基于CCMP卫星遥感海面风场数据的渤海风浪模拟研究

CCMP（Cross Calibrated Multi-Platform）风场数据是一种具有较高的时间、空间分辨率和全球海洋覆盖能力的新型卫星遥感资源。在充分分析CCMP海面风场数据可靠性的基础上,以该卫星遥感海面风场数据为强迫输入项,运用第三代浅水波浪模式SWAN对渤海一次风浪过程进行了模拟,将模拟的结果与T/P、Jason卫星高度计观测得到的有效浪高数据进行比较分析,发现两者相关性达到0.78,模拟结果平均偏高0.3 m。试验表明CCMP卫星遥感风场数据能满足海洋浪高预报需求,能在海洋数值预报和海洋环境研究中发挥重要作用。     

HY-2B卫星和模式风速数据随机误差及相关性分析

当利用三配准（Triple Collocation,TC）方法进行误差分析时,系统间随机误差（简称误差）不相关是一个重要前提假设,而在实际应用中不同系统误差常存在相关性,基于最小二乘法扩展配准（Extended Collocation,EC）方法能够在误差相关性存在情况进行误差分析,但对于误差弱相关性情况不能够准确估计误差的标准差。为此本文提出利用3个误差独立系统对第四个系统进行误差估计的方法,同时考虑误差相关性和表征误差,在误差弱相关情况下能更精确估计系统误差的标准差。本文根据HY-2B卫星3个载荷风速观测数据集随机误差相互独立特点,利用扩展三配准（Extended Triple Collocation,ETC）方法计算得到散射计、辐射计和高度计3个载荷风速产品误差的标准差分别为0.600 m/s、0.742 m/s和0.533 m/s;再对ECMWF再分析数据集ERA5的风速产品误差及相关性进行估计,计算出ERA5再分析风速产品随机误差的标准差为0.810 m/s,HY-2B卫星散射计风速产品和ERA5再分析风速产品误差相关性为0.231,HY-2B卫星辐射计风速产品和ERA5再分析风速产品误差相关性为0.105。本文提出利用已知3个误差独立数据集对第四个数据集误差及相关性进行估计的方法,实现了在误差弱相关情况下对系统误差的标准差更为准确的估计,有助于在同化和融合中更好地使用这些数据。     

QuikSCAT卫星遥感风场可靠性分析及其揭示的中国近海风速分布

利用2000—2009年美国国家航空航天局(NASA)在中国近海海域(0°~45°N,105°~135°E)的QuikSCAT卫星遥感风场资料与近海测风塔(位于上海近海)、海上石油平台(位于东海和渤海)、岛屿站(南海珊瑚岛和西沙海边观测塔)的实测风场资料进行对比分析,检验了QuikSCAT卫星遥感风场资料在中国近海海域的可靠性。研究结果如下:各站点实测风速与站点位置以及站点附近的QuikSCAT卫星遥感风场资料相关系数均在0.7以上;QuikSCAT卫星遥感风场资料与海上石油平台的风速均方根误差较小(约1.5 m/s);其年均值均大于实测值,差值范围是0.1~1.3 m/s;其Weibull形状参数K与海上石油平台以及近海测风塔的K值较为接近,表明QuikSCAT卫星遥感风场资料各风速段的频次分布形态与观测站的实测值基本吻合,QuikSCAT卫星遥感风场资料能基本合理地反映出中国近海风速的分布状况。利用QuikSCAT卫星遥感风场资料分析了中国近海及其邻近水域风速的空间分布特征:(1)台湾海峡是中国近海风速最大的区域,从台湾海峡向东北至日本海,往西南至南海北部115°E附近和巴林塘海峡为风速的次大值区;(2)28°N到长江入海口的东海海域年均风速为7.0~7.5 m/s,在黄海和渤海为5.5~7.0 m/s,在南海北部自东向西由8.5 m/s递减为6.0 m/s,北部湾最大风速区位于东方附近海域。     

南海海面风速季节特征的卫星遥感分析

利用ＧＥＯＳＡＴ卫星高度计于１９８６年１１月至１９８９年３月;司所测的南海海面风速资料,统计分析了南海海面风速的统计特征以及海面风场的分布特点。分析结果表明：南海海区风速受各种天气系统（如季风、台风、副热带高压等）的影响显著,表现为春、夏、秋季平均风速较小,冬季较大,风场分布呈现出夏季南部大,北部小,其他季节为由南向北增强的分布趋势,并在１０°Ｎ,１１０°Ｅ附近海区各季都有一较为稳定的高风速区,其范围大小和中心位置随季节略有变化。     

ERA-Interim和ERA5再分析风资料在中国近海的适用性对比研究

全球再分析海面风资料在波浪模拟和风能资源评估等研究中发挥着重要作用，但风场资料种类繁多，且准确性在不同海域差异较大，使用时需要进行适用性分析。本文基于欧洲中期天气预报中心的ERA5和ERA-Interim再分析风场，利用多个站点的实测数据，分析了其在中国近海的适用性，并将再分析风场输入FVCOM-SWAVE波浪模型，对比了它们在常风天和台风天对波浪模拟的效果。结果表明：（1）常风天条件下ERA5和ERA-Interim资料在中国近海表现相似，风速较实测值略偏大，均能基本反映海表面风场变化和平均风速分布，吻合度指标在各站点均超过0.9;(2) ERA5对台风的模拟显著优于ERA-Interim，能较好模拟台风风速结构，对不同台风模拟精度差异大，整体上会低估台风风速；（3）风场质量是造成波浪模拟误差的主要原因之一，ERA5和ERA-Interim均能较好地模拟常海况下的波浪变化情况，而在台风浪的模拟中ERA5更优，“双台风”现象对风速和波浪的模拟准确度影响大。     

基于四种再分析资料的1988-2015年中国近海月均风速特征评估

This study investigates the long-term changes of monthly sea surface wind speeds over the China seas from 1988 to 2015. The 10-meter wind speeds products from four major global reanalysis datasets with high resolution are used: Cross-Calibrated Multi-Platform data set(CCMP), NCEP climate forecast system reanalysis data set(CFSR),ERA-interim reanalysis data set(ERA-int) and Japanese 55-year reanalysis data set(JRA55). The monthly sea surface wind speeds of four major reanalysis data sets have been investigated through comparisons with the longterm and homogeneous observation wind speeds data recorded at ten stations. The results reveal that(1) the wind speeds bias of CCMP, CFSR, ERA-int and JRA55 are 0.91 m/s, 1.22 m/s, 0.62 m/s and 0.22 m/s, respectively.The wind speeds RMSE of CCMP, CFSR, ERA-int and JRA55 are 1.38 m/s, 1.59 m/s, 1.01 m/s and 0.96 m/s,respectively;(2) JRA55 and ERA-int provides a realistic representation of monthly wind speeds, while CCMP and CFSR tend to overestimate observed wind speeds. And all the four data sets tend to underestimate observed wind speeds in Bohai Sea and Yellow Sea;(3) Comparing the annual wind speeds trends between observation and the four data sets at ten stations for 1988-1997, 1988–2007 and 1988–2015, the result show that ERA-int is superior to represent homogeneity monthly wind speeds over the China seaes.     

ERA-Interim 再分析数据在中国沿海的质量评估

本文采用1979~2012年的中国沿海台站观测数据对ERA-Interim(简称"ERA-I")的气温、气压和海温数据进行质量评估。结果表明:(1)从常年平均来看,ERA-I气温、气压和海温多年月平均变化与观测数据吻合较好,可以反映气候态的季节变化特征。与台站观测数据相比,ERA-I气温平均偏高0.19℃,气压平均偏低0.17 h Pa,海温平均偏高0.70℃。(2)从年际变化情况来看,ERA-I和台站观测的气温、气压和海温变化趋势一致,气温和海温呈上升趋势,气压呈下降趋势。但在海南岛附近使用ERA-I气温做年际变化分析和在东海台湾海峡至北部湾沿岸使用ERA-I海温做年际变化趋势分析时要谨慎。(3)从月均变化分析来看,ERA-I月均气温、气压和海温数据与台站实测数据具有很好的一致性。从误差空间分布来看,ERA-I气温在黄海沿岸平均误差最小,ERA-I气压在渤海沿岸平均误差最小,ERA-I海温在南海沿岸平均误差最小。需要特别指出的是,ERA-I月均海温在渤海和台湾海峡附近沿岸平均误差较大(部分站均方根误差超过2.5℃),在上述区域使用ERA-I海温数据时应考虑其产品偏差。     

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

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.     

基于观测和再分析数据的LSTM深度神经网络沿海风速预报应用研究

基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等,利用LSTM深度神经网络方法,开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域,通过气象台站观测数据和ERA-Interim 6 h再分析数据构建数据集。选取21个变量作为预报因子,分别构建两个LSTM深度神经网络框架(OBS_LSTM和ALL_LSTM)。经与2017年WRF模式6 h预报结果对比分析,得出如下结论:构建的两个LSTM风速预报模型可以大幅降低风速预报误差,RMSE分别降低了41.3%和38.8%,MAE平均降低了43.0%和40.0%;风速误差统计和极端大风分析发现,LSTM模型能够抓住地形、短时大风和台风等敏感信息,对于大风过程预报结果明显优于WRF模式;两种LSTM模型对比发现,ALL_LSTM模型风速预报误差最小,具有很好的稳定性和鲁棒性,OBS_LSTM模型应用范围更广泛。     

基于历史和卫星资料的中国近海海表面温度长期变化趋势的综合分析

利用中国科学院海洋研究所“中国海洋科学数据库”历史资料并结合Pathfinder 卫星遥感资料, 对中国近海的海表面温度（SST）多年变化情况进行了分析讨论, 给出了变化趋势。针对1963～1996 年和1985～1996 年两个时间段, 对夏季和冬季中国近海SST 的长期变化趋势进行了分析。结果表明, 在中国近海除个...     

台风条件下ERA5再分析数据对中国近海适用性评估

2019年第9号台风“利奇马”是自1949年以来在浙江登陆的第三强台风,对中国近海沿岸地区造成了巨大的经济损失以及人员伤亡。为了研究ERA5再分析数据在渤黄东海的适用性,本文利用统计方法,针对台风“利奇马”期间位于渤海（QF104）、黄海（QF108）和东海（QF5003）的三套浮标观测数据对ECMWF最新推出的ERA5再分析数据进行评估分析。评估结果表明：1） ERA5再分析风速、风向、有效波高数据与浮标观测数据的匹配度较好,平均周期与海面温度数据次之;2）ERA5再分析平均波向数据相对平滑,而实测数据波动性大,两者之间的相关性有待进一步提高。     

HY-2 扫描辐射计风速数据产品与平台基观测数据的比较研究

基于南海北部PY30-1平台上2012年2月至9月测风仪观测的风速数据,开展了HY-2扫描辐射计风速数据比较研究。选取时空匹配窗口为5 min和25 km,利用HY-2扫描辐射计RM 100,70和35 km分辨率3种风速数据,分别与平台观测数据进行了比较。比较结果表明:在南海北部海域,HY-2扫描辐射计100 km分辨率风速和平台观测风速的均方根偏差为3.86 m/s;70 km分辨率风速和平台观测风速的均方根偏差为10.52 m/s;35 km分辨率风速和平台观测风速的均方根偏差为5.54 m/s。还进一步比较了有雨和无雨两种情况下HY-2扫描辐射计和平台数据的偏差,结果表明:有雨和无雨条件下都是100 km分辨率的数据偏差最小。这为在我国南海北部海域应用HY-2扫描辐射计的风速数据产品的选择提供了依据。     

两种卫星遥感海面温度数据的处理技术

论文首先通过从网上获取AVHRR的2001年海面温度月平均数据和WOA01的海面温度季度平均数据资料,然后利用fortran程序读取数据和初步处理数据,并利用matlab软件和surfer作图工具绘制了两组不同数据的等值线图,最后对图像进行了分析,对比两组海面温度分布图。     

基于D-S理论的卫星遥感海表面温度和同化数据融合方法

利用卫星遥感获取海表面温度实时性强,但其数据质量随大气环境而波动;利用同化技术求解的海表面温度局部精度高,但覆盖面与实时性差.鉴于两种技术适应不同情况,拟使用信息融合技术实现两者优势互补,即根据各自的优势和局限性对数据点进行一致性评价和加权融合计算,在提高精度的同时对结果的不确定性进行量化和评价.以我国东部海域海表温度为例的采样试验结果表明,融合法更适应复杂的环境.     

ERA5海面气压和风速再分析资料在渤海和北黄海适用性分析

利用渤海和北黄海9个站位浮标的海面10 m气压和风速观测资料对ERA5再分析资料的适用性进行了初步评估。结果表明：海面气压和风速再分析资料与观测资料具有良好的相关性,不同时间尺度的统计结果具有一定差异,累年逐月的相关性优于日均和日极值,极端天气下的相关系数最低。不同时间尺度的统计结果显示,气压再分析资料与观测值的偏差总体为负值,即高压再分析资料较观测值偏弱、低压再分析资料较观测值偏强,二者存在一定的系统性偏差;风速统计结果显示,偏差与风力级别有关,大风速时,风速再分析资料普遍小于观测值。累年逐月再分析资料反映了研究区气压和风速的季节变化特征,偏差也呈现出季节性变化,且冬季的适用性优于夏季;极端天气情况下,气压和风速再分析资料的适用性较差,需要开展进一步的订正处理。     

一种改进的高度计风速反演模式函数研究

本文利用角动量模式计算获得高风速资料,并通过气象观测站实测资料验证了风速资料的准确性,并将所得风速应用于Jason-1高度计风速反演模式函数研究,得到了一个新的风速反演模式函数。研究结果表明,本文提出的模式函数能更好地反映台风经过时海表面风速情况,实现了高度计对高风速(10~40 m/s)的反演,可作为Jason-1高度计风速反演业务化算法在高风速情况下的补充,以提高高度计风速反演精度。     

3种海面风场资料在台湾海峡的比较和评估

本文对3种海面风场资料(CCMP、NCEP、ERA)在台湾海峡风场的平面分布和时间变化特征进行了相互比较,并应用2011年浮标观测的风速和风向资料分别对3种风场的误差进行了分析及评估。主要结论如下:(1)3种资料风场的平面分布、季节变化和年际变化特征基本一致,差异主要表现在冬季NCEP资料在海峡中部和南部的风速相对CCMP和ERA资料较大;(2)CCMP资料的风速偏差、风速均方根误差和风向均方根误差分别为-0.62m/s、1.67m/s和31°,NCEP分别为0.15m/s、1.64m/s和31°,ERA分别为-1.36m/s、2.4m/s和33°;NCEP资料的风速整体略偏大、CCMP略偏小、ERA偏小明显,CCMP和NCEP资料比ERA资料更接近观测;(3)在西南季风影响期以及风速较小时(风速不大于10m/s)CCMP资料的风速可信度较高、NCEP资料的风速偏大;在东北季风影响期以及风速较大时(大于10m/s)NCEP资料的风速可信度较高、CCMP资料的风速偏小;(4)3种资料的风向误差接近,均在低风速时(风速小于5m/s)误差较大。本文的结论可以为台湾海峡的海洋和大气科学研究选择合适的海面风场资料提供借鉴和参考。     

中国近海蛇首螺科和两新种的研究

蛇首螺科(Colubrariidae)是前鳃亚纲、中腹足目,嵌线螺总科中的一个科,对此科的分类位置学者间各有不同,有的放在嵌线科,有的放在蛾螺科或单独一科。Fischer(1887)和Thiele(1931)将Colubraria属放在法螺属Charonis中的Sectio,迄今仍然如此,但多数是放在嵌线螺总科中,18世纪记载此科种类多数放在Triton属内。 此科动物生活在潮间带和潮下带岩石、沙质和泥沙质的海底,有不少种类生活在热带或亚热带水域。在中国沿海分布的北限为浙江南部,迄今为止在潮间带尚未发现有生活的种类分布。关于对此科的研究,迄今仅有一些零星报道,缺乏系统的记载,作者将中国科学院海洋研究所多年来搜集到的标本作了整理,鉴定出2属7种,其中有两新种和1个新记录。     

OSTIA数据在中国近海业务化环流模型中的同化应用

The prediction of sea surface temperature(SST) is an essential task for an operational ocean circulation model. A sea surface heat flux, an initial temperature field, and boundary conditions directly affect the accuracy of a SST simulation. Here two quick and convenient data assimilation methods are employed to improve the SST simulation in the domain of the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea(BYECS). One is based on a surface net heat flux correction, named as Qcorrection(QC), which nudges the flux correction to the model equation; the other is ensemble optimal interpolation(En OI), which optimizes the model initial field. Based on such two methods, the SST data obtained from the operational SST and sea ice analysis(OSTIA) system are assimilated into an operational circulation model for the coastal seas of China. The results of the simulated SST based on four experiments, in 2011, have been analyzed. By comparing with the OSTIA SST, the domain averaged root mean square error(RMSE) of the four experiments is 1.74, 1.16, 1.30 and 0.91°C, respectively; the improvements of assimilation experiments Exps 2, 3 and 4 are about 33.3%, 25.3%, and 47.7%, respectively.Although both two methods are effective in assimilating the SST, the En OI shows more advantages than the QC,and the best result is achieved when the two methods are combined. Comparing with the observational data from coastal buoy stations, show that assimilating the high-resolution satellite SST products can effectively improve the SST prediction skill in coastal regions.     

两种海浪模式对一次冷空气海浪场过程的模拟比较

以CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场为驱动场,分别驱动目前国际先进的第三代海浪模式WW3(WAVEWATCH-III)、SWAN(Simulating WAves Nearshore),对2011年3月发生在中国海的一次强冷空气所致的海浪场进行数值模拟,就冷空气海浪场的特征进行分析,并对比分析两个海浪模式的模拟效果,以期可为防灾减灾提供参考。结果表明:(1)以CCMP风场分别驱动WW3、SWAN海浪模式,可以较好地模拟发生在东中国海的冷空气海浪场过程,两个模式模拟的有效波高都具有较高精度,SWAN模拟的有效波高明显小于观测值和WW3模式的模拟值。(2)冷空气给中国海带来了明显的大风、大浪过程。整个冷空气期间,波向与风向保持了较好的一致性,且向岸效应比较明显;波高与风速的分布特征也保持了较好的一致性,海浪以风浪为主导。(3)冷空气进入渤海,相伴着出现了大风过程,但由于海域狭小,大风范围较小,大风中心的风速仅12 m/s左右,相应波高也在1.0 m左右。冷空气南下进入黄海中部时,黄海中南部大范围海域的风速在16 m/s以上,相应区域的波高在4.5 m以上,高值中心可达5.0 m以上,波向和风向都以北-东北向为主。冷空气南下行进至南海北部海域时,强度大为减弱,风速的和波高的相对大值区分布于台湾岛周边海域,尤其是台湾海峡、吕宋海峡、东沙群岛附近海域。