一种卫星数据采集式海面台风预测方法与流程

1.本发明涉及气象预测技术领域，具体为一种卫星数据采集式海面台风预测方法。


背景技术：

2.西北太平洋是每年生成热带气旋最多的海域，占全球每年生成热带气旋的30％。每年6
‑
10月份是热带气旋活动的频发期，在此期间，西北太平洋生成的台风约为25个左右，而进入我国近海并登陆我国的热带气旋达到每年6.9个左右，其带来的狂风、暴雨和风暴潮等灾害性天气会产生巨大影响。因此，热带气旋是夏季最关注的天气系统之一，提升热带气旋的预报准确率对于防灾减灾具有重大意义。
3.预测台风的主要步骤是数据的采集、录入数据、建立分析模型进行数据分析及得出分析结果，而在数据采集过程中，大多是依赖于北斗卫星进行大气数据和海洋温度数据的采集，并通过无线通讯传送，至地面数据接收终端，而对于一些位于较远海域的气象采集以及海水温度采集来说，仅仅依赖卫星图像，分析不够精确。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种卫星数据采集式海面台风预测方法，解决了对于一些位于较远海域的气象采集以及海水温度采集来说，仅仅依赖卫星图像，分析不够精确的问题。
5.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种卫星数据采集式海面台风预测方法，具体包括以下步骤：
6.步骤一：研究西北太平洋热带气旋频数和路径的月、季节和年际变化的物理过程：将热带气旋的频数与全球海温、enso指数、海冰面积等作相关分析，探寻热带气旋频数年际变化的影响因子，并通过合成分析，分析不同海温或者海冰状况年份、热带气旋的路径和登陆状况，研究海温和海冰等的年际变化对热带气旋频数和路径影响的物理过程；利用全球模式嵌套中尺度模式wrf进行对不同海洋、大气、积冰状况的典型年份进行动力数值试验；
7.步骤二：建立西北太平洋次季节尺度热带气旋的物理统计预测模型：
8.①
eeof和线性转置法：采用多变量eeof和线形转置方法，充分考虑海温、大气状况的季节变化对热带气旋频数的影响；预测因子选取热带低纬的海温(sst)、中低纬度的外逸长波辐射(olr)、北半球的500hpa位势高度(h500)，对这三个预测因子场进行多变量eeof分析，得到的主成分代表大气和海洋的耦合变化信号；通过线性回归可得到热带气旋频数与三个预报因子主成分之间的线性回归方程；然后，假设预报因子主成分变化是线性的，建立线性转置模型，预测目标月的主成分，再用预报出的主成分带入到热带气旋频数与主成分之间的线性回归方程，即可得到目标月的热带气旋频数；具体步骤如下：
9.预报因子x为sst、olr和h500的距平场，有n个的样本；在t时间的状态用矢量表示为：
[0010][0011]
把(1)式表示的多变量序列先作eof(主成分)分析，截取前m个主成分可近似地表示出原序列的状态，得：
[0012]
x
t
＝a1(t)v1 a2(t)v2
····
a
m
(t)v
m
＝va
t
[0013]
a
t
是m个eof的时间系数(主成分)在t时间值构成的列向量，a
t
是m维时间序列；a
t
解释原序列x
t
的大部分方差，特别是时间尺度大的变化的方差：
[0014][0015]
预报量为目标月的热带气旋频数y，利用近30年的资料建立y与预报因子目标月的主成分之间的线性关系，建立热带气旋频数预报方程：
[0016]
y(t)＝f1a1(t) f2a2(t)
····
f
m
a
m
(t)＝fa(t)
[0017]
如果预测因子序列x
t
满足线性演变关系则a
t
序列也满足线性演变，可得t
τ
时刻的主分量a
t τ
与t时刻的主分量之间的关系为：
[0018]
va
t τ
＝g(τ)va
t
ε
t τ
[0019]
把上式两边左乘v
t
，利用特征向量的正交归一性质v
t
v＝i(m阶单位矩阵)则得到：
[0020]
a
t τ
＝v
t
g(τ)va
t
v
t
ε
t τ
[0021]
其中v
t
g(τ)v与时间无关，是m
×
m阶常数矩阵，记：
[0022][0023]
η
t τ
＝v
t
ε
t τ
[0024]
得：
[0025][0026]
利用主成分的性质，主成分的方差等于对应的特征值，不同序号的主成分之间协方差等于零，主成分的协方差矩阵是对角阵，所以为
[0027]
[0028][0029]
得的第k行第l列元素的估计为：
[0030][0031]
得后，即建立了主成分的线性预报模型；由上式，a
t τ
的第k个分量的预报方程的系数为：
[0032][0033]
利用主成分预报方程得预报目标月的主成分将带入到热带气旋频数预报方程(4)中后，得到目标月的热带气旋频数：
[0034]
y(t τ)＝fa(t τ)
[0035]
②
时空投影方法：基于热带气旋路径和大尺度引导气流之间的关联，将引导气流作为预报因子，利用时空投影方法和再分析数据，建立物理统计模型，实际应用时，该引导气流为全球数值模式预报产品，进行次季节尺度的tc路径活动预报：
[0036]
预报量y(t,m)，预报因子x(t,i
×
j
×
n)；
[0037][0038][0039]
转换：
[0040][0041][0042]
x,y分别是标准化的预报因子(引导气流)和预报量(tc路径频数)，i,j为空间格点，t是时间，m是预报量的月数，n是提前预报的月数，k为svd的模态数，tp为预报时间；
[0043]
③
年际增量法 最优子集回归：年际增量法的预测对象和预测因子不是距平，而是年际增量，其定义为变量当年的值减去前一年的值，去除变量年代际变化的影响，放大预测对象的年际变化信号，即：
[0044]
δy
t
＝y
t
‑
y
t
‑1[0045]
计算春季全球海温、olr、1000hpa气温、海冰面积、500hpa位势高度、850hpa相对涡度场、200hpa纬向风场年际增量，与热带气旋频数的年际增量作相关，选取超过信度检验的
关键区的年际增量平均值进入因子集；利用最优子集方法，在因子集中选取最优因子作为预报因子，选取最优因子时采用csc准则，它的计算步骤为：
[0046]
设k为任一子集回归中自变量个数，csc
k
定义为：
[0047]
csc
k
＝s1 s2[0048]
其中：
[0049][0050]
式中q
k
为残差平方和，q
y
为气候学预报；
[0051][0052][0053]
式中i为预报趋势类别数，n
ij
为i类事件与j类估计事件的列联表中的个数，其中：
[0054][0055][0056]
以csc
k
达到最大为准则选择最优v子集；
[0057]
利用最优子集与热带气旋频数的年际增量建立回归方程，对热带气旋频数的年际增量进行预测，然后加上上一年的热带气旋频数，可得到预测年的热带气旋频数；
[0058]
步骤三：研究西北太平洋次季节尺度热带气旋的动力预测模型：采用粗分辨率的全球模式嵌套高分辨率的中尺度区域模式进行热带气旋的动力降尺度预测研究，分辨率设定为1
°×
1.25
°
；中尺度区域模式采用wrf模式，分辨率设定为30km
×
30km；首先采用“两步法”对未来海温和大气环流进行预测，即首先采用一个统计预测模型lim对未来海温进行预测，然后驱动全球模式cam对未来的大尺度环流进行预测，利用cam模式的输出结果作为wrf模式的边值条件，驱动wrf模式向前积分，并从wrf模式输出的高分辨率结果中提取热带气旋的信息；
[0059]
步骤四：研究西北太平洋次季节尺度热带气旋的动力－统计相结合预测模型：建立全球模式输出的大尺度气候预报因子与小尺度气候预报变量(如热带气旋)间的统计函数关系式：
[0060]
y＝f(x)
[0061]
采用模式输出统计方法(mos法)进行统计降尺度建模，即利用“两步法”和cam模式对历史气候进行30年回报，将回报的热带气旋源区sst、olr、辐散辐合场、高低空垂直风切变等预报量与观测资料和热带气旋频数两者作相关，将回报效果好且与热带气旋频数高相关的模式预报量作为预报因子，代入到上述方程中与热带气旋的频数建立线性回归建报方程；
[0062]
步骤五：建立西北太平洋次季节尺度热带气旋预测系统示范软件：基于西北太平
洋次季节尺度热带气旋的统计预测模型、动力预测模型和动力
‑
统计相结合的预测模型研究，研制西北太平洋次季节尺度热带气旋预测系统示范系统；
[0063]
步骤六：卫星采集数据结合海面气象采集数据综合分析预测台风次季节尺度活动：建立好西北太平洋次季节尺度热带气旋预测系统示范系统后，利用北斗卫星进行大气数据和海洋温度数据的采集，并通过无线通讯传送至地面数据接收终端，同时，对于一些位于较远海域，采用海面气象检测装置进行气象采集以及海水温度采集，配合卫星采集数据，代入系统内整体分析，进而对台风次季节尺度活动进行预测。
[0064]
优选的，步骤五中该系统包括以下几个模块：统计预测模块、动力预测模块、动力
‑
统计相结合预测模块、集成模块和评估检验模块；其中统计预测模块主要是采用eeof 线性转置回归方法、年际增量法 最优子集方法对西北太平洋次季节尺度热带气旋频数进行统计预测；动力预测模块则主要是采用全球模式cam嵌套中尺度模式wrf对西北太平洋次季节尺度热带气旋频数和路径进行预测；力
‑
统计相结合预测模块采用统计降尺度的方法对热带气旋频数进行预测；集成模块是根据上述预测方法的优劣，利用权重分布法对所有模块的预测结果进行集成预测；评估检验模块利用最新的观测资料对预测结果进行评估。
[0065]
本发明还公开了一种台风次季节尺度活动预测用海面气象检测装置，包括船体及其上设置的水温检测组件和气流检测组件，船体包括机箱及其顶部固定连接的隔水箱，且隔水箱的顶部通过合页转动连接有顶盖，所述气流检测组件包括支架弯管，且支架弯管的底端通过高精度轴承转动连接有转动座，所述转动座的前后两侧均通过转轴转动连接有支撑座，支撑座的底部与隔水箱内腔底部的中间固定连接，所述支架弯管顶端的内部固定连接有非接触式转动计数器，且非接触式转动计数器的中间转动连接有转动管，且转动管的表面固定连接有风叶，所述转动管远离支架弯管的一端通过轴承转动连接有支撑轮架，且支撑轮架的底端转动连接有滚轮，所述支架弯管表面的中间与支撑轮架侧面的底端之间固定连接有三角框架，所述三角框架的最尖端朝向支架弯管远离支撑轮架的一侧，且支架弯管的上半段向支撑轮架方向折弯，所述转动座内部的下方固定连接有套设在支架弯管底端外部的转角传感器，所述隔水箱外侧的四面均固定连接有定位模块。
[0066]
所述顶盖顶部的左侧向上突出设置，且突出部的内部开设有通槽，所述顶盖突出部的顶部设置有太阳能组件，所述太阳能组件包括前后两块转动设置的盖板，且盖板的顶部固定连接有太阳能电池板，所述盖板的尺寸大于通槽的尺寸，两块所述盖板的顶部且相靠近的一侧均固定连接有延伸至另一块盖板上方的插销座，两个所述插销座错位设置，且两个插销座之间通过插销贯穿连接。
[0067]
优选的，所述水温检测组件包括线束管，所述线束管分成多段，且多段线束管之间和端部固定连接有多组防水筒，所述防水筒的内部从上到下依次固定连接有声呐发生模块和温度传感器。
[0068]
优选的，船体内部的右侧设置有收卷装置，所述收卷装置包括固定连接在隔水箱底部右侧的电机，所述电机输出轴的顶端贯穿隔水箱的底部且固定连接有绞轮，且线束管的一端与绞轮的表面固定连接，所述隔水箱内表面的顶部固定连接有转动连接件，且转动连接件的中心电接触式转动连接有电芯，电芯固定连接在绞轮中心且与线束管内部线束电性连接，所述隔水箱的右上角通过机架固定连接有三组滑轮，且线束管的表面与滑轮的表面滑动连接。
[0069]
优选的，所述机箱内腔的中下方固定连接有隔板，且隔板下方空腔内存储有净水，所述隔板的顶部从左到右依次固定连接有蓄电池、控制器、缓冲座和水泵，且缓冲座套设在电机底端的外部，所述隔板的底部与机箱内腔的底部之间固定连接有多组导热板，且导热板的底部开设有缺口。
[0070]
优选的，所述水泵的进水口连通有抽水管，所述抽水管的底端贯穿隔板并延伸至机箱内腔的底部，所述水泵的出水口连通有出水主管，且出水主管的一端通过电磁三通阀连通有第一出水支管和第二出水支管，所述机箱内壁的侧面固定连接有散热管，且散热管的一端与第一出水支管连通，所述散热管的另一端连通有贯穿隔板的回水管。
[0071]
优选的，所述隔水箱右侧的底部通过支架固定连接有套设在线束管外部的喷水环管，且喷水环管的左侧与第二出水支管的一端连通，所述喷水环管的内侧开设有若干个喷水孔。
[0072]
优选的，两块所述盖板的相靠近一侧均开设有与支架弯管相适配的半圆缺口，两块所述盖板合并且气流检测组件收进隔水箱内部时，两个半圆缺口内塞有防尘盖。
[0073]
优选的，所述机箱的外部固定连接有气囊，所述隔水箱左侧的底部贯穿卡接有胶塞，所述隔水箱内腔的底部且位于支撑座的左侧固定连接有承接架，所述支架弯管放平时搭接于承接架顶部，所述隔水箱的前侧贯穿固定连接有注水管，且注水管的底端延伸至隔板的底部。
[0074]
有益效果
[0075]
本发明提供了一种卫星数据采集式海面台风预测方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
[0076]
(1)、该卫星数据采集式海面台风预测方法，本项目通过在全球范围内筛选影响次季节尺度热带气旋生成和移动的预测因子，利用年际增量法、eeof、线性转置模型、最优子集回归等统计方法，建立次季节尺度热带气旋的物理统计预测模型，对次季节尺度西北太平洋热带气旋生成频数进行统计预测，同时，利用全球模式嵌套中尺度模式wrf，对次季节尺度气候进行高分辨率空间尺度的动力预测，并利用热带气旋自动客观判定技术提取其中的热带气旋，以对西北太平洋生成热带气旋的频数以及登陆我国热带气旋台风的频数和可能路径进行定量预测，预测结果更为准确，且建立了预测系统，大大方便了后续的预测步骤。
[0077]
(2)、该卫星数据采集式海面台风预测方法，通过在海面设置海面气象检测装置，在海面进行实地气象采集以及海水温度采集，配合卫星采集数据进行分析，有效避免了仅依赖卫星图像的数据进行分析，预测结果不够精确的问题。
[0078]
(3)、该卫星数据采集式海面台风预测方法，气流检测组件利用风叶配合非接触式转动计数器可实现对风速的初步计算，再结合北斗定位技术测算该装置整体在海面的移动速度，即可结合得出实际风速，同时通过增设三角框架，并将风叶偏离转动轴心设置，可利用对气流的导向作用，保持风叶正对气流方向，可提高检测精度，同时利用定位模块对船体方向的定位配合转角传感器计量的支架弯管的转动角，即可精确的计量出风向，同时集成风速和风向的检测，使用方便，且检测精度更高。
[0079]
(4)、该卫星数据采集式海面台风预测方法，气流检测组件在不使用时可收纳于隔水箱内，并在上方用盖板进行封闭防尘保护，在使用时可竖起检测，且在竖起后还可利用盖
板进行锁定，避免其倒下，盖板上还可安装太阳能电池板进行供电，使用灵活方便。
[0080]
(5)、该卫星数据采集式海面台风预测方法，通过设置多组温度传感器降到水下，可对不同深度的海水进行温度检测，提高数据精确度，且同时在其上搭载声呐发生模块，可通过发出声波的方式驱赶水温检测组件周围的海洋生物，避免其碰撞甚至撕咬而影响检测数据精度，也可避免出现损坏，不使用时也可利用收卷装置方便快速的进行收卷，使用方便。
[0081]
(6)、该卫星数据采集式海面台风预测方法，通过在机箱内储存净水，利用泵组进行驱动，配合散热管，在日常使用时，可使冷水流经机箱内部，对其内腔进行散热，热量可通过机箱底部散到海水中，达到持续散热的效果，避免海面长时间暴晒对设备的损害，且净水还可用于在收取水温检测组件时对其表面进行清洗，冲去表面残留海水，可降低海水对水温检测组件的腐蚀，延长使用寿命，冲洗和降温功能利用同一组泵组实现，只需简单切换输出管道即可，控制较为方便。
附图说明
[0082]
图1为本发明海面气象检测装置的剖视图；
[0083]
图2为本发明海面气象检测装置的主视图；
[0084]
图3为本发明气流检测组件的主视图；
[0085]
图4为本发明三角框架的立体图；
[0086]
图5为本发明水温检测组件局部结构的剖视图；
[0087]
图6为本发明图1中a处的局部放大图；
[0088]
图7为本发明图1中b处的局部放大图；
[0089]
图8为本发明eeof和线性转置法预报热带气旋频数的流程图；
[0090]
图9为本发明年际增量法 最优子集回归预测热带气旋频数的流程图；
[0091]
图10为本发明西北太平洋次季节尺度热带气旋的动力预测模型流程图；
[0092]
图11为本发明西北太平洋次季节尺度热带气旋的动力－统计相结合预测模型研究流程图；
[0093]
图12为本发明西北太平洋次季节尺度热带气旋预测系统示范软件的构成图。
[0094]
图中：1
‑
水温检测组件、101
‑
线束管、102
‑
防水筒、103
‑
声呐发生模块、104
‑
温度传感器、2
‑
气流检测组件、21
‑
支架弯管、22
‑
高精度轴承、23
‑
转动座、24
‑
转轴、25
‑
三角框架、26
‑
转动管、27
‑
风叶、28
‑
非接触式转动计数器、29
‑
转角传感器、210
‑
定位模块、211
‑
支撑轮架、212
‑
滚轮、3
‑
机箱、31
‑
隔板、32
‑
蓄电池、33
‑
控制器、34
‑
缓冲座、35
‑
水泵、36
‑
导热板、4
‑
隔水箱、41
‑
顶盖、42
‑
通槽、43
‑
胶塞、44
‑
承接架、6
‑
收卷装置、61
‑
电机、62
‑
绞轮、63
‑
转动连接件、7
‑
机架、8
‑
抽水管、9
‑
出水主管、10
‑
电磁三通阀、11
‑
第一出水支管、12
‑
第二出水支管、13
‑
散热管、14
‑
回水管、15
‑
支架、16
‑
喷水环管、17
‑
喷水孔、18
‑
太阳能组件、181
‑
盖板、182
‑
太阳能电池板、183
‑
插销座、19
‑
气囊、20
‑
注水管。
具体实施方式
[0095]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0096]
请参阅图8
‑
12，本发明提供一种技术方案：一种卫星数据采集式海面台风预测方法，具体包括以下步骤：
[0097]
步骤一：研究西北太平洋热带气旋频数和路径的月、季节和年际变化的物理过程：将热带气旋的频数与全球海温、enso指数、海冰面积等作相关分析，探寻热带气旋频数年际变化的影响因子，并通过合成分析，分析不同海温或者海冰状况年份、热带气旋的路径和登陆状况，研究海温和海冰等的年际变化对热带气旋频数和路径影响的物理过程；利用全球模式嵌套中尺度模式wrf进行对不同海洋、大气、积冰状况的典型年份进行动力数值试验；
[0098]
步骤二：建立西北太平洋次季节尺度热带气旋的物理统计预测模型：
[0099]
①
eeof和线性转置法：采用多变量eeof和线形转置方法，充分考虑海温、大气状况的季节变化对热带气旋频数的影响；预测因子选取热带低纬的海温(sst)、中低纬度的外逸长波辐射(olr)、北半球的500hpa位势高度(h500)，对这三个预测因子场进行多变量eeof分析，得到的主成分代表大气和海洋的耦合变化信号；通过线性回归可得到热带气旋频数与三个预报因子主成分之间的线性回归方程；然后，假设预报因子主成分变化是线性的，建立线性转置模型，预测目标月的主成分，再用预报出的主成分带入到热带气旋频数与主成分之间的线性回归方程，即可得到目标月的热带气旋频数；具体步骤如下：
[0100]
预报因子x为sst、olr和h500的距平场，有n个的样本；在t时间的状态用矢量表示为：
[0101][0102]
把(1)式表示的多变量序列先作eof(主成分)分析，截取前m个主成分可近似地表示出原序列的状态，得：
[0103]
x
t
＝a1(t)v1 a2(t)v2
····
a
m
(t)v
m
＝va
t
[0104]
a
t
是m个eof的时间系数(主成分)在t时间值构成的列向量，a
t
是m维时间序列；a
t
解释原序列x
t
的大部分方差，特别是时间尺度大的变化的方差：
[0105][0106]
预报量为目标月的热带气旋频数y，利用近30年的资料建立y与预报因子目标月的主成分之间的线性关系，建立热带气旋频数预报方程：
[0107]
y(t)＝f1a1(t) f2a2(t)
····
f
m
a
m
(t)＝fa(t)
[0108]
如果预测因子序列x
t
满足线性演变关系则a
t
序列也满足线性演变，可得t
τ
时刻的主分量a
t τ
与t时刻的主分量之间的关系为：
[0109]
va
t τ
＝g(τ)va
t
ε
t τ
[0110]
把上式两边左乘v
t
，利用特征向量的正交归一性质v
t
v＝i(m阶单位矩阵)则得到：
[0111]
a
t τ
＝v
t
g(τ)va
t
v
t
ε
t τ
[0112]
其中v
t
g(τ)v与时间无关，是m
×
m阶常数矩阵，记：
[0113][0114]
η
t τ
＝v
t
ε
t τ
[0115]
得：
[0116][0117]
利用主成分的性质，主成分的方差等于对应的特征值，不同序号的主成分之间协方差等于零，主成分的协方差矩阵是对角阵，所以为
[0118][0119][0120]
得的第k行第l列元素的估计为：
[0121][0122]
得后，即建立了主成分的线性预报模型；由上式，a
t τ
的第k个分量的预报方程的系数为：
[0123][0124]
利用主成分预报方程得预报目标月的主成分将带入到热带气旋频数预报方程(4)中后，得到目标月的热带气旋频数：
[0125]
y(t τ)＝fa(t τ)
[0126]
②
时空投影方法：基于热带气旋路径和大尺度引导气流之间的关联，将引导气流作为预报因子，利用时空投影方法和再分析数据，建立物理统计模型，实际应用时，该引导气流为全球数值模式预报产品，进行次季节尺度的tc路径活动预报：
[0127]
预报量y(t,m)，预报因子x(t,i
×
j
×
n)；
[0128]
[0129][0130]
转换：
[0131][0132][0133]
x,y分别是标准化的预报因子(引导气流)和预报量(tc路径频数)，i,j为空间格点，t是时间，m是预报量的月数，n是提前预报的月数，k为svd的模态数，tp为预报时间；
[0134]
③
年际增量法 最优子集回归：年际增量法的预测对象和预测因子不是距平，而是年际增量，其定义为变量当年的值减去前一年的值，去除变量年代际变化的影响，放大预测对象的年际变化信号，即：
[0135]
δy
t
＝y
t
‑
y
t
‑1[0136]
计算春季全球海温、olr、1000hpa气温、海冰面积、500hpa位势高度、850hpa相对涡度场、200hpa纬向风场年际增量，与热带气旋频数的年际增量作相关，选取超过信度检验的关键区的年际增量平均值进入因子集；利用最优子集方法，在因子集中选取最优因子作为预报因子，选取最优因子时采用csc准则，它的计算步骤为：
[0137]
设k为任一子集回归中自变量个数，csc
k
定义为：
[0138]
csc
k
＝s1 s2[0139]
其中：
[0140][0141]
式中q
k
为残差平方和，q
y
为气候学预报；
[0142][0143][0144]
式中i为预报趋势类别数，n
ij
为i类事件与j类估计事件的列联表中的个数，其中：
[0145][0146][0147]
以csc
k
达到最大为准则选择最优v子集；
[0148]
利用最优子集与热带气旋频数的年际增量建立回归方程，对热带气旋频数的年际增量进行预测，然后加上上一年的热带气旋频数，可得到预测年的热带气旋频数；
[0149]
步骤三：研究西北太平洋次季节尺度热带气旋的动力预测模型：采用粗分辨率的全球模式嵌套高分辨率的中尺度区域模式进行热带气旋的动力降尺度预测研究，分辨率设
定为1
°×
1.25
°
；中尺度区域模式采用wrf模式，分辨率设定为30km
×
30km；首先采用“两步法”对未来海温和大气环流进行预测，即首先采用一个统计预测模型lim对未来海温进行预测，然后驱动全球模式cam对未来的大尺度环流进行预测，利用cam模式的输出结果作为wrf模式的边值条件，驱动wrf模式向前积分，并从wrf模式输出的高分辨率结果中提取热带气旋的信息；
[0150]
步骤四：研究西北太平洋次季节尺度热带气旋的动力－统计相结合预测模型：建立全球模式输出的大尺度气候预报因子与小尺度气候预报变量(如热带气旋)间的统计函数关系式：
[0151]
y＝f(x)
[0152]
采用模式输出统计方法(mos法)进行统计降尺度建模，即利用“两步法”和cam模式对历史气候进行30年回报，将回报的热带气旋源区sst、olr、辐散辐合场、高低空垂直风切变等预报量与观测资料和热带气旋频数两者作相关，将回报效果好且与热带气旋频数高相关的模式预报量作为预报因子，代入到上述方程中与热带气旋的频数建立线性回归建报方程；
[0153]
步骤五：建立西北太平洋次季节尺度热带气旋预测系统示范软件：基于西北太平洋次季节尺度热带气旋的统计预测模型、动力预测模型和动力
‑
统计相结合的预测模型研究，研制西北太平洋次季节尺度热带气旋预测系统示范系统；
[0154]
步骤五中该系统包括以下几个模块：统计预测模块、动力预测模块、动力
‑
统计相结合预测模块、集成模块和评估检验模块；其中统计预测模块主要是采用eeof 线性转置回归方法、年际增量法 最优子集方法对西北太平洋次季节尺度热带气旋频数进行统计预测；动力预测模块则主要是采用全球模式cam嵌套中尺度模式wrf对西北太平洋次季节尺度热带气旋频数和路径进行预测；力
‑
统计相结合预测模块采用统计降尺度的方法对热带气旋频数进行预测；集成模块是根据上述预测方法的优劣，利用权重分布法对所有模块的预测结果进行集成预测；评估检验模块利用最新的观测资料对预测结果进行评估。
[0155]
步骤六：卫星采集数据结合海面气象采集数据综合分析预测台风次季节尺度活动：建立好西北太平洋次季节尺度热带气旋预测系统示范系统后，利用北斗卫星进行大气数据和海洋温度数据的采集，并通过无线通讯传送至地面数据接收终端，同时，对于一些位于较远海域，采用海面气象检测装置进行气象采集以及海水温度采集，配合卫星采集数据，代入系统内整体分析，进而对台风次季节尺度活动进行预测。
[0156]
请参阅图1
‑
7，本发明还公开了一种台风次季节尺度活动预测用海面气象检测装置，包括船体及其上设置的水温检测组件1和气流检测组件2，船体包括机箱3及其顶部固定连接的隔水箱4，隔水箱4采用隔热材质，机箱3底部采用高导热材质，且隔水箱4的顶部通过合页转动连接有顶盖41，机箱3的外部固定连接有气囊19，隔水箱4左侧的底部贯穿卡接有胶塞43，设置胶塞43可在隔水箱4内意外进水后手动排出水，隔水箱4内腔的底部且位于支撑座的左侧固定连接有承接架44，支架弯管21放平时搭接于承接架44顶部，隔水箱4的前侧贯穿固定连接有注水管20，且注水管20的底端延伸至隔板31的底部，气流检测组件2包括支架弯管21，且支架弯管21的底端通过高精度轴承22转动连接有转动座23，转动座23的前后两侧均通过转轴24转动连接有支撑座，支撑座的底部与隔水箱4内腔底部的中间固定连接，支架弯管(21)顶端的内部固定连接有非接触式转动计数器(28)，非接触式转动计数器28为
e6b2
‑
cwz6c型号旋转编码器，且非接触式转动计数器(28)的中间转动连接有转动管(26)，且转动管(26)的表面固定连接有风叶(27)，所述转动管(26)远离支架弯管(21)的一端通过轴承转动连接有支撑轮架(211)，且支撑轮架(211)的底端转动连接有滚轮(212)，所述支架弯管(21)表面的中间与支撑轮架(211)侧面的底端之间固定连接有三角框架(25)，三角框架(25)三角中位于转动管26下方的锐角向前突出，其角度大于其余两角，只有该锐角朝向气流方向时两侧面才可受力均衡，所述三角框架(25)的最尖端朝向支架弯管(21)远离支撑轮架(211)的一侧，且支架弯管(21)的上半段向支撑轮架(211)方向折弯，转动座23内部的下方固定连接有套设在支架弯管21底端外部的转角传感器29，转角传感器29为rvit
‑
15
‑
120i型号角度传感器，隔水箱4外侧的四面均固定连接有定位模块210，定位模块210为atgm336h
‑
5n型号北斗定位模块。
[0157]
该气流检测组件2利用风叶27配合非接触式转动计数器28可实现对风速的初步计算，再结合北斗定位技术测算该装置整体在海面的移动速度，即可结合得出实际风速，同时通过增设三角框架25，并将风叶偏离转动轴心设置，可利用对气流的导向作用，保持风叶27正对气流方向，可提高检测精度，同时利用定位模块210对船体方向的定位配合转角传感器29计量的支架弯管21的转动角，即可精确的计量出风向，同时集成风速和风向的检测，使用方便，且检测精度更高。
[0158]
水温检测组件1包括线束管101，线束管101分成多段，且多段线束管101之间和端部固定连接有多组防水筒102，防水筒102的内部从上到下依次固定连接有声呐发生模块103和温度传感器104，声呐发生模块103为延长设置的端头，其主机位于控制器33内，温度传感器104为dht11型号度传感器模块，船体内部的右侧设置有收卷装置6，收卷装置6包括固定连接在隔水箱4底部右侧的电机61，电机61输出轴的顶端贯穿隔水箱4的底部且固定连接有绞轮62，且线束管101的一端与绞轮62的表面固定连接，隔水箱4内表面的顶部固定连接有转动连接件63，且转动连接件63的中心电接触式转动连接有电芯，电芯固定连接在绞轮62中心且与线束管101内部线束电性连接，隔水箱4的右上角通过机架7固定连接有三组滑轮71，且线束管101的表面与滑轮71的表面滑动连接。
[0159]
通过设置多组温度传感器104降到水下，可对不同深度的海水进行温度检测，提高数据精确度，且同时在其上搭载声呐发生模块103，可通过发出声波的方式驱赶水温检测组件1周围的海洋生物，避免其碰撞甚至撕咬而影响检测数据精度，也可避免出现损坏，不使用时也可利用收卷装置6方便快速的进行收卷，使用方便。
[0160]
机箱3内腔的中下方固定连接有隔板31，且隔板31下方空腔内存储有净水，隔板31的顶部从左到右依次固定连接有蓄电池32、控制器33、缓冲座34和水泵35，且缓冲座34套设在电机61底端的外部，隔板31的底部与机箱3内腔的底部之间固定连接有多组导热板36，且导热板36的底部开设有缺口，水泵35的进水口连通有抽水管8，抽水管8的底端贯穿隔板31并延伸至机箱3内腔的底部，水泵35的出水口连通有出水主管9，且出水主管9的一端通过电磁三通阀10连通有第一出水支管11和第二出水支管12，电磁三通阀10为a20
‑
t15
‑
b3
‑
c型号电磁三通阀，机箱3内壁的侧面固定连接有散热管13，且散热管13的一端与第一出水支管11连通，散热管13的另一端连通有贯穿隔板31的回水管14，隔水箱4右侧的底部通过支架15固定连接有套设在线束管101外部的喷水环管16，且喷水环管16的左侧与第二出水支管12的一端连通，喷水环管16的内侧开设有若干个喷水孔17。
[0161]
通过在机箱3内储存净水，利用泵组进行驱动，配合散热管13，在日常使用时，可使冷水流经机箱3内部，对其内腔进行散热，热量可通过机箱3底部散到海水中，达到持续散热的效果，避免海面长时间暴晒对设备的损害，且净水还可用于在收取水温检测组件1时对其表面进行清洗，冲去表面残留海水，可降低海水对水温检测组件1的腐蚀，延长使用寿命，冲洗和降温功能利用同一组泵组实现，只需简单切换输出管道即可，控制较为方便。
[0162]
顶盖41顶部的左侧向上突出设置，且突出部的内部开设有通槽42，顶盖41突出部的顶部设置有太阳能组件18，太阳能组件18包括前后两块转动设置的盖板181，且盖板181的顶部固定连接有太阳能电池板182，盖板181的尺寸大于通槽42的尺寸，两块盖板181的顶部且相靠近的一侧均固定连接有延伸至另一块盖板181上方的插销座183，两个插销座183错位设置，且两个插销座183之间通过插销贯穿连接，两块盖板181的相靠近一侧均开设有与支架弯管21相适配的半圆缺口，两块盖板181合并且气流检测组件2收进隔水箱4内部时，两个半圆缺口内塞有防尘盖。
[0163]
气流检测组件2在不使用时可收纳于隔水箱4内，并在上方用盖板181进行封闭防尘保护，在使用时可竖起检测，且在竖起后还可利用盖板181进行锁定，避免其倒下，盖板181上还可安装太阳能电池板182进行供电，使用灵活方便。
[0164]
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
[0165]
该海面气象检测装置使用时，将装置放到海面，然后将两个盖板181顶部插销座183上的插销拔掉，然后分开两个盖板181，然后竖起气流检测组件2，再合拢两个盖板181将气流检测组件2的支架弯管21夹在中间完成锁定，然后插上插销对两个盖板181进行固定即可。
[0166]
启动设备后，操作者使用的船需远离该装置，控制器33先控制电机61工作，通过带动绞轮62转动来降下水温检测组件1，使其缓慢沉入水下一定深度后停止，同时启动声呐发生模块103、温度传感器104工作，温度传感器104实时检测水温，声呐发生模块103发出声呐，驱赶周围海洋动物，检测数据通过线束传递至绞轮62内的线芯中，然后通过转动连接件63内电极片和对应导线将数据传输至控制器33进行储存线芯与转动连接件63内电极片连接方式和现有技术的圆头插头类似，转动后也可维持传输，并无线传输至地面控制端。
[0167]
起风时，气流推动风叶27和转动管26转动，利用非接触式转动计数器28计量单位时间内转动管26的转动圈数，进而可计算出转速，同时利用四组定位模块210的位移计算出装置中心点的位移，计算装置整体的位移速度，加上风叶27的转速即可计算出实际风速；同时气流吹过三角框架25时，气流经过其两侧，利用推力维持支架弯管21的方向，同时气流吹动风叶27也可使其向偏离支架弯管21转动轴心的方向，即可使风叶27正面朝向气流方向，利用转角传感器29检测支架弯管21相对于装置主体的转动角度，然后利用利用四组定位模块210定位装置相对于四向的偏转方向，即可计算出实际风向。
[0168]
在使用过程中，水泵35通过抽水管8抽取装置内的净水，通过出水主管9
‑
电磁三通阀10
‑
第一出水支管11将水排到散热管13内，流经多圈后将机箱3内的热量带走，然后通过回水管14回到下方水箱内，然后热量通过机箱3底部散到海水中完成循环散热；在检测结束后，反向控制电机61工作，利用绞轮62收卷水温检测组件1，同时切换电磁三通阀10，使排出的水经过第二出水支管12排到喷水环管16内，从喷水孔17喷出对水温检测组件1表面进行冲洗。
[0169]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0170]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。