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《海洋预报》2016,(4)
以BP人工神经网络可有效描述非线性问题的特性应用于短期风暴潮增水预报,利用风暴潮增水与各项影响因素的关系,建立厦门沿海的风暴潮增水预报的人工神经网络模型。该模型将以台风中心最低气压、最大风速,七级大风半径、台风中心距测站位置的距离和测站当地气压、当地风速、天文潮位及增水值、作为主要的输入因子,预测未来1 h、2 h、3 h及6 h风暴潮增水值。分别探讨厦门沿海的风暴潮増水在3种代表性热带气旋路径的影响下的模型应用情况,由预报结果的分析显示:该BP神经网络模型所预报的风暴潮增水较好的拟合了实际变化趋势,表明本模型对于厦门沿海风暴潮増水的预报具有相当不错的成效。 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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《应用海洋学学报》2015,(4)
在准直角坐标下建立了粗细矩形网格嵌套的宁波市台风暴潮数值模式,模式细网格空间分辨率为2',对影响宁波市1949~2007年间的41次台风过程的风暴潮增水进行了后报模拟,将模拟的94个站次的风暴潮增水峰值前后2 d的数据与实测值进行了对比和误差统计,平均绝对误差为23.6 cm,平均相对误差27.6%,说明模式是成功的.进而,引入福建省风暴潮漫堤预警辅助决策模式"一种基于台风路径预报概率圆的风暴潮集合预报模式和基于假想台风增水数据库的风暴潮增水快速预报算法",并集成地理信息系统,建立了宁波市风暴潮漫堤预警辅助决策系统,系统可对宁波市的海塘在台风期间进行风暴潮漫堤预警报.系统于2012年在宁波市水文气象站投入试运行,1209号台风"苏拉"和1211号台风"海葵"的预报结果表明,集合预报结果比单一路径预报结果有不同程度的改善,该集合预报技术可以有效的解决由于台风路径预报偏差引起的风暴潮预报漏报和误报问题,证明模式在宁波市的应用是成功的,为其在更多区域的推广应用提供参考. 相似文献
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采用1984年8月28日19时—29日24时黄浦江米市;渡至吴淞口水位和流量资料,根据描述河道中水流非恒定流动的Saini-Venant方程组,建立了模拟黄浦江潮位和潮量特征变化的数值模式。考虑未来海平面上升,预测了黄浦江潮位和潮量的变化及对周围环境的影响。计算结果表明,随着海平面的上升,黄浦江潮位相应增加,高潮位的上升值大于海平面上升值;低潮位的上升值小于海平面上升值,潮差增大。在同一海平面上升值下,潮差增量由下游向上游渐渐增大,随着海平面的上升,涨潮量和落潮量都相应增加。 相似文献
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珠江河网横向汊道体系是维持三角洲河网动力平衡的独特地貌结构,具有泄洪纳潮的重要功能,探讨该结构水位的阶段性演变及其影响因子辨识是河口动力学研究的重要科学问题。采用流量驱动的R＿TIDE数据驱动模型,对研究区域内“容桂-凫洲水道”和“潭洲-前航道”两个典型横向汊道体系共8个站点的日均水位序列进行分解,分离出由上游流量驱动引起的水位变化及地形和海平面共同驱动的水位变化。结果表明,经过水库的调蓄作用,在“容桂-凫洲水道”,流量驱动导致冬季日均水位抬升(平均为0.04m),其余三季日均水位下降;“潭洲-前航道”则由于北江流量增大导致流量驱动的日均水位均有不同程度的抬升(平均为0.17 m)。由于地形下切和海平面上升,地形和海平面共同驱动的日均水位变化普遍为负值(除南沙、黄埔站分别为0.11、0.07 m),“容桂-凫洲水道”中下部河段在秋季受海平面上升(秋季海平面高程最大)影响大于河床地形下切效应导致水位抬升,而其余站点主要受到疏浚、采砂等人类活动引起的地形下降影响,水位下降,且上游变化幅度明显大于下游;对径潮动力方差贡献率的分析结果表明,“容桂-凫洲水道”和“潭洲-前航道”夏季径流对水位的方... 相似文献
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太平洋海域海平面变化的灰色系统分析 总被引：3，自引：1，他引：3
应用灰色系统理论，对太平洋海域４８个长期验潮站的月均海平面分别建立了ＧＭ（１，１）模型。ＧＭ（１，１）模型能较好地反映太平洋海域的海平面变化的趋势，它除了能给出连续的海平面变化速率外，同时能方便地给出海平面变化的加速率。模拟结果表明，在太平洋地壳均衡假设下，太平洋海域的月均海平面以平均速率０．１７ｃｍ／ａ上升。在太平洋海域所取的４８个长期验潮站中，有４０个站在加速上升，全部站的平均加速度为０．０００２９ｃｍ／ａ２。且加速率逐渐增大。当然这些加速率都很小，但作为一种普遍性的趋势，这已足以说明：太平洋海域的海平面在加速上升 相似文献
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A maximum-entropy compound distribution model for extreme wave heights of typhoon-affected sea areas
A new compound distribution model for extreme wave heights of typhoon-affected sea areas is proposed on the basis of the maximum-entropy principle.The new model is formed by nesting a discrete distribution in a continuous one,having eight parameters which can be determined in terms of observed data of typhoon occurrence-frequency and extreme wave heights by numerically solving two sets of equations derived in this paper.The model is examined by using it to predict the N-year return-period wave height at two hydrology stations in the Yellow Sea,and the predicted results are compared with those predicted by use of some other compound distribution models.Examinations and comparisons show that the model has some advantages for predicting the N-year return-period wave height in typhoon-affected sea areas. 相似文献
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为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,long short-term memory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
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Generation and propagation of several-day period fluctuations along the southeast coast of Honshu, Japan, were investigated by analyzing sea level data and by using a numerical model. The sea level data obtained at twelve stations from Choshi to Omaezaki in fall in 1991, showed energy peaks at the 3–6 day period at the eastern stations in this coast. Time lags of the 3–6 day period fluctuations between station and station indicate westward propagation along the coast. However, the energy level of the 3–6 day period fluctuations suddenly decreased south of the Izu Peninsula. Numerical experiments using a two-layer model were performed to clarify the generation and propagation mechanism of the several-day period fluctuations by periodical wind in fall. The amplitude distributions of observed sea level were qualitatively explained by a coastal-trapped wave (CTW) in the numerical experiment. From the discussions on propagation of a free wave, CTW with the characteristics of a shelf wave generated by the wind along the northeast of the Boso Peninsula was separated into two types of wave at the southeast of the peninsula. One is an internal Kelvin wave with large interface displacement and the other is the shelf wave propagating over the northern part of the Izu Ridge. The sudden decrease in the surface displacement with the 3–6 day period observed at the western stations is considered to be due to the local effect of the wind and phase relation between the internal Kelvin wave and shelf wave. 相似文献
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以杭州湾为例,根据水文站历史潮位资料,采用改进的灰色马尔可夫预测模型对台风诱发暴潮的极端潮位进行预测.同时采用复合极值分布理论对可能出现的极端潮位进行概率预测,使预测结果更为接近真实数值. 相似文献
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利用中国沿岸验潮站GNSS和邻近地区陆态网络GNSS基准站观测数据,结合卫星高度计和验潮站海平面观测数据分析了中国沿海验潮站及其邻近地区陆地垂直运动特征。中国沿海海平面观测以及验潮站和陆态网GNSS基准站观测结果显示,中国沿海省区市及沿海验潮站陆地垂直运动总体表现为：辽宁至江苏沿海上升、上海至福建泉州沿海沉降、福建厦门至广西沿海升降交替的格局,局部滨海平原地区如华北平原天津南部、河北平原的沧县则表现出显著的沉降特征。验潮站陆地的抬升与沉降是沿海相对海平面变化的重要组成部分,准确掌握验潮站及其邻近区域的陆地垂直运动特征,可为沿海相对海平面变化分析、海平面变化影响评估以及未来海平面上升预测提供依据。 相似文献