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王国松

作品数:29 被引量:105H指数:6
供职机构:国家海洋信息中心更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划天津市科技支撑计划更多>>
相关领域:天文地球环境科学与工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>

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29 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
南海海洋观测台站海表温度资料的均一性检验与订正
本文采用最大惩罚T检验(Penalized Maximum T Test,PMT)方法,结合海洋台站元数据信息,选取临近气象站做为参考站,对我国南海九个海洋观测台站月平均SST资料序列进行了均一性检验,在充分考虑区域性气...
王国松李琰牟林侯敏范文静刘克修王慧高佳李程
关键词:PMT均一性
基于4种再分析资料的中国近海风速特征分析被引量:4
2017年
基于4种高分辨率海面风场产品(CCMP、CFSR、ERA-interim和JRA55),探究1988—2015年期间中国近海风速的年际变化特征。通过将4种分析/再分析数据插值得到的10,m高度风速与中国近海海洋站和气象站风速观测资料进行比较,得出如下结论:(1)JRA55和ERA-int的风速相比CCMP和CFSR更接近实测值,CCMP和CFSR的风速差异较大,无法反映实际情况;(2)4种数据中JRA55的平均风速偏差(Bias)和均方根误差(RMSE)最小,分别为0.220ms-1和0.964ms-1,但4种数据整体差距不大;(3)Taylor综合统计分析发现在4种数据中,ERA再分析数据最接近于观测值,JRA55数据在中国近海风速代表性较好。
侯敏王国松卜清军
关键词:中国海域年际变化
一种基于多模型集成的海面高预报方法
一种基于多模型集成的海面高预报方法,步骤包括,S1:收集多源卫星融合资料,提取表层海洋环境多要素数据集;S2:对多要素数据集进行预处理和数据集划分,划分成训练集、测试集和验证集;S3:构建基于卷积递归神经网络的海面高多要...
王国松吴新荣刘克修张晓爽张连新孙春健但博张铁成杨志通晁国芳
文献传递
一种基于多模型集成的海面高预报方法
一种基于多模型集成的海面高预报方法,步骤包括,S1:收集多源卫星融合资料,提取表层海洋环境多要素数据集;S2:对多要素数据集进行预处理和数据集划分,划分成训练集、测试集和验证集;S3:构建基于卷积递归神经网络的海面高多要...
王国松吴新荣刘克修张晓爽张连新孙春健但博张铁成杨志通晁国芳
文献传递
基于集合经验模态分解和深度神经网络模型的天津港风速预测研究被引量:1
2021年
风是天津港区域重点关注的气象要素之一,风速的预测准确性是港口安全生产的关键,为此提出了一种基于改进的经验模态分解(EMD)和神经网络模型(LSTM)的风速预测方法。EMD已广泛应用于分析非线性随机信号,集成经验模态分解(EEMD)是EMD的一种改进方法,可以有效处理模态混叠问题,并将原始数据分解为具有不同频率的更平稳的信号,每个信号均作为LSTM神经网络模型的输入数据,最终的预测风速数据则是通过汇总单个信号的预测数据而获得。以天津港区域2017年的站点实测风速为例,研究表明该混合方法比欧洲中心数据集(ERA)模式预报数据更加准确,该方法可以提高预报的准确性,适用于天津港区域的短期风速预报。
卜清军侯敏王国松王国松王彩霞
关键词:神经网络风速预测
中国沿海海表温度均一性检验和订正被引量:10
2018年
利用惩罚最大T检验(Penalized Maximal T test,PMT)方法,选取均一的邻近气象站为参考站,基于月平均地面气温(SAT)资料,利用相关系数权重平均方法构建参考序列,同时结合元数据信息,对1960-2011年中国沿海27个海洋观测站月平均海表温度(SST)进行了均一性检验与订正,并分析了造成海表温度序列非均一的主要原因。结果表明,中国沿海海洋台站海表温度资料存在较为严重的非均一性问题,几乎所有的台站都存在断点,仪器变更(包括人工观测转自动观测)(占总断点数的52.4%)和迁站(占总断点数的33.3%)是造成序列非均一的主要原因。整套资料负订正量所占比例较高,这种负订正量与人工转自动观测后海表温度观测值偏低有密切关系。这也使得订正后中国沿海平均海表温度趋势与订正前存在明显差异,订正后中国沿海海表温度呈明显的加速上升趋势。
李琰王国松范文静刘克修王慧Birger TinzHans von Storch冯建龙
关键词:海表温度均一性
冬季大风影响下的渤黄海水交换特征被引量:5
2015年
利用ROMS海洋数值模式对2006年冬季渤黄海的海洋动力环境进行模拟,基于温度、盐度模拟结果,使用谱混合模型进行水团分析,定义了渤海海峡地区的水交换区。并进一步讨论了冬季大风事件对水交换区的影响,给出了冬季大风影响下的渤黄海水交换特征。研究得出,冬季的黄海水团以"舌"形分布于渤海海峡地区,水交换区则表现为沿"舌"形边缘呈带状分布,具有西北--东南的走向趋势,并且在"舌"尖处的水交换面积最大。通过缩小研究范围,发现位于黄海最北部的沿岸海域并不参与渤黄海之间的水体交换。最后研究发现,冬季大风事件对渤海水交换具有促进作用,具体表现为:大风过程使黄海暖流对渤海的入侵更加深入,水交换区向渤海方向伸展,南部的水交换带变宽,河流径流进入渤海后与渤海水的混合区加大,并发生北移。
李静宋军牟林王悦李琰王国松
关键词:渤海海峡谱聚类水团分析水交换
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被引量:11
2020年
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。
王国松王国松侯敏齐义泉宋军刘克修刘克修吴新荣
关键词:海面风速WRF模式
20世纪80年代中期以来东亚大槽和东中国海海温关系的年代际减弱和成因分析被引量:2
2016年
基于Had ISST(Hadley Centre Sea-ice and Sea surface Temperature Data Set)的月平均海温(SST)资料,对1960-2012年中国近海冬季SST的长期变化趋势进行了详细分析。结果显示冬季SST经历了一个显著的升温过程,增幅达0.018℃/年,在80年代末期发生了显著的气候增暖过程。对东亚冬季风子系统与冬季东中国海SST关系的年代际变化进行了分析。结果发现在1960-2012年间,东亚冬季风5个关键子系统中,东亚大槽与东中国海冬季SST年际变率上关系最为密切。进一步研究发现,自20世纪80年代中期以来,东亚大槽和东中国海冬季SST都发生了明显的年代际变化,其中东亚大槽为年代际减弱,而东中国海冬季SST发生了年代际增暖。尽管1960-2012年间东亚大槽与东中国海冬季SST有显著的负相关关系,但这种统计相关在1989-2012年期间显著减弱。这种相关减弱的原因很可能是由于NPO(North Pacific Oscillation)的年代际变化背景下的东亚大槽的强度减弱有关。
王国松侯敏李琰牟林尚建设宋军高佳李程李欢
关键词:海温东亚冬季风东亚大槽中国近海
天津生态城太阳辐射特征分析及算法评估被引量:2
2021年
利用2014年8月14日—2015年8月12日天津市生态城太阳能观测站和同期气象观测资料,统计分析生态城太阳辐射特征,并对各向同性和各向异性两种倾斜面太阳辐射计算模型的精度和误差来源进行评估,结果表明:生态城水平面和倾斜面曝辐量在月均值、季节和年总量上存在较大差异,利用水平面太阳辐射进行光伏发电预估会存在误差;太阳辐射日变化特征受不同天气条件的影响,电站需根据天气情况调整发电策略,尤其应注意多云或阴天造成的发电功率的间歇性和不稳定;两种计算模型精度相当,整体计算效果较好,引入直射比分段计算函数的不确定性是造成计算误差的主要原因。
侯敏黄安宁黄鹤卜清军王国松王彩霞
关键词:太阳辐射
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