基于ERA5的逐小时100m风场数据,利用时间序列K-means聚类方法,将中国沿海冬季风能年际变化划分为四个区域,分别为北中国海(NorthChina Sea,NCS)、东海(East China Sea,ECS)、南海北部(Northern South China Sea,NSCS)及南海南部(Souther...基于ERA5的逐小时100m风场数据,利用时间序列K-means聚类方法,将中国沿海冬季风能年际变化划分为四个区域,分别为北中国海(NorthChina Sea,NCS)、东海(East China Sea,ECS)、南海北部(Northern South China Sea,NSCS)及南海南部(SouthernSouthChinaSea,SSCS)。四个区域风能的年际变化受不同气候模态的影响,其中NCS风能的年际变化与北极涛动(ArcticOscillation,AO)有关;ECS风能的年际变化与中部型ENSO及西伯利亚高压有关;SSCS和NSCS的年际变化则和东部型ENSO及大陆高压的南北位置存在联系。鉴于影响各区域风能年际变化的气候模态具有较高的可预测性,进一步评估了多个气候模式对中国沿海风能年际变化的预测技巧。结果表明,气候模式对南中国海的风能年际变化预测技巧更高,这与气候模式对ENSO的高预测技巧有关。气候模式对北方海域风能年际变化的预测技巧较差,这和气候模式不能较好地预测AO和西伯利亚高压有关。展开更多
文摘基于ERA5的逐小时100m风场数据,利用时间序列K-means聚类方法,将中国沿海冬季风能年际变化划分为四个区域,分别为北中国海(NorthChina Sea,NCS)、东海(East China Sea,ECS)、南海北部(Northern South China Sea,NSCS)及南海南部(SouthernSouthChinaSea,SSCS)。四个区域风能的年际变化受不同气候模态的影响,其中NCS风能的年际变化与北极涛动(ArcticOscillation,AO)有关;ECS风能的年际变化与中部型ENSO及西伯利亚高压有关;SSCS和NSCS的年际变化则和东部型ENSO及大陆高压的南北位置存在联系。鉴于影响各区域风能年际变化的气候模态具有较高的可预测性,进一步评估了多个气候模式对中国沿海风能年际变化的预测技巧。结果表明,气候模式对南中国海的风能年际变化预测技巧更高,这与气候模式对ENSO的高预测技巧有关。气候模式对北方海域风能年际变化的预测技巧较差,这和气候模式不能较好地预测AO和西伯利亚高压有关。
