馮還嶺,張紅華,王桂臣,魏建蘇,楊紅梅
(1.連云港市氣象局,江蘇連云港,222006;2.江蘇省氣象臺,江蘇南京210044)
連云港近海風(fēng)速分布特征及分區(qū)預(yù)報
馮還嶺1,張紅華1,王桂臣1,魏建蘇2,楊紅梅1
(1.連云港市氣象局,江蘇連云港,222006;2.江蘇省氣象臺,江蘇南京210044)
利用連云港海島站資料,分析了連云港沿海風(fēng)速的分布特征,在此基礎(chǔ)上對連云港沿海進行了風(fēng)速預(yù)報的分區(qū);應(yīng)用本地業(yè)務(wù)運行的WRFV3模式對近海風(fēng)速進行預(yù)報,結(jié)果表明,模式預(yù)報能較好的反映海島站風(fēng)速的變化趨勢,但在風(fēng)速大小的預(yù)報上存在較大誤差,同時,WRFV3模式對4個站的風(fēng)速預(yù)報準(zhǔn)確率分析表明,模式對特殊地理位置區(qū)域的預(yù)報準(zhǔn)確率比較低;用Kalman濾波方法對本地業(yè)務(wù)運行的WRF模式的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果進行訂正,結(jié)果表明,經(jīng)過Kalman濾波方法訂正后,對近海海島站上風(fēng)速的預(yù)報效果有明顯的改善,且分區(qū)內(nèi)其他站的預(yù)報效果也相應(yīng)得到提高。
海島站;近海風(fēng)速;WRF模式;Kalman濾波
由于海區(qū)觀測資料稀缺,對海區(qū)天氣的預(yù)報服務(wù)水平受到很大限制。近幾年為了更好的服務(wù)海區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,特別是近海海區(qū)的天氣預(yù)報服務(wù),氣象部門在部分近海海島上布設(shè)了氣象站,這為充分掌握近海海區(qū)風(fēng)速狀況,更好的預(yù)報近海海區(qū)風(fēng)速創(chuàng)造了有利條件。
海島站觀測資料使用方面,氣象工作者做了大量工作。王日東等[1]對渤海海峽海島站與沿岸站大風(fēng)進行了對比分析,充分肯定了海島站對沿岸測站的補充作用;高榮珍等[2]對青島近海夏季海風(fēng)特征進行了分析并對青島近海海風(fēng)的預(yù)報方法進行了研究,在近海風(fēng)力的預(yù)報方面提供了寶貴經(jīng)驗;海島自動測風(fēng)資料在海區(qū)風(fēng)力預(yù)報的應(yīng)用方面,學(xué)者們努力尋找兩者之間的關(guān)系[3-4];高山紅等[5]通過海島測站觀測值與模擬值的對比分析,說明了借助數(shù)值模擬尋求測風(fēng)資料訂正方法的必要性與可能性。隨著海島站的不斷布設(shè),對近海風(fēng)速的預(yù)報方法開展了很多研究[6-8]。
風(fēng)受環(huán)境因素的影響較大,因而風(fēng)的預(yù)報尤其是局地風(fēng)的預(yù)報難度較大。目前,風(fēng)速預(yù)報主要依靠各種數(shù)值模式提供的海平面氣壓場,通過主觀和經(jīng)驗相結(jié)合的預(yù)報方法進行,模式在環(huán)境風(fēng)場的預(yù)報方面有很大的進步,但局地風(fēng)場的預(yù)報精度仍然有待于提高。為充分了解連云港近海海區(qū)的風(fēng)速情況,尋找客觀預(yù)報近海風(fēng)速的方法,本文對連云港近海4個海島站的最大與極大風(fēng)速進行了統(tǒng)計分析,并在此基礎(chǔ)上對沿海海區(qū)進行了劃分;同時,將海島站的實況資料與模式預(yù)報結(jié)果相結(jié)合,研究制作近海風(fēng)速預(yù)報的方法,并對上述方法進行了檢驗。
本文使用的統(tǒng)計資料為連云港四個海島站的日最大風(fēng)速和日極大風(fēng)速自記測風(fēng)資料,時間長度為2009年8月—2010年7月,樣本總數(shù)為365 d。檢驗時段內(nèi)的自記測風(fēng)資料為2011年6—10月每小時的2分鐘定時風(fēng)速,樣本總數(shù)為3342 h,本文WRF模式的背景場為GFS資料。
Kalman濾波和基本統(tǒng)計方法。
連云港海岸線分布比較特殊,在北部海岸線呈東北-西南走向,而在南部海岸線呈西北-東南走向,秦山島、西連島、高公島和燕尾港四個站自北向南分布在連云港海岸線上(見圖1),高公島風(fēng)速還受到西連島和大陸延伸區(qū)的阻擋作用,對它們風(fēng)場的統(tǒng)計特征基本代表了連云港近海海區(qū)的風(fēng)場特征。圖2給出了上述4個站2009年8月—2010年7月一整年的最大風(fēng)速和極大風(fēng)速的月際特征。統(tǒng)計表明:(1)4個站的最大和極大風(fēng)速極值均出現(xiàn)在3—5月、8月和11月,具有明顯的季節(jié)性特征。(2)四個站最大風(fēng)速比較來看,秦山島最大,高公島最小。四個海島站之間的年平均最大風(fēng)速相差達到4.9 m/s;而從各月平均最大風(fēng)速的統(tǒng)計來看,夏季差值(5.3 m/s)最大,冬季(4.1 m/s)最小。(3)四個站極大風(fēng)速亦表現(xiàn)為秦山島最大,高公島最小,西連島的極大風(fēng)速值與秦山島相同。各站年平均極大風(fēng)速最大差值達3 m/s;月平均極大風(fēng)速差值最大(3.9 m/s)亦在夏季,最小(2.0 m/s)亦在冬季。
圖1 連云港海島站分布圖
圖2 2009年8月—2010年7月4站的最大風(fēng)速和極大風(fēng)速變化
綜上所述,連云港沿海風(fēng)速南北差異較大,近海區(qū)北部風(fēng)速明顯大于南部,比較燕尾港和高公島,高公島的風(fēng)速更小,這可能與連云港特殊的海岸線分布和高公島特殊的地理位置密切相關(guān)。因此,針對連云港近海區(qū)風(fēng)速存在的南北差異,在海區(qū)大風(fēng)預(yù)報過程中需根據(jù)各個區(qū)域(特別在海岸線附近的海域)的不同特點進行分區(qū)預(yù)報。
連云港海岸線長167 km,海岸線走向比較特殊,且受地形等因素的影響較大,月平均最大風(fēng)速最大與最小區(qū)域的差可達5.6 m/s,傳統(tǒng)方法預(yù)報連云港近海海區(qū)風(fēng)速時無視南北差異,誤差較大,因此對連云港近海海區(qū)進行分區(qū)預(yù)報顯得尤為重要。
根據(jù)四個海島站風(fēng)速的統(tǒng)計結(jié)果,將連云港近海海區(qū)劃分為4個區(qū)域(見圖3)。其中,A區(qū)以秦山島為代表,該區(qū)處于一個開闊的海區(qū),受地形影響較小,因此該區(qū)風(fēng)速較連云港沿海其它海區(qū)要大;B區(qū)以西連島為代表,其風(fēng)速大小僅次于A區(qū),由于西連島處于大陸的突出區(qū)域,并且該區(qū)陸上對應(yīng)有連云港的最高山——云臺山,風(fēng)速受到一定程度的影響,風(fēng)速有所減弱;而C區(qū)受復(fù)雜地形的影響最大,是連云港沿海海區(qū)風(fēng)速最小的區(qū)域;D區(qū)受地形的影響相對減小,屬于C區(qū)與其東南方向開闊海區(qū)的過渡地帶。
圖3 連云港近海風(fēng)速預(yù)報分區(qū)情況
目前,WRFV3模式在本地正式投入業(yè)務(wù)運行,其背景場資料采用美國GFS 72 h預(yù)報場,模式采用3重雙向嵌套,內(nèi)層網(wǎng)格空間最高分辨率為3.3 km×3.3 km,時間分辨率為1 h,覆蓋連云港市及其近海海區(qū)。模式輸出10m風(fēng)場資料雖然包含了地形對風(fēng)速的影響,但從實際的應(yīng)用效果來看結(jié)果并不理想,為了更好的使用模式預(yù)報效果,本文應(yīng)用Kalman濾波方法對連云港近海不同分區(qū)的風(fēng)速進行預(yù)報。
Kalman濾波遞推公式[9]為:
式中qi(i=1,2,…,n)為利用資料樣本建立回歸方程后的殘差,k為樣本數(shù)。
本文以WRF模式預(yù)報的地面風(fēng)場作為預(yù)報因子,具體預(yù)報步驟如下:
(1)求取模式預(yù)報地面風(fēng)場與海島站觀測的相關(guān)關(guān)系,確定海島站風(fēng)速預(yù)報的關(guān)鍵區(qū)。本文確定的風(fēng)速預(yù)報關(guān)鍵區(qū)分別為:秦山島站(34.7°N,119.3°E)—(35.1°N,119.7°E),西連島站(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),高公島站(34.5°N,119.2°E)—(34.9°N,119.6°E)。
(2)確定Kalman濾波遞推所需要的初值。通過對2011年6—7月兩個月模式預(yù)報風(fēng)速與實況資料的統(tǒng)計分析得到秦山島、西連島、高公島和燕尾港四個站的分別為0.7、0.64、0.23和0.54;W分別為0.0015、0.0021、0.0013和0.0003;V分別為0.0046、0.0047、0.0016和0.0017;另外,設(shè)C0為零矩陣。
(3)根據(jù)模式預(yù)報結(jié)果和確定的Kalman濾波初值進行遞推,預(yù)報未來48小時海島站風(fēng)速。
(4)對分區(qū)內(nèi)其它海島氣象站點的預(yù)報,以分區(qū)內(nèi)代表站的Kalman濾波初值為準(zhǔn),對模式預(yù)報的該站點風(fēng)速進行訂正。
在建立上述預(yù)報方法的基礎(chǔ)上,本文對2011年8—10月四個海島站預(yù)報結(jié)果進行檢驗,檢驗結(jié)果見表1:
表1 4個海島站風(fēng)速經(jīng)過Kalman濾波訂正前后預(yù)報準(zhǔn)確率(誤差小于2 m/s)
表1給出了模式直接預(yù)報結(jié)果與Kalman濾波訂正后風(fēng)速預(yù)報的準(zhǔn)確率,由表1可知,經(jīng)過Kalman濾波訂正后對各站的預(yù)報效果均有明顯改善。4個站的預(yù)報效果比較來看,秦山島的預(yù)報準(zhǔn)確率為74%,較其它3個站低。除秦山島站以外,其余站的預(yù)報效果較好,預(yù)報準(zhǔn)確率在80%以上。這可能是由于秦山島處于東北-西南走向與西北-東南走向海岸線交匯區(qū)附近,地理位置較為特殊,風(fēng)速變化較大,因此對其預(yù)報難度相對也較大。WRF模式的預(yù)報結(jié)果也表明,對地理位置特殊地區(qū)風(fēng)速預(yù)報的準(zhǔn)確率也相對較低。
本文另選取不同分區(qū)內(nèi)的港口站、車牛島站和開山島站來進行檢驗。Kalman濾波的初值選取時,港口站以高公島站為準(zhǔn),車牛島站以秦山島站為準(zhǔn),開山島站以燕尾港站為準(zhǔn)。對港口、車牛島和開山島三個月預(yù)報準(zhǔn)確率見表2:
表2 分區(qū)內(nèi)各氣象站Kalman濾波前后預(yù)報風(fēng)速準(zhǔn)確率(誤差小于2 m/s)
從表2可以看出,經(jīng)Kalman濾波訂正后預(yù)報效果比模式預(yù)報有了明顯的改善,預(yù)報準(zhǔn)確率達到了80%左右。由于這些站的訂正是以分區(qū)內(nèi)代表站的基準(zhǔn)進行訂正的,因此這也從一定程度上肯定了本文分區(qū)預(yù)報的可行性,能夠極大地提高連云港海區(qū)風(fēng)速預(yù)報的準(zhǔn)確率。
(1)通過對四個海島站一年的數(shù)據(jù)分析可知,連云港沿海海區(qū),北部風(fēng)速總體上大于南部風(fēng)速,比較燕尾港和高公島風(fēng)速,高公島的較小,這可能與連云港特殊海岸線的分布有一定的關(guān)系,因此對連云港近海海區(qū)進行分區(qū)預(yù)報顯得尤為重要。
(2)WRFV3模式對近海風(fēng)速的預(yù)報與海島站觀測風(fēng)速實況的相關(guān)關(guān)系表明,WRFV3模式對近海風(fēng)速的預(yù)報能較好的反映海島站風(fēng)速的趨勢,但在風(fēng)速大小的預(yù)報上存在較大誤差。同時,WRFV3模式對4個站的風(fēng)速預(yù)報準(zhǔn)確率分析表明模式對地理位置特殊區(qū)域的預(yù)報準(zhǔn)確率也相應(yīng)較低。
(3)經(jīng)過Kalman濾波方法訂正后,對近海海島站上風(fēng)速的預(yù)報效果有明顯的改善,且分區(qū)內(nèi)其他站的預(yù)報效果也相應(yīng)得到提高,一定程度上肯定了連云港沿海風(fēng)速分區(qū)預(yù)報的有效性。
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Characteristics of wind speed in LianYun-gang and forecast in the sub-region
FENG Huan-ling1;ZHANG Hong-hua1;WANG Gui-chen1;WEI Jian-su2;YANG Hong-mei1
(1.Lian Yun-gang Meteorologlical Bureau,Jiangsu Lian Yun-gang 222006 China;2.Jiangsu Meteorologlical Observatory,Nanjing 210044 China))
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.
island station;offshore wind speed;WRF moldel;Kalman filter
book=92,ebook=92
P457
:A
:1003-0239(2012)04-0047-05
2011-11-09
公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201106006);江蘇省青年基金項目(Q201104)和連云港市科技支撐項目(SH0916)
馮還嶺(1968-),男,工程師,主要從事業(yè)務(wù)管理和科研工作。E-mail:lygfhl@yahoo.com.cn