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21.
气候平均风场作用下热带太平洋主流系和赤道行星波研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文使用一种水平高分辨率的热带太平洋风动环流模式耦合气候月平均风场,研究了热带太平洋主流系和温跃层厚度的分布和季节变化以及赤道行星波的传播。 相似文献
22.
本文给出了一种从SASS测量的后向散射强度手数据中反演出大尺度海洋风场的新方法。计算结果与Peteherych等利用SASS表面风分析的结果比较在风向上是吻合的,在风速上本文所得结果更宇海面赵实风速。上述结果说明本文所采用的多解排除对两波束散射计探测海面风场的反演是成功的。 相似文献
23.
24.
本文使用2003年1月—2019年12月MODIS遥感数据,结合海表温度、风速分析南海中西部叶绿素质量浓度分布特征和影响因素。结果显示南海中西部叶绿素质量浓度分布存在时空变化。EOF分解表明,EOF1可能反映台风等极端天气对叶绿素的影响;而EOF2 和EOF3均反映了夏季沿岸上升流对叶绿素分布的影响。相关分析表明南海中西部叶绿素质量浓度与海面风场呈正相关(r=0.87,p<0.01),与海表温度呈负相关(r=-0.59,p<0.05)。夏季在西南季风影响下越南东南沿海形成上升流,导致该区浮游植物旺发、叶绿素质量浓度升高;冬季受强东北季风影响,研究区海洋上层混合作用强烈,营养盐供应增加,促进了浮游植物生长,叶绿素质量浓度高于其他季节。 相似文献
25.
基于QuikSCAT卫星遥感风场的台风最大风速半径反演及个例分析 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了一种卫星遥感风场的最大风速半径(Rmax )反演方法.该方法基于 QuikSCAT 风场,结合 JTWC 台风参数资料,将遥感平均风剖面与 Holland 台风模型进行最小二乘法拟合来反演 Rmax.2001-2009年13个台风69幅数据反演结果统计分析表明:用气压表征台风强度的 P 算法遥感反演结果与 JTWC 分析结果的标准差为10.7 km,效果较好.此外,通过0513、0519和0221 3个典型台风过程的 Rmax 演变情况分析表明:对于对称性结构较好的成熟台风,反演结果能较好地反映出不同台风的 Rmax 尺寸差别,台风过程中 Rmax 的演变情况符合台风发展情况;台风风场对称性差、地形以及背景流场的影响,是导致 Rmax 反演出现较大偏差主要因素. 相似文献
26.
中法海洋卫星(CFOSAT)同步观测台风引起的风场和海浪 总被引:2,自引:0,他引:2
利用中法海洋卫星(CFOSAT)最近观测的风场和海浪场,报道了超强台风玲玲(2019)过境中国近海水域期间台风浪的初步研究结果。结果显示,台风路径右侧风速超过14 m/s大风区的有效波高超过5 m,与理论估算一致。观测主波波长为150 - 180 m,风场为西南向,海浪向东传播。风向和浪向的偏移随台风中心距离增大,接近理论预测。 相似文献
27.
我国南海地区常受台风侵扰,台风场是研究台风浪灾害以及风暴增水灾害的必要条件之一。因遥感风场存在台风大风圈附近风速明显偏小的问题,所以在台风场相关研究中,多采用台风模型风场和背景风场相结合的方式——即合成风场。本文选取南海相关研究中常用的3种台风场模型,对比其特点,并采用NECP CFSR作为背景风场,将合成风场和实际观测风速进行对比,结果显示在南海地区采用Jelesnianski模型得出的风场和实际风场吻合度最好,建议在该风场基础上考虑南海的地理特殊性,进行台风场模型的改进。 相似文献
28.
"珍珠"台风强度及路径异常的分析 总被引:1,自引:1,他引:1
利用常规观测资料和NCEP 1°×1°格点资料,从能量场、湿度场、辐散场以及西南季风和越赤道气流等多方面对"珍珠"的强度及路径进行分析,发现副高前期在南海的维持以及副高后期环流形势的调整是"珍珠"强度维持和路径突变的关键;南海海域维持高能区、弱水平风垂直切变、对流层上层强大的辐散场、以及充沛的水汽供应、风场动力非对称结构等是"珍珠"强度能维持的重要原因;西南季风、越赤道气流和副高南落而引发的东南风急流形成的季风汇合线是"珍珠"北翘的直接原因.台风风场结构中不对称强风速区的转移对台风路径改变有预示作用. 相似文献
29.
2007年在朱家尖和嵊山布设了小型阵变频高频地波雷达,对共同覆盖范围内的舟山海域进行风、浪、流的业务化探测。2015年7月11日,1509号台风灿鸿在朱家尖沿海登陆,之后继续向北偏东方向移动,台风中心经过高频地波雷达探测海域。本文将台风期间高频地波雷达的探测数据分别与定点浮标观测数据和ASCAT卫星遥感大面积风场数据进行了对比分析。结果表明,高频地波雷达在台风期间较好地反映了舟山海域流场特征和风场分布情况,高频地波雷达的探测数据精度满足指标要求,验证了高频地波雷达在复杂海况条件下具有合格的探测性能。 相似文献
30.
The principal purpose of this paper is to extract entire sea surface wind's information from spaceborne lidar, and particularly to utilize a appropriate algorithm for removing the interference information due to white caps and subsurface water. Wind speeds are obtained through empirical relationship with sea surface mean square slopes. Wind directions are derived from relationship between wind speeds and wind directions im plied in CMOD5n geophysical models function (GMF). Whitecaps backscattering signals were distinguished with the help of lidar depolarization ratio measurements and rectified by whitecaps coverage equation. Subsurface water backscattering signals were corrected by means of inverse distance weighted (IDW) from neighborhood non-singular data with optimal subsurface water backscattering calibration parameters. To verify the algorithm reliably, it selected NDBC's TAO buoy-laying area as survey region in camparison with buoys' wind field data and METOP satellite ASCAT of 25 km single orbit wind field data after temporal-spa tial matching. Validation results showed that the retrieval algorithm works well in terms of root mean square error (RMSE) less than 2m/s and wind direction's RMSE less than 21 degree. 相似文献