摘要
用上海沿海3个浮标站的实测2min平均风速资料,对SMB-WARMS模式(上海台风研究所中尺度预报模式)的0-24h风速预报进行了检验,并采用线性回归方法和BP神经网络方法建立了预报模型.结果表明,SMB-WARMS模式对上海沿海风速预报具有较高的准确度,3个浮标站的模式预报风速与实测风速的相关系数分别为0.83、0.77和0.75,对风力6级以下的风速预报效果优于风力6级以上的风速预报,对外海风速的预报效果则优于近岸.利用线性回归和BP神经网络方法建立了海礁浮标和黄泽洋船标的预报模型,其预报结果的预报评分略低于SMB-WARMS模式的预报评分.利用BP神经网络建立的洋山浮标的预报模型,其预报结果的预报评分则明显高于SMB-WARMS模式的预报评分,说明在地形较为复杂的近岸海域,模式预报风速与实测风速非线性特征较为显著,BP神经网络预报模型能发挥较好的预报效果.