“海上丝绸之路”·海洋环境与新能源数据集 I 区论文(评审中) 版本 ZH4
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西北太平洋海浪观测及统计产品数据集
A dataset of wave observation and statistical products in the Northwest Pacific Ocean
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: 2020 - 05 - 15
: 2020 - 11 - 16
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摘要&关键词
摘要:海浪观测数据及统计产品是开展海浪预报、制作海洋气候水文背景以及科学研究、工程建设的基础和重要参考。目前业务上使用的海浪统计产品多为再分析数据和卫星反演数据,使用实际观测数据的较少,无法较好反映海浪细微的时空分布特征。近年来,海浪观测数据量的极大增长为制作海浪统计产品提供了数据保证。为此,本研究针对西北太平洋海浪的时空分布特点,对ICOADS原始数据进行了主要海浪要素的提取、质量控制和统计分析,生成了海浪观测数据和浪统计产品数据。其中,海浪统计产品较以往的同类产品增加了有效波高大于2.5米概率、有效波高大于4.0米概率、有效波高大于6.0米概率、风浪向分布、涌浪向分布、有效波高大于2.5米日数、有效波高大于4.0米日数、有效波高大于6.0米日数等较为实用的统计要素。
关键词:西北太平洋;海浪;观测数据;统计产品
Abstract & Keywords
Abstract: The wave observation data and statistical products are basic and important references to carry out the wave forecast, make ocean climate and hydrological background, and for scientific research and engineering construction. At present, the data used by the wave statistics products in the business are mostly reanalysis data and satellite inversion data, but the actual observation data are less, which cannot reflect the spatial and temporal distribution characteristics of the subtle waves. In recent years, the great growth of wave observation data provides data assurance for making wave statistics products. For this reason, based on the spatial and temporal distribution characteristics of ocean waves in the northwest Pacific Ocean, the main elements of ocean waves were extracted, quality control and statistical analysis were carried out on the ICOADS original data, and wave observation data and wave statistical product data were generated. Among them, the wave statistics products than in the past similar products increased the probability of effective wave height at 2.5 meters, 4.0 meters tall on the probability and effective wave effectively 6.0 meters tall on the probability, waves to distribution, swell to distribution, effective 2.5 meters tall on the days, effective wave 4.0 meters tall on the days, 6.0 meters tall on the number of the effective wave and other more practical statistical factors.
Keywords: Northwest Pacific Ocean; wave; observation data; statistical product
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称西北太平洋海浪观测及统计产品数据集
数据作者姜洪峰、郑崇伟、陈飞、韩玉康、赵艳玲
数据通信作者姜洪峰(jhf_9@163.com)
数据时间范围1980年1月至2017年12月,整点观测
地理区域西北太平洋海域(100–170°E,5–45°N)
数据量2.99 GB
数据格式文本格式(*.DAT)、二进制格式(*.DAT)
数据服务系统网址http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00162
数据库(集)组成本数据集由2个部分组成:
(1)质量控制后的西北太平洋海浪观测数据,为文本格式数据,由456个文件组成,文件名为“YYYY.MM.DAT”(YYYY取值范围1980–2017年,MM取值范围01-12月),总大小2.97 GB,要素包括风浪高、风浪向、风浪周期、涌浪高、涌浪向、涌浪周期共6个要素;
(2)西北太平洋海浪统计产品数据,为二进制数据,空间分辨率为0.5°×0.5°,由12个文件组成,文件名为“month_MM_sta_hl.DAT”(MM取值为01-12月),总大小17.8 MB,要素包括月平均有效波高、平均风浪高、平均涌浪高、平均风浪周期、平均涌浪周期、风浪向分布、涌浪向分布、有效波高大于2.5米概率、有效波高大于4.0米概率、有效波高大于6.0米概率、有效波高大于2.5米日数、有效波高大于4.0米日数、有效波高大于6.0米日数13个要素。
Dataset Profile
TitleA dataset of wave observation and statistical products in the Northwest Pacific Ocean
Data corresponding authorJiang Hongfeng (jhf_9@163.com)
Data author(s)Jiang Hongfeng, Zheng Chongwei, Chen Fei, Han Yukang, Zhao Yanling
Time rangeFrom January 1980 to December 2017, on-the-spot observation
Geographical scopeNorthwest Pacific Ocean(100–170°E,5–45°N)
Data volume2.99 GB
Data formatText format (*.DAT), binary format (*.DAT)
Data service system<http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00162>
Dataset compositionThis dataset consists of two parts:
(1) The sea wave observation data of Northwest Pacific after quality control is in text format, which is composed of 456 files“ YYYY.MM.DAT ”(yyyy value range: 1980-2017, mm value range: 01-december), the total size is 2.97 GB, and the elements include wind wave height, wind wave direction, wind wave period, surge height, swell direction and swell period;
(2) The Northwest Pacific Ocean Wave Statistical Product data is binary data with spatial resolution of 0.5°×0.5° and consists of 12 files named "month"_ MM_ sta_ hl.DAT ”(mm value is from January to December), the total size is 17.8 MB, including monthly average significant wave height, average wind wave height, average swell height, average wind wave period, average surge period, wind wave direction distribution, swell direction distribution, probability of significant wave height greater than 2.5 meters, probability of significant wave height greater than 4.0 meters, probability of significant wave height greater than 6.0 meters, days of significant wave height greater than 2.5 meters, days of significant wave height greater than 4.0 meters, and days of significant wave height greater than 6.0 meters 13 elements.
引 言
海浪作为最典型也是最具有破坏性的海洋环境要素,长期以来受到研究者们的广泛关注[1],海浪观测数据及统计产品是开展海洋预报、制作海洋气候水文背景以及科学研究、工程建设的基础和重要参考[1]。目前业务上使用的海浪统计产品多为再分析数据和卫星反演数据,使用实际观测数据的较少,无法较好反映海浪细微的时空分布特征[2-3]
海浪观测主要依赖船舶和浮标等平台开展,存在着时空分辨率低、观测不连续、资料量少等特点[4],由此导致了海浪统计样本数少、统计结果可信度低等问题。近年来,海浪观测数据量的增长较快,如在台湾海峡、吕宋海峡等航路较为繁忙的区域,0.5度方区内的月平均统计样本数维持在200–300个,为制作浪产品提供了数据保证。
1   数据采集和处理方法
1.1   数据源
全球海浪观测资料来源于ICOADS资料,该资料是由美国海洋大气局地球研究实验室、国家气候数据中心和美国国家自然科学基金委员会大气研究中心的合作下建立的最新国际综合海洋大气资料集,资料年限为1784年至今,是目前世界上最全面、观测数据量最大的海浪直接观测数据集。海浪的观测资料主要是通过多个国家的船舶(商船、**船只、科学考察调查船)、锚定浮标和漂流浮标以及海上平台观测得到的,范围覆盖全球海域(图1)。其资料量呈逐年增长趋势,1980年以后尤为明显,且浮标观测数量占比显著增长。


图1   海浪观测点示意图
1.2   数据收集与处理
在主要海浪要素提取上,提取了业务上常用的风浪向、风浪周期、涌浪高、涌浪向、涌浪周期6个要素。为使经过的数据能够准确可靠地反映海浪真实的变化规律,需要对数据进行质量控制。质量控制方案的选取遵循成熟性和实用性相结合的原则,在对实际资料进行大量质量控制试验和检查的基础上,提出符合资料实际情况的质量控制方法和流程,对海浪观测资料进行质量控制。对质量控制后的海浪观测资料,按照0.5度方区,分区制作了方区内各月的常用海浪要素统计产品。
2   数据样本描述
2.1   数据集结构
本数据集包括两部分内容,总大小2.99 GB:一是质量控制后的海浪观测数据,为非规则网格点数据,总大小2.97 GB。二是海浪统计产品,为规则网格点数据,分辨率为0.5°×0.5°,总大小17.8 MB。具体数据集组成如表1:
表1   数据集组成
数据名称要素种类观测站数据格式数据量数据类型
海浪观测数据风浪高、风浪向、风浪周期、涌浪高、涌浪向、涌浪周期非规则网格点文本型
txt
2.97 GB逐小时
海浪统计产品平均有效波高、平均风浪高、平均涌浪高、平均风浪周期、平均涌浪周期、风浪向分布、涌浪向分布、有效波高大于2.5米概率、有效波高大于4.0米概率、有效波高大于6.0米概率、有效波高大于2.5米日数、有效波高大于4.0米日数、有效波高大于6.0米日数0.5°×0.5°网格点二进制格点型dat17.8 MB逐月
2.2   数据属性表
海浪观测数据表包括观测点信息、观测时间和要素数值三部分内容,数据表中的字段名称、量纲、数据类型、数据样例等信息具体如表2。
表2   海浪观测数据表内容
表内容序号字段名称量纲数据类型数据样例
1测站名称-文本型XCGI
2测站经度°E数值型154.0
3测站纬度°N数值型32.6
4-数值型1988
5-数值型1
6-数值型1
7时分-数值型0000
8风浪高m数值型3.0
9风浪向°数值型320
10风浪周期s数值型6
11涌浪高m数值型2.0
12涌浪向°数值型330
13涌浪周期s数值型6
3   数据质量控制和评估
海浪观测资料的质量控制方法主要包括:
一是按照各要素的气候值范围对各要素进行气候学界限检查。
二是按时空分布进行各要素合理取值范围检查。首先根据已有的海浪图集中1°×1°经纬网格累年各月各要素的平均值和标准差,计算出每月各要素5°×5°经纬网格的合理取值范围。对5°×5°经纬网格内每条观测记录进行范围判别,若其要素值落在当月该要素出现的合理范围之外,则该要素加标识符,不参加统计。若该月某要素5°×5°经纬网格内所有1°×1°经纬网格均无上述多年平均值和标准差,则该月5°×5°经纬网格该要素出现的合理范围视为缺测。
三是对各要素数据进行统计学检验和异常偏离性审查。以上三步检查方法能判别一些较明显的异常值,但有些异常值还须用其他统计方法来检验。在此利用准莱因达法对每条记录进行统计学检验。
4   数据价值
本数据集能够以多种形式、相对客观地刻画西北太平洋海浪变化和特征分布规律(如图2–4),可满足海洋环境保障对海洋气候水文背景的需求,对掌握各季月、各海区气候水文特点以及提高海洋气象水文背景分析能力具有重要作用,可更好地为决策服务提供支持。
图2   1月、4月、7月、10月平均涌浪高图(单位:m)
图3   1月、4月、7月、10月平均有效波高图(单位:m)
图4   1月、4月、7月、10月2.5米以上有效波高频率图(单位:%)
[1]
阎肖鹏, 王红萍, 李智生. 海浪的数值模拟及预报[J]. 舰船电子工程, 2016, 36(10): 82-86.
[2]
李猛, 胡波, 韩晓增, 等. 2009–2018年中国科学院海伦农业生态实验站气象数据集中国科学数据, 2020,5(1). DOI: 10.11922/csdata.2019.0034.zh.
[3]
郑崇伟, 夏淋淋, 罗霞, 等. 南海—北印度洋的大浪频率特征[J].**理工大学学报(自然科学版),2016,17(3): 284-288.
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赵洪臣 , 刘永学, 周兴华, 等. 基于志愿观测船舶和浮标数据的SST日产品质量评价研究[J]. 海洋科学进展, 2016, 34(3): 462-473.
数据引用格式
姜洪峰, 郑崇伟, 陈飞, 等. 西北太平洋海浪观测及统计产品数据集 [DB/OL]. Science Data Bank, 2020. (2020-11-11). DOI: 10.11922/sciencedb.j00001.00162.
稿件与作者信息
论文引用格式
姜洪峰, 郑崇伟, 陈飞, 等. 西北太平洋海浪观测及统计产品数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2020. (2020-11-13). DOI: 10.11922/csdata.2020.0043.zh.
姜洪峰
Jiang Hongfeng
主要承担工作:数据加工计算、统计产品制作。
(1980—),男,辽宁宽甸人,硕士,工程师,研究方向为海洋环境保障。
郑崇伟
Zheng Chongwei
主要承担工作:数据质量控制、统计产品制作。
(1983—),男,四川宜宾人,博士,工程师,研究方向为海战场环境建设、物理海洋学及海洋资源评估。
chinaoceanzcw@sina.cn
陈飞
Chen Fei
主要承担工作:数据收集处理、数据质量控制。
(1984—),男,河北唐山人,硕士,工程师,研究方向为海洋环境保障。
韩玉康
Han Yukang
主要承担工作:数据加工计算,存储设计。
(1990—),男,山东莱州人,硕士,助理工程师,研究方向为海洋环境保障。
赵艳玲
Zhao Yanling
主要承担工作:统计产品加工、数据格式标准化处理。
(1980—),男,河北唐山人,博士,高级工程师,研究方向为海洋环境保障。
出版历史
I区发布时间:2020年11月16日 ( 版本ZH4
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中国科学数据
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