李正泉，肖晶晶，馬　浩，馮　濤（浙江省氣候中心，浙江杭州310017）

中國海表面風(fēng)統(tǒng)計降尺度模型研究

李正泉，肖晶晶，馬浩，馮濤
（浙江省氣候中心，浙江杭州310017）

基于CCMP衛(wèi)星風(fēng)場數(shù)據(jù)和NECP-DOE再分析數(shù)據(jù)兩者典型空間模態(tài)近20 a的長期統(tǒng)計關(guān)系，構(gòu)建了中國海域海表面風(fēng)的統(tǒng)計降尺度模型。降尺度模型交叉驗證結(jié)果表明：模擬與觀測兩者風(fēng)速在空間分布和變化趨勢上均具有很好的吻合性，風(fēng)速空間分布的相關(guān)性（R）可達到0.98以上，風(fēng)速變化趨勢的相關(guān)性（R）可達0.89以上。模型預(yù)測風(fēng)速的均方根誤差（RMSE）和絕對誤差（AE），在絕大多數(shù)海區(qū)均低于0.25 m/s和0.30 m/s，相對誤差（RE）＜-5%或＞5%的海區(qū)面積僅約占全海域面積的5%左右。從空間上而言，降尺度模型的模擬誤差大值區(qū)多發(fā)生在陸域附近的近海區(qū)，主要原因是近海區(qū)影響風(fēng)場的中小尺度天氣因子眾多。

海表面風(fēng)；統(tǒng)計降尺度；經(jīng)驗正交函數(shù)；CCMP風(fēng)場；NCEP-DOE

1　引言

大尺度粗網(wǎng)格的氣候數(shù)據(jù)因空間分辨率太低，較難適用于局部區(qū)域的氣候分析和氣候變化研究。降尺度是將大尺度低分辨的空間信息轉(zhuǎn)化為小尺度高分辨率，以使得局部空間信息更加豐富和清晰可辨［1-2］。通常應(yīng)用的降尺度方法有3種，即動力降尺度、統(tǒng)計降尺度和統(tǒng)計與動力相結(jié)合的降尺度［3］。統(tǒng)計降尺度是通過建立大尺度信息變量與小尺度信息變量兩者之間的統(tǒng)計關(guān)系，將大尺度低分辨率的空間變量帶入統(tǒng)計模型，來獲取局地變量高分辨率的空間信息［4-5］。由于統(tǒng)計降尺度方法計算量小且簡便易行，因此在國內(nèi)外區(qū)域氣候的模擬和預(yù)估研究中被廣泛使用。

利用多元回歸構(gòu)建統(tǒng)計降尺度模型，Sailor等分析了美國局部地區(qū)的氣溫變化［6］，Murphy模擬了歐洲地區(qū)的月氣溫和月降水［7］。采用ANN技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)計降尺度模型，Mpelasoka等分析了新西蘭的月氣溫和降水［8］，Bardossy等以模糊規(guī)則分類法為基礎(chǔ)建立統(tǒng)計降尺度模型，研究了德國和希臘的氣溫與降水［9］。Goodess等評估了20余種統(tǒng)計降尺度方法在不同氣候區(qū)不同季節(jié)對溫度與降水指數(shù)的模擬能力［10］。在國內(nèi)亦有許多研究者利用統(tǒng)計降尺度方法開展區(qū)域氣候的模擬與預(yù)估，如范麗軍對華東區(qū)氣溫變化的集合預(yù)估［11］、崔妍等對江淮流域極端降水的預(yù)估［12］、薛春芳等對渭河流域秋雨的模擬分析［13］、郭彥等我國北方地區(qū)降水的季節(jié)預(yù)測［14］以及阮成卿等對我國西南地區(qū)后冬降水的降尺度模擬［15］，等等。從文獻調(diào)研來看，統(tǒng)計降尺度技術(shù)在我國區(qū)域氣候研究中已有較多應(yīng)用，但研究對象多針對于氣溫或降水，而有關(guān)風(fēng)場的統(tǒng)計降尺度分析尚不多見。湯建平等曾利用591個氣象站的風(fēng)能參數(shù)與大尺度環(huán)流場的統(tǒng)計關(guān)系，開展我國風(fēng)能變化的降尺度模擬預(yù)估［16］，但其研究范圍僅限于陸域，并未涉及至我國海域，且其研究方法在海域范圍內(nèi)較難實現(xiàn)，原因是海上測風(fēng)站點稀少，長年代測風(fēng)數(shù)據(jù)缺乏，尤其是在遠海區(qū)域。

本文以衛(wèi)星觀測CCMP（Cross-Calibrated，Multi-Platform）風(fēng)場為基礎(chǔ)，以衛(wèi)星格點觀測代替站點觀測，建立高分辨率CCMP風(fēng)場與大尺度NCEP-DOE變量場兩者EOF（Empirical Orthogonal Function）典型模態(tài)的多元統(tǒng)計關(guān)系，進而構(gòu)建適合于我國海表面風(fēng)的統(tǒng)計降尺度模型，意旨為海表面風(fēng)區(qū)域降尺度的模擬預(yù)估研究提供一種較為可行的研究方法。

2　資料與方法

2.1使用資料

統(tǒng)計降尺度模型構(gòu)建和模型驗證所使用的資料為1988—2011年CCMP衛(wèi)星風(fēng)場數(shù)據(jù)和NCEP-DOE再分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于共享網(wǎng)站http: //rda.ucar.edu/datasets/ds744.9/index.html和http: //www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis2.html。CCMP風(fēng)場是2010年美國國家航空航天局（NASA）發(fā)布的交叉定標多平臺衛(wèi)星探測海表面風(fēng)場資料，它是可覆蓋全球范圍時空分辨率最為精細的長年代風(fēng)場數(shù)據(jù)之一，其空間分辨率為0.25°×0.25°、時間分辨率為6 h（數(shù)據(jù)時次為00時、06時、12時、18時）。由于CCMP風(fēng)場融合了多系列數(shù)十顆衛(wèi)星觀測資料，因此其風(fēng)場數(shù)據(jù)較其它衛(wèi)星風(fēng)場在精度上有著很大提高，在諸多海洋大氣環(huán)境研究中被廣泛應(yīng)用［17］。NCEP-DOE再分析數(shù)據(jù)是美國國家環(huán)境預(yù)報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）和美國能源部（Department of Energy，DOE）合作研制的全球大氣再分析資料（也被稱作為NCEP-R2），它相對于NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)（NCEP-R1），在較多細節(jié)上作出了改進，是NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)的更新和訂正版本［18］。本文中使用的NCEP-DOE再分析數(shù)據(jù)是海表面風(fēng)速（U，V）、海平面氣壓（Sea Level Pressure，SLP）和海表面溫度（Sea Surface Temperature，SST），數(shù)據(jù)的空間分辨率為2.5°×2.5°、時間分辨率為6 h（數(shù)據(jù)時次為00時、06時、12時、18時）。

2.2技術(shù)方法

根據(jù)1988—2011年逐日4個時次的CCMP風(fēng)場數(shù)據(jù)和NCEP-DOE再分析數(shù)據(jù)，計算統(tǒng)計逐年各月的氣候要素值。月平均風(fēng)速（W）的計算過程為：先依據(jù)CCMP（U，V）和NCEP-DOE（U，V）的經(jīng)向緯向風(fēng)矢量，計算各時次的風(fēng)速值，再按逐年逐月對

式中：W為風(fēng)速（m/s），u和v分別為經(jīng)向和緯向風(fēng)矢量網(wǎng)格值（m/s），δu和δv分別為經(jīng)向和緯向風(fēng)矢量網(wǎng)格值的附加值（Add Offset），ku和kv分別為經(jīng)向和緯向風(fēng)矢量網(wǎng)格值的換算因子（Scale Factor）。

以CCMP（W）作為降尺度模型構(gòu)建的目標變量（空間分辨率為0.25°），NCEP-DOE（W，SLP，SST）作為預(yù)測因子變量（空間分辨率為2.5°）。使用經(jīng)驗正交函數(shù)（EOF）［19-20］對CCMP（W）矩陣和NCEP-DOE（W，SLP，SST）矩陣進行空間模態(tài)分解，基于多元線性回歸技術(shù)建立CCMP（W）主模態(tài)與NCEP-DOE（W，SLP，SST）主模態(tài)之間的統(tǒng)計關(guān)系，以此構(gòu)建我國海表面風(fēng)的統(tǒng)計降尺度模型。

具體步驟是：對給定的CCMP（W）矩陣和NCEPDOE（W，SLP，SST）矩陣，分別移除各自的氣候平均態(tài)后進行EOF分解，提取各自的空間EOF模態(tài)主成分PC，之后按照式（2）的方式，建立CCMP風(fēng)速與NCEP-DOE變量之間的統(tǒng)計關(guān)系。風(fēng)速值進行統(tǒng)計。各時次風(fēng)速（W）的計算公式如下：

確定出CCMP風(fēng)速與NCEP-DOE變量之間的統(tǒng)計關(guān)系后，按式（3）和式（4）即可將大尺度粗分辨率的氣候變量“投影”轉(zhuǎn)化成高空間分辨率的海表面風(fēng)速。

對于統(tǒng)計降尺度模型的效果檢驗，本文使用了方差貢獻（EV）、標準差（SD）、殘差標準差（SE）、相關(guān)系數(shù)（R）、均方根誤差（RMSE）、相對誤差（RE）和絕對誤差（AE）等統(tǒng)計參數(shù)，它們的定義及公式較為常見，在此不再累述，具體請參見文獻［19］。

3　結(jié)果分析

3.1統(tǒng)計降尺度模型構(gòu)建

我國海表面風(fēng)統(tǒng)計降尺度模型的構(gòu)建基于1988—2007年共20 a的長期數(shù)據(jù)，模型預(yù)測的目標變量矩陣為1988—2007年間的CCMP月平均風(fēng)速（W），預(yù)測因子矩陣為1988—2007年間NCEP-DOE的月平均海表面風(fēng)速、氣壓和溫度（W，SLP，SST）。選用NCEP-DOE（W，SLP，SST）前20個主模態(tài)（PC總方差貢獻EV約為97.3%）與CCMP（W）前15個主模態(tài)（PC總方差貢獻EV約為95.6%），按式（2）的形式，進行構(gòu)建統(tǒng)計降尺度模型。

表1給出了CCMP（W）和NCEP-DOE（W，SLP，SST）前10個主模態(tài)的方差貢獻（EV）以及回歸模型的標準差（SD）和殘差標準差（SE）等統(tǒng)計參數(shù)?？梢钥闯觯繕俗兞壳?0個主模態(tài)的PC總方差貢獻可達到93.5%，預(yù)測因子前10個主模態(tài)的PC總方差貢獻可達到92.5%。目標變量與預(yù)測因子回歸模型的SE占SD的比重很小，前6個PC的SE占其SD的比重均不足5%。雖然PC10的SE占其SD的比重約為20%，但PC10的方差貢獻較?。▋H約1.6%），其在統(tǒng)計降尺度模型構(gòu)建中的實際貢獻很少。

3.2模型回算檢驗

使用1988—2007年NCEP-DOE（W，SLP，SST）數(shù)據(jù)，按照式（3）和式（4），對海表面風(fēng)降尺度模型進行回算模擬。比較模型回算風(fēng)速與CCMP觀測風(fēng)速兩者之間的相關(guān)性及其模擬誤差，對構(gòu)建的統(tǒng)計降尺度模型進行驗證。如圖1所示（中國海域范圍及海區(qū)劃分請參見文獻［21］），1988—2007年模型回算風(fēng)速與CCMP觀測風(fēng)速（20 a平均值）的空間分布形態(tài)基本完全一致，僅是在東海南部的局部區(qū)域上有些細微差別，兩者風(fēng)速分布的空間相關(guān)系數(shù)（R）達到0.998。各年份模型回算風(fēng)速與CCMP觀測風(fēng)速的空間相關(guān)性，見表2。

在空間各個格點上，模型回算與CCMP觀測兩者風(fēng)速年際變化的相關(guān)性（1988—2007年期間）和模型回算風(fēng)速的均方根誤差（RMSE）空間分布（見圖2）?；厮泔L(fēng)速與觀測風(fēng)速年際變化的相關(guān)系數(shù)（R），全海域的格點平均值約為0.93，兩者風(fēng)速的年際變化在格點位相上表現(xiàn)出了非常好的符合。從空間分布來看：遠離陸域的遠海存在相關(guān)系數(shù)的高值區(qū)（黃海中部除外），尤其是渤海、黃海北部、東海南部、巴士海峽、南海東北部等，該些海域的R值大多均超過0.95，R值最大可達到0.98（見圖2a）。

由于遠海區(qū)影響海表面風(fēng)場的動力學(xué)因素較為簡單，缺乏地形等影響，因此相關(guān)系數(shù)在遠海區(qū)存在高值；而在陸域近海區(qū)，影響風(fēng)場的因子眾多，中小尺度天氣過程活躍，風(fēng)場降尺度模型的誤差相對較大，如山東、浙江和廣州等近海以及臺灣島附近海區(qū)等，這些區(qū)域是相關(guān)系數(shù)低值區(qū)，其R值多在0.75以下，但R值低于0.65的海區(qū)面積較少（僅約總海域的3%）。從風(fēng)速均方根誤差（RMSE）空間分布看：回算與觀測兩者風(fēng)速的RMSE值多在0.25 m/s以下，僅是在臺灣島附近和廣州近海岸等一些局部區(qū)，RMSE值高于0.40 m/s（見圖2b）。

表1　目標變量與預(yù)測因子前10個主模態(tài)的統(tǒng)計參數(shù)

表2　模型回算風(fēng)速與CCMP觀測風(fēng)速的空間相關(guān)性統(tǒng)計

圖1　CCMP觀測風(fēng)速與模型回算風(fēng)速空間分布（虛框內(nèi)為兩者重點差異區(qū)）

由圖1和圖2可知，無論是風(fēng)速空間分布形態(tài)，還是風(fēng)速變化趨勢及風(fēng)速誤差，統(tǒng)計降尺度模型的回算值與CCMP的觀測值均表現(xiàn)出了非常好的吻合性，這充分表明了統(tǒng)計降尺度模型的構(gòu)建合理性。為了進一步驗證所構(gòu)建的降尺度模型其外推預(yù)測的可靠性，利用2008—2011年數(shù)據(jù)再次對降尺度模型進行檢驗。

3.3模型外推預(yù)測檢驗

基于已構(gòu)建的海表面風(fēng)降尺度模型統(tǒng)計關(guān)系（采用1988—2007年數(shù)據(jù)建立），利用2008—2011年的NCEP-DOE變量資料（未參與建模數(shù)據(jù)），按式（3）和式（4）對海表面風(fēng)進行降尺度模擬預(yù)測。從圖3分析，2008—2011年模型預(yù)測風(fēng)速與CCMP觀測風(fēng)速（5 a平均值），兩者的空間分布形態(tài)十分相似（這與模型回算檢驗類同），僅是在黃海中部和東海北部的局部區(qū)域上有些差別，兩者風(fēng)速空間分布的相關(guān)系數(shù)性（R）達到0.988，各年份的R值也都在0.980以上（見表3）。

模型預(yù)測與CCMP觀測兩者風(fēng)速的年際變化，在空間各格點上的相關(guān)性R值多在0.90以上，全海域的R平均值約為0.89，這表明模型預(yù)測與CCMP觀測兩者格點上的風(fēng)速變化趨勢具有良好吻合性（見圖4a）?？傮w來說，遠離陸域的遠海R值較高，近海岸區(qū)R值較低，但R值低于0.65的海區(qū)面積不足全海域面積的4%，這種R值的空間分布型態(tài)與降尺度模型回算的結(jié)果大體相似（見圖2a），僅是R值大小略有差異，模型回算的R值略高于模型預(yù)測。

表3　模型預(yù)測風(fēng)速與CCMP觀測風(fēng)速的空間相關(guān)性統(tǒng)計

模型預(yù)測誤差分析顯示，全海域風(fēng)速預(yù)測的RMSE平均值約為0.12 m/s，絕大多數(shù)區(qū)域的RMSE值均＜0.25 m/s，僅是在臺灣島附近和南海中東部的一些零星區(qū)域，其RMSE值＞0.30 m/s（見圖4b）。風(fēng)速預(yù)測的絕對誤差（AE）在空間各格點上均＜0.50 m/s，全海域平均的AE值約為0.13 m/s，大部分海域的AE值均在0.30 m/s以下，但在渤海、黃海北部、臺灣島附近以及陸域近海岸等一些局部區(qū)，風(fēng)速預(yù)測的AE值較高些，約在0.35 m/s以上（見圖4c）。從風(fēng)速預(yù)測的相對誤差（RE）來看，在我國北部海域（渤海與黃海）、臺灣海峽、北部灣及海南島附近區(qū)域等，降尺度模型的模擬預(yù)測風(fēng)速較CCMP觀測風(fēng)速偏低，兩者風(fēng)速的RE值多在-2.0%左右，局部區(qū)域可達到-4%以下；在東海大部、南海大部、巴士海峽、臺灣島附近及其以東洋面海域，降尺度模型的模擬預(yù)測相比CCMP觀測的風(fēng)速值較高，尤其是在廣東、臺灣及其它一些陸域的近海區(qū)，兩者風(fēng)速的RE值可達到8.0%左右（見圖4d），但整體而言，全海域內(nèi)風(fēng)速預(yù)測的RE值較小，RE＜-5%或RE＞5%的空間格點占有量很少，不足海域總面積的5%。

圖3　CCMP觀測風(fēng)速與模型預(yù)測風(fēng)速空間分布（虛框內(nèi)為兩者重點差異區(qū)）

圖4　2008—2011年預(yù)測與觀測風(fēng)速比較

3.4模型誤差原因淺析

降尺度模型回算和模型外推的檢驗結(jié)果均顯示，模型模擬風(fēng)速與CCMP觀測風(fēng)速兩者在陸域近海區(qū)（尤其是沿海岸區(qū)）的差異，相比于遠海區(qū)要相對大一些。如：近海區(qū)風(fēng)速年際變化的相關(guān)性系數(shù)（R）值多低于遠海區(qū)，且風(fēng)速模擬的RMSE、AE和RE的高值區(qū)也多發(fā)生在陸域近海。這種誤差分布的空間形態(tài)是由諸多因素引起的，其中近海與遠海風(fēng)場的動力學(xué)因子差異是其主要原因。由于遠海區(qū)缺乏地形等影響，海表面風(fēng)形成的動力學(xué)因素較為簡單，而陸域近海影響風(fēng)場的因子眾多，中小尺度天氣過程活躍，CCMP空間分辨率精細對這種中小尺度的天氣過程具有很強的捕捉能力，但NCEP-DOE的空間分辨率太粗，中小尺度過程的捕捉能力太弱［19］。

在模型模擬與CCMP觀測兩者風(fēng)速年變化相關(guān)分析中，值得一提的是盡管黃海中部區(qū)并非靠近陸域，但其模擬與觀測的風(fēng)速相關(guān)性卻是相對較低，R值多在0.80以下，低于其周圍海域（見圖2a和圖4a）。探尋該區(qū)R值偏低的原因，海霧影響可作為一種合理解釋。黃海是我國海域中海霧最頻發(fā)的區(qū)域，而黃海中部更是黃海海霧的重發(fā)區(qū)［22］。CCMP風(fēng)場源于衛(wèi)星探測，云、霧、降水等天氣現(xiàn)象對遙感信號的發(fā)送與接受均會造成干擾影響［23］。盡管在風(fēng)場反演過程中，衛(wèi)星資料已經(jīng)過數(shù)據(jù)除噪處理，但仍無法確保該些干擾區(qū)風(fēng)場反演的準確性。更有甚者當(dāng)干擾信號過強時就會造成觀測缺失，而缺失部分只能由周圍的正常觀測值插補形成。NCEP-DOE資料主源于地表面（海面）站點觀測，基本不受天氣條件影響。在海霧頻發(fā)重發(fā)的黃海中部區(qū)，CCMP與NCEP-DOE兩者觀測資料受海霧的影響程度不一，這就可能會引起兩者風(fēng)速的不對應(yīng)變化。

另一方面，從模型外推的預(yù)測檢驗結(jié)果中，可發(fā)現(xiàn)在東海中部至臺灣以東的遠海區(qū)分布著一條風(fēng)速絕對誤差（AE）相對較大的帶狀區(qū)域，AE值多在0.25 m/s以上，比其它遠海區(qū)的AE值都要大些（見圖4c），且?guī)顓^(qū)內(nèi)的風(fēng)速相對誤差（RE）也相對較高，局部區(qū)的RE值可在4%—6%之間（見圖4d）。這種有別于其它遠海的誤差分布，其原因可能歸結(jié)于該區(qū)臺風(fēng)活動影響。影響我國海域的臺風(fēng)多生成于菲律賓以東洋面，按臺風(fēng)路徑主要分為西進型、登陸型和轉(zhuǎn)向型3類［24］。西進型臺風(fēng)主要影響我國南海海域，登陸型和轉(zhuǎn)向型臺風(fēng)多影響我國浙江至廣東一帶的東部海域（包括臺灣兩側(cè)海域）。西進型臺風(fēng)在移動路徑中因受菲律賓陸域阻擋，至我國南海時風(fēng)力多會有所減弱；而登陸型和轉(zhuǎn)向型臺風(fēng)移至浙江至廣東一帶的東部遠海（含臺灣兩側(cè)海域）時，一路無地形遮擋，風(fēng)力十分強大，且隨臺風(fēng)逐漸向大陸靠近或受臺灣島阻擋時，風(fēng)力又會有所減弱。Hoffman等研究指出［25］，在風(fēng)速低于16 m/s的情況下，CCMP資料的風(fēng)速誤差值較為穩(wěn)定，但隨風(fēng)速進一步增強，CCMP的風(fēng)速誤差值會明顯擴大。由此推斷，臺風(fēng)活動頻繁且風(fēng)力強度大，可能是引起東海中部至臺灣以東一帶遠海區(qū)模型模擬誤差偏大的一個重要原因。

4　結(jié)論

本文基于1988—2007年CCMP衛(wèi)星風(fēng)場數(shù)據(jù)和NECP-DOE再分析數(shù)據(jù)兩者典型空間模態(tài)的長期統(tǒng)計關(guān)系，構(gòu)建了我國海域海表面風(fēng)的統(tǒng)計降尺度模型，并利用2008—2011年的觀測數(shù)據(jù)對降尺度模型進行了預(yù)報檢驗。獲得以下幾點認知：

（1）CCMP風(fēng)場風(fēng)速（W）的前15個空間模態(tài)和NCEP-DOE（W，SLP，SST）變量的前20個空間模態(tài)，分別占各自總方差貢獻的95.6%和97.3%，基本涵蓋了CCMP風(fēng)場風(fēng)速及NCEP-DOE海表面風(fēng)速、氣壓、溫度等變量的絕大部分信息；

（2）利用CCMP（W）與NECP-DOE（W，SLP，SST）兩者典型空間模態(tài)的長期統(tǒng)計關(guān)系，能夠較為合理地構(gòu)建出適合于我國海域的海表面風(fēng)統(tǒng)計降尺度模型。模型交叉驗證結(jié)果證實：模擬與觀測兩者風(fēng)速空間分布的相關(guān)性R值可達0.98以上，風(fēng)速變化趨勢的相關(guān)性R值可達0.89（預(yù)測模擬）和0.93（回算模擬）；

（3）在陸域沿岸的近海區(qū)，統(tǒng)計降尺度模型的模擬能力相對較弱，預(yù)測風(fēng)速的RMSE、AE及RE的大值區(qū)多發(fā)生在陸域近海，但模型的總體預(yù)測誤差相對較小，絕大多數(shù)海域的RMSE值和AE值均低于0.25 m/s和0.30 m/s，RE＜-5%或RE＞5%的海區(qū)面積僅約占全海域的5%左右。

本文僅以NCEP-DOE（W，SLP，SST）作為預(yù)測因子，以CCMP（W）作目標變量，構(gòu)建了我國海域海表面風(fēng)的統(tǒng)計降尺度模型，意在能為區(qū)域海表面風(fēng)的降尺度研究提供一些相關(guān)參考。如果用全球環(huán)流模式（GCM）預(yù)估數(shù)據(jù)替代NCEP-DOE數(shù)據(jù)，以其作為統(tǒng)計降尺度模型的預(yù)測因子，那么便可開展我國海表風(fēng)未來情景變化的降尺度分析，這方面研究將是我們下一步需開展的工作。

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Studies of statistical downscaling model of sea surface wind over China seas

LI Zheng-quan，XIAO Jing-jing，MAHao，F(xiàn)ENG Tao
（Zhejiang Climate Center，Hangzhou 310017 China）

Based on long-term statistical relationship of typical spatial modes derived from CCMP wind data and NCEP-DOE reanalysis data，a statistical downscaling model of sea surface wind over China seas is constructed. The results of cross-validation indicate that the simulated wind speed agrees well with the wind speed from CCMP observation，both in spatial pattern and in annual variation.The correlation coefficient（R）of model simulating and CCMP observation is above 0.98 for wind speed spatial pattern，and higher than 0.89 for wind speed annual variation.Moreover，simulating errors of the statistical downscaling model are very low.In most of sea areas，RMSE of wind speed is lower than 0.25 m/s and AE is lower than 0.30 m/s.Only in about 5%sea areas，its RE is higher than 5%or lower than-5%.The errors spatial patterns show that large errors often occur in some offshore areas，because the offshore winds are affected by many factors that come from active local weather systems in meso-scale and small-scale.

sea surface wind；statistic downscaling；empirical orthogonal function；CCMP wind field；NCEPDOE

P732

A

1003-0239（2016）04-0071-09

10.11737/j.issn.1003-0239.2016.04.009

2015-10-16

中國氣象局氣候變化專項（CCSF201427）；浙江省氣象科技計劃重點項目（2014ZD05）；公益性行業(yè)（氣象）科研專項（GYHY201306050）。

李正泉（1978-），男，高級工程師，博士，主要從事氣候變化與生態(tài)研究。E-mail∶lzq110119@163.com