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本文研究了由2020年12月29日至31日强冷锋引起的影响洋山港海域的温带风暴潮过程。通过气象观测数据分析了其天气过程, 并利用FVCOM-SWAVE波浪-风暴潮耦合模式对该过程进行了高分辨率的数值模拟, 同时结合潮位站及浮标站观测数据对模拟结果进行了验证, 分析模拟了波浪、潮流、风暴增减水特征。结果发现, 该次冷锋型温带风暴潮过程主要表现为先短时风暴增水后出现长时间风暴减水的特征, 最大风暴减水可达65~70cm, 其主要诱因包括研究海域气压的快速升高并维持、长时间持续的偏北大风及波流相互作用。相关敏感试验研究了3种因子对风暴增减水位的贡献大小, 发现风暴增水峰值期间风场贡献占比约为90%, 海平面气压场约为5%; 风暴减水峰值期间, 海平面气压场的贡献度约占55%, 风场约占40%, 而波浪的贡献均不足10%。洋山港航道内风暴期间潮流流速最大可达到2.6~2.8m•s-1, 落潮时为东南向离岸潮流, 涨潮时为西至西北方向的外海潮波传入潮流; 洋山港航道潮流始终是东南或西北向, 此处流速辐合, 是洋山海域流速最高的区域。 相似文献
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Kalman滤波风暴潮数值预报四维同化模式研究进展 总被引：1，自引：1，他引：1
本文首先介绍了Kalman滤波在风暴潮数值预报中的应用，特别介绍了近年来国际上发展的一些在实际中可行的次优化Kalman滤波算法。并通过一个稳态Kalman滤波风暴潮数值预报模式的实例表明，使用资料同化可以明显改进风暴潮后报结果；资料同化能够提供更为合理的预报初始场，对风暴潮的短期预报有较明显的改进。一旦没有资料同化到模式中去，预报结果很快接近确定性模式。 相似文献
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It is known from data analysis that periodic fluctuations are obviously present in theprocess curve representing a storm surge in either the Huanghai Sea or the East China Sea,which has been obtained on the basis of the difference-estimating method. Apart from long-wave effects by storm disturbance, there is a nonlinear interaction between storm surge and 相似文献
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一个高分辨率的长江口台风风暴潮数值预报模式及其应用 总被引：13，自引：1，他引：13
利用河口海岸海洋模式(ECOM-Si)建立了一个适用于长江口区风暴潮的数值预报模式.该模式采用对岸线有较好拟合能力的自然正交水平坐标系统和能分辨较复杂海底地形的垂直σ坐标系统.模式考虑了长江口径流量对风暴潮的影响,部分地考虑了天文潮和风暴潮非线性相互作用对风暴增水的影响.风暴潮预报的大气强迫场用模型气压场和模型风场.利用所建立的模式对长江口区台风风暴潮进行了8个个例模拟,模拟增水与实测增水的峰值相比较,平均绝对误差不足10cm.利用本研究建立的模式,就气象因子对风暴潮位的敏感性进行了数值试验.试验结果表明,台风中心气压降低(升高)20hPa可导致约100cm的风暴潮位升高(或降低).台风最大风速半径误差对台风增水的变化影响也较显著.试验还表明,长江径流量增加1倍(减半),可以造成风暴潮的平均增加25cm(减小13cm).天文潮位相变化对风暴增水的影响数值试验表明,当台风暴潮与天文潮在不同位相相互作用,可使风暴潮位最大增加达70cm或减小90cm. 相似文献
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ImUcrIONThe deterministic storm stirge nurnrical fOrecast Tnedel has played an imPOrtant role inroutine storm surge real-time fOrecast. But somtimes the error of forecast is still large by usingdeterministic medels (Je1esnianshi et al., l992). The source of these errors mainly comesfrom (1 ) errors of wind stress and medel's open boundary, (2) non--optimized medel param-eter, (3) error of model equations, (4) error of medel's numrical methed, etc. The effec-ti ve methed to solve this probl… 相似文献
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一个稳态Kalman滤波风暴潮数值预报模式 总被引：4，自引：1，他引：4
利用Kalman滤波资料同化技术将海洋站水位观测资料融入二维线性风暴潮模式中,研制具有资料同化能力的风暴潮预报模式,改进风暴潮模式计算结果.通过在风暴潮模式的动量方程中加入模式噪声项来修正模式本身和气象强迫力的不确定性.确定性模式的输出通过带有观测噪声的观测方程与可利用的海洋站的潮位观测资料联系起来.假定初始的模式噪声和观测噪声满足均值为0的高斯分布,用迭代法得到计算区域的状态向量的稳态Kalman滤波,进而得到风暴潮模式输出的最优线性校正结果.利用这种资料同化技术,对1956年发生在东海的一次强风暴潮过程进行了后报试验,结果表明,该同化方法对短期风暴潮水位后(预)报有一定的改进. 相似文献
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Neural network prediction of a storm surge 总被引：4，自引：0，他引：4
The occurrence of storm surge does not only destroy the resident's lives, but also cause the severe flooding in coastal areas. Therefore, accurate prediction of storm surge is an important task during the coming typhoon. Conventional numerical methods and experienced methods for storm surge prediction have been developed in the past, but it is still a complex ocean engineering problem which many factors, including the central pressure of typhoon, the speed of the typhoon, the heavy rainfall, coastal topography and local features influence the variation of storm surge. In fact, this problem is still a complex nonlinear relationship that can not solved efficiently by these two methods. Therefore, this paper presents an application of the neural network for forecasting the storm surge. The original data of Jiangjyun station in Taiwan will be used to test the performance of the present model. The results indicate that the neural network can be efficiently forecasted storm surge using the four input factors, including the wind velocity, wind direction, pressure and harmonic analysis tidal level. 相似文献
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基于1980—2017年实测潮位等资料,运用统计分析和数值模拟方法研究了海口市风暴潮分布特征与影响因子。结果表明：海口市受风暴潮影响较频繁,年均2.79次,通常发生在7—10月,且风暴潮引发的潮灾概率较大;风暴增水平面分布表现为：东寨港风暴增水强度位居第一,其次是秀英港,第三是海甸岛,南港增水相对较弱。影响因子体现为：地形的权重通常比热带气旋移动路径更大;热带气旋移动速度对海口市风暴增水有明显影响,移动速度为14~19 km/h时,风暴增水往往达到最大。 相似文献
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The present study evaluates future storm surge risk due to tropical cyclones (typhoons) in East Asia. A state-of-the-art atmospheric general circulation model (GCM) outputs are employed as the driving force for simulating storm surges associated with the projected changes in climate. The reproducibility of tropical cyclone (TC) characteristics from the GCM in the Northwest Pacific (NWP) is confirmed by comparing with the observed best track data, and future typhoon changes were presented. Storm surge simulation is carried out for East Asia, with the finest nested domain on the Japanese coast. The probability of maximum storm surge heights with specified return periods is determined using extreme value statistics. We show a strong regional dependency on future changes of severe storm surges. 相似文献
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渤海沿岸是风暴潮多发区域。研究者多关心渤海局地风引起风暴潮变化,而忽略黄、东海天气系统对渤海风暴潮的影响。为研究外围天气系统对局地风暴潮的影响,本文采用实测资料对比和设计理想数值试验等方法,对黄、东海天气系统影响的渤海风暴潮进行了研究。结果表明:1、TY1814"摩羯"和TY1818"温比亚"台风风暴潮的实测资料呈现当黄、东海风力较大,而渤海风力较小时,渤海沿岸也会出现较大风暴潮现象; 2、从FVCOM(Finite-Volume Coastal Ocean Model)模拟的理想数值试验中发现,黄、东海风向是东南风时,引起渤海沿岸风暴增水极值最大;3、以入海气旋和登陆北上台风两种类型天气系统风向变化设计理想数值试验,发现黄、东海的东南风持续时间对渤海沿岸风暴潮极值大小和出现时间影响较大。理想试验获得的结论不仅能为渤海风暴潮预测和防灾减灾提供理论依据,还能够有效减少预警应急中漏报的现象,降低沿海经济损失。 相似文献
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基于多种神经网络的风暴潮增水预测方法的比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
简要介绍了利用BP神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站2017年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。 相似文献
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为研究江苏近海海域风暴潮的特性以及为该海域风暴潮增水变化机理及后报做铺垫,本文基于FVCOM(Finite Volume Coast and Ocean Model)海洋模式和Jelesnianski圆形台风风场模型,建立了江苏近海风暴潮数值模型,并对江苏近海的天文潮以及1109号台风和1210号台风引起的风暴潮进行模拟。结合验潮站水位观测,研究了连云港站和吕泗站的天文潮和风暴潮增水过程。我们将风暴潮与天文潮非线性作用下的风暴潮增水和纯风暴潮增水过程进行对比,讨论了天文潮与1109号和1210号台风风暴潮之间的非线性作用引起的增水特征。结果均表明,在天文潮高潮时,天文潮和风暴潮之间的非线性作用可以抑制增水,在天文潮低潮时,天文潮和风暴潮之间的非线性作用有利于增水。除了气象因子以及天文潮和风暴潮之间的非线性作用外,该海区的地理环境也对台风风暴潮增水产生影响。因此对江苏近海的海岸线变化和浅滩地形变化进行敏感性试验,结果表明,本文所设计的海岸线变化对该海域的风暴潮增水影响较小,江苏沿海岸线的向外推移使得江苏海域风暴潮的增水略微上涨,而本文所设计的地形的变化对风暴潮增水影响较大。 相似文献
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东海风暴潮与天文潮的非线性相互作用 总被引：1，自引：0，他引：1
中国东海的风暴潮具有明显的周期性波动。凤暴潮除了决定于风应力和长波效应外,还受到天文潮与风暴潮相互作用的影响。本文利用一个二维数值模式对天文潮与风暴潮相互作用的水位进行了模拟。我们选取了8114号台风加以计算。计算结果与实测资料基本相符,由此说明水位曲线中的潮周期波动主要是由于天文潮与风暴潮之间的非线性相互作用所致。数值实验还表明,如果考虑到天文潮与风暴潮的相互作用可以显著改善水位的预报精度。 相似文献
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台风暴潮及风暴海流是危害海洋工程的主要灾害现象之一。本文以马迹山２５万吨级矿石中转码头工程为例，对台风暴潮及风暴海流进行了统计分析，数值计算，得出了码头区风暴潮和风暴海流的定量结果。同时通过假想台风的设计，计算了码头区域的最大可能风暴增水和风暴海流，可为大型码头工程的设计提供参数。 相似文献
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以秦皇岛、京唐港、曹妃甸、黄骅4个验潮站的实测潮位和逐时风的数据为基础,以2013年河北省政府发布的风暴潮四色警戒潮位值为标准,统计了2008-2017年10 a河北省沿海的风暴潮过程,从警报级别、区域分布、时间分布、天气系统、经济损失5个方面分析河北省沿海风暴潮特征,并从地形、天文潮与天气系统配合、海平面上升、全球变暖引发的气候异常4个方面分析了影响河北省沿海风暴潮的成因,分析得出:受天气系统的影响,7-10月是河北省风暴潮高发时段,且由于河北省岸线分布特点,沧州市沿海受到风暴潮影响的次数最多,唐山和秦皇岛次之,沧州和唐山地区的风暴潮过程多由东北向大风引起,而秦皇岛地区的风暴潮过程多由东南向风引起。 相似文献