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海洋預(yù)報(bào)

所屬欄目:核心期刊 更新日期:2025-05-22 17:05:00

海洋預(yù)報(bào)

海洋預(yù)報(bào)

北大核心JSTCSCD擴(kuò)展版WJCI

Marine Forecasts

期刊周期:雙月
復(fù)合影響因子:1.023
綜合影響因子:0.785
官網(wǎng):http://www.hyyb.org.cn/
主編:王輝
平均出版時(shí)滯:398.6060
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  海洋預(yù)報(bào)最新期刊目錄

黃渤海海霧診斷分析及衛(wèi)星云圖特征————作者:高松影;史月琴;趙婷婷;王玉琦;孟鑫;

摘要:利用MICAPS氣象常規(guī)觀測(cè)資料、NOAA PSL分析數(shù)據(jù)、ECMWF ERA5再分析數(shù)據(jù),基于2009—2023年衛(wèi)星云圖提供的觀測(cè)事實(shí),選取38個(gè)典型黃渤海海霧個(gè)例,對(duì)黃渤海海霧天氣氣候特征、形成及持續(xù)條件,邊界層、衛(wèi)星云圖特征等進(jìn)行了診斷分析。研究表明:黃渤海海霧絕大多數(shù)在黃海生成,登陸后主要分布在遼東半島東部及丹東地區(qū)。黃渤海海霧季節(jié)性分布特征主要與海表面溫度月變化相關(guān)。海霧形成主要條件,...

我國(guó)近海海域海上搜救事故特征分析以及搜救事故易發(fā)區(qū)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估————作者:徐江玲;劉桂艷;劉愛(ài)超;李杰;李軼斐;

摘要:基于“國(guó)家海上搜救環(huán)境保障服務(wù)平臺(tái)”和中國(guó)海上搜救中心公開(kāi)發(fā)布的海上事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),詳盡分析了海上交通事故的時(shí)空分布特征以及事故類型,繪制海上交通事故熱點(diǎn)圖,并依據(jù)分析結(jié)果建立事故易發(fā)區(qū)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,依據(jù)海事局責(zé)任管轄區(qū),給出各區(qū)的搜救事故易發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。結(jié)果表明:中國(guó)近海大部分海上事故都發(fā)生在淺水區(qū),深水區(qū)發(fā)生海上事故的概率相對(duì)較小,港口群集,航道密布和通航船只頻繁的區(qū)域?yàn)槭鹿识喟l(fā)區(qū),險(xiǎn)情發(fā)生...

基于B/S架構(gòu)的海上搜救應(yīng)急預(yù)報(bào)平臺(tái)設(shè)計(jì)與應(yīng)用————作者:郭凱旋;于寒;楊逸秋;張守文;張苗茵;王夢(mèng)佳;

摘要:針對(duì)建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)背景下我國(guó)海上搜救應(yīng)急預(yù)報(bào)和輔助決策工作中面臨的新形勢(shì)和新需求,基于B/S架構(gòu)建立了海上搜救應(yīng)急預(yù)報(bào)平臺(tái),集成海上搜救事件應(yīng)急漂移預(yù)測(cè)運(yùn)算、結(jié)果輸出、人工訂正與顯示、搜救應(yīng)急專報(bào)制作等功能,實(shí)現(xiàn)了搜救應(yīng)急預(yù)報(bào)全流程的同平臺(tái)操作,極大提升了海上搜救應(yīng)急預(yù)報(bào)保障能力

廣州海域精細(xì)化海洋災(zāi)害數(shù)值預(yù)警報(bào)系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用————作者:馬榮華;陳海韻;羅陽(yáng);曾志豪;溫嘉勛;張麗;葉成瑤;李冬冬;陳小云;來(lái)志剛;

摘要:為提升廣州市海洋預(yù)警監(jiān)測(cè)能力,基于FVCOM水動(dòng)力模式、結(jié)構(gòu)網(wǎng)格和非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格版本的SWAN海浪模式、WRF氣象模式、SWAT流域水文模式,采取多模式耦合+多尺度+嵌套的方法構(gòu)建了自動(dòng)化運(yùn)行的廣州海域精細(xì)化海洋災(zāi)害數(shù)值預(yù)警報(bào)系統(tǒng)。經(jīng)評(píng)估,該系統(tǒng)預(yù)報(bào)的各項(xiàng)參數(shù)與實(shí)測(cè)吻合良好,預(yù)報(bào)結(jié)果具有較高的可靠性。該數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)的建立實(shí)現(xiàn)了潮位、潮時(shí)、波高、波周期、波向、水溫、鹽度、海流等要素的48小時(shí)預(yù)報(bào),以及風(fēng)...

ECMWF細(xì)網(wǎng)格10 m風(fēng)預(yù)報(bào)在象山港海域的評(píng)估與訂正————作者:鄧琪;楊怡曼;張晟寧;朱曉翠;鄭健;

摘要:系統(tǒng)評(píng)估了歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心EC細(xì)網(wǎng)格10 m風(fēng)24 h預(yù)報(bào)產(chǎn)品在象山港海域的準(zhǔn)確性,選取2016—2020年1月、4月、7月、10月的EC預(yù)報(bào)資料,與象山港不同區(qū)域3個(gè)代表站點(diǎn)的實(shí)測(cè)風(fēng)速和風(fēng)向資料進(jìn)行對(duì)比分析,探討概率密度匹配法及長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)預(yù)報(bào)的訂正效能。結(jié)果表明:相比于平均風(fēng)速,極大風(fēng)速的EC預(yù)報(bào)結(jié)果與象山港海域的實(shí)測(cè)更接近。具體而言,EC對(duì)內(nèi)港6級(jí)風(fēng)的預(yù)報(bào)效果最好,外港預(yù)報(bào)效...

葵花8號(hào)AHI晴空水汽輻射率資料同化對(duì)北上臺(tái)風(fēng)“巴威”的降水預(yù)報(bào)影響研究————作者:董琪如;劉麗麗;潘曉;邱曉濱;李得勤;楊旭;

摘要:為提升北上臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水的精細(xì)化預(yù)報(bào)水平,針對(duì)2020年8月的北上臺(tái)風(fēng)“巴威”,利用3 km分辨率的天氣預(yù)報(bào)模式(WRF)及其三維變分同化(3D-Var)系統(tǒng),研究靜止氣象衛(wèi)星葵花8號(hào)成像儀(AHI)的3條水汽通道晴空輻射率資料不同同化頻次對(duì)此次北上臺(tái)風(fēng)降水預(yù)報(bào)的影響,并分析了1 h循環(huán)同化試驗(yàn)改善強(qiáng)降水的動(dòng)力和熱力原因。研究結(jié)果表明:循環(huán)同化AHI晴空水汽輻射率資料對(duì)臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓及中心最大風(fēng)速的...

北部灣不同等級(jí)霧的微物理特征分析:以欽州一次海霧過(guò)程為例————作者:陸芊芊;鄭鳳琴;李廣桃;韋美鬧;

摘要:利用2021年春季在欽州觀測(cè)到的霧滴譜數(shù)據(jù),分析了輕霧、大霧、濃霧和強(qiáng)濃霧4個(gè)等級(jí)下的微物理特征,探討不同海霧等級(jí)下的微物理過(guò)程。結(jié)果表明:隨著霧等級(jí)的增加,霧滴數(shù)濃度、液態(tài)含水量、平均直徑的平均值和數(shù)濃度的最大值逐漸增大,平均直徑的最大值出現(xiàn)在濃霧等級(jí)下;霧滴譜呈現(xiàn)單調(diào)遞減分布,平均譜滿足Junge 分布,從輕霧到強(qiáng)濃霧的霧滴譜譜線逐級(jí)抬升,輕霧的譜寬最窄,大霧、濃霧、強(qiáng)濃霧的譜寬一致,最大霧滴...

臺(tái)風(fēng)“三巴”(2316)路徑和降水預(yù)報(bào)偏差分析————作者:石娟;吳俞;吳敏;

摘要:利用地面自動(dòng)站降水資料、0.25°×0.25°經(jīng)緯度分辨率的ERA5再分析資料、衛(wèi)星資料、上海臺(tái)風(fēng)所最佳路徑集和EC全球模式細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)2316號(hào)臺(tái)風(fēng)“三巴”移動(dòng)路徑和海南暴雨預(yù)報(bào)偏差及其原因進(jìn)行分析。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),EC預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)路徑比實(shí)況略偏西偏北,移速偏快,南折時(shí)間點(diǎn)偏晚,主要原因是EC預(yù)報(bào)副熱帶高壓強(qiáng)度偏強(qiáng),冷空氣影響海南的強(qiáng)度偏弱。海南省氣象臺(tái)對(duì)暴雨量級(jí)評(píng)分主觀預(yù)報(bào)比EC模式預(yù)報(bào)高0.3...

青島近海海霧預(yù)報(bào)多模式對(duì)比分析及誤差訂正————作者:顧瑜;時(shí)曉曚;

摘要:利用2018—2021年4—8月青島氣象自動(dòng)觀測(cè)站資料、ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式資料、CMA-SH9模式資料及中國(guó)海洋大學(xué)區(qū)域大氣與海洋短期實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)模式,對(duì)比分析不同月份和不同天氣形勢(shì)下青島近海各模式能見(jiàn)度產(chǎn)品效果預(yù)報(bào)。結(jié)果表明:在青島霧季的不同月份,各模式的能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果有差距,整個(gè)霧季預(yù)報(bào)中,中國(guó)海洋大學(xué)模式最優(yōu),其次為CMA-SH9模式,ECMWF模式的預(yù)報(bào)效果最差。ECMWF模式的能見(jiàn)度預(yù)...

威海極端南北大風(fēng)特征對(duì)比及天氣分型研究————作者:張萍萍;辛文鵬;遲靜;張莉萍;張寧;

摘要:利用威海市近10年區(qū)域自動(dòng)站資料和其他常規(guī)觀測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)威海市極端南北大風(fēng)特征及天氣分型進(jìn)行了對(duì)比分析,得出了如下結(jié)論:威海南北大風(fēng)極端值的大值區(qū)主要分布在沿海地區(qū),其中北大風(fēng)平均風(fēng)極端最大值可達(dá)到12級(jí),陣風(fēng)極端最大值可達(dá)到14級(jí),南大風(fēng)平均風(fēng)極端最大值可達(dá)到12級(jí),陣風(fēng)極端最大值可達(dá)到13級(jí)。極端偏北大風(fēng)的年頻數(shù)要大于南大風(fēng);此外發(fā)現(xiàn),極端北大風(fēng)主要由冷鋒后部型、冷鋒-氣旋型和臺(tái)風(fēng)型三種天氣型,...

欽江-茅尾海豐、枯水期鹽水入侵的鹽度分布特征:以2021年鹽水入侵為例————作者:鄭華;劉潔;張文武;肖毅;

摘要:欽江-茅尾海地區(qū)受鹽水入侵影響顯著。基于MIKE 3模塊構(gòu)建鹽水入侵三維數(shù)值模型,在細(xì)致驗(yàn)證的基礎(chǔ)上,模擬豐水期和枯水期的鹽水入侵過(guò)程并研究鹽度分布特征。結(jié)果表明:豐水期茅尾海內(nèi)鹽度平面變化梯度大,枯水期欽江河道內(nèi)鹽度平面變化梯度大;漲憩時(shí)刻欽江河道大部分為完全摻混狀態(tài),鹽度垂向混合較為良好;枯水期的鹽水上溯更加劇烈,鹽水上溯最遠(yuǎn)距離與平均距離較豐水期均增加50%以上

中國(guó)近海2023年災(zāi)害性海浪分析及2024年預(yù)測(cè)————作者:呂睿;徐瑞;王娟娟;侯放;李本霞;孟凡昌;朱亞波;魏世哲;蔣學(xué)站;

摘要:對(duì)2023年中國(guó)近海災(zāi)害性海浪(有效波高≥4 m)過(guò)程及災(zāi)情進(jìn)行總結(jié)和分析,并對(duì)2023年的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)往年的資料統(tǒng)計(jì)結(jié)果以及2024年熱帶氣旋和副熱帶高壓的預(yù)測(cè)分析,結(jié)合歷史氣候態(tài)相似年的分析,預(yù)測(cè)得到2024年中國(guó)近海的災(zāi)害性海浪過(guò)程。預(yù)測(cè)結(jié)果認(rèn)為:2024年中國(guó)近海將發(fā)生災(zāi)害性海浪過(guò)程33~37次,較2023年增多,但較常年平均次數(shù)略偏少;災(zāi)害性臺(tái)風(fēng)浪過(guò)程為11~13次,主要影響我...

海洋與大氣領(lǐng)域大模型研究進(jìn)展————作者:張子良;于華明;任姝彤;張辰宇;

摘要:詳細(xì)探討了近年來(lái)全球尺度上主要的海洋和大氣深度學(xué)習(xí)預(yù)報(bào)模型,尤其是基于Transformer架構(gòu)的自回歸模型。按照模型的提出時(shí)間,重點(diǎn)介紹了FourCastNet、Pangu-Weather、ClimaX、GraphCast、FengWu、FuXi和AI-GOMS模型的基本架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及預(yù)報(bào)性能。通過(guò)比較這些模型,揭示其發(fā)展的主要趨勢(shì),即從簡(jiǎn)單的Transformer結(jié)構(gòu)到引入AFNO、Swi...

考慮排水管網(wǎng)的海甸島城市淹沒(méi)影響數(shù)值模擬研究————作者:程廣晨;江文勝;

摘要:為探究排水系統(tǒng)在極端天氣條件下對(duì)海甸島城市復(fù)合淹沒(méi)的影響,采用ADCIRCSWMM耦合模型,建立了風(fēng)暴潮漫灘數(shù)值模型,通過(guò)模擬極端天氣事件下的城市淹沒(méi)過(guò)程,分析排水系統(tǒng)在極端事件下對(duì)海甸島城市復(fù)合淹沒(méi)的影響。模擬結(jié)果表明:排水系統(tǒng)增加了海甸島內(nèi)部系統(tǒng)與海洋的連通性,正常情況下可以起到防洪排澇作用,降低城市的淹沒(méi)風(fēng)險(xiǎn);而當(dāng)極端天氣事件發(fā)生時(shí),隨著外海水位上升,排水口可能會(huì)受到潮位頂托的影響,導(dǎo)致排水...

風(fēng)漂因子在溢油模擬中的影響分析————作者:吳悠;紀(jì)棋嚴(yán);楊逸秋;左軍成;田逸倫;張雨婷;周嬋娟;

摘要:對(duì)中國(guó)近海“桑吉”輪溢油和地中海黎巴嫩溢油案例進(jìn)行深入分析,比較了GNOME(General NOAA Operational Modeling Environment)和NOOFM(NMEFC Operational Oilspill Forecasting Model)兩種溢油模型在處理風(fēng)漂因子方面的差異以及風(fēng)漂因子對(duì)溢油擴(kuò)散產(chǎn)生的影響。研究結(jié)果表明:風(fēng)漂因子對(duì)溢油軌跡的模擬有顯著影響,尤其是...

全球志愿觀測(cè)船數(shù)據(jù)的適用性分析————作者:汪冬冬;南雪景;李肖霞;雷勇;

摘要:基于2022年全球通訊系統(tǒng)(GTS)共享的志愿觀測(cè)船觀測(cè)數(shù)據(jù),與歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心的ERA5數(shù)據(jù)開(kāi)展比較研究。采用定量統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(相關(guān)系數(shù)CC、相對(duì)偏差RB、均方根誤差RMSE、平均誤差ME、平均絕對(duì)誤差MAE),重點(diǎn)分析海洋氣象基本氣候變量觀測(cè)船舶(ECVs船舶)獲得的氣溫、氣壓、相對(duì)濕度、風(fēng)速等要素的有效觀測(cè)數(shù)據(jù)與ERA5數(shù)據(jù)在不同時(shí)間、不同區(qū)域的一致性,并探究船舶觀測(cè)的氣象數(shù)據(jù)在全球的適用性...

江門海域增水特征分析————作者:秦鈺;邢會(huì)斌;張娟;

摘要:基于2020—2021年江門市下川島、上川島等5個(gè)海洋觀測(cè)站點(diǎn)的海洋和氣象觀測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)江門海域增水的季節(jié)特征進(jìn)行分析,并進(jìn)一步探究江門海域異常增水在臺(tái)風(fēng)期和非臺(tái)風(fēng)期的驅(qū)動(dòng)來(lái)源。結(jié)果表明:江門海域各站點(diǎn)增水變化一致,且有顯著的季節(jié)差異,即冬春季增水振幅變化大而夏秋季(非臺(tái)風(fēng)影響期間)相對(duì)穩(wěn)定。增水變化特征主要與緯向風(fēng)有關(guān),東風(fēng)增強(qiáng)(減弱)時(shí)水位升高(降低),西風(fēng)期間則呈現(xiàn)出相反的特征。經(jīng)向風(fēng)和氣壓在...

基于XGBoost和SHAP的海灘波浪爬高預(yù)測(cè)研究————作者:張建;丁佩;劉楷操;路川藤;

摘要:海灘波浪爬高預(yù)測(cè)是海岸侵蝕防護(hù)和防災(zāi)減災(zāi)的關(guān)鍵技術(shù)支撐。針對(duì)現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)公式在精確度、泛化性等方面的不足,將極限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高預(yù)測(cè)中,利用1 400多個(gè)來(lái)自實(shí)驗(yàn)室和現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)的海灘波浪爬高數(shù)據(jù),通過(guò)貝葉斯優(yōu)化進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整,建立基于XGBoost的海灘波浪爬高預(yù)測(cè)模型。此外,還將可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)框架SHAP與XGBoost模型結(jié)合,以挖掘波浪爬高預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)鍵特征。評(píng)估結(jié)果表明:...

基于多尺度特征融合和時(shí)空注意力LSTM的臺(tái)風(fēng)云圖預(yù)測(cè)研究————作者:程勇;錢坤;王軍;渠海峰;李偉;楊玲;韓曉東;劉敏;

摘要:現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法在預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)時(shí)沒(méi)有考慮其特征內(nèi)化損失問(wèn)題,難以全面捕捉臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)變化。為此,本文提出一種基于多尺度特征融合的時(shí)空注意力長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(MSTA-LSTM)方法。引入特征增強(qiáng)模塊加強(qiáng)臺(tái)風(fēng)特征信息,通過(guò)跳躍連接緩解編解碼過(guò)程中的臺(tái)風(fēng)細(xì)節(jié)特征損失,同時(shí)在時(shí)空長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(ST-LSTM)單元中利用卷積塊注意力模塊優(yōu)化信息傳遞,最后通過(guò)反卷積調(diào)整不同尺度的解碼輸出,融合后輸出結(jié)果。使用“葵花...

中馬友誼橋海域波浪特性數(shù)值模擬研究————作者:孫婉靜;駱釗;林紅星;

摘要:中馬友誼橋海域波浪以涌浪為主,但其海浪特性及傳播機(jī)理尚不明確,給橋梁防護(hù)與運(yùn)營(yíng)帶來(lái)極大困擾。采用波浪模型Mike21 SW,以ERA5資料作為驅(qū)動(dòng)風(fēng)場(chǎng),對(duì)中馬友誼橋海域的波浪進(jìn)行數(shù)值模擬獲得數(shù)據(jù)結(jié)果,并對(duì)該海域的海浪特性進(jìn)行溯源分析。結(jié)果表明:受季風(fēng)洋流驅(qū)動(dòng)的影響,中馬友誼橋海域的波高為0.45~0.85 m,7月和8月的波況較差;波周期多介于6.0~10.0 s,其頻率占全年的53.15%,為顯...

Created with Highcharts 11.1.0近十年出版文獻(xiàn)78.078.067.067.066.066.064.064.062.062.065.065.065.065.066.066.067.067.035.035.0發(fā)表數(shù)量201520162017201820192020202120222023202430405060708090搜論文知識(shí)網(wǎng)(sofabiao.com)
Created with Highcharts 11.1.0近十年基金文獻(xiàn)69.0069.0062.0062.0062.0062.0059.0059.0059.0059.0062.0062.0064.0064.0065.0065.0066.0066.0035.0035.002015201620172018201920202021202220232024020406080搜論文知識(shí)網(wǎng)(sofabiao.com)
Created with Highcharts 11.1.0近十年文獻(xiàn)所屬欄目分布研究與分析: 85.39 %研究與分析: 85.39 %分析與研究: 7.07 %分析與研究: 7.07 %綜述: 4.24 %綜述: 4.24 %動(dòng)態(tài)介紹: 2.83 %動(dòng)態(tài)介紹: 2.83 %海冰知識(shí)講座: 0.35 %海冰知識(shí)講座: 0.35 %簡(jiǎn)述: 0.12 %簡(jiǎn)述: 0.12 %研究與分析分析與研究綜述動(dòng)態(tài)介紹海冰知識(shí)講座簡(jiǎn)述搜論文知識(shí)網(wǎng)(sofabiao.com)
Created with Highcharts 11.1.0近十年文獻(xiàn)所屬學(xué)科分布海洋: 54.16 %海洋: 54.16 %氣象: 33.50 %氣象: 33.50 %環(huán)境: 4.79 %環(huán)境: 4.79 %水利水電: 2.94 %水利水電: 2.94 %船舶: 1.09 %船舶: 1.09 %公路水路: 1.01 %公路水路: 1.01 %新能源: 0.92 %新能源: 0.92 %自動(dòng)化: 0.59 %自動(dòng)化: 0.59 %計(jì)算機(jī)軟件: 0.50 %計(jì)算機(jī)軟件: 0.50 %航空航天: 0.50 %航空航天: 0.50 %海洋氣象環(huán)境水利水電船舶公路水路新能源自動(dòng)化計(jì)算機(jī)軟件航空航天搜論文知識(shí)網(wǎng)(sofabiao.com)

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