular, with nested technique the resolution in the China's seas has been updated to(1/24)° from the global model with(1/2)°resolution. Besides, daily remote sensing sea surface temperature(SST) data have been assimilated into the model to generate a hot restart field for OCFS-C. Moreover, inter-comparisons between forecasting and independent observational data are performed to evaluate the effectiveness of OCFS-C in upper-ocean quantities predictions, including SST, mixed layer depth(MLD) and subsurface temperature. Except in conventional statistical metrics, non-dimensional skill scores(SS) is also used to evaluate forecast skill. Observations from buoys and Argo profiles are used for lead time and real time validations, which give a large SS value(more than 0.90). Besides, prediction skill for the seasonal variation of SST is confirmed. Comparisons of subsurface temperatures with Argo profiles data indicate that OCFS-C has low skill in predicting subsurface temperatures between 100 m and 150 m. Nevertheless, inter-comparisons of MLD reveal that the MLD from model is shallower than that from Argo profiles by about 12 m, i.e., OCFS-C is successful and steady in MLD predictions. Validation of 1-d, 2-d and 3-d forecasting SST shows that our operational ocean circulation-surface wave coupled forecasting model has reasonable accuracy in the upper ocean.     

南海Argo浮标观测结果初步分析

对投放在南海内部的4个Argo浮标轨迹特征,温、盐结构及漂移速度进行诊断分析发现,Argo浮标剖面温、盐观测结果和气候态资料一致,同时上层海洋温、盐剖面资料表现出周期约2月的扰动信号,并且温跃层起伏与同期海表高度异常相关显著。和高度计资料计算而得的海表地转流相比,由Argo浮标漂移轨迹计算的表观流量值较小。在季节时间尺度上,Argo浮标表观流和Argo浮标所停留的中层参考面季节性海流相一致。     

利用 Argo 数据计算吕宋海峡以东海域水文特性参数和流场 *

利用2006年Argo浮标资料分析吕宋海峡以东海域水团季节特性和混合层的月平均变化规律;并分别利用Argo多年季节平均资料与2006年资料,以秋季为例,基于P矢量方法计算该区域流场;同时考虑风生流的影响,将所得结果分别与利用Levitus和高度计资料计算的流场进行比较。结果表明,水团特性季节变化不明显,春冬季表层水团与夏秋季比较表现为低温高盐;次表层、中层和深层季节变化不大;混合层深度明显表现为冬季最深、夏季最浅的季节性变化。利用2002—2009年Argo季节平均资料基于P矢量方法能得到地转流场的基本结构,与Levitus资料的计算结果相比较,除可以反映黑潮,还可以反映一些涡旋结构;利用2006年秋季Argo资料计算流场与高度计资料计算的地转流场比较,其流场结构位置吻合得比较好,但存在流速偏小等不足,这可能与Argo资料较少且分布不均以及插值误差等有关,但其可以获得流场的三维结构,而利用高度计资料计算只能得到表层流场结构。     

基于机器学习的海洋浮标寿命及轨迹预测

Argo计划(Array or Real-time Geostrophic Oceanography)为海洋和大气研究提供了宝贵的资料,在短期天气预报和长期气候预测中起到了重要作用.为保证Argo观测阵列的正常运转,需要时刻关注浮标的运行状态,以保证研究区域内维持一定数量和密度的浮标.然而Argo浮标投放费用高昂,投放...     

Argo光盘数据集的研制与应用

早期的Argo数据光盘主要基于文件系统的数据管理,都没有提供对查询结果的保存和打印功能,更没有引入数据库系统对浮标数据进行综合管理.文中针对Argo数据共享和分发过程中存在的不足,特别是Argo光盘数据集所存在的问题,提出了改进方法.并引进数据库技术对Argo光盘数据集进行了补充和完善:提出了使用Winrar压缩软件对光盘数据资料进行压缩,从而解决了日益增加的Argo数据与光盘容量有限的矛盾,可以更好的满足Argo数据分发和共享的需求.为了充分发挥Argo光盘数据集的功能,文中还针对Argo资料用户对图形文件的需求,利用VC++和Matlab混合编程的方法,开发了Argo视图软件.最后,基于数据库技术研制完成了一张包含了1997-2006年全球海洋上全部Argo剖面浮标观测的Argo光盘数据集,并系统介绍了该数据集的结构、功能和应用过程等.     

Detection of Mediterranean lenses in the Atlantic ocean by profilers of the Argo project

We executed investigations of Mediterranean lenses detection in the Atlantic using data recorded by buoys-profilers of the “Argo” project (more than 11200 profiles). We investigate the region from 28° to 47° N and from 7° to 27° W for the period from 2001 to 2010. From these data, we revealed “lenses profiles” with the salinity values exceeding 36 psu (2043 cases). We demonstrate the allocation of Argo buoys in the area investigated and indicate their working periods; we also show the periodicity of the “lenses profiles.” It was found out that the Argo buoys traced individual lenses and depicted correctly their movements, the vertical scale of the eddy, its location in the depth, and the hydrological peculiarities of the lenses. We estimated the number of lenses occurring in different periods and analyzed the interaction of the Argo buoy with the intrathermocline lenses. The importance of these investigations for studying the Mediterranean water dynamics was pointed out.     

南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统研制

本文主要介绍了南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的研制概况。预报区域为99°E~135°E,15°S~45°N,包括渤海、黄海、东海和南海及其周边海域。为了给耦合预报模式提供较准确的预报初始场,在预报开始之前,分别进行了海浪模式和海洋模式的前24小时同化后报模拟。海浪模式和海洋模式都采用了集合调整Kalman滤波同化方法,海浪模式同化了Jason-2有效波高数据;海洋模式同化了SST数据、MADT数据和ARGO剖面数据。为了改进海洋温度和盐度的模拟,我们在海洋模式的垂向混合方案中引入波致混合和内波致混合的作用。预报系统的运行主要包括两个阶段,首先海浪模式和海洋模式进行了2014年1月至2015年10月底的同化后报模拟,强迫场源自欧洲气象中心的六小时的再分析数据产品。然后耦合预报系统将同化后报模拟的结果作为初始场进行了14个月的耦合预报。预报产品包括大气产品（气温、风速风向、气压等）、海浪产品（有效波高和波向等）、海流产品（温度、盐度和海流等）。一系列观测资料的检验比较表明该大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的预报结果较为可靠,可以为南海及周边海洋资源开发和安全保障提供数据和信息产品服务。