基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正
发布时间：2021-07-11 16:41
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。
【文章来源】：热带海洋学报. 2020,39(06)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
南海海域11条Argo剖面浮标的漂移轨迹
选取编号为2902694的Argo浮标海温数据对海温预报订正效果进行验证,该浮标在南海中部海域漂流的时间为2016年9月10日至2017年9月21日,共有76条剖面,它与GHRSST海温之间的均方根误差为0.3℃。采用双线性插值方法将GHRSST海温数据和ROMS模式预报的SST产品插值到每个剖面所在的位置,利用两者之间的误差对SST预报产品进行订正。如表2和图3所示,订正后24、48和72h预报的SST与Argo浮标海温之间的均方根误差由0.85℃左右下降到0.5℃以内,相关系数也有所提高。3.2 南海北部海域SST订正
本项目利用SSALTO/DUACS多卫星高度计融合的日平均网格化的海表高度异常(sea level anomaly,SLA)数据来识别中尺度涡。如图7所示,2016年6月27日和28日在吕宋岛西北部(118°E—120°E,18°N—20°N)和海南岛东南部海域(110°E—112°E,14°N—16°N)存在两个反气旋涡。图4 2018年1月1日起报的南海北部预报与观测温度差异空间分布a—c分别为24、48和72h订正前;d—f为24、48和72h订正后
【参考文献】：
期刊论文
[1]Optimal Initial Error Growth in the Prediction of the Kuroshio Large Meander Based on a High-resolution Regional Ocean Model[J]. Xia LIU,Qiang WANG,Mu MU. Advances in Atmospheric Sciences. 2018(11)
[2]HYCOM模式SST的预报误差订正[J]. 韩玉康,余丹丹,申晓莹,周媛媛. 海洋预报. 2018(03)
[3]基于融合遥感数据的广东沿岸温度锋面的季节变化研究[J]. 邱春华,崔永生,胡诗琪,霍丹. 热带海洋学报. 2017(05)
[4]基于BP神经网络方法的近岸数值海温预报释用技术[J]. 匡晓迪,王兆毅,张苗茵,何恩业,邓小花. 海洋与湖沼. 2016(06)
[5]一种统计技术结合动力释用的沿海海雾预报方法[J]. 胡波,杜惠良,郝世峰,俞燎霓,滕代高. 海洋预报. 2014(05)
[6]南海三维动态温盐场重构系统的设计与实现[J]. 毛庆文,储小青,严幼芳,齐义泉,王东晓,龚建忠,蔡东明,吴忠鼎,潘长明. 热带海洋学报. 2013(06)
[7]人机交互式台风浪业务预报系统的研制及应用[J]. 堵盘军,王丽琳,管琴乐,薛佳丽,陈学恩,亢兴,肖文军. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2013(10)
[8]ECMWF模式地面气温预报的四种误差订正方法的比较研究[J]. 李佰平,智协飞. 气象. 2012(08)
[9]卫星高度计资料在三维海温和盐度数值预报中的应用[J]. 李云,万莉颖,刘钦政. 海洋学报(中文版). 2011(06)
[10]南海海表温度的低频变化及影响因素[J]. 李娟,左军成,李艳芳,张蓓,陈嫣红. 河海大学学报(自然科学版). 2011(05)
本文编号：3278462
【文章来源】：热带海洋学报. 2020,39(06)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
南海海域11条Argo剖面浮标的漂移轨迹
选取编号为2902694的Argo浮标海温数据对海温预报订正效果进行验证,该浮标在南海中部海域漂流的时间为2016年9月10日至2017年9月21日,共有76条剖面,它与GHRSST海温之间的均方根误差为0.3℃。采用双线性插值方法将GHRSST海温数据和ROMS模式预报的SST产品插值到每个剖面所在的位置,利用两者之间的误差对SST预报产品进行订正。如表2和图3所示,订正后24、48和72h预报的SST与Argo浮标海温之间的均方根误差由0.85℃左右下降到0.5℃以内,相关系数也有所提高。3.2 南海北部海域SST订正
本项目利用SSALTO/DUACS多卫星高度计融合的日平均网格化的海表高度异常(sea level anomaly,SLA)数据来识别中尺度涡。如图7所示,2016年6月27日和28日在吕宋岛西北部(118°E—120°E,18°N—20°N)和海南岛东南部海域(110°E—112°E,14°N—16°N)存在两个反气旋涡。图4 2018年1月1日起报的南海北部预报与观测温度差异空间分布a—c分别为24、48和72h订正前;d—f为24、48和72h订正后
【参考文献】：
期刊论文
[1]Optimal Initial Error Growth in the Prediction of the Kuroshio Large Meander Based on a High-resolution Regional Ocean Model[J]. Xia LIU,Qiang WANG,Mu MU. Advances in Atmospheric Sciences. 2018(11)
[2]HYCOM模式SST的预报误差订正[J]. 韩玉康,余丹丹,申晓莹,周媛媛. 海洋预报. 2018(03)
[3]基于融合遥感数据的广东沿岸温度锋面的季节变化研究[J]. 邱春华,崔永生,胡诗琪,霍丹. 热带海洋学报. 2017(05)
[4]基于BP神经网络方法的近岸数值海温预报释用技术[J]. 匡晓迪,王兆毅,张苗茵,何恩业,邓小花. 海洋与湖沼. 2016(06)
[5]一种统计技术结合动力释用的沿海海雾预报方法[J]. 胡波,杜惠良,郝世峰,俞燎霓,滕代高. 海洋预报. 2014(05)
[6]南海三维动态温盐场重构系统的设计与实现[J]. 毛庆文,储小青,严幼芳,齐义泉,王东晓,龚建忠,蔡东明,吴忠鼎,潘长明. 热带海洋学报. 2013(06)
[7]人机交互式台风浪业务预报系统的研制及应用[J]. 堵盘军,王丽琳,管琴乐,薛佳丽,陈学恩,亢兴,肖文军. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2013(10)
[8]ECMWF模式地面气温预报的四种误差订正方法的比较研究[J]. 李佰平,智协飞. 气象. 2012(08)
[9]卫星高度计资料在三维海温和盐度数值预报中的应用[J]. 李云,万莉颖,刘钦政. 海洋学报(中文版). 2011(06)
[10]南海海表温度的低频变化及影响因素[J]. 李娟,左军成,李艳芳,张蓓,陈嫣红. 河海大学学报(自然科学版). 2011(05)
本文编号：3278462
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