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《海洋技术学报》2021,40(2)
本文基于小麦岛海洋环境监测站2014年波浪骑士浮标观测数据以及风速、风向观测数据,对青岛近岸海域波浪要素特征进行了综合分析。整体来看,波浪骑士观测数据质量较高,观测海域以2至3级波高为主,年平均最大波高和平均波周期分别为0.89 m和4.4 s,平均波向主要分布在90°～270°的偏南向范围内,常浪向和强浪向均为东南向(SE)。波高变化与风速较为一致,春、夏季大浪过程较多,以东南向浪为主。通过有效波陡数据分析,得出观测海域以风浪、未成熟涌浪占主。本文利用长期、连续、高精度的波浪方向谱数据,对青岛市近岸海域波浪特征进行分析,对于青岛市近海的海浪预警监测、防灾减灾、海洋工程建设、海上运输等具有重要的参考价值。 相似文献
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利用台湾海峡中部2号大浮标2017年全年的实测波浪资料, 对海浪的基本波要素及其与风的相关性、波谱特性进行统计分析, 得出了重要特征波参数之间的回归关系和适合台湾海峡中部的海浪谱形式。研究结果显示: 1) 台湾海峡中部的常浪向是NE向, 强浪向是NNE向, 月均有效波高的变化范围为0.87~2.98m, 7月波高最小, 12月波高最大, 波周期与波高有着相似的月际变化趋势; 2) 主要波浪类型是以风浪为主的混合浪, 谱型上以单峰为主, 波高与风速整体上呈正相关关系, 大浪主要由台风和强劲的东北季风引起; 3) 波浪的平均周期与大部分特征波周期之间具有良好的线性相关性, NNE、NE方向的波浪有效波高和有效波周期线性相关性较强; 4) 相比于Jonswap谱, 规范谱一是更符合本区域的海浪谱模式, 给出了基于有效波高和谱峰周期拟合的规范谱一形式。这些研究成果可为海洋工程设计和波浪数值模拟提供参考。 相似文献
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通过在海口湾北部海域布置波浪观测站,对采集到的实测波浪资料进行统计和波谱分析,研究了琼州海峡波浪季节性变化特征。观测期间最大波高为5.6 m,发生在台风"莎莉嘉"经过期间。无台风影响的月份最大波高为3.0 m。年平均十分之一大波波高、年平均有效波高、年平均波高分别为0.5 m、0.4 m、0.3 m,该海域波高总体不大。波周期范围主要在2～7 s区间。研究结果表明:1)观测海区各月基本都受到东北风影响并存在东北向的波浪; 2)发现海区波浪类型主要是风浪为主的混合浪; 3)发现观测海区一直受到南海传入的长周期波影响; 4)海区风向与浪向的一致性在东北季风影响时段明显强于西南季风影响时段,风速与波高的相关性在东北季风影响时段明显强于西南季风影响时段,该现象在台风月份表现得尤其明显。 相似文献
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为了解海南东方市近岸海域波浪基本特征,根据东方海洋环境监测站使用的SZF型波浪浮标连续11 a的实测数据,进行了统计分析。首先对波浪要素进行统计,得到了各向各级波高的季节分布,以及波高和周期的均值与极值;再对波高和周期的联合分布、平均持续时间与波高的关系进行了探讨;最后选取一典型台风浪过程进行分析。结果表明本海域以S向浪出现频率最高,为14.3%,其次是N向和NNE向,频率均为11.9%;强浪向为S向和N向,浪向分布与东方市所处地理位置相符。该海域以有效波高小于1.3 m的小浪和轻浪为主,年出现频率为97.6%, 4级中浪占2.22%, 5级大浪仅占0.12%,只有在夏、秋季台风过境时才出现。累年有效波高平均值为0.49 m,最大值为3.2 m;最大波高为5.6 m,最大波高平均值为2.5 m;平均有效周期为4.2 s,最大有效波周期为9.5 s。有效波高在1.0 m以下,且周期在4～5 s的波浪出现频率最大,为80.5%。强台风“海燕”影响期间,波高具有明显的滞后特征, 5级大浪持续了10 h,浪向与风向基本一致,说明台风产生的波浪是以风浪为主,最大波高均出现于偏S向。通过波谱分析,... 相似文献
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广东阳西近岸海域波浪的分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对广东阳西近岸测站1a实测波浪资料及岸边同期风资料的整理与分析,探讨了该海域的波浪特性,得出研究海域不分方向H1/10年平均值为1.00 m,常浪向为SE向,出现的频率为38.35%,强浪向为SE向,观测期间的最大波高出现在0814号"黑格比"台风期间,Hmax值为8.31 m.用已有的理论分布函数对实测统计数据进行拟合,筛选出研究海域的波高分布、周期分布及波高与周期联合分布的特征,结果表明双参数威布尔理论波高分布、杨正己威布尔周期分布、朗格-赫金斯83模式或者孙孚模式较为适用于本海区的波高分布、周期分布、波高周期联合分布;结合相应的风速风向资料,运用回归分析方法,建立了该地区的波高与风速之间、波高与波周期之间的关系. 相似文献
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基于ECMWF的ERA-interim37a的风场及海浪场再分析资料,探讨了南海海域波浪的时空分布特征,主要分析了波浪场和风场的空间分布、季节特征以及4个海域(南沙、西沙、中沙、东沙)波高与周期的联合分布以及南海波高的长期变化趋势。结果表明:南海海域的有效波高大值区呈东北-西南走向,且具有明显季节性变化特征,波高与风速以及波向与风向整体相关性较好;有效波高和波周期有良好的对应关系,不同区域波高与周期联合分布相近。1979—2015年期间,南海大部分海域的有效波高呈逐年递增趋势,其量值约为0.2~0.8 cm/yr。本文的研究成果,对南海远洋运输、海洋工程设计、岛礁建设及海洋能开发与利用等有着重要的参考价值。 相似文献
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利用浙江苍南近岸海域一年实测波浪资料,统计分析了波参数特征,采用最小二乘法拟合分析了波参数之间的相关关系,研究波浪平均持续时间和波高的关系,对波浪能进行估算,并分析了台风“利奇马”期间典型台风浪特征。结果表明：研究海域以谱峰周期5～9 s的轻浪为主,年平均有效波高为1.25 m,年最大波高为10.80 m,常浪向为E,强浪向为ENE。特征波高之间具有显著的线性关系,符合典型的瑞利分布。有效波高2.7 m以下的非台风、非寒潮期和4.1 m以上的台风期,波浪平均持续时间随波高的增大呈指数衰减,且有效波高在4.1 m以上的台风期的波浪衰减速率高于有效波高在2.7 m以下的非台风、非寒潮期。台风“利奇马”影响期间,最大波高、谱峰周期、谱峰密度呈现基本同步的先增大后减小的过程,最大谱峰密度为55.10 m2/Hz;台风影响前、后的波浪谱型均呈双峰谱,台风影响最显著期间的波浪谱型呈单峰谱。 相似文献
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南海北部海域夏季台风活动频繁,对海上生产活动和人民生命财产安全造成极大威胁,由于台风路径的不确定性,其中心附近区域的风浪观测资料十分稀少。中国气象局(China Meteorological Administration, CMA)热带气旋最佳路径数据显示2017年10月强台风“卡努”中心经过南海北部陆坡的SF301浮标,该浮标完整记录了台风过境的风浪数据。利用浮标观测资料,分析了强台风“卡努”过境期间的风和海浪特征。观测结果表明,“卡努”经过浮标时,中心气压为959.9 hPa,风速随时间呈双峰分布,前、后眼壁区的10 min平均风速分别为30.2 m/s和24.9 m/s, 1 s极大风速分别为44.2和38.6 m/s。海浪以风浪为主,观测有效波高和最大波高最大值分别为10.8和14.3 m,滞后最大风速30 min,波向和风向变化趋势一致。台风过境期间,有效波高与海面10 m风速接近线性关系,非台风期间二者呈二次多项式关系。海浪无因次波高和周期呈幂指数关系,无论是台风期间还是非台风期间二者关系十分接近Toba提出的3/2指数律。 相似文献
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潮滩上波高的时空变化及其影响因素——以长江三角洲海岸为例 总被引：1，自引：0，他引：1
于2009—2010年的不同季节在崇明东滩北部、中部、南部以及杭州湾北岸东段的芦潮港岸段,利用目前先进的SBE 26plus浪潮仪进行了多个潮周期的波浪观测。研究表明,观测期间潮周期平均风速为1.9～11.0m/s、最大风速为2.8～12.1m/s,各测点潮周期平均水深为0.28～2.12m,高潮位最大水深为0.37～3.19m,潮周期有效波高为0.03～0.45m,最大波高为0.08～1.59m。波高的时空变化受风速、风向、水深和岸滩坡度的综合影响。通常情况下,向岸风期间的波浪较大;风速、水深、岸滩坡度越大,潮滩上的波高也越大。空间上,岸滩坡度最小的崇明东滩中部(坡度0.6‰)测点波高和水深之间的相关性最好,岸滩坡度最大的芦潮港潮滩(坡度8.7‰)测点两者间的相关性最差。时间上,波高和水深之间的相关性与风速、风向的变化有关。因此,只有在潮滩坡度较小(例如<1‰),风速、风向较为稳定时,波高和水深之间的显著正相关关系才存在。要了解某个潮滩的波浪特征,有必要利用先进的仪器进行系统的原位观测,而非简单地借助其它潮滩的波浪研究结果。研究推断,在向岸强台风和大潮高潮位阶段,崇明东滩中潮线附近的最大波高可达1.5～2.0m,芦潮港堤外潮滩的最大波高可达2m以上。 相似文献
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2012年 10号台风“达维”是历史上登陆长江以北的最强台风。以 NCEP 风场和 J el es ni ans ki经验模型构造台风风
场,利用波浪谱模型 SW AN 对“达维”影响期间江苏海域台风浪进行数值模拟,模拟结果和实测结果吻合较好。在利用实
测风、波浪资料验证的基础上分析江苏海域台风浪的时空分布特征。“达维”影响期间,测风塔 100 m 高度实测最大风速为
42. 2 m/ s ,实测最大波高为 6. 17 m。数值模式结果显示江苏外海有效波高最大值超过 9 m,台风移向的中心右侧风速和有效
波高均较大,波向基本与风向一致;在台风移向的中心左侧一般风速较小,风速和有效波高也均比右侧小,波向与风向不一
致。在近岸台风浪要素受地形影响较大,与外海特点不同。 相似文献
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风速是重要的海洋状态参数之一，对海面风速的准确提取是实现海洋环境监测和沿海工程应用的重要保证。目前，作为新兴海洋环境监测设备，高频雷达在风速提取方面仍然存在挑战。本文提出了一种基于人工神经网络的风速提取方法，利用历史浮标测量海态数据训练风速提取网络，实现风速与有效波高、波周期、风向及时间因素之间的非线性映射。测试结果表明了这一网络在时间和空间上的稳定性；进而将已训练的网络应用到便携式高频地波雷达OSMAR-S的风速反演中，得到的风速与浮标测量风速间的相关系数达到0.849，均方根误差为2.11 m/s。这一结果明显优于常规由浪高反演风速的SMB方法，验证了该方法在高频雷达风速反演中的可行性。 相似文献
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使用参数化初猜测谱算法提取VV极化Sentinel-1 SAR图像的海浪要素并与ECMWF再分析数据以及浮标数据进行验证对比 总被引：2，自引：1，他引：1
The purpose is to study the accuracy of ocean wave parameters retrieved from C-band VV-polarization Sentinel-1Synthetic Aperture Radar(SAR) images, including both significant wave height(SWH) and mean wave period(MWP), which are both calculated from a SAR-derived wave spectrum. The wind direction from in situ buoys is used and then the wind speed is retrieved by using a new C-band geophysical model function(GMF) model,denoted as C-SARMOD. Continuously, an algorithm parameterized first-guess spectra method(PFSM) is employed to retrieve the SWH and the MWP by using the SAR-derived wind speed. Forty–five VV-polarization Sentinel-1 SAR images are collected, which cover the in situ buoys around US coastal waters. A total of 52 subscenes are selected from those images. The retrieval results are compared with the measurements from in situ buoys. The comparison performs good for a wind retrieval, showing a 1.6 m/s standard deviation(STD) of the wind speed, while a 0.54 m STD of the SWH and a 2.14 s STD of the MWP are exhibited with an acceptable error.Additional 50 images taken in China's seas were also implemented by using the algorithm PFSM, showing a 0.67 m STD of the SWH and a 2.21 s STD of the MWP compared with European Centre for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) reanalysis grids wave data. The results indicate that the algorithm PFSM works for the wave retrieval from VV-polarization Sentinel-1 SAR image through SAR-derived wind speed by using the new GMF C-SARMOD. 相似文献
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台风引起的海浪灾害对我国黄、渤海沿岸影响巨大,严重威胁相关区域人民群众生命财产安全。本文主要利用ERA5(the fifth generation European Center for Medium-Range Weather forecasts atmospheric reanalysis of the global climate)风场研究了两类不同移动路径下的台风(1909号台风“利奇马”和1109号台风“梅花”)在黄、渤海区域的海浪场的时空分布特征及风-浪成长关系。结果表明:两个台风引起的海浪的有效波高空间分布明显不同,波高的分布和风速对应,而海浪周期与风速、波高的分布无明显相关性,波向较风向偏于台风移动方向且两者偏差较大;两个台风进入黄海之前就形成一个从黄海向渤海的“涌浪舌”。海浪成分方面,台风“利奇马”引起的沿海区大浪主要是风浪,而台风“梅花”移动路径的右侧以风浪为主,左侧则主要是涌浪;通过建立无因次波高与无因次周期的幂律关系、以及有效波高关于风速的二次多项式变化关系,研究了风-浪成长特性,结果发现,台风浪的成长特性与台风过程关系不明显,但与所处水域的水深和海底地形地貌有关,表现为两个台风在黄海区域的台风浪成长较渤海区域更为充分。 相似文献
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《海洋技术学报》2024,(1)
为了分析台风影响下浙江沿海风和浪的演变特点，利用浙江省海洋浮标站监测数据和欧洲中期天气预报中心第五代全球气候大气再分析数据（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis v5，ERA5），选取2010年以来严重影响浙江的7次台风个例，对台风作用下浙江沿海海面风和浪的演变特点进行分析。结果表明：在台风影响过程中，海浪波型多数呈现混合浪-风浪-混合浪的演变规律；涌浪波型的出现与台风强度及其与浮标站的距离和方位有关，也与海洋潮汐现象紧密相关。台风影响期间，浙江沿海浪高的变化受风速和风向共同作用影响。在风向不变的情况下，持续风速增大对浪高的增大有明显作用；风向的变化也会对浪高变化产生影响，向岸风和离岸风的转变会造成浪高出现剧烈变化。ERA5 再分析资料有效波高在台风浪较大时会呈现偏小的趋势，分析订正后的ERA5 有效波高发现，台风浪有效波高大值区与台风中心位置相关。研究结果可为严重影响浙江沿海的台风浪预报服务提供参考。 相似文献
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由于BP神经网络存在收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,引入遗传算法(GA)对网络的权值和阈值加以优化,并采用不同组合的输入因子和样本数,对福建省罗源湾口的波浪进行模拟研究.对输入因子的分析结果表明,研究区域的波浪主要受台湾海峡波浪传播影响,与局地气象因子(风速、风向、海气温差)的相关性较弱.训练样本试验表明,30 d以上的波浪历史数据可使GA-BP神经网络充分学习研究区域的波浪特征,从而实现对波浪要素的高精度模拟.模拟结果显示,对春、夏季实测波浪数据的模拟效果均很好,其中相关性分别为0.967和0.938,均方根误差分别为0.112 m和0.107 m,表明GA-BP神经网络在近岸波浪模拟预报中有较广阔的应用前景. 相似文献
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利用海南东方近岸海域2014年至2015年间一整年的海浪观测资料, 分析了海浪的时间变化特征。观测时间段内, 有效波高最大值为4.03m, 平均值0.79m; 平均周期最大值为6.32s, 平均值为3.58s。该海域冬季波高较大, 秋季最小, 常浪向为SSW方向, 强浪向为WSW向。基于该长期观测数据, 文章亦研究了平均周期、有效波高之间的关系, 同时还确立了该海域波高与平均持续时间之间的关系。最后讨论了观测时间段内波浪能流密度的变化特征, 发现一年中能流密度大于2kW·m-1的频率为26%, 且从全年的计算结果来看, 观测位置处12月的波浪能较适宜开发, 但总体波浪能资源不够丰富。文章对于认识海南东方近岸海域波浪特征以及工程设计都具有重要的意义。 相似文献
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Comparison of TOPEX/POSEIDON Altimeter Derived Wind Speed and Wave Parameters with Ocean Buoy Data in the North Indian Ocean 总被引：1，自引：0，他引：1
Results of comparison exercises carried out between the state-of-the-art TOPEX/POSEIDON altimeter-derived ocean surface wind speed and ocean wave parameters (significant wave height and wave period) and those measured by a set of ocean data buoys in the North Indian Ocean are presented in this article. Altimeter-derived significant wave height values exhibited rms deviation as small as ±0.3 m, and surface wind speed of ±1.6 m/s. These results are found consistent with those found for the Pacific Ocean. For estimation of ocean wave period, the spectral moments-based semiempirical approach, earlier applied on GEOSAT data, was extended to TOPEX/POSEIDON. For this purpose, distributions of first four years of TOPEX/POSEIDON altimeter data and climatology over the North Indian Ocean were analyzed and a new set of coefficients generated for estimation of wave period. It is shown that wave periods thus estimated from TOPEX/POSEIDON data (for the subsequent two years), when compared with independent data set of ocean data buoys deployed in the North Indian Ocean, exhibit improved accuracy (rms ~ ±1.4 nos) over those determined earlier with GEOSAT data. 相似文献