海洋环境数值预报检验方法的探讨与测试_毛可修
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i= 1 2 2 ［ （ P i － P ） （ O i － O） ］2 i= 1 i= 1 N N
1
槡
（ 11 ）
菲律宾以西海区 菲律宾以东海区 其他海区 p 和 σ o 分别为预报和观测时间序列的标准 STD） 。 偏差（ standard deviation， STD =
第5 期
毛可修 ， 等： 海洋环境数值预报检验方法的探讨与测试 CR = R + WTC + DTC + IC + SSB （ 2）
71
R 为 卫 星 测 量 范 围； WTC 为 湿 对 流 层 校 正； 式中， DTC 为干对流层校正； IC 为电离层校正； SSB 为海 平面异常校正。 Argo 数据、 浮标数据以及 CTD 的历史资料主要 用来检验三维温盐流模式和 MODAS 系统的剖面温 度产品。海洋站数据主要用来检验水位数据 。 Argo 数据只包括温度、 盐度和压力数据， 并没有所需要的 深度数据， 在本文中深度压力的转换采用了“打靶 法”
表1 区域 黄海中北部 2009 年 1 月上旬各区域海浪误差统计 时间 平均 误差 绝对 平均 误差 1. 00 1. 92 1. 69 1. 66 2. 21 1. 59 均方根 误差 1. 22 2. 36 2. 05 2. 22 2. 85 2. 07 相关 系数 －0. 08 0. 11 0. 03 0. 05 0. 13 0. 09
1
引
言
此要对这些观测的原始数据进行解码 、 质量控制， 最 后形成检验系统所需要的标准格式 。 船舶报资料包含了风浪 、 涌浪 、 风速 、 风向 、 能 ［2］ 见度 、 云量以及海冰等多要素信息 ， 资料质量参 差不齐 。 本文通过分析比较提取出海浪有效波高 数据和海表 温 度 以 及 观 测 的 经 纬 度 数 据 ， 用于对 WW3 海浪模 式 的 海 浪 产 品 和 三 维 温 盐 流 的 海 表 温度产品 进 行 检 验 。 在 质 量 控 制 方 面 ， 海浪首先
海 检验统计量的定义如下： ME ） 平均误差（ mean error， ME = 1 N （ P － Oi ） N i=1 i
洋
测
绘
第 32 卷
对于剖面数据的检验成果是以图表的形式描 述， 即提取某一时刻的观测数据、 数值预报产品进行 （ 9） 比较， 最后以不同的线条来标绘出观测值 、 预报值以 及误差值。见图 2 。
MAE ） 绝对平均误差（ mean absolute error， N 1 MAE = | P i － O i | （ 10 ） N i=1 均 方 根 误 差 （ 均 方 差 ） （ root － mean － square， RMS） RMS = 1 N （ P － O i ） N i= 1 i
毛可修
1， 2 2 2 ，张晓娟2 ， 刘金芳 ， 梁新友
（ 1. 中国海洋大学， 山东 青岛 266100 ； 2. 海军海洋水文气象中心 ， 北京 100161 ） 摘要： 对获得的海浪有效波高 、 海表温度、 剖面温度和水位等要素的实测数据以及历史 CTD 资料， 通过对这些 数据进行分析和处理， 检验 WW3 海浪、 三维温盐流以及 MODAS（ 模块化数据同化系统） 等模式的数值预报产品 ， 并 自动生成客观的旬月检验报告 。 为改进预报模式、 提高数值 设计相应的软件进行各时次的实时比对和旬月统计 ， 预报的准确性和预报产品的使用率提供可靠的依据 。 关键词： 数值模式检验； 误差统计模型； 预报模式； 检验报告 中图分类号： P731 文献标志码： B 3044 （ 2012 ） 05-0070-04 文章编号： 1671-
［8－9 ］
进行计算。 C1 p + C2 p2 + C3 p3 + C4 p4 ΔD + Z= 1 9. 8 g（ φ） + γ'p 2 = + － ' 2. 184 E 6 γ g（ φ） = 9. 780318 （ 1. 0 + 5. 2788 E － 3sin2 φ + 2. 36 E － 5sin4 φ）
［1 ］
区域的海表温度也有相应的区域范围 。 对质量控 制后的数据 进 行 重 新 组 织 ， 生成包含观测数据经 纬度 、 海浪有效波高 、 海表温度等物理量的标准格 ［4－7］ 。 式数据 卫星遥感资料中主要使用了海表面高度 （ SSH ） 数据和海表温度 （ SST ） 数据。 通过互联 网 获 得 的 SST 数据在上传的过程中， 为了尽量压缩文件大小 而采用了一些算法对数据进行了转换， 把浮点型数 据全部转换为 0 ～ 255 之间的整型数据， 继而转换为 二进制， 所以在使用过程中首先要把这些数据还原 。 其次 SST 数据为格点数据， 观测的温度数据是按照 格点阵来排列的， 进行检验前要将这些格点数据转 换为包含相应经纬度坐标的单点数据， 用来检测三 维温盐流模式的 SST 产品。SSH 数据除了要将二进 制转换为十进制外， 还需要经过一系列的计算才能 用来检验海表温度， 计算公式如下： SSH = Al － CR Al 为卫星高度； CR 为修正高度。 式中， （ 1）
如何准 确 有 效 地 评 价 数 值 预 报 产 品 的 准 确 度， 需要建 立 一 个 客 观 合 理 的 误 差 评 估 模 型 。 首 先， 客观分析观测资料以及数值预报产品的种类 、 比对区域和时间 、 数据量等 ， 建立参与比对的观测 确定统 资料与数 值 预 报 产 品 的 对 应 关 系 。 其 次 ， 、 计误差分析 的 网 格 分 辨 率 参 与 统 计 误 差 分 析 数 据的标准格 式 以 及 检 验 的 统 计 量 ， 建立与比对要 并根据比对 素相对应的 统 计 误 差 分 析 方 法 模 型 ， 要素的特点 对 模 型 进 行 优 化 ， 最终实现统计误差 分析方法模型的建立 。 海洋站的观测数据是针对固定点的时间连续的 观测数据， 可以建立单点旬月的统计评估报告。 但 如船舶报这样的定时随机资料， 每个时次的经纬位 置不确定， 不能构建统计序列， 无法形成旬月误差统 计检验结果， 同时考虑海浪数值预报受水深及地形 影响， 资料将西北太平洋海域依据海洋气象水文预 报区划等 进行了区划， 对船舶报的海表温度、 有效波高要素不仅逐时次按要素形成误差表格 、 图
Z 为深度； P 为压力； φ 为纬度； g 为重力加速 式中， ； D 度 Δ 为动力位势偏差； γ' 为重力平均垂直梯度； C1 、 C2 、 C3 、 C4 为最小二乘 4 阶多项式的常数。 其他的资料在进行数据的提取、 转换以及质量 控制中， 方法比较简单， 这里不再赘述。 海洋观测资料的一个重要特点是由于海洋观测 所测得资料层深不固定， 甚至 仪器的性能参数不同， 出现资料缺测情况， 因此要获取标准层或其他任意 必须利用观测资料对目标层数据进行合 层深资料， 理插值计算， 从而获取所需要的资料。 另一个显著 特点是离散度非常高， 资料测点分布极不均匀， 在有 些海域甚至是空白， 严重影响了产品的质量。 针对 ［10 ］ 这些特点， 在任意层数据的抽取上利用 AKIMA 和线性插值相结合的方法。 3 数值预报产品的处理 数值预报产品的处理主要是数据格式的转换和 数据插值计算。一般来讲， 数值产品的数据在垂直 方向上会包含标准层数据， 如果不存在标准层数据 就利用 AKIMA 插值和线性插值相结合的方法进行 差值， 将计算值插值到观测值上。 数值预报产品为网格数据， 而观测资料大多为 随机点， 特别是 Argo 浮标资料和船舶报资料。 Argo 浮标位置为漂流的位置， 而 GTS 船舶报为观测点时 船舶航行所在的位置， 分布不均且大多不在预报模 式的格点上。根据检验的需求， 需要对数值预报产 品进行插值。本文在水平方向上使用双线性插值方 法将预报 产 品 的 格 点 数 据 插 值 到 实 测 点 上， 方法 如下：
［11－12 ］
按区划进行旬月误差统计。像 CTD 这样不定点 形， 不定时 的 资 料 只 能 单 点 某 一 时 刻 进 行 图 表 误 差 描述。 本文建立的统计模型中检验统计量包括： 平均 误差、 绝对平均误差 （ 绝均差 ） 、 均方根误差 （ 均方
［13 ］ 差） 、 相关系数等 。
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P i 为预报值； O i 为观测值； N 为样 所有上式中， 本个数。 5 设计软件进行数值检验
槡
1 N （ x － x ） N － 1 i= 1 i
2
（ 13 ）
软件的设计原则是按原始资料处理、 数值预报 、 模式产品处理 数值预报模式检验和生成检验报告 四部分。 原始资料处理部分， 将 GTS 船舶报、 卫星遥感 SST 和 SSH、 Argo 浮标和 CTD 资料解码， 海洋站、 提 进行质控并按预定格式生成文件 。 取所需要的要素， 数值预报模式产品处理部分将数值预报产品 中需要检验的要素提取出来 ， 使用 AKIMA 插值将 剖面插值到 标 准 层 ， 并按平面和剖面生成不同格 式文件 。 预报模式检验根据不同模式进行分类， 在每个 预报模式下按要素进行分类与不同来源的观测数据 进行比较。WW3 分为重点海域、 西北太平洋和全球 三部分。三维温盐流模式下分为： 船舶报、 卫星 SST CTD 检 验 剖 面 温 度， 检验海表 温 度， 用 Argo、 海洋 站、 卫星 SSH 资料检验水位。 对于海表温度、 海浪等要素的检验成果的描述 是以划分的海区作为检验单元， 按照旬、 月生成误差 统计报表（ 见表 1 ） 及检验报告， 并且绘出相应的比 对图， 见图 1 。
上旬 －0. 49 上旬 －1. 81 上旬 －1. 54 上旬 －0. 82 上旬 －2. 02 上旬 －1. 31
东海南部及东沙
2
R） 相关系数（ correlation coefficient， 1 N （ P i － P ） （ O i － O） R= N － 1 i= 1 σp σo = （ P i － P ） （ O i － O）
第 32 卷第 5 期 2012 年 9 月
海 洋 测 绘 HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTING
Vol. 32 ， No. 5 Sep． ， 2012
DOI： 10． 3969 / j． issn． 16713044． 2012． 05． 021
海洋环境数值预报检验方法的探讨与测试
［3］ 要和相应 的 风 速 匹 配 ， 如果误差比较大则为问 题数据 ； 其次海浪的浪高要符合实际海况 ； 同时各
在海洋战场环境保障中， 包括海浪、 海表温度、 剖面温度和水位等在内的海洋水文要素在舰船航 行、 海上作战以及海上救援等活动中扮演着非常重 要的角色。海面高、 三维温盐流与声速数值再分析 和实时预 报 及 其 解 释 应 用， 对海军同样具有重要 意义。 海洋环境资料获取需要耗费巨大人力、 物力资 源， 资料相对匮乏。 世界各国家均研发有基于物理 学的更尖端的、 具有更高分辨率的数值模型、 预报技 术和精确、 快速、 远程的海洋学产品。我国加强海洋 环境的观测力度， 同时也积极开展了海洋数值预报 的研究。各水文要素的数值预报研究和模式非常 多， 而数值预报模式的优劣又各有不同 ， 其预报准确 度也不尽相同。 本文针对 WW3 海浪、 三维温盐流 以及 MODAS（ 模块化数据同化系统 ） 等模式 的数 值预报产品， 建立检验模型， 采用各种实测资料对有 效波高、 海表温度、 剖面温度和水位等进行检验， 自 动生成客观的旬月检验报告， 并通过长期的检验， 正 确的评估水文要素预报的精确程度 。 2 实测数据的获取及处理
Argo、 本文主要通过船舶报、 卫星遥感、 海洋站 和浮标等途径获得海浪有效波高 、 海表温度、 剖面温 度和水位等要素的实时、 准实时的实测数据。 由于 观测仪器和手段的不同， 得到的同一要素的观测数 据格式不确定、 标准不统一， 无法直接用来检验。因
16 收稿日期： 2012-01-09 ； 修回日期： 2012-04）， 作者简介： 毛可修（ 1980男， 山东即墨人， 工程师， 硕士研究生， 主要从事军事海洋环境预报和资料处理研究 。
（ 3） （ 4） （ 5）
，v = ［v0 ］ ，α = u0 － 首 先 约 定： u = ［u0 ］ ［ u0 ］ ， v0 ］ 。 β = v0 －［ 步骤一： 计算 E 点灰度 f （ u0 ， v） = f （ u ， v） + α［ f（ u + 1 ， v） － f （ u ， v） ］ （ 6 ） 步骤二： 计算 F 点灰度 f （ u0 ， v + 1 ） = f（ u， v + 1） + f（ u + 1 ， v + 1 ） － f（ u， v + 1 ） ］（ 7 ） α［ 步骤三： 计算插值点灰度 f （ u0 ， v0 ） = f （ u 0 ， v） + β［ f （ u0 ， v + 1 ） － f （ u0 ， v） ］ （ 8） 4 误差评估模型的建立
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（ 11 ）
菲律宾以西海区 菲律宾以东海区 其他海区 p 和 σ o 分别为预报和观测时间序列的标准 STD） 。 偏差（ standard deviation， STD =
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毛可修 ， 等： 海洋环境数值预报检验方法的探讨与测试 CR = R + WTC + DTC + IC + SSB （ 2）
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R 为 卫 星 测 量 范 围； WTC 为 湿 对 流 层 校 正； 式中， DTC 为干对流层校正； IC 为电离层校正； SSB 为海 平面异常校正。 Argo 数据、 浮标数据以及 CTD 的历史资料主要 用来检验三维温盐流模式和 MODAS 系统的剖面温 度产品。海洋站数据主要用来检验水位数据 。 Argo 数据只包括温度、 盐度和压力数据， 并没有所需要的 深度数据， 在本文中深度压力的转换采用了“打靶 法”
表1 区域 黄海中北部 2009 年 1 月上旬各区域海浪误差统计 时间 平均 误差 绝对 平均 误差 1. 00 1. 92 1. 69 1. 66 2. 21 1. 59 均方根 误差 1. 22 2. 36 2. 05 2. 22 2. 85 2. 07 相关 系数 －0. 08 0. 11 0. 03 0. 05 0. 13 0. 09
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引
言
此要对这些观测的原始数据进行解码 、 质量控制， 最 后形成检验系统所需要的标准格式 。 船舶报资料包含了风浪 、 涌浪 、 风速 、 风向 、 能 ［2］ 见度 、 云量以及海冰等多要素信息 ， 资料质量参 差不齐 。 本文通过分析比较提取出海浪有效波高 数据和海表 温 度 以 及 观 测 的 经 纬 度 数 据 ， 用于对 WW3 海浪模 式 的 海 浪 产 品 和 三 维 温 盐 流 的 海 表 温度产品 进 行 检 验 。 在 质 量 控 制 方 面 ， 海浪首先
海 检验统计量的定义如下： ME ） 平均误差（ mean error， ME = 1 N （ P － Oi ） N i=1 i
洋
测
绘
第 32 卷
对于剖面数据的检验成果是以图表的形式描 述， 即提取某一时刻的观测数据、 数值预报产品进行 （ 9） 比较， 最后以不同的线条来标绘出观测值 、 预报值以 及误差值。见图 2 。
MAE ） 绝对平均误差（ mean absolute error， N 1 MAE = | P i － O i | （ 10 ） N i=1 均 方 根 误 差 （ 均 方 差 ） （ root － mean － square， RMS） RMS = 1 N （ P － O i ） N i= 1 i
毛可修
1， 2 2 2 ，张晓娟2 ， 刘金芳 ， 梁新友
（ 1. 中国海洋大学， 山东 青岛 266100 ； 2. 海军海洋水文气象中心 ， 北京 100161 ） 摘要： 对获得的海浪有效波高 、 海表温度、 剖面温度和水位等要素的实测数据以及历史 CTD 资料， 通过对这些 数据进行分析和处理， 检验 WW3 海浪、 三维温盐流以及 MODAS（ 模块化数据同化系统） 等模式的数值预报产品 ， 并 自动生成客观的旬月检验报告 。 为改进预报模式、 提高数值 设计相应的软件进行各时次的实时比对和旬月统计 ， 预报的准确性和预报产品的使用率提供可靠的依据 。 关键词： 数值模式检验； 误差统计模型； 预报模式； 检验报告 中图分类号： P731 文献标志码： B 3044 （ 2012 ） 05-0070-04 文章编号： 1671-
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进行计算。 C1 p + C2 p2 + C3 p3 + C4 p4 ΔD + Z= 1 9. 8 g（ φ） + γ'p 2 = + － ' 2. 184 E 6 γ g（ φ） = 9. 780318 （ 1. 0 + 5. 2788 E － 3sin2 φ + 2. 36 E － 5sin4 φ）
［1 ］
区域的海表温度也有相应的区域范围 。 对质量控 制后的数据 进 行 重 新 组 织 ， 生成包含观测数据经 纬度 、 海浪有效波高 、 海表温度等物理量的标准格 ［4－7］ 。 式数据 卫星遥感资料中主要使用了海表面高度 （ SSH ） 数据和海表温度 （ SST ） 数据。 通过互联 网 获 得 的 SST 数据在上传的过程中， 为了尽量压缩文件大小 而采用了一些算法对数据进行了转换， 把浮点型数 据全部转换为 0 ～ 255 之间的整型数据， 继而转换为 二进制， 所以在使用过程中首先要把这些数据还原 。 其次 SST 数据为格点数据， 观测的温度数据是按照 格点阵来排列的， 进行检验前要将这些格点数据转 换为包含相应经纬度坐标的单点数据， 用来检测三 维温盐流模式的 SST 产品。SSH 数据除了要将二进 制转换为十进制外， 还需要经过一系列的计算才能 用来检验海表温度， 计算公式如下： SSH = Al － CR Al 为卫星高度； CR 为修正高度。 式中， （ 1）
如何准 确 有 效 地 评 价 数 值 预 报 产 品 的 准 确 度， 需要建 立 一 个 客 观 合 理 的 误 差 评 估 模 型 。 首 先， 客观分析观测资料以及数值预报产品的种类 、 比对区域和时间 、 数据量等 ， 建立参与比对的观测 确定统 资料与数 值 预 报 产 品 的 对 应 关 系 。 其 次 ， 、 计误差分析 的 网 格 分 辨 率 参 与 统 计 误 差 分 析 数 据的标准格 式 以 及 检 验 的 统 计 量 ， 建立与比对要 并根据比对 素相对应的 统 计 误 差 分 析 方 法 模 型 ， 要素的特点 对 模 型 进 行 优 化 ， 最终实现统计误差 分析方法模型的建立 。 海洋站的观测数据是针对固定点的时间连续的 观测数据， 可以建立单点旬月的统计评估报告。 但 如船舶报这样的定时随机资料， 每个时次的经纬位 置不确定， 不能构建统计序列， 无法形成旬月误差统 计检验结果， 同时考虑海浪数值预报受水深及地形 影响， 资料将西北太平洋海域依据海洋气象水文预 报区划等 进行了区划， 对船舶报的海表温度、 有效波高要素不仅逐时次按要素形成误差表格 、 图
Z 为深度； P 为压力； φ 为纬度； g 为重力加速 式中， ； D 度 Δ 为动力位势偏差； γ' 为重力平均垂直梯度； C1 、 C2 、 C3 、 C4 为最小二乘 4 阶多项式的常数。 其他的资料在进行数据的提取、 转换以及质量 控制中， 方法比较简单， 这里不再赘述。 海洋观测资料的一个重要特点是由于海洋观测 所测得资料层深不固定， 甚至 仪器的性能参数不同， 出现资料缺测情况， 因此要获取标准层或其他任意 必须利用观测资料对目标层数据进行合 层深资料， 理插值计算， 从而获取所需要的资料。 另一个显著 特点是离散度非常高， 资料测点分布极不均匀， 在有 些海域甚至是空白， 严重影响了产品的质量。 针对 ［10 ］ 这些特点， 在任意层数据的抽取上利用 AKIMA 和线性插值相结合的方法。 3 数值预报产品的处理 数值预报产品的处理主要是数据格式的转换和 数据插值计算。一般来讲， 数值产品的数据在垂直 方向上会包含标准层数据， 如果不存在标准层数据 就利用 AKIMA 插值和线性插值相结合的方法进行 差值， 将计算值插值到观测值上。 数值预报产品为网格数据， 而观测资料大多为 随机点， 特别是 Argo 浮标资料和船舶报资料。 Argo 浮标位置为漂流的位置， 而 GTS 船舶报为观测点时 船舶航行所在的位置， 分布不均且大多不在预报模 式的格点上。根据检验的需求， 需要对数值预报产 品进行插值。本文在水平方向上使用双线性插值方 法将预报 产 品 的 格 点 数 据 插 值 到 实 测 点 上， 方法 如下：
［11－12 ］
按区划进行旬月误差统计。像 CTD 这样不定点 形， 不定时 的 资 料 只 能 单 点 某 一 时 刻 进 行 图 表 误 差 描述。 本文建立的统计模型中检验统计量包括： 平均 误差、 绝对平均误差 （ 绝均差 ） 、 均方根误差 （ 均方
［13 ］ 差） 、 相关系数等 。
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P i 为预报值； O i 为观测值； N 为样 所有上式中， 本个数。 5 设计软件进行数值检验
槡
1 N （ x － x ） N － 1 i= 1 i
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（ 13 ）
软件的设计原则是按原始资料处理、 数值预报 、 模式产品处理 数值预报模式检验和生成检验报告 四部分。 原始资料处理部分， 将 GTS 船舶报、 卫星遥感 SST 和 SSH、 Argo 浮标和 CTD 资料解码， 海洋站、 提 进行质控并按预定格式生成文件 。 取所需要的要素， 数值预报模式产品处理部分将数值预报产品 中需要检验的要素提取出来 ， 使用 AKIMA 插值将 剖面插值到 标 准 层 ， 并按平面和剖面生成不同格 式文件 。 预报模式检验根据不同模式进行分类， 在每个 预报模式下按要素进行分类与不同来源的观测数据 进行比较。WW3 分为重点海域、 西北太平洋和全球 三部分。三维温盐流模式下分为： 船舶报、 卫星 SST CTD 检 验 剖 面 温 度， 检验海表 温 度， 用 Argo、 海洋 站、 卫星 SSH 资料检验水位。 对于海表温度、 海浪等要素的检验成果的描述 是以划分的海区作为检验单元， 按照旬、 月生成误差 统计报表（ 见表 1 ） 及检验报告， 并且绘出相应的比 对图， 见图 1 。
上旬 －0. 49 上旬 －1. 81 上旬 －1. 54 上旬 －0. 82 上旬 －2. 02 上旬 －1. 31
东海南部及东沙
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R） 相关系数（ correlation coefficient， 1 N （ P i － P ） （ O i － O） R= N － 1 i= 1 σp σo = （ P i － P ） （ O i － O）
第 32 卷第 5 期 2012 年 9 月
海 洋 测 绘 HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTING
Vol. 32 ， No. 5 Sep． ， 2012
DOI： 10． 3969 / j． issn． 16713044． 2012． 05． 021
海洋环境数值预报检验方法的探讨与测试
［3］ 要和相应 的 风 速 匹 配 ， 如果误差比较大则为问 题数据 ； 其次海浪的浪高要符合实际海况 ； 同时各
在海洋战场环境保障中， 包括海浪、 海表温度、 剖面温度和水位等在内的海洋水文要素在舰船航 行、 海上作战以及海上救援等活动中扮演着非常重 要的角色。海面高、 三维温盐流与声速数值再分析 和实时预 报 及 其 解 释 应 用， 对海军同样具有重要 意义。 海洋环境资料获取需要耗费巨大人力、 物力资 源， 资料相对匮乏。 世界各国家均研发有基于物理 学的更尖端的、 具有更高分辨率的数值模型、 预报技 术和精确、 快速、 远程的海洋学产品。我国加强海洋 环境的观测力度， 同时也积极开展了海洋数值预报 的研究。各水文要素的数值预报研究和模式非常 多， 而数值预报模式的优劣又各有不同 ， 其预报准确 度也不尽相同。 本文针对 WW3 海浪、 三维温盐流 以及 MODAS（ 模块化数据同化系统 ） 等模式 的数 值预报产品， 建立检验模型， 采用各种实测资料对有 效波高、 海表温度、 剖面温度和水位等进行检验， 自 动生成客观的旬月检验报告， 并通过长期的检验， 正 确的评估水文要素预报的精确程度 。 2 实测数据的获取及处理
Argo、 本文主要通过船舶报、 卫星遥感、 海洋站 和浮标等途径获得海浪有效波高 、 海表温度、 剖面温 度和水位等要素的实时、 准实时的实测数据。 由于 观测仪器和手段的不同， 得到的同一要素的观测数 据格式不确定、 标准不统一， 无法直接用来检验。因
16 收稿日期： 2012-01-09 ； 修回日期： 2012-04）， 作者简介： 毛可修（ 1980男， 山东即墨人， 工程师， 硕士研究生， 主要从事军事海洋环境预报和资料处理研究 。
（ 3） （ 4） （ 5）
，v = ［v0 ］ ，α = u0 － 首 先 约 定： u = ［u0 ］ ［ u0 ］ ， v0 ］ 。 β = v0 －［ 步骤一： 计算 E 点灰度 f （ u0 ， v） = f （ u ， v） + α［ f（ u + 1 ， v） － f （ u ， v） ］ （ 6 ） 步骤二： 计算 F 点灰度 f （ u0 ， v + 1 ） = f（ u， v + 1） + f（ u + 1 ， v + 1 ） － f（ u， v + 1 ） ］（ 7 ） α［ 步骤三： 计算插值点灰度 f （ u0 ， v0 ） = f （ u 0 ， v） + β［ f （ u0 ， v + 1 ） － f （ u0 ， v） ］ （ 8） 4 误差评估模型的建立