CN104392113B - 一种近海海面冷空气大风风速的估算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其将每个自动气象站处的风分解为东西风分量和南北风分量；然后根据东西风分量和南北风分量，利用模糊聚类方法将所有自动气象站分为多类，并挑选出与浮标站属于同一类的所有近岸陆地和海岛自动气象站作为分析站点；接着对浮标站对应的所有分析站点各自处的风速与浮标站处的风速之间的风速差与关注的每个地理因子进行相关性分析；之后从浮标站对应的所有分析站点关注的所有地理因子中挑选出相关系数通过0.01信度t检验的地理因子，作为显著因子；最后根据浮标站对应的所有分析站点各自对应的风速差与所有显著因子获取近海海面冷空气大风的风速；优点是不仅估算过程简单，而且估算结果可信度较高。

Description

一种近海海面冷空气大风风速的估算方法

技术领域

本发明涉及一种气象探测资料处理技术，尤其是涉及一种近海海面冷空气大风风速的估算方法。

背景技术

海面风风速实况观测困难，资料稀少，因此卫星反演风就成为海洋面上的重要参考。分析发现：在广阔的海洋面上卫星反演风与海岛实测风一致性较好，但在近海海区误差较大，主要原因是陆地对散射信号产生的干扰带来了观测误差，并且卫星反演风资料时次少，因此近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站测风仍然是近海海区实况风力的主要参考。目前许多海上航行、工程设计和施工所需的海面风风速都是由近岸陆地或海岛气象站观测风速按一定经验公式推算得到的。我国在南京、武汉、北京、上海和广州等地进行了梯度风连续观测，一致认为在几十米以下对数率较精确，几十米以上指数率较精确，大风时指数率在任何高度都比对数率更为精确。这些观测分析多基于陆地测风，目前海洋上多采用指数和线性形式。海面到50米左右这一高度，称为近海面层，近海面层中风速随高度的变化在中性大气层结下多采用对数率，在中性大气层结中需对对数廓线加以稳定度修正。风速垂直分布是10米高处平均风速、大气稳定度和海面粗糙度的函数。在海上，海面粗糙度又随海况（主要是海浪）而变化，这使得很难用一个简单的公式来描述各种天气、海面条件下的风速廓线，而且实际业务中大气层结状况和海面粗糙度很难获得。由于地形、海拔高度等因子，特别是地形走向的影响，近岸陆地和海岛测风风速大小往往与风向有很大关系，测站受地形影响明显时，如果用对数或指数风廓线公式进行高度换算获取海面10米处风速值，会造成很大误差，特别是在灾害性天气时不符合指数分布，不能根据海拔高度来反推海面风风速。

很多气象工作者利用海陆同步风速观测资料，通过建立统计方程，利用陆地站点测风来计算海面风风速，然而，大量事实表明，海面与陆地风速的关系因地而异，在某些地方和时间，常出现海上风速小于陆上风速的现象，因此利用陆地站点测风来计算海面风风速具有局限性，并且统计方程仅仅针对单点进行，不适合推广到其它海区。近年也有气象工作者探寻利用数值模式进行订正来获取海面风风速的推算结果，但此方法受数值模式地形精度、预报能力、下边界摩擦实况信息等因素制约，因此还很难应用到实际业务中。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其估算过程简单，而且估算结果可信度较高，适合应用到实际业务中。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其特征在于包括以下步骤：

①在一个区域内的每个自动气象站观测风的风向和风速；然后根据在每个自动气象站观测得到的风的风向和风速构成的风矢量，将每个自动气象站处的风分解为东西风分量和南北风分量；其中，自动气象站包含浮标站、近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站；

②根据该区域内的所有自动气象站各自处的东西风分量和南北风分量，利用模糊聚类方法对所有自动气象站进行空间模糊聚类，将所有自动气象站分为C类，其中，C≥2；然后从所有自动气象站中挑选出与每个浮标站属于同一类的所有近岸陆地自动气象站和所有海岛自动气象站，将与每个浮标站属于同一类的所有近岸陆地自动气象站和所有海岛自动气象站作为该浮标站对应的分析站点；

③计算每个浮标站对应的所有分析站点中的每个分析站点处的风的风速与相应的浮标站处的风的风速之间的风速差；然后对每个浮标站对应的所有分析站点所对应的风速差与该浮标站对应的所有分析站点关注的每个地理因子进行一次相关性分析，得到每个浮标站对应的所有分析站点所对应的风速差与关注的每个地理因子之间的相关系数；

④从每个浮标站对应的所有分析站点关注的所有地理因子中挑选出相关系数通过0.01信度t检验的地理因子，将其作为该浮标站对应的显著因子；

⑤根据每个浮标站对应的所有分析站点各自对应的风速差与每个浮标站对应的所有显著因子，采用逐步回归方法建立回归方程，根据回归方程估算得到该浮标站附近的近海海面冷空气大风的风速与该浮标站处的风的风速之间的风速差，由该浮标站处的风的风速加上估算得到的风速差得到该浮标站附近的近海海面冷空气大风的风速。

所述的步骤②中模糊聚类方法中的模糊加权指数取值为2。

所述的步骤②中的C的取值根据浮标站的个数确定，即C的值等于浮标站的个数加1。

所述的步骤③中关注的地理因子为每个浮标站对应的所有分析站点各自的经度、纬度、海拔高度、与相应的浮标站之间的距离、距海岸线的距离中的一个或多个。

与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明方法利用模糊聚类方法对一个区域内的所有自动气象站进行空间模糊聚类，之后选出与浮标站属于同一类的所有近岸陆地自动气象站和所有海岛自动气象站，被选出的自动气象站对近海海面风速具有代表性，因此将选出的这些自动气象站作为分析站点，然后通过对比分析站点和浮标站处的风速差异来寻找与风速相关的显著因子并建立方程，进行近海海面冷空气大风风速的估算，本发明方法避免了站点测风到海面风的海拔高度经验订正，因而本发明方法更能体现自动气象站地理经纬度、海拔高度等带来的测风与海面风风速差异，利用建立的回归方程和浮标站处的风速可以估算出没有自动气象站的近海海面冷空气大风的风速，不仅估算过程简单，而且估算结果可信度较高，适合应用到实际业务中。

附图说明

图1为本发明方法的流程框图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本发明提出的一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其流程框图如图1所示，其包括以下步骤：

①在一个区域如浙江省内的每个自动气象站观测风的风向和风速；然后根据在每个自动气象站观测得到的风的风向和风速构成的风矢量，将每个自动气象站处的风分解为东西风分量和南北风分量；其中，浙江省内自动气象站包含浮标站、近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站。

②根据浙江省内的所有自动气象站各自处的东西风分量和南北风分量，利用现有的模糊聚类（FCM）方法对所有自动气象站进行空间模糊聚类，将所有自动气象站分为C类，其中，C≥2；然后从浙江省内的所有自动气象站中挑选出与每个浮标站属于同一类的所有近岸陆地自动气象站和所有海岛自动气象站，将与每个浮标站属于同一类的所有近岸陆地自动气象站和所有海岛自动气象站作为该浮标站对应的分析站点。区域内如果有2个或2个以上的浮标站，则无论浮标站是否被分为同一类，按地理位置就近原则将与浮标站属于同一类的近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站划分到每个浮标站，按浮标站所对应的近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站分别建立回归方程。

模糊聚类（FCM）方法需要两个参数：一个参数是聚类数目C，另一个参数是模糊加权指数m，在此具体实施例中，模糊加权指数m取值为2，C的取值根据浮标站的个数确定，具体可取C的值等于浮标站的个数加1，并将每个浮标站指定为初始聚类中心，因此在浙江省有979个自动气象站（包括2个浮点站：舟山浮标站和温州浮标站），可将979个自动气象站（浮标站有2个：舟山浮标站和温州浮标站）分为3类，并将浮标站指定为初始聚类中心，最终91个近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站与舟山浮标站被聚为同一类，38个近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站与温州浮标站被聚为同一类。模糊聚类（FCM）方法中采用欧式距离度量站点之间相近的程度。

③计算每个浮标站对应的所有分析站点中的每个分析站点处的风的风速与相应的浮标站处的风的风速之间的风速差；然后对每个浮标站对应的所有分析站点所对应的风速差与该浮标站对应的所有分析站点关注的每个地理因子进行一次相关性分析，得到每个浮标站对应的所有分析站点所对应的风速差与关注的每个地理因子之间的相关系数，即假设有1个浮标站，该浮标站对应的分析站点有5个，则先计算每个分析站点处的风的风速与该浮标站处的风的风速之间的风速差，共有5个风速差，然后对5个风速差与关注的每个地理因子进行一次相关性分析，如果关注的地理因子有2个，那么5个风速差与其中一个关注的地理因子进行一次相关性分析，5个风速差再与另一个关注的地理因子进行一次相关性分析，共得到2个相关系数。

关注的地理因子为每个浮标站对应的所有分析站点各自的经度、纬度、海拔高度、与相应的浮标站之间的距离、距海岸线的距离中的一个或多个。在本实施例中，每个浮标站对应的所有分析站点各自的经度、纬度、海拔高度、与相应的浮标站之间的距离、距海岸线的距离均为关注的地理因子，因此通过相关性分析会对应得到每个浮标站对应的所有分析站点的用于代表经度的相关系数、用于代表纬度的相关系数、用于代表海拔高度的相关系数、用于代表与相应的浮标站之间的距离的相关系数、用于代表距海岸线的距离的相关系数。

④从每个浮标站对应的所有分析站点关注的所有地理因子中挑选出相关系数通过0.01信度t检验的地理因子，将其作为该浮标站对应的显著因子。

本发明方法要求大风在所研究的区域具有变化一致性（风向、风速），冷空气造成的偏北大风最具有代表性，因此在此以冷空气大风为例。分析发现：冷空气大风时浙江近海的自动气象站的用于代表海拔高度的相关系数仅为-0.031，表明海拔高度与自动气象站和浮标站的风速差没有相关性。进一步分析发现：冷空气大风时浙江近海的自动气象站各自对应的风速差和风速差的绝对值与该自动气象站距海岸线的距离、经度、纬度的相关系数均通过0.01信度的t检验，即将距海岸线的距离、经度、纬度作为显著因子。

⑤根据每个浮标站对应的所有分析站点各自对应的风速差与每个浮标站对应的所有显著因子，采用逐步回归方法建立回归方程，根据回归方程估算得到该浮标站附近的近海海面冷空气大风的风速与该浮标站处的风的风速之间的风速差，由该浮标站处的风的风速加上估算得到的风速差得到该浮标站附近的近海海面冷空气大风的风速。

上述显著因子有三个，即距海岸线的距离、经度、纬度，但由于经度、纬度和距海岸线的距离不是独立因子，因此回归方程最终仅保留了自动气象站距海岸线的距离这一个显著因子，这说明自动气象站距海岸线的距离这个显著因子对风速的影响比经度和纬度这两个显著因子对风速的影响要大。

Claims (4)

1.一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其特征在于包括以下步骤：

①在一个区域内的每个自动气象站观测风的风向和风速；然后根据在每个自动气象站观测得到的风的风向和风速构成的风矢量，将每个自动气象站处的风分解为东西风分量和南北风分量；其中，自动气象站包含浮标站、近岸陆地自动气象站和海岛自动气象站；

②根据该区域内的所有自动气象站各自处的东西风分量和南北风分量，利用模糊聚类方法对所有自动气象站进行空间模糊聚类，将所有自动气象站分为C类，其中，C≥2；然后从所有自动气象站中挑选出与每个浮标站属于同一类的所有近岸陆地自动气象站和所有海岛自动气象站，将与每个浮标站属于同一类的所有近岸陆地自动气象站和所有海岛自动气象站作为该浮标站对应的分析站点；

③计算每个浮标站对应的所有分析站点中的每个分析站点处的风的风速与相应的浮标站处的风的风速之间的风速差；然后对每个浮标站对应的所有分析站点所对应的风速差与该浮标站对应的所有分析站点关注的每个地理因子进行一次相关性分析，得到每个浮标站对应的所有分析站点所对应的风速差与关注的每个地理因子之间的相关系数；

④从每个浮标站对应的所有分析站点关注的所有地理因子中挑选出相关系数通过0.01信度t检验的地理因子，将其作为该浮标站对应的显著因子；

⑤根据每个浮标站对应的所有分析站点各自对应的风速差与每个浮标站对应的所有显著因子，采用逐步回归方法建立回归方程，根据回归方程估算得到该浮标站附近的近海海面冷空气大风的风速与该浮标站处的风的风速之间的风速差，由该浮标站处的风的风速加上估算得到的风速差得到该浮标站附近的近海海面冷空气大风的风速。

2.根据权利要求1所述的一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其特征在于所述的步骤②中模糊聚类方法中的模糊加权指数取值为2。

3.根据权利要求1或2所述的一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其特征在于所述的步骤②中的C的取值根据浮标站的个数确定，即C的值等于浮标站的个数加1。

4.根据权利要求3所述的一种近海海面冷空气大风风速的估算方法，其特征在于所述的步骤③中关注的地理因子为每个浮标站对应的所有分析站点各自的经度、纬度、海拔高度、与相应的浮标站之间的距离、距海岸线的距离中的一个或多个。