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基于遗传算法优化的ENSO指数的动力预报模型反演

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地球物理学报 2008年第5期51卷 1346-1353页

作者：张韧洪梅王辉赞陈奕德王彦磊解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系南京211101 中国科学院大气物理研究所 LASG北京100029

基于NCEP/NCAR提供的1958-1995年全球月平均海温距平场再分析资料,采用动力系统反演思想和遗传算法途径,进行了El nino/La Nina指数的动力预报模型的参数优化和模型反演,从上述海温资料中重构了nino3海温距平指数的非线性动力模型.模型... 详细信息

基于NCEP/NCAR提供的1958-1995年全球月平均海温距平场再分析资料,采用动力系统反演思想和遗传算法途径,进行了El nino/La Nina指数的动力预报模型的参数优化和模型反演,从上述海温资料中重构了nino3海温距平指数的非线性动力模型.模型预报试验结果表明,遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够客观、有效地反演海温指数的动力预报模型,对nino3海温指数和El nino/La Nina事件进行较为客观准确的预测,为El nino/La Nina预测提供有益的研究参考.

关键词： nino3指数遗传算法动力模型重构

中国海海表风场、海浪场与El nino的相关性分析

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云南大学学报（自然科学版） 2014年第2期36卷 214-223页

作者：郑崇伟刘铁军钱粤海解放军理工大学气象海洋学院 92538部队气象台海军海洋水文气象中心

利用CCMP风场，分析了中国海海表风场与E1nino之间的关系，并利用CCMP风场驱动WW3海浪模式，对1988--2009年的中国海海浪场进行数值模拟，探索中国海的海浪场与E1nino的内在联系。以期能利用E1nino指标辅助中国海海浪场、海表风场的中... 详细信息

利用CCMP风场，分析了中国海海表风场与E1nino之间的关系，并利用CCMP风场驱动WW3海浪模式，对1988--2009年的中国海海浪场进行数值模拟，探索中国海的海浪场与E1nino的内在联系。以期能利用E1nino指标辅助中国海海浪场、海表风场的中长期预测、防灾减灾等．结果表明中国海的海表风场、海浪场与nino3指数关系密切：①同期及1—4个月后的海表风场、海浪场与当月的nino3指数表现出显著性负相关，尤其是2个月后的海浪场、海表风场与nino3指数之间的负相关性最显著；7～10个月后的海表风场、海浪场与当月的nino3指数表现出显著性正相关，尤其是8个月后的海浪场、海表风场与nino3指数之间的正相关性最显著．②1988--1997年期间、1999--2009年期间，8个月后的海表风场、海浪场与当月nino3指数的走势表现出非常好的一致性．@nino3指数、中国海的海浪场、海表风场三者存在较为显著的、共同的半年周期（5．87～6．29个月）、年周期（11．00—13．54个月）．@nino3指数的突变期为20世纪80年代后期、1999年7月—2000年11月、2005--2009年；海表风场与海浪场的显著性突变期完全一致，为2000年11月—2001年5月，其中nino3指数在1999年7月—2000年11月期间的突变期比海表风场和海浪场的突变期超前约半年左右，nino3区海温的突变可能是中国海海浪场、海表风场突变的主要诱发因素之一．

关键词：中国海海表风场海浪场 nino3指数超前滞后相关变化周期突变

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近45年太平洋海浪特征分析

热带海洋学报 2012年第6期31卷 6-12页

作者：郑崇伟林刚孙岩杨松大连理工大学工程力学系工业装备结构分析国家重点试验室 92538部队气象台辽宁省电力有限公司电力经济技术研究院大连海洋大学信息工程学院

利用来自欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)将风浪、涌浪分离的具有较高时空分辨率的45年ERA-40海浪资料,对太平洋的海表风场、风浪、涌浪、混合浪的特征进行分析。研究发现太平洋大部... 详细信息

利用来自欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)将风浪、涌浪分离的具有较高时空分辨率的45年ERA-40海浪资料,对太平洋的海表风场、风浪、涌浪、混合浪的特征进行分析。研究发现太平洋大部分海域的涌浪波高、混合浪波高呈显著的逐年线性递增趋势,趋势分别为0.3—0.6cm.a 1、0.3—1.2cm.a 1;太平洋的涌浪在混合浪中四季皆起主导作用,涌浪指标的低值区主要集中在南北半球的西风带,太平洋赤道附近海域存在明显的涌浪池;北太平洋的风场与风浪场的相关系数好于南太平洋,风场与涌浪场的相关系数则是南太平洋好于北太平洋;研究还发现太平洋的浪场与nino3指数有着密切的关系。

关键词： ERA-40海浪资料风浪涌浪变化趋势涌浪池涌浪指标 nino3指数

1988-2009年中国海及周边海域大浪频率对ElNino的响应

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海洋通报 2014年第2期33卷 140-147页

作者：郑崇伟潘静黎鑫周林解放军理工大学气象海洋学院 92538部队气象台中国科学院大气物理研究所大气科学地球流体力学数值模拟国家重点实验室

以CCMP风场驱动目前国际先进的第三代海浪模式WAVEWATCH-Ⅲ,对1988-2009年中国海及周边海域的海浪场进行数值模拟,探索近22年期间该海域的大浪频率与El Nino现象的内在联系。结果表明中国海及周边海域的大浪频率与El Nino有着密切... 详细信息

以CCMP风场驱动目前国际先进的第三代海浪模式WAVEWATCH-Ⅲ,对1988-2009年中国海及周边海域的海浪场进行数值模拟,探索近22年期间该海域的大浪频率与El Nino现象的内在联系。结果表明中国海及周边海域的大浪频率与El Nino有着密切的联系:(1)大浪频率与nino3指数的同期、大浪频率滞后1-4个月与nino3指数表现出显著性负相关,尤其是当大浪频率滞后2个月时,与nino3指数的负相关最强;当大浪频率滞后7-10个月时,大范围海域与nino3指数呈显著性正相关,大浪频率滞后8个月时,与nino3指数的正相关达到最强。(2)无论1988-1997年还是1999-2009年,大浪频率滞后8个月的曲线走势与nino3指数的走势表现出非常好的一致性,相关系数高达0.70、0.73。(3)中国海及周边海域的大浪频率与nino3指数具有共同的5.87-6.29个月、11.00-13.54个月的显著性变化周期;同时还具有共同的3.5-4.7年的年际变化周期,以及7年的长周期变化。(4)中国海及周边海域的大浪频率与nino3指数在20世纪末、21世纪初存在共同的突变期,nino3指数的突变略超前于大浪频率的突变。

关键词：中国海及周边海域大浪频率 nino3指数相关系数变化周期突变

1957～2002年南海—北印度洋海浪场波候特征分析

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台湾海峡 2012年第3期31卷 317-323页

作者：郑崇伟李训强潘静 92538部队12分队解放军理工大学气象学院中国科学院大气物理研究所

利用ERA-40海表10 m风场驱动第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ,得到南海—北印度洋1957年9月至2002年8月的海浪场,并分析其波候(风候)特征.研究发现如下主要特征:(1)该海域的波高波向、风速风向受季风影响显著;(2)北印度洋大部分海域的... 详细信息

利用ERA-40海表10 m风场驱动第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ,得到南海—北印度洋1957年9月至2002年8月的海浪场,并分析其波候(风候)特征.研究发现如下主要特征:(1)该海域的波高波向、风速风向受季风影响显著;(2)北印度洋大部分海域的海表风速呈显著性逐年线性递增趋势,大约0.01～0.02 m/(s·a),南海线性递增的区域则较少,有效波高呈显著性逐年线性递增的区域主要集中在低纬度中东印度洋(约0.003～0.006 m/a)、索马里附近海域(大约0.002～0.005 m/a)、南海大部分海域(约0.002～0.004 m/a),线性递减的区域主要集中在孟加拉湾海域(约-0.002 m/a);(3)nino3指数与南海—北印度洋的海表风场、浪场存在密切的关系;(4)南海—北印度洋的海表风速与有效波高存在5.2a左右的共同周期,南海的海表风速、有效波高还存在2.0a左右的共同周期,北印度洋的海表风速、有效波高还存在26.0a的长周期震荡.

关键词：物理海洋学 WAVEWATCH-Ⅲ模式 ERA-40风场波候线性趋势 nino3指数周期