QuikSCAT卫星遥感与MM5模拟海表面风场的综合分析

利用2000—2009年中国近海海域(105~135°E,0°~45°N)Quik SCAT卫星遥感风场资料和2007年MM5模拟风速结果,运用对比验证、经验正交函数(empirical orthogonal functions,EOF)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法,分析了Quik SCAT卫星遥感风场资料和MM5数值模拟风速结果的特征。结果表明:两者风速的空间分布形态相似,且风速变化密切相关;QuikSCAT卫星遥感风场的空间分布形态更加接近实测结果,而模拟风速结果的量值更加接近实测结果。采用PS(Pattern-Scaling)方法分别提取了Quik SCAT卫星遥感风场的空间分布形态和模拟结果的量值,得到的风速空间分布形态与Quik SCAT卫星遥感风场一致,且风速量值与模拟风速结果相同。通过初步检验发现,PS方法改善了卫星遥感风速在中国近海海域风速偏大的问题。     

QuikSCAT和ASCAT卫星反演风场在中国南海北部的适用性研究

对QuikSCAT和ASCAT原始轨道10 m反演风场与浮标资料在中国南海北部的统计检验分析结果表明:两套卫星资料在中国南海北部具有较好的适用性,QuickSCAT反演风速偏高0.46 m·s~(-1),ASCAT反演风速在近海偏高0.45 m·s~(-1),在开阔海域偏高0.07 m·s~(-1)。超过半数的QuickSCAT反演风向误差30°。在近岸海域,ASCAT反演风向误差30°的超过56%,在开阔海域,误差绝对值30°的达到64%。小风时卫星反演风速偏大,大风时卫星反演风速明显偏小,且白天的偏差大于夜间;在5~10 m·s~(-1)风速条件下,两者的一致性较好。用WRF模式模拟的近海风能资源存在高估的可能,卫星资料对近海风能资源评估是个有益的补充,本文对卫星反演风场误差的分析结果也可以为卫星反演风场的资料同化提供参考。     

基于WAVEWATCH-Ⅲ模式的近10年南海波候统计分析

基于国际上较为先进的第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ,以QuikSCAT/NCEP混合风场为驱动场,得到南海1999年8月-2009年7月的海浪场,并据此对近10 a南海的波候特征进行分析.结果表明:(1)南海受季风影响显著,风场和浪场的对应关系在季风盛行季节明显好于季风过渡季节.(2)南海南部海域的浪场对海表...     

QuikSCAT散射计矢量风统计特征及南海大风遥感分析

主要分析了QuikSCAT散射计矢量风资料的统计特征,并利用该资料分析了南海大风频数的月变化、空间分布特征以及南海各月风场的空间分布特征.结果显示QuikSCAT矢量风在南海具有可信性;利用散射计风场资料分析发现在南海主要盛行两种风,即冬季东北风和夏季西南风,东北风最大中心在巴士海峡、台湾海峡;南海中南部存在东北季风的次大中心和西南季风的极大中心.     

南海海面风场变分融合的初步研究

利用二维变分同化(2DVar)方法,把南海海域(110.12~117.92 °E,10.12~17.92 °N)QuikSCAT散射计风场资料融合到区域高分辨率数值模式(华南中尺度天气预报模式GZMM)风场资料中,并利用独立的观测数据(西沙站海面风场观测值)对融合效果进行了检验。得到结论:(1) 风场单点融合试验表明,风场融合设计方案基本合理;(2) 与独立观测数据的偏差分析表明,融合后的风场在经向和纬向的均方根误差分别为2.59 m/s、2.76 m/s,明显好于模式风场(3.63 m/s、2.81 m/s)和散射计风场(2.79 m/s、2.80 m/s),这说明融合的风场优于模式风场和散射计风场;(3) 与独立观测数据的相关性分析表明,融合后的风场在经向和纬向的相关系数分别为0.80和0.81,好于散射计风场(0.74和0.79),而比模式风场(0.91和0.94)的要差。最后讨论了均方根误差与相关系数不一致的可能原因。      

NOAA/NESDIS多平台热带气旋风场资料在中国东海区域评估

台风风场结构对台风预报和灾害评估具有重要的意义。作为目前仅有的高水平分辨率台风风场结构资料--NOAA/NESDIS全球多平台热带气旋风场资料（MTCSWA）,虽然在北大西洋地区已经利用H*Wind资料进行了评估,但在西北太平洋地区还没有相关的评估和验证。利用自2008年以来影响浙江的3个台风的沿海海岛站和浮标站风场资料,以及相关的卫星资料,对MTCSWA资料进行了初步评估。结果表明MTCSWA资料所表现的台风非对称结构与卫星观测一致,MTCSWA资料的风速与实际观测风速的平均绝对误差（MAEs）为4.7 m/s,与北大西洋的误差（5.0 m/s）相当,但在台风内核区域（大风半径附近）风速被低估,MAEs达7.4 m/s。     

基于CCMP风场的中国近海18个海区海面大风季节变化特征分析

利用1988-2010年CCMP(Cross Calibrated Multi-Platform)高时空分辨率10 m风场分析了我国近海海区的大风(6级以上)日数和大风风速的空间分布特征,并且按照中央气象台对近海海区的划分,分析了近海18个海区大风的季节变化特征.我国近海大风日数高值中心及大风风速高值中心都集中于巴士海峡、台湾海峡和南海东北部海域,在巴士海峡和南海东北部海域交界处最高可达140天以上,平均大风风速达到13m/s以上.从季节变化来看,大风日数和大风风速充分体现了东亚季风冬强夏弱的特点.冬半年,大风日数及风速高值中心一直位于东海东北部、台湾海峡、巴士海峡、南海东北部以及南海西南部海域,12月是一年之中大风日数和强度的峰值时期.从4月开始,南海西南部的高值中心消失,而以北海域的高值区的分布基本不变,这种情况一直持续到9月.近海18个海区的季节变化呈现出不同的区域差别,南海中部和南部的4个海域大风日数呈双峰型变化,冬季的12月至次年1月出现最高值,夏季西南季风时期的7-8月出现次高值.除琼州海峡外,包括南海北部海域的其余13个海区高值均在冬季12月至次年1月,低值出现在夏季6-7月.     

ASCAT与HY-2A风场产品在南海的精度评估

基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化      

利用AMDAR数据分析厦门、泉州双雷达三维风场反演误差

利用2016年全年进出厦门机场和晋江机场航班的AMDAR(Aircraft Meteorological DAta Relay)数据对双雷达反演风场进行检验,分析了厦门、泉州双雷达风场反演的总体误差,研究结果表明:1)验证了双雷达连线附近区域反演风场的平均绝对误差较大,发现了与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域的反演结果的平均绝对误差明显大于误差的年平均值。2)对于反演风向而言,误差随着高度增加而减小。对于反演风速而言,高度在9 km以下的反演误差在5 m/s左右,而9 km以上的反演误差较小。3)剔除了双雷达连线附近区域(与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域)和反射率因子小于5 dBZ以及等于100 dBZ(剔除非气象回波)的反演结果后,双雷达反演风场误差较小,相对于AMDAR数据的风向年平均绝对误差为29.4°,风速年平均绝对误差为3.28 m/s,总体误差在可接受范围之内,反演结果接近"真值",该反演方法稳定可靠。     

ASCAT反演风场与华南及南海站点观测对比分析

利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。      

中国沿海风能分布特征及其影响因子的数值模拟

利用欧洲中期天气预报中心0.75°×0.75°再分析资料,对中国海岸线两侧相邻区域内的风能、风速进行研究,讨论不同季节、不同区域风能、风速的分布特征;利用WRF(Weather Research Forecast)模式模拟海表面温度上升和城市化发展对中国东部沿海风能的影响。结果表明:1)中国沿海风能的时空分布不均一,季节变化明显。春季渤海湾区域风能明显大于其他三区(华东沿海、东南沿海和南海北部沿海区域)。夏季渤海湾区域风能显著小于其他三区,而华东沿海区域风能稍大。秋季东南沿海和南海北部沿海区域风能较大。冬季沿海四区风能大小接近。一般而言,秋冬季风能较大、春夏季风能较小,夏季风能显著小于冬季。2)不同区域、不同季节风速的年际变化存在明显差异。除冬季东南沿海区域风速有增大趋势外,其他区域各季节风速都呈缓慢减小趋势,但减小幅度很小。3)海表温度升高在不同季节对风速的影响不同。春季渤海湾和山东半岛、北部湾沿海及杭州湾风速随海温升高而增强。夏季海温升高幅度不同,则风速显著变化区域不同,但大部分沿海区域风速随海温升高而增强。秋冬季风速随海表温度升高而增强,影响区域较稳定:秋季东南沿海和华东沿海区域风速增强,冬季渤海湾和南海北部沿海区域风速增强。4)城市化发展增大了地表摩擦力,使得夏秋季登陆我国的热带气旋迅速减弱,沿海风速随之减小。     

前期春季西北太平洋潜热通量与中国南方秋季降水的联系及其可能的物理机制

利用中国科学院海洋研究所提供的印度洋—太平洋海洋热通量资料,研究了1989—2010年中国南方地区秋季降水与前期春季西北太平洋潜热通量年际变化的联系,并讨论了其可能的物理机制。结果表明,前期春季4月西北太平洋(15°—30°N,150°—170°E)潜热通量与中国南方秋季降水有显著的正相关,当前期关键区潜热通量偏高(低)时,则中国南方秋季降水偏多(少)。分析发现前期关键区潜热通量强弱主要由西北太平洋上空气旋性风切变造成,当前期4月关键区潜热通量偏大时,该关键区正处于西北太平洋上空气旋性风切变北侧大风区中,而在其南侧的赤道强西风使得日界线附近出现海温偏高。随后,次表层高海温伴随开尔文波东传,相应地其北侧的低海温伴随罗斯贝波西传,于秋季西传至热带西太平洋地区,并激发出菲律宾反气旋,从而有利于热带洋面暖湿水汽向中国南方输送,使得南方地区降水偏多,反之亦然。     

南海近海面风场变化特征及其与ENSO的相关性研究

利用1979—2017年共39 a欧洲中期天气预报中心（ECMWF）海表面10 m风场资料,采用经验正交函数方法（EOF）、小波时频特征分析等方法分析了南海近海面风场变化特征及其对ENSO的响应。结果表明：南海近海面风场第一模态海表面平均风速呈减小趋势, 呈现年代际变化,且与ENSO相关,但相关性在1990年后趋于减小;第二模态中南海北部和南部平均风速呈减小趋势,中部增大;第三模态中南海中部海表面平均风速趋于减小,北部和南部增大,第二和第三模态均表现为年际变化,且均与ENSO显著相关,近年来ENSO与第三模态的相关性逐渐增强。春季南海表面平均风速从南到北逐渐增加;夏季在越南沿岸部分海域仍有一个风速极大值中心,从该海域向四周逐渐减小,整片海域风向均是西南风;秋季由南向北依次增加;冬季南海整片海域风速都较大,越南沿岸和我国东沙群岛海域存在两个极大值中心。     

华南夏季风降水开始日的异常与前冬大气环流和海温的关系

利用1951～2004年NCEP/NCAR再分析资料及ERSST海温资料,研究了华南夏季风降水开始日期的变化特征及其与前期冬季大气环流和海温的关系。小波分析表明,夏季风降水开始日期具有明显的年际和年代际变化,年际变化以准2～3年变化为主,年代际变化周期约16年。华南夏季风降水开始偏早年在大气环流上的前兆信号表现为前期冬季乌拉尔山阻塞高压偏强、东亚大槽较深,阿留申低压偏强,冷空气活动偏强。冬季,鄂霍次克海附近的海温异常为华南夏季风降水开始迟早有物理意义的、稳定正相关前兆信号。合成分析表明,冬季鄂霍次克海附近SST正异常时,5月100 hPa青藏高压偏东偏北偏弱,异常偏西风控制华南;850 hPa环流在华南表现为东北风,华南受冷空气影响为主,华南夏季风降水开始日期偏晚。相反时,若冬季鄂霍次克海附近SST负异常,5月100 hPa青藏高压偏西偏南偏强,异常偏东风控制华南;850 hPa环流在华南表现为偏南风,华南受热带系统影响为主,华南夏季风降水开始日期偏早。并提出冬季中高纬度地区冷空气活动影响华南夏季风降水开始日异常的物理机制。     

Characteristic Study of the Boundary Layer Parameters over the Arabian Sea and the Bay of Bengal Using the QuikSCAT Dataset

The marine atmospheric boundary layer （MABL） plays a vital role in the transport of momentum and heat from the surface of the ocean into the atmosphere. A detailed study on the MABL characteristics was carried out using high-resolution surface-wind data as measured by the QuikSCAT （Quick scatterometer） satellite. Spatial variations in the surface wind, frictional velocity, roughness parameter and drag coefficient for the different seasons were studied. The surface wind was strong during the southwest monsoon season due to the modulation induced by the Low Level Jetstream. The drag coefficient was larger during this season, due to the strong winds and was lower during the winter months. The spatial variations in the frictional velocity over the seas was small during the post-monsoon season （-0.2 m s^-1）. The maximum spatial variation in the frictional velocity was found over the south Arabian Sea （0.3 to 0.5 m s^-1） during the southwest monsoon period, followed by the pre-monsoon over the Bay of Bengal （0.1 to 0.25 m s^-1）. The mean wind-stress curl during the winter was positive over the equatorial region, with a maximum value of 1.5×10^-7 N m^-3, but on either side of the equatorial belt, a negative wind-stress curl dominated. The area average of the frictional velocity and drag coefficient over the Arabian Sea and Bay of Bengal were also studied. The values of frictional velocity shows a variability that is similar to the intraseasonal oscillation （ISO） and this was confirmed via wavelet analysis. In the case of the drag coefficient, the prominent oscillations were ISO and quasi-biweekly mode （QBM）. The interrelationship between the drag coefficient and the frictional velocity with wind speed in both the Arabian Sea and the Bay of Bengal was also studied.     

THE ANALYSIS ON THE STATISTICAL CHARACTER OF QUIKSCAT SCATTEROMETER WINDS AND STRONG WIND FREQUENCY USING REMOTE SENSOR DATA FROM QUIKSCAT

1 INTRODUCTION Most of the conventional sea surface wind data are measurements from ships, buoys and islands, with coverage and spatial resolution far below the requirements of research and application. At present, due to limited understanding of physical processes and efficient exploitation of data, numerical prediction models have not been used as they should be, although routine procedures are able to give sea surface wind fields at the intervals of 6 hours. With the development of sp…     

CYGNSS海表风场观测数据验证及其可能的应用

海表面风场可以用于获取许多大气和海洋现象的信号,高质量、高时空分辨率的海表面风场数据产品将有利于海洋-大气动力过程的研究.本文使用全球热带系泊浮标阵列计划（Global Tropical Moored Array Programs）的锚定浮标风场数据和西沙通量塔气象观测资料验证了Cyclone Global Navigation Satellite System （CYGNSS）的35°N~35°S海面遥感风场观测数据.结果表明,CYGNSS海表面风场与实测资料存在着2.17 m/s左右的平均均方根误差（RMSD）,它可能源于观测数据和卫星遥感资料的观测误差,以及两者在空间和时间上未严格匹配而引起的代表性误差.另外,CYGNSS海表面风速的时间演变与实测资料非常一致,展现了CYGNSS在研究海洋-大气能量和动量交换过程方面的潜在应用价值.本文使用Madden-Julian Oscillation （MJO）和赤道东部印度洋上升流事件作为两个个例,说明了CYGNSS海表面风场资料的潜在应用价值.     

基于ASCAT风场数据的中国近海风能资源评估

卫星反演海面风场资料能够弥补海上气象测风资料缺乏的不足,对近海风能资源评估具有重要意义。通过ASCAT(Advanced Scatterometer)风速数据与美国及中国近海岸浮标测风资料的对比分析,结果表明,ASCAT风速的均方根误差为1.27 m·s-1。比较利用近海岸浮标逐小时风速及与其相匹配ASCAT瞬时风速计算的各项风能参数,得出ASCAT与浮标的平均风速和风功率密度的残差分别在±0.5 m·s-1和±50 W·m-2以内,该残差占浮标计算结果的比例分别在±8%和±12%以内。使用ASCAT风速资料拟合的Weibull分布函数与浮标的结果较吻合。因此,ASCAT风速资料也能够为海上风能资源评估提供有用的风能参数信息。最后使用ASCAT瞬时风速数据分析了中国近海10 m及70 m高度处的风能资源的空间分布特征,结果表明,台湾海峡平均风速和风功率密度最大。