连云港近海风速分布特征及分区预报

合集下载

江苏连云港港区资料

江苏连云港港区资料

港区资料2.1.1港口地理位置港地处我国沿海中部,省东北部、黄海海州湾西南岸,南靠云台山北麓、北倚东西连岛,地理坐标34°44′32″N,119°27′28″E。

以国家首批沿海开放城市市为依托,东距国釜山港522 n mile、日本长崎港587 n mile;西至223 km、乌鲁木齐3626km;南距港383 n mile、1106 n mile;北至港342n mile、港107 n mile。

2.1.2 气象市位于省北部,属东亚季风气候,冬季受西泊利亚冷空气控制,干旱少雨,气温偏低,盛行偏北风;夏季受西太平洋副热带高压与东南季风控制,温、湿度偏高,盛行东南风。

本规划采用新浦气象站(地理坐标34°46´N,119°10´E,距港区约20公里)、大西山海洋站(地理坐标34°47´N;119°26´E,海拔高度26.9m,距港区约6公里)的多年的观测资料统计分析。

气象、水文观测点位置见图1-2。

(一)气温本地区属东亚温带季风气候,月平均气温8月份最高,平均气温27.2℃;月平均气温1月份最低,平均气温0.9℃。

多年平均气温 14.2℃极端最高气温 38.5℃极端最低气温 -11.9℃日最高气温≥35℃的日数平均每年出现3d。

(二)降水本地区降水有显著的季节变化,每年的6~9月的降水量,占全年总降水量的63%,其中6月份降水量最大。

而冬三月(1~3月)的降水量,仅占全年总降水量的6%。

多年平均降水量 882.6mm年最多降水量 1380.7 mm年最少降水量520.7 mm日最多降水量450.7 mm(1985年9月1日,为罕见特大暴雨)日降水量≥25mm的天数多年平均8.8 d。

(三)风况海洋站多年风况资料统计结果表明:该地区常风向为E向,季节分布为春、夏季E-ESE向;秋季N、NNE向;冬季NE、NNE向。

江苏连云港港区资料

江苏连云港港区资料

江苏连云港港区资料2.1.1港口地理位置连云港港地处我国沿海中部,江苏省东北部、黄海海州湾西南岸,南靠云台山北麓、北倚东西连岛,地理坐标34°44′32″N,119°27′28″E。

以国家首批沿海开放城市连云港市为依托,东距韩国釜山港522 n mile、日本长崎港587 n mile;西至徐州223 km、乌鲁木齐3626km;南距上海港383 n mile、香港1106 n mile;北至大连港342n mile、青岛港107 n mile。

2.1.2 气象连云港市位于江苏省北部,属东亚季风气候,冬季受西泊利亚冷空气控制,干旱少雨,气温偏低,盛行偏北风;夏季受西太平洋副热带高压与东南季风控制,温、湿度偏高,盛行东南风。

本规划采用连云港新浦气象站(地理坐标34°46´N,119°10´E,距港区约20公里)、大西山海洋站(地理坐标34°47´N;119°26´E,海拔高度26.9m,距港区约6公里)的多年的观测资料统计分析。

气象、水文观测点位置见图1-2。

(一)气温本地区属东亚温带季风气候,月平均气温8月份最高,平均气温27.2℃;月平均气温1月份最低,平均气温0.9℃。

多年平均气温14.2℃极端最高气温38.5℃极端最低气温-11.9℃日最高气温≥35℃的日数平均每年出现3d。

(二)降水本地区降水有显著的季节变化,每年的6~9月的降水量,占全年总降水量的63%,其中6月份降水量最大。

而冬三月(1~3月)的降水量,仅占全年总降水量的6%。

多年平均降水量882.6mm年最多降水量1380.7 mm年最少降水量520.7 mm日最多降水量450.7 mm(1985年9月1日,为罕见特大暴雨)日降水量≥25mm的天数多年平均8.8 d。

(三)风况连云港海洋站多年风况资料统计结果表明:该地区常风向为E向,季节分布为春、夏季E-ESE向;秋季N、NNE向;冬季NE、NNE向。

连云港市暴雨特征分析及防涝减灾措施

连云港市暴雨特征分析及防涝减灾措施

连云港市暴雨特征分析及防涝减灾措施连云港市位于江苏东部滨海地区,属于海况季风气候,年平均降雨量为900毫米。

但近年来,随着气候变化等原因,该市出现了多次暴雨天气,给人们的生产和生活带来了巨大的影响。

因此,需要对连云港市的暴雨特征进行分析,并提出防涝减灾措施。

一、暴雨特征1. 发生频率高近年来,连云港市暴雨的发生频率呈上升趋势。

尤其是在夏季,暴雨天气更为常见。

此外,大雨和暴雨时段长度较长,降雨强度也较大,容易引发城市内涝。

2. 影响范围广暴雨天气的影响范围广,不同区域的影响程度也不同。

在距离山区较远的城市区域,由于城市化程度高,地面硬化率高,雨水往往不能迅速渗入土壤而形成积水,导致道路、地下室、院落等处被淹。

而在山区,暴雨容易引发山体滑坡、泥石流等自然灾害。

3. 财产损失大由于暴雨天气通常伴随着强风、雷电等天气,容易引发灾难性事故,导致财产损失。

同时,城市内涝时,道路交通中断,市民生活受到严重影响,也给社会经济发展带来不利影响。

二、防涝减灾措施1. 深化城市排水系统建设加大投入,深化连云港市的排水系统建设。

特别是在城市雨水收集、暴雨防范和闸门设置等方面,应该着重提高设备和宣传防范意识。

2. 强化城市防洪、积水排清水利用体系城市防洪体系主要是以水库、湖泊、河道治理工程作为重点,加强堤防的规范,提高整个城市的防汛能力。

同时还应该加强积水的知识宣传,让市民掌握如何自救的知识,避免意外的发生。

3. 加强预警系统在城市暴雨天气发生的必要时刻,应该利用广播、电视、报纸等宣传媒介,抓紧宣传提醒,以便及时准确地预警,让市民熟知暴雨的影响和危害。

4. 坚持自然和文化建设并重连云港市的防涝工程必须坚持自然和文化建设并重,这样才能更好地维护城市的整体形象和环境。

在这方面,城市景观的改建是重点,可以利用园林手法,将自然景观与城市景观结合起来。

综上所述,连云港市的防涝减灾措施必须结合该市的自然环境、区域特征和城市发展实际情况,强化城市排水系统建设,加强防洪、积水排清水利用体系建设,加强预警系统,并坚持自然和文化建设并重,这样才能更好地应对城市暴雨天气的影响,避免和减少人员和财产损失。

连云港近岸海域潮流动力特征

连云港近岸海域潮流动力特征

流 速 变 化 范 围 。 实 测 最 大 流 速 在 海 州 湾 海 域 为
04 .9~08 /,在港 口南部海域 为0 7 . /, . ms 3 . ~1 8 s 8 2m 4 观测 期 间 平 均最 大 流 速结 果 如 表 2 次 。最 大 流速
方 向在海 州 湾 海 域 为西 南 向 ,在港 口南 部 海域 多 为 西 北 向 。位 于 灌 河 口的 1 受 径 流 影 响 ,实 站 1
e lp i a t r a c l t d b h u s — a mo i t o T e r s l h w t a h e o i n u a i n o l tc f c 0 s c l u a e y t e q a i h r n c me h d h e u t s o h t e v l ct a d d r t f i s t y o
测 最大 流 速 为 1 4~20 s . 6 .6m/。从各 观 测期 问潮差
l 0 ure ta d e ure ta e d fe e .The tda u r n sc a sfe s r g a e di r ltda u r n fo d c r n n bb c r n r if r nt i lc r e ti l s ii d a e ulr s mi u na i lc r e t
i h l0 t r T e td l c r e ti e tln a u r n n t e n a s o e a e . ih i c e s n e t , h n s a l w wa e . h i a u r n s r c i e r c r e t i h e r h r r a W t n r a i g d p h t e i

连云港徐圩港区航道大风天强淤可能性分析

连云港徐圩港区航道大风天强淤可能性分析

连云港徐圩港区航道大风天强淤可能性分析左书华;杨华;张娜;庞启秀【摘要】连云港海域流速不大,徐圩港区规划航道线南北两侧断面,平均流速在0.20~0.40 m/s;波浪作用相对较大,年平均H1/10最大波高为3.58 m;徐圩港区南部紧邻粉沙质区,位于粉沙向淤泥过渡的边缘地带;徐圩港区底质沉积物主要以细颗粒为主,中值粒径一般都在0.01 mm以下,粘土含量在30%以上,属于淤泥质海岸性质;海域年平均含沙量在0.20 kg/m3左右,近岸河口或浅滩表层平均含沙量在0.10~0.20 kg/m3,外海域表层平均含沙量在0.1 kg/m3以下;台风期间海域含沙量骤增,近底层含沙量可达5.0 kg/m3以上.根据国内其他港口大风天回淤问题的研究经验和对骤淤(或强淤)条件的分析以及与连云港港区的对比分析,认为徐圩港区航道开辟后,也会出现大风天强淤隋况,但淤积的形式应完全不同于粉沙质海岸.%The current velocity is not large in the Lianyungang port sea area.The average flow velocity in section is from 0.20 m/s to 0.40 m/s in the Xuwei harbor district of Lianyungang port.The wave action is strong relatively with the highest wave height of 3.58 m.Xuwei harbor district adjacent to silt area in southern area is located at the transitional edge of silt sand to mud.Based on the mass data (e.g.the measured data during normal and windstorm day,satellite images),the results show that in the Xuwei harbor district,(1) the sediment is mainly fine particles,sediment median size is less than 0.01 mm with above 30% clay content generally,and the sea area belongs to the muddy coast; (2) average annual sediment concentration is around 0.20 kg/m3,the surface sediment concentration of the coastal and estuarine shoals in average is from 0.10 kg/m3 to 0.20 kg/m3,the surfacesediment concentration of outer sea in average is less than 0.1 kg/m3; (3) during a typhoon,the near bottom sediment concentration could reach 5.0 kg/m3 above.According to the research experience of other domestic ports during winds day,analysis and comparison to sudden siltation (or strong siltation) conditions of Lianyungang harbor district and Xuwei harbor district,the conclusions are that after the channel of Xuwei harbor district opening up,the strong siltation maybe appear during strong winds day,but the type of deposition sedimentation should be totally different from the silt coast.【期刊名称】《水道港口》【年(卷),期】2013(034)001【总页数】7页(P26-32)【关键词】水文泥沙;强淤;连云港;徐圩港区【作者】左书华;杨华;张娜;庞启秀【作者单位】交通运输部天津水运工程科学研究所工程泥沙交通行业重点实验室,天津300456;交通运输部天津水运工程科学研究所工程泥沙交通行业重点实验室,天津300456;交通运输部天津水运工程科学研究所工程泥沙交通行业重点实验室,天津300456;交通运输部天津水运工程科学研究所工程泥沙交通行业重点实验室,天津300456【正文语种】中文【中图分类】TV142;O242.1连云港地处江苏省北部黄海海州湾西南岸,是陇海、兰新铁路沿线广大地区最经济便捷的出海口,是我国沿海主枢纽港之一,是我国沿海中部能源外运和对外贸运输的重要口岸。

连云港附近海域潮汐与潮流特征分析

连云港附近海域潮汐与潮流特征分析

连云港附近海域潮汐与潮流特征分析黄卫明;王维华;章卫胜;张金善【摘要】Since the beginning of 21st century, Lianyungang Port has carried out a lot of observation and research on coastal engineering data with its development toward a large - scale and deepwater port. Based on multiple wide range hydrometric data in adjacent waters of Lianyungang and the results of numerical simulation, the tides and tidal currents in noah and south waters of Lianyungang was statistically analyzed. In this paper, the properties of tides and tidal currents, the velocity of flow, the horizontal and vertical distribution regularity of water and the residual current is analyzed and discussed. It may provide basic data for the development and research of coastal engineering in noah and south waters of Lianyungang.%进入21世纪以来,连云港向大型化、深水化发展,进行了大量海岸工程资料的观测和研究。

利用连云港海域近年来多次大范围水文测验资料结合数值模拟计算结果,对连云港及南北翼海域潮汐和潮流进行统计分析,从潮汐潮流性质、流速大小和方向平面分布、垂线分布以及余流等角度对潮汐和潮流特征进行分析和探讨,为连云港和南北翼海域海岸工程开发和研究提供基础资料。

连云港海域“达维”台风风暴潮数值模拟

连云港海域“达维”台风风暴潮数值模拟

连云港海域“达维”台风风暴潮数值模拟齐庆辉;朱志夏;东培华;童巍;熊伟;陈允才;庞亮【摘要】“达维”台风是建国以来登陆长江以北地区最强的台风.应用Jelesnianski台风参数模型、MIKE-SW波浪模型和MIKE-FM潮流模型,研究该台风在江苏海域登陆过程中台风浪、风暴潮的分布特征.计算结果表明,台风参数模型和台风浪模型验证较好,能够为风暴潮模拟提供准确的动力条件.台风过境期间,连云港海域最大风速超过40 m/s,产生明显的海面强烈上升现象,台风中心附近水域最大风暴增水为1.7~1.8 m,高潮时刻风暴增水为0.6~0.7 m.该模拟系统能够准确模拟台风过境期间连云港海域风暴潮变化过程,对防灾减灾的数值预报具有重要价值.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】5页(P19-23)【关键词】达维台风;风暴潮;数值模拟;连云港海域【作者】齐庆辉;朱志夏;东培华;童巍;熊伟;陈允才;庞亮【作者单位】江苏省交通规划设计院股份有限公司,江苏省水运工程技术研究中心,江苏南京210014;江苏省交通规划设计院股份有限公司,江苏省水运工程技术研究中心,江苏南京210014;江苏省交通规划设计院股份有限公司,江苏省水运工程技术研究中心,江苏南京210014;连云港港30万吨级航道建设指挥部,江苏连云港222042;江苏省交通规划设计院股份有限公司,江苏省水运工程技术研究中心,江苏南京210014;连云港港30万吨级航道建设指挥部,江苏连云港222042;连云港港30万吨级航道建设指挥部,江苏连云港222042【正文语种】中文【中图分类】U617.6风暴潮是指由于剧烈的大气扰动、强风和气压骤变导致海水异常升降,使海区潮位大大地超过平常潮位的现象。

我国拥有超过1.8万km的海岸线,且纬度范围大,是少数既受台风风暴潮影响又受温带风暴潮影响的国家之一。

据统计,2000—2010年,我国每年因风暴潮灾害造成的直接经济损失高达124.9亿元。

江苏连云港港区资料

江苏连云港港区资料

江苏连云港港区资料.1港口地理位置连云港港地处我国沿海中部,江苏省东北部、黄海海州湾西南岸,南靠云台山北麓、北倚东西连岛,地理坐标34°44′32″N,119°27′28″E。

以国家首批沿海开放城市连云港市为依托,东距韩国釜山港522 n mile、日本长崎港587 n mile;西至徐州223 km、乌鲁木齐3626km;南距上海港383 n mile、香港1106 n mile;北至大连港342n mile、青岛港107 n mile。

气象连云港市位于江苏省北部,属东亚季风气候,冬季受西泊利亚冷空气控制,干旱少雨,气温偏低,盛行偏北风;夏季受西太平洋副热带高压与东南季风控制,温、湿度偏高,盛行东南风。

本规划采用连云港新浦气象站(地理坐标34°46´N,119°10´E,距港区约20公里)、大西山海洋站(地理坐标34°47´N;119°26´E,海拔高度,距港区约6公里)的多年的观测资料统计分析。

气象、水文观测点位置见图1-2。

(一)气温本地区属东亚温带季风气候,月平均气温8月份最高,平均气温℃;月平均气温1月份最低,平均气温℃。

多年平均气温℃极端最高气温℃极端最低气温℃日最高气温≥35℃的日数平均每年出现3d。

(二)降水本地区降水有显著的季节变化,每年的6~9月的降水量,占全年总降水量的63%,其中6月份降水量最大。

而冬三月(1~3月)的降水量,仅占全年总降水量的6%。

多年平均降水量年最多降水量 mm年最少降水量 mm日最多降水量 mm(1985年9月1日,为罕见特大暴雨)日降水量≥25mm的天数多年平均 d。

(三)风况连云港海洋站多年风况资料统计结果表明:该地区常风向为E向,季节分布为春、夏季E-ESE向;秋季N、NNE向;冬季NE、NNE向。

1992年以来的6级以上大风天数有所减少。

统计结果详见表1-1,风玫瑰图见图1-3。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

连云港近海风速分布特征及分区预报冯还岭;张红华;王桂臣;魏建苏;杨红梅【摘要】Based on the observing data from island station, the characteristics of wind speed in Lian Yun-gang were analyzed and the sub-regions of wind prediction were set up. The result of WRF model showed that the model could resolve the variation trend of wind,speed, but the deviation of the wind speed was high. The results also showed that the model forecasting performance of wind speed was lower for the special geographical region. After the adjustment with the Kalman filter method, the forecasting accuracy of wind speed was improved for the island station and all the other sub-regions.%利用连云港海岛站资料,分析了连云港沿海风速的分布特征,在此基础上对连云港沿海进行了风速预报的分区;应用本地业务运行的WRFV3模式对近海风速进行预报,结果表明,模式预报能较好的反映海岛站风速的变化趋势,但在风速大小的预报上存在较大误差,同时,WRFV3模式对4个站的风速预报准确率分析表明,模式对特殊地理位置区域的预报准确率比较低;用Kalman滤波方法对本地业务运行的WRF模式的风速预报结果进行订正,结果表明,经过Kalman滤波方法订正后,对近海海岛站上风速的预报效果有明显的改善,且分区内其他站的预报效果也相应得到提高.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2012(029)004【总页数】5页(P47-51)【关键词】海岛站;近海风速;WRF模式;Kalman滤波【作者】冯还岭;张红华;王桂臣;魏建苏;杨红梅【作者单位】连云港市气象局,江苏连云港,222006;连云港市气象局,江苏连云港,222006;连云港市气象局,江苏连云港,222006;江苏省气象台,江苏南京210044;连云港市气象局,江苏连云港,222006【正文语种】中文【中图分类】P457由于海区观测资料稀缺,对海区天气的预报服务水平受到很大限制。

近几年为了更好的服务海区经济发展,特别是近海海区的天气预报服务,气象部门在部分近海海岛上布设了气象站,这为充分掌握近海海区风速状况,更好的预报近海海区风速创造了有利条件。

海岛站观测资料使用方面,气象工作者做了大量工作。

王日东等[1]对渤海海峡海岛站与沿岸站大风进行了对比分析,充分肯定了海岛站对沿岸测站的补充作用;高荣珍等[2]对青岛近海夏季海风特征进行了分析并对青岛近海海风的预报方法进行了研究,在近海风力的预报方面提供了宝贵经验;海岛自动测风资料在海区风力预报的应用方面,学者们努力寻找两者之间的关系[3-4];高山红等[5]通过海岛测站观测值与模拟值的对比分析,说明了借助数值模拟寻求测风资料订正方法的必要性与可能性。

随着海岛站的不断布设,对近海风速的预报方法开展了很多研究[6-8]。

风受环境因素的影响较大,因而风的预报尤其是局地风的预报难度较大。

目前,风速预报主要依靠各种数值模式提供的海平面气压场,通过主观和经验相结合的预报方法进行,模式在环境风场的预报方面有很大的进步,但局地风场的预报精度仍然有待于提高。

为充分了解连云港近海海区的风速情况,寻找客观预报近海风速的方法,本文对连云港近海4个海岛站的最大与极大风速进行了统计分析,并在此基础上对沿海海区进行了划分;同时,将海岛站的实况资料与模式预报结果相结合,研究制作近海风速预报的方法,并对上述方法进行了检验。

本文使用的统计资料为连云港四个海岛站的日最大风速和日极大风速自记测风资料,时间长度为2009年8月—2010年7月,样本总数为365 d。

检验时段内的自记测风资料为2011年6—10月每小时的2分钟定时风速,样本总数为3342 h,本文WRF模式的背景场为GFS资料。

Kalman滤波和基本统计方法。

连云港海岸线分布比较特殊,在北部海岸线呈东北-西南走向,而在南部海岸线呈西北-东南走向,秦山岛、西连岛、高公岛和燕尾港四个站自北向南分布在连云港海岸线上(见图1),高公岛风速还受到西连岛和大陆延伸区的阻挡作用,对它们风场的统计特征基本代表了连云港近海海区的风场特征。

图2给出了上述4个站2009年8月—2010年7月一整年的最大风速和极大风速的月际特征。

统计表明:(1)4个站的最大和极大风速极值均出现在3—5月、8月和11月,具有明显的季节性特征。

(2)四个站最大风速比较来看,秦山岛最大,高公岛最小。

四个海岛站之间的年平均最大风速相差达到4.9 m/s;而从各月平均最大风速的统计来看,夏季差值(5.3 m/s)最大,冬季(4.1 m/s)最小。

(3)四个站极大风速亦表现为秦山岛最大,高公岛最小,西连岛的极大风速值与秦山岛相同。

各站年平均极大风速最大差值达3 m/s;月平均极大风速差值最大(3.9 m/s)亦在夏季,最小(2.0 m/s)亦在冬季。

综上所述,连云港沿海风速南北差异较大,近海区北部风速明显大于南部,比较燕尾港和高公岛,高公岛的风速更小,这可能与连云港特殊的海岸线分布和高公岛特殊的地理位置密切相关。

因此,针对连云港近海区风速存在的南北差异,在海区大风预报过程中需根据各个区域(特别在海岸线附近的海域)的不同特点进行分区预报。

连云港海岸线长167 km,海岸线走向比较特殊,且受地形等因素的影响较大,月平均最大风速最大与最小区域的差可达5.6 m/s,传统方法预报连云港近海海区风速时无视南北差异,误差较大,因此对连云港近海海区进行分区预报显得尤为重要。

根据四个海岛站风速的统计结果,将连云港近海海区划分为4个区域(见图3)。

其中,A区以秦山岛为代表,该区处于一个开阔的海区,受地形影响较小,因此该区风速较连云港沿海其它海区要大;B区以西连岛为代表,其风速大小仅次于A 区,由于西连岛处于大陆的突出区域,并且该区陆上对应有连云港的最高山——云台山,风速受到一定程度的影响,风速有所减弱;而C区受复杂地形的影响最大,是连云港沿海海区风速最小的区域;D区受地形的影响相对减小,属于C区与其东南方向开阔海区的过渡地带。

目前,WRFV3模式在本地正式投入业务运行,其背景场资料采用美国GFS 72 h预报场,模式采用3重双向嵌套,内层网格空间最高分辨率为3.3 km×3.3 km,时间分辨率为1 h,覆盖连云港市及其近海海区。

模式输出10m风场资料虽然包含了地形对风速的影响,但从实际的应用效果来看结果并不理想,为了更好的使用模式预报效果,本文应用Kalman滤波方法对连云港近海不同分区的风速进行预报。

Kalman滤波递推公式[9]为:式中,为t时刻估计值,Xt为t时刻预报因子,为t-1时刻的回归系数,Ct-1为t-1时刻滤波误差,W和V分别是动态噪声和测量噪声,这里假设它们为白噪声,Yt为t时刻观测值。

由上述公式1—6可知递推的进行首先需要确定、C0、W和V的值。

一般的以样本的回归系数矩阵作为,设C0为零矩阵,W和V分别由下列矩阵给出:式中qi(i=1,2,…,n)为利用资料样本建立回归方程后的残差,k为样本数。

本文以WRF模式预报的地面风场作为预报因子,具体预报步骤如下:(1)求取模式预报地面风场与海岛站观测的相关关系,确定海岛站风速预报的关键区。

本文确定的风速预报关键区分别为:秦山岛站(34.7°N,119.3°E)—(35.1°N,119.7°E),西连岛站(34.6°N,119.4°E)—(35.0°N,119.8°E),燕尾港站(34.2°N,119.5°E)—(34.6°N,119.9°E),高公岛站(34.5°N,119.2°E)—(34.9°N,119.6°E)。

(2)确定Kalman滤波递推所需要的初值。

通过对2011年6—7月两个月模式预报风速与实况资料的统计分析得到秦山岛、西连岛、高公岛和燕尾港四个站的分别为0.7、0.64、0.23和0.54;W分别为0.0015、0.0021、0.0013和0.0003;V分别为0.0046、0.0047、0.0016和0.0017;另外,设C0为零矩阵。

(3)根据模式预报结果和确定的Kalman滤波初值进行递推,预报未来48小时海岛站风速。

(4)对分区内其它海岛气象站点的预报,以分区内代表站的Kalman滤波初值为准,对模式预报的该站点风速进行订正。

在建立上述预报方法的基础上,本文对2011年8—10月四个海岛站预报结果进行检验,检验结果见表1:表1给出了模式直接预报结果与Kalman滤波订正后风速预报的准确率,由表1可知,经过Kalman滤波订正后对各站的预报效果均有明显改善。

4个站的预报效果比较来看,秦山岛的预报准确率为74%,较其它3个站低。

除秦山岛站以外,其余站的预报效果较好,预报准确率在80%以上。

这可能是由于秦山岛处于东北-西南走向与西北-东南走向海岸线交汇区附近,地理位置较为特殊,风速变化较大,因此对其预报难度相对也较大。

WRF模式的预报结果也表明,对地理位置特殊地区风速预报的准确率也相对较低。

本文另选取不同分区内的港口站、车牛岛站和开山岛站来进行检验。

Kalman滤波的初值选取时,港口站以高公岛站为准,车牛岛站以秦山岛站为准,开山岛站以燕尾港站为准。

对港口、车牛岛和开山岛三个月预报准确率见表2:从表2可以看出,经Kalman滤波订正后预报效果比模式预报有了明显的改善,预报准确率达到了80%左右。

由于这些站的订正是以分区内代表站的基准进行订正的,因此这也从一定程度上肯定了本文分区预报的可行性,能够极大地提高连云港海区风速预报的准确率。

(1)通过对四个海岛站一年的数据分析可知,连云港沿海海区,北部风速总体上大于南部风速,比较燕尾港和高公岛风速,高公岛的较小,这可能与连云港特殊海岸线的分布有一定的关系,因此对连云港近海海区进行分区预报显得尤为重要。

相关文档
最新文档