中国海高分辨率业务化风暴潮模式的业务化预报检验

国家海洋环境预报中心建立了中国海高分辨率风暴潮数值预报模式,模式在水平分辨率和网格的嵌套方面都较以往的业务化模式有改进和提高.自2003年起将模式投入业务化运行以来,连续三年共对11个台风风暴潮过程进行了跟踪预报,并将数值预报结果与实测资料相对比.本文将对预报模式三年来的预报结果进行检验.     

甘蔗施用硅酸钾镁肥肥效试验

钾是作物生长需要的大量元素之一,也是土壤中常因供应不足而影响作物产量的一个重要元素.在植物体内,钾分布很广,尤其是细胞分裂活跃部位的钾含量很高.钾能增进植物根系吸收土壤中必需的营养元素,促进光合作用,加速光合产物向贮藏器官(种子、根)输送,增进蛋白质的合成,增强植物的抗旱、耐冻、抗倒伏能力等[1] .钾对甘蔗细胞的结构、光合作用、碳水化合物的形成、蔗糖的积累等各种生理活动都有促进作用,能增加甘蔗产量,提高糖分[2] .甘蔗是我国重要的经济作物之一,在糖业中,其产糖量占很大的比重.甘蔗对钾的需要量大,并且十分敏感.据研究,每生产1 t甘蔗约从土壤中吸收钾(K2O)2.0～2.7 kg,因此,人们把增施钾肥作为提高蔗糖糖份的一个主要措施来抓.     

1999～2000年度冬季海冰数值预报总结

渤海海域油气资源丰富，周围地区经济发达，海上工程持续作业、船只交通繁忙。渤海冬季生成的海冰不可避免地对渤海及其附近地区的经济活动产生影响，给其造成经济上的损失，为了尺可能地减少渤海海冰造成的经济损失，事先作出海冰预报，事后作出海冰预报总结，提高海冰预报的准确率是必要的，本文总结了1999-2000年度冬季海冰的发展和消融过程，并参照遥感资料对数值预报的结果进行了统计分析。     

中国地壳运动观测网络基准站GPS观测的位移时间序列结果

对中国地壳运动观测网络基准网于1998年9月－2001年10月GPS连续观测结果所获得的位移时间序列进行了初步分析，讨论了适用于地震分析预报的位移时间序列生成中的基准选择。选东部长期相对水平位移很小的9个站组成的一组稳定点作为基准，得到水平位移时间序列；选分布于不同区域相对垂直位移较小的7个站为稳定点组，得到垂直位移时间序列。2000－2001年我国西部的基准站出现2次明显的水平与垂直位移异常变化，这种异常变化有可能与南北地震带上云南地区发生的6级左右地震活动有一定的关系。     

我国沿海海平面研究获重要成果

由青岛海洋大学牵头,中国人民解放军测绘信息技术总站、国家海洋信息中心等单位参加并共同完成的“中国沿海现代海平面变化及其应用研究”项目获得重要成果。 该项成果是以青岛海洋大学陈宗镛教授为首的专家     

上海人口发展呈现6大特点

上海是我国最早实行计划生育的城市，经过几十年努力，本市少出生人口700多万，接近于城市人口数的一半。上海在全国率先建立出生预报预测制度，开展家庭计划生育指导和服务、扶助独生子女困难家庭等实事工程，造福于民，赢得了民心。据透露，上海人口发展目前面临的6个特点及挑战包括：     

关于风浪预报公式和风区宽度的注记

从定常波的风浪波高随风距成长的预报公式出发 ,在一定条件下 ,导出各波向上风浪波高分量与该波向上的风距之间的关系 ,以便在不规则风区上推算风浪波高和平均波向 ;同时 ,对风区宽度作了定量化的分析。     

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。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

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。