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黄河口海域特征波浪要素比的分析 总被引：4，自引：0，他引：4
本文利用黄河口海域的风浪观测资料用统计方法分析了波浪要素的特征比,在统计意义下得到了不同波要素之间的比值关系和它们之间的相关关系。从比值关系看,它们的比值分散在一定的数值范围内。从相关关系看,特征波高之间的相关性较特征波周期之间的相关性好一些。特征波高之间的相关系数都大于０９;特征波周期之间的相关系数都大于０６。平均波高和平均周期的平方之间的比例系数为００３３８,大于石臼海区得到的结果,与“海洋水文规范”中规定的数字较接近 相似文献
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以CCMP风场资料为背景风场,结合藤田风场模型、Myers风场模型、Jelesnianski风场模型、Holland风场模型,分别构建全新的海面风场.基于非结构三角网格,采用第三代近岸海浪模式SWAN对2011年第5号强热带风暴“米雷”产生的台风浪进行数值模拟.比较SWAN模式模拟的结果和浮标实测数据,发现风场模型能够有效提高台风中心附近3至5倍台风最大风速半径范围内风场和台风浪有效波高的模拟精度.对比4种风场模型对应的台风浪模拟结果,发现Holland风场模型模拟的有效波高与浮标实测值最接近. 相似文献
3.
利用MASNUM海浪模式、ECMWF高分辨率风场对2012年8月份台风过程下的浙江海域的海浪状况进行了数值模拟,与近岸观测站的风、浪资料进行了对比检验和误差分析,最后针对8月份"达维""海葵"及"布拉万"3个台风过程对浙江海域的影响进行了对比分析.风速验证结果显示2个站点ECMWF风速和观测风速的偏差分别为0.18、-0.34 m/s,平均绝对误差则为2.57、1.96m/s,均方根误差为3.40、2.65 m/s,与观测风速有较好的一致性.海浪验证结果显示8月份有效波高的相关系数在0.84以上;8月份发生的"达维""海葵"及"布拉万"3个台风期间的有效波高、波周期的模拟值与观测值的均方根误差分别介于0.19~0.37 m、0.88~1.28 s,波向的平均绝对误差介于19.39°~37.65°,表明MASNUM海浪模式能够较好的再现浙江海域台风期间的海浪状况,能够较好模拟出浙江近海的最大波高.在数值模拟和实际观测的基础上,进一步的对比分析表明:"海葵"台风期间,浙江外海有效波高的最大值达7.6 m,而"达维"和"布拉万"台风期间,数值显示最大有效波高分别为4.4、5.4 m. 相似文献
4.
《海洋湖沼通报》2018,(6)
本文以WRF模式输出结果作为风场驱动条件,采用SWAN和WAVEWATCH III相嵌套的方法,对珠江口附近海域进行共20年(1991-2010年)的波浪场数值计算。根据计算结果,分析了该海域极值波浪特征,并使用Gumbel极值函数计算50年一遇和100年一遇波浪极值,结果显示:(1)1991-2010年间,珠江口区域最大有效波高为2.0m,万山群岛南侧可达5.0m,而外海最大有效波高可达10m以上,极值平均周期均在10s左右;(2)50年一遇和100年一遇波高在珠江口区域较小,而外海则相对较大,最大在14m以上;(3)50年一遇和100年一遇平均周期相差不大,不同海域之间相差也较小,大部分海域在10s左右,外海相对较大,可达12-14s之间。 相似文献
5.
以CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场为驱动场,分别驱动目前国际先进的第三代海浪模式WW3(WAVEWATCH-III)、SWAN(Simulating WAves Nearshore),对2011年3月发生在中国海的一次强冷空气所致的海浪场进行数值模拟,就冷空气海浪场的特征进行分析,并对比分析两个海浪模式的模拟效果,以期可为防灾减灾提供参考。结果表明:(1)以CCMP风场分别驱动WW3、SWAN海浪模式,可以较好地模拟发生在东中国海的冷空气海浪场过程,两个模式模拟的有效波高都具有较高精度,SWAN模拟的有效波高明显小于观测值和WW3模式的模拟值。(2)冷空气给中国海带来了明显的大风、大浪过程。整个冷空气期间,波向与风向保持了较好的一致性,且向岸效应比较明显;波高与风速的分布特征也保持了较好的一致性,海浪以风浪为主导。(3)冷空气进入渤海,相伴着出现了大风过程,但由于海域狭小,大风范围较小,大风中心的风速仅12 m/s左右,相应波高也在1.0 m左右。冷空气南下进入黄海中部时,黄海中南部大范围海域的风速在16 m/s以上,相应区域的波高在4.5 m以上,高值中心可达5.0 m以上,波向和风向都以北-东北向为主。冷空气南下行进至南海北部海域时,强度大为减弱,风速的和波高的相对大值区分布于台湾岛周边海域,尤其是台湾海峡、吕宋海峡、东沙群岛附近海域。 相似文献
6.
为了得到山东沿海台风浪的重现期波高分布场,以Jelesnianski-Ⅱ模型构建的风场作为模式驱动,利用SWAN模式建立了山东及其附近海域的台风浪数值模型。通过对典型台风过程"麦莎"和"梅花"的数值计算,将模拟的有效波高与观测数据作了对比分析,验证了模型在计算海域的适用性;基于建立的模型,对1960-2012年期间发生于山东沿海的50场台风进行模拟。选取计算海域10个点的模拟所得波高序列,寻求复合极值分布拟合最优的分布型式,根据所得分布进行重现期波高的统计分析;最终绘制计算海域50年一遇和100年一遇的台风浪波高分布图,为山东沿海的防灾减灾和海洋结构设计提供参考依据。 相似文献
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以QSCAT/NCEP混合风资料和Myers经验模型风场构造台风风场,并以之作为驱动风场,建立一个基于第三代海浪模式SWAN的两重嵌套台风浪数值模拟模型。以0601号台风珍珠为例,对南中国海至广东的台风浪进行数值模拟研究。将数值模拟结果与台风期间Jason-1卫星高度计观测资料和近岸浮标实测资料(波高、波向和波周期)作了较为详细地比较,并分析台风浪要素的时空分布。结果显示台风浪要素的数值模拟值与实测值吻合良好,表明SWAN模型能够较好地再现大洋和近岸台风浪的时间发展过程和空间分布特征。 相似文献
8.
《海洋湖沼通报》2021,(2)
采用第三代海浪模式WAVEWATCH Ⅲ-SWAN三层嵌套以及SWAN三层自嵌套两种方式建立两套烟台市北部近岸海域的海浪数值模拟系统,利用ERA-Interim再分析风场对几次大浪过程进行后报,对比分析两种嵌套方式的模拟效果,以选取更适合烟台近岸海域海浪数值模拟的嵌套方案。结果表明:两种嵌套方案模拟的有效波高在空间分布上,除边界附近存在0.1 m左右的差异外,其他地区计算结果基本无区别,模拟的波向空间分布基本也无差别;两种嵌套方案模拟的有效波高和波向的单点时间序列也基本无区别。数值模拟结果与观测结果的对比表明,模式计算结果在整体上能反映出波浪的变化趋势,有效波高的均方根误差为0.2～0.6 m,波向的均方根误差在40°以内。 相似文献
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本研究使用成熟的SWAN模型对厦门湾的波浪场进行了1a的数值模拟,通过与同期的珍珠湾波浪观测数据进行对比验证了模型的可靠性.根据模型的计算结果,分析了厦门湾年平均和夏、冬两季平均波高和波向的分布特征,厦门湾的风浪和涌浪组成,珍珠湾波浪观测海域主要的波浪能量生成和能量耗散过程.结果表明,厦门湾年平均有效波高较小,且有较明显的季节变化特征,夏季厦门湾平均有效波高较小,且湾内波向多为偏南向;冬季厦门湾平均有效波高相对较大,厦门岛北侧和东侧海域波向均为NE向.厦门湾湾内以风浪为主,涌浪较小,风浪、涌浪比较大,均在3以上;从湾外向湾内,风浪、涌浪比逐渐增加,至厦门湾南岸和泉州石井镇附近海域,风浪、涌浪比增加到5~6;在厦门湾东部和北部海域,风浪、涌浪比均在10以上.珍珠湾海域波浪最主要的能量耗散过程是由底摩擦引起的能量耗散,虽然冬季风速较大,但夏季风能输入的能量和白帽破碎耗散的能量均大于冬季;因冬季波浪相对较大,夏季底摩擦耗散的能量要小于冬季. 相似文献
11.
风场对SWAN模式在台湾海峡后报结果的影响 总被引：2，自引：2，他引：0
本文利用SWAN模式模拟分析了CCMP和DASCAT两种常用风场数据在台湾海峡海面的浪场结果。东北季风期3个月的浪场模拟结果与浮标实测波高时序数据相比，偏差均值不大于0.33 m，偏差均方根不大于0.59 m。一般在浮标波高大于3.5 m和小于1.0 m时，偏差偏大。6 h分辨率的风场数据相较于24 h分辨率风场数据对应的模拟结果更接近于浮标实测结果。在6 h和24 h分辨率的CCMP风场数据和24 h分辨率的DASCAT风场数据的模拟结果中，两两结果间的空间相关系数均不低于0.90，偏差均值不大于0.32 m，偏差均方根不大于0.4 m。 相似文献
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海浪对ASCAT散射计反演风场的影响研究 总被引：1，自引：1，他引：0
To improve retrieval accuracy, this paper studies wave effects on retrieved wind field from a scatterometer. First, the advanced scatterometer(ASCAT) data and buoy data of the National Data Buoy Center(NDBC) are collocated. Buoy wind speed is converted into neutral wind at 10 m height. Then, ASCAT data are compared with the buoy data for the wind speed and direction. Subsequently, the errors between the ASCAT and the buoy wind as a function of each wave parameter are used to analyze the wave effects. Wave parameters include dominant wave period(dpd), significant wave height(swh), average wave period(apd) and the angle between the dominant wave direction(dwd) and the wind direction. Collocated data are divided into sub-datasets according to the different intervals of each wave parameter. A root mean square error(RMSE) for the wind speed and a mean absolute error(MAE) for the wind direction are calculated from the sub-datasets, which are considered as the function of wave parameters. Finally, optimal wave conditions on wind retrieved from the ASCAT are determined based on the error analyses. The results show the ocean wave parameters have correlative relationships with the RMSE of the retrieved wind speed and the MAE of the retrieved wind direction. The optimal wave conditions are presented in terms of dpd, swh, apd and angle. 相似文献
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根据24年CCMP风场资料和江苏沿海4个方向(N、NE、E和SE)百年一遇风速,构建西北太平洋、东中国海和江苏沿海上述4个方向的百年一遇风场。首次建立一个基于第三代海浪模型SWAN的自西北太平洋、东中国海至江苏沿海的三重嵌套数值模型,以AVISO卫星观测数据和江苏沿海定点实测数据进行验证。以三个计算域4个方向百年一遇风场为驱动风场,驱动该多重嵌套模型,高精度数值模拟江苏沿海4个方向百年一遇有效波高分布并进行分析。结果表明,江苏沿海辐射沙洲地形对有效波高分布影响显著;E向百年一遇风场作用下海域有效波高最大,NE向次之,N向和SE较小。 相似文献
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1988—2009年中国海波候、风候统计分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用高精度、高时空分辨率、长时间序列的CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场,驱动国际先进的第三代海浪模式WAVEWATCH-Ⅲ(WW3),得到中国海1988年1月～2009年12月的海浪场。对中国海的波候(风候)进行精细化的统计分析,分析了海表风场和浪场的季节特征、极值风速与极值波高、风力等级频率和浪级频率、海表风速和波高的逐年变化趋势,结果显示:(1)中国海的海浪场与海表风场具有较好的一致性,尤其是在DJF(December,January,February)期间;海表风速和波高在MAM(March,April,May)期间为全年最低,在DJF期间达到全年最大;MAM和JJA(June,July,August)期间,中国海大部分海域的波周期在3～5.5s,SON(September,October,November)和DJF期间为4.5～6.5s。(2)中国海极值风速、极值波高的大值区分布于渤海中部海域、琉球群岛附近海域和台湾以东广阔洋面、台湾海峡、东沙群岛附近海域、北部湾海域、中沙群岛南部海域。(3)吕宋海峡在MAM、SON、DJF期间均为6级以上大风和4m以上大浪的相对高频海域,JJA期间,6级以上大风的高频海域位于中国南半岛东南部海域,4m以上大浪主要出现在10°N以北。(4)在近22a期间,中国海大部分海域的海表风速、有效波高呈显著性逐年线性递增趋势,风速递增趋势约0.06～0.15m.s-1.a-1,波高递增趋势约0.005～0.03m.a-1。 相似文献
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基于第3代海浪模式WW3(WAVEWATCH-III),以具有高精度和较高分辨率的CCMP(Cross-Calibrated, Multi-Platform)风场为驱动场,对2011年12月发生在孟加拉湾的热带气旋“Thane”所致的大浪进行数值模拟。结果表明:(1)以CCMP风场驱动WW3海浪模式,可以较好地模拟热带气旋“Thane”在孟加拉湾造成的大浪,模拟的海浪数据具有较高精度。当有效波高(SWH)在2 m以内和大于5 m时,模拟值略小于观测值;当SWH在2~5 m之间时,模拟值略大于观测值。(2)热带气旋“Thane”所形成的大风和大浪的分布特征具有一定差异:大风区在气旋四周分布较为均匀;在大洋中部时,大浪区主要分布于右半圆,在近海时,大浪区主要分布于气旋行进方向的前方。(3)热带气旋“Thane”的风向和波向整体上保持了较好的一致性,仅在第2象限有一定的差异,该区域的风向主要为西北向,而波向则主要为偏北向。 相似文献
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珠江河口西南风强迫下潮流场的数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
采用Backhaus三维斜压模型模拟了均匀西南风场对珠江口近岸海域的影响，并与无风情况作了对比；通过对珠江河口盐度场及风生环流的分析比较，结果表明，模型较为真实地再现了夏季珠江河口的水动力学特性。 相似文献
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The influences of the three types of reanalysis wind fields on the simulation of three typhoon waves occurred in 2015 in offshore China were numerically investigated. The typhoon wave model was based on the simulating waves nearshore model (SWAN), in which the wind fields for driving waves were derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Re-Analysis-Interim (ERA-interim), the National Centers for Environmental Prediction climate forecast system version 2 (CFSv2) and cross-calibrated multi-platform (CCMP) datasets. Firstly, the typhoon waves generated during the occurrence of typhoons Chan-hom (1509), Linfa (1510) and Nangka (1511) in 2015 were simulated by using the wave model driven by ERA-interim, CFSv2 and CCMP datasets. The numerical results were validated using buoy data and satellite observation data, and the simulation results under the three types of wind fields were in good agreement with the observed data. The numerical results showed that the CCMP wind data was the best in simulating waves overall, and the wind speeds pertaining to ERA-Interim and CCMP were notably smaller than those observed near the typhoon centre. To correct the accuracy of the wind fields, the Holland theoretical wind model was used to revise and optimize the wind speed pertaining to the CCMP near the typhoon centre. The results indicated that the CCMP wind-driven SWAN model could appropriately simulate the typhoon waves generated by three typhoons in offshore China, and the use of the CCMP/Holland blended wind field could effectively improve the accuracy of typhoon wave simulations. 相似文献
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太湖风浪场的计算与比较 总被引：1，自引：0，他引：1
首先探讨了浅水风浪数值模型—SWAN模型应用于模拟内陆湖泊风浪生成和传播变形时的特点。该模型存在不能有效地模拟近固壁边界处风浪场的缺点,以能正确地模拟湖区的风浪场和节约计算时间为原则,确定了计算范围。对太湖进行了风场和风浪场的现场观测。分别利用规范公式和SWAN模型两种方法、根据观测和预报的风场计算了湖区的有效波高,并将计算结果和现场观测值进行了详细比较。结果表明基于观测的风场,利用两种方法所计算的太湖风浪场的精度基本相当;在根据观测的风场、利用SWAN模型计算内陆湖泊的风浪场时,需要精心选择恰当的风场;在根据预报的风场预报湖区风浪场时,SWAN模型的精度要高于规范公式的精度。 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