HY-2B卫星散射计海面风场产品质量分析 *

星载微波散射计是获取全球海面风场信息的主要手段, HY-2B卫星散射计的成功发射为全球海面风场数据获取的持续性提供了重要保障。本文利用欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)再分析风场数据、热带大气海洋观测计划(Tropical Atmosphere Ocean Array, TAO)和美国国家数据浮标中心(National Data Buoy Center, NDBC)浮标获取的海面风矢量实测数据, 对HY-2B散射计海面风场数据产品的质量进行统计分析。分析表明, HY-2B风场与ECMWF再分析风场对比, 在4~24m·s^-1风速区间内, 风速和风向均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为1.58m·s^-1和15.34°; 与位于开阔海域的TAO浮标数据对比, 风速、风向RMSE分别为1.03m·s^-1和14.98°, 可见HY-2B风场能较好地满足业务化应用的精度要求(风速优于2m·s^-1, 风向优于20°)。与主要位于近海海域的NDBC浮标对比, HY-2B风场的风速、风向RMSE分别为1.60m·s^-1和19.14°, 说明HY-2B散射计同时具备了对近海海域风场的良好观测能力。本文还发现HY-2B风场质量会随风速、地面交轨位置等变化, 为用户更好地使用HY-2B风场产品提供参考。     

2016年中国沿海海平面上升显著成因分析及影响

使用中国沿海及西北太平洋区域的水位、海温、气温、气压和风等水文气象资料,详细分析了2016年中国沿海海平面显著升高的成因及影响。分析结果表明:（1）2012-2016年,中国沿海海平面处于准2 a、4 a、准9 a和准19 a周期振荡的高位,几个周期振荡高位叠加,对该时段海平面上升起了一定的作用;（2）2016年,中国沿海气温和海温较1993-2011年的平均值分别高0.7℃与0.5℃,均处于1980年以来高位;气压较1993-2011年的平均值低0.2 hPa;（3）2016年4月、9月、10月和11月,中国沿海海平面均达到1980年以来同期高位,这4个月的风场距平值在东海以南均明显偏大,且以偏南向和向岸风为主,风生流使得海水向岸堆积,沿海长时间以增水为主,对当月局部海平面上升的贡献率达到40%~80%;（4）2016年,中国沿海降水总体偏多,局部区域降水量达到历史同期最高,加上沿海径流量的增加,对沿海局部海平面升高有一定贡献;（5）2016年9-10月,有5个台风相继影响我国南部沿海,持续的风暴潮增水导致台风影响期间的海平面高于当月平均海平面70~360 mm,风暴潮和洪涝灾害给当地造成直接经济损失超过30亿元。     

风和径流量对长江口缺氧影响的数值模拟

受自然和人类活动的影响,海洋缺氧现象日益严重,威胁着海洋生态环境,海洋缺氧问题已经引起了人们的广泛关注。本文应用区域海洋模式并耦合生态模式,对东海的生态系统进行了数值模拟和分析研究。与观测数据比较显示,该模型能较好地模拟长江口外生态变量的分布趋势。另外本文通过设置不同敏感性实验,探讨风和径流量对长江口底层缺氧现象的影响,结果分析表明,风和径流量对长江口外缺氧区的形成有显著的影响。径流量变化虽然对长江口外缺氧区的季节变化影响并不显著,但是对缺氧区域面积却存在显著的影响。径流量增加,水体层化增强,表层叶绿素浓度增加,最终导致缺氧区域范围扩展;径流量减小,水体层化减弱,表层叶绿素浓度减小,缺氧区域范围缩小。风向和风速的改变不仅影响长江口外缺氧区的季节变化,还影响缺氧区域面积。     

海气动量通量研究综述

海气界面动量通量也称为风应力,是海流和表面海浪的主要驱动力,是海洋从大气获得动量的重要途径。因此,合理可靠的海洋表面风应力的参数化对于海洋、大气和波浪以及气候模式的准确预报都具有非常重要的科学意义和实用价值。对风应力拖曳系数的参数化是风应力参数化的主要内容。近来的观测发现,风应力拖曳系数随着风速的增加出现了先增后减的趋势,同时还与海面的波浪状态以及海流有关。基于观测或理论分析,目前已经得到了一系列的风应力拖曳系数计算方法或公式,有的考虑了海浪的作用,有的没有,但这些方案大都是适合中低风速,在高风速下的适用性还有待检验。本文回顾了目前在海气动量通量观测和参数化方面的研究进展,并建议应增加高风速下风速、海流以及海浪等的同步观测,以进一步完善风应力参数化方案。     

基于MISR多角度光学遥感影像的海面风速估算实验

太阳耀光是来自粗糙海面的直接太阳反射光,其强度与海面粗糙度密切相关,而海面粗糙度主要受海面风场影响。因此,包含太阳耀光信息的光学遥感影像在海洋动力过程和海面风速探测中具有积极意义。本文利用2016年2月到2017年3月期间成像的25幅Terra卫星MISR(Multi-angle Imaging Spectro Radiometer)传感器的多角度遥感影像,分别提取了太阳的高度角和方位角、正视和后视影像的卫星观测角、方位角等信息,校正获得正视和后视影像的太阳耀光辐射强度,进一步反演海表面粗糙度信息,进而计算海面风速。最后利用ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的模式风速数据与反演获得的风速结果进行对比验证。结果表明,两者的相关系数较高(R=0.745),均方根误差和平均绝对偏差值分别为1.514 m·s^-1和1.319 m·s^-1。初步实验结果表明,利用MISR多角度光学遥感影像估算海表面风速是可行性的。     

基于SODA资料的南海表层风能输入的空间分布与长期趋势研究

海面风不仅是驱动上层海洋运动的主要动力, 其能量也是维持海洋表层流动的主要机械能来源。为了分析南海表层流风能输入的变化, 用SODA(Simple Ocean Data Assimilation)(1901—2010)资料估算了风向南海表层流(表层地转流+表层非地转流)的能量输入。结果表明, 风向南海表层流、表层地转流和表层非地转流输入的能量总体均呈减少趋势, 110年间分别减小了约56%、65%和49%。导致风能输入减小的最主要因素是风应力的减弱(减小了35%)。由于南海受季风系统的控制, 风向表层流及其各成分输入的能量呈现出显著的季节性变化。冬季风能输入最强, 高值区位于南海西部及北部区域, 呈一个显著的“回力镖”状结构。这些结果对深入认识南海环流具有理论意义。     

塔克拉玛干荒漠-绿洲过渡带尘卷风活动特征——以肖塘为例

利用1992—2011年塔克拉玛干沙漠北缘荒漠-绿洲过渡带肖塘气象站的观测资料,分析了该地区尘卷风的年、月变化规律及其与气象因子的关系。结果表明:(1) 1992—2011年尘卷风发生日数总体呈波动递减趋势;尘卷风主要发生在3—9月,占全年总日数的90.9%,其中4—7月占全年总日数的70%左右。(2)尘卷风月发生日数随月平均地表与1.5 m高处温差的增大而线性增加(r=0.875,P<0.01)。(3)尘卷风月发生日数随着月平均风速的增大而幂函数增加(r=0.89,P<0.01)。(4)尘卷风月发生日数随月平均相对湿度的增大而线性减少(r=-0.869,P<0.01)。     

湍流度随高度的变化及其对城市宏观地形的依赖

分别构建广州主建成区垂直比例尺为1﹕2 000、1﹕1 000和1﹕500的3个建筑物模型,利用大型边界层风洞,在西北和东南两风向下,基于中性流模拟分析了复杂城市地形下湍流度随高度的变化及其对宏观地形的依赖。结果表明：风廓线指数α与不同高度的湍流度之间的关系密切,利用现有模型,根据4类粗糙度边界层和不同垂直比例尺,可确定相应的湍流度随高度变化模型的主要系数,预测精度高。城市地形下最大湍流度面发育在0~0.2 h之间狭窄的范围内。用湍流度形态指数β来表征湍流度随高度的变化,无论城市屋脊还是平坦地形,随着风程区的延伸,廓线的指数α升高,湍流度形态指数β降低。表明同一高度湍流度值具有由迎风区、丘顶区向背风区增高,沿风程逐渐增大的规律,对地形部位和风程的依赖性强,与来流翻越简单地形时的特征一致。     

不同结构林带防风效能风洞模拟

防风林带结构是影响防风效能的主要因素。建立不同宽度、不同株行距林带防风效能与林带后距离之间的统计模型,可以为防风林建设提供指导性意见。通过风洞实验,在11 m·s^-1风速下,对4种宽度、5种株行距林带的背风面0~10H（H为林带高度）的风速进行测定,采用曲线参数估计法、傅立叶模型、SSF模型（Sum of Sin Functions）,构建了不同结构林带防风效能与林带后距离间的统计模型。结果表明：傅立叶模型拟合不同宽度林带的防风效能与林带后距离的关系效果最优,可决系数（R²）均在98%以上;SSF模型拟合不同株行距林带的防风效能与林带后距离的关系效果最优（R²>0.98）。根据构建的统计模型,风速为11 m·s^-1左右时,林带宽度8 m（两行一带）的防风林的防风效能存在明显优势;5种株行距的林带中,株行距为8 m×8 m的防风林带本试验条件下防风效果最好。     

Adaptive Predictive Inverse Control of Offshore Jacket Platform Based on Rough Neural Network

The offshore jacket platform is a complex and time-varying nonlinear system,which can be excited of harmful vibration by external loads.It is difficult to obtain an ideal control performance for passive control methods or traditional active control methods based on accurate mathematic model.In this paper,an adaptive inverse control method is proposed on the basis of novel rough neural networks (RNN) to control the harmful vibration of the offshore jacket platform,and the offshore jacket platform model is established by dynamic stiffness matrix (DSM) method.Benefited from the nonlinear processing ability of the neural networks and data interpretation ability of the rough set theory,RNN is utilized to identify the predictive inverse model of the offshore jacket platform system.Then the identified model is used as the adaptive predictive inverse controller to control the harmful vibration caused by wave and wind loads,and to deal with the delay problem caused by signal transmission in the control process.The numerical results show that the constructed novel RNN has advantages such as clear structure,fast training speed and strong error-tolerance ability,and the proposed method based on RNN can effectively control the harmfid vibration of the offshore jacket platform.