共查询到20条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
基于ERA-20C再分析数据,综合分析了1950—2010年间中国近海的海表风速、风浪、涌浪和混合浪的分布特点。结果表明,中国近海的风场主要受东亚季风控制,在南海南部靠近越南的海域夏季形成7 m/s的风速大值中心,冬季风速则可达9 m/s。风浪场的空间分布特点与风场相似,而受传播效应和浅水效应的影响,涌浪场四季均在吕宋海峡和东海东南部出现波高的大值中心。春夏季节中国近海大部分海域涌浪占优,与风速大值中心对应,夏冬季节南海南部10°N附近存在风浪池。趋势分析结果显示,风速和混合浪有效波高的线性趋势呈现相似的空间分布,南海的风速和波高分别以0.27 cm·s~(-1)/a和0.74 cm/a的速率显着增加。而渤海分别以-0.49 cm·s~(-1)/a和-0.85 cm/a的速率显著降低,黄海的变化率分别为-0.43 cm·s~(-1)/a和-0.79 cm/a。将中国近海风速和波高的年际变化分别与气候指数尼诺3.4进行相关分析,结果显示,冬季大部分海域的相关系数为负,而夏季在南海和东海海域则为正。 相似文献
2.
利用欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF——European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的1979年1月2014年12月逐6 h的ERA-Interim有效波高和10 m风场资料,分析了近36年期间北太平洋海域海浪场和风场的变化特征。结果表明:1)中低纬度的西北太平洋波高有逐年线性递增趋势,大约在0.2~0.6 cm/a,而低纬度的太平洋东北部海域则以-0.4~-0.2 cm/a的趋势减小。2)风速线性变化趋势显著的区域主要集中在太平洋东北部低纬度海域,约以1.0~2.0 cm/(s·a)的速度在增加。而日本岛四周、菲律宾半岛以南等海域大都以-1.0~-0.5 cm/(s·a)的速度减小。3)北太平洋海域波高和风速都具有明显的季节变化特征,两者具有很强的相关性。西风带内有一个个波高超过10 m的风暴圈,其波高受风浪和涌浪的双重作用。这可为航海、海洋工程设计、军事及海洋能开发与利用等方面提供科学依据。 相似文献
3.
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
4.
极端波浪对沿海地区基础设施有着深远的影响,了解它们的变化规律是进行海岸带风险分析和灾害预防的基础。文章基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)第五代再分析数据集(ECMWF reanalysis v5,ERA5),对中国邻近海域1979~2018年间极端波高展开时空特征分析,并统计了40 a厄尔尼诺系数,利用广义极值分布(generalized extreme value,GEV)函数探究了近40 a厄尔尼诺现象对我国海域极端波高的影响,结果显示:统计1979~2018年整个研究区域前2%极端波浪年均值在6~10 m间浮动,且整体趋势递增,在四季趋势变化中,春夏极端波高增长趋势较秋冬高,且波动明显,在年际极端波高变化趋势中有较大波动时大多伴随着厄尔尼诺或是拉尼娜现象的发生,结合厄尔尼诺现象对GEV分布中位置参数的影响分布图和极端波高年、季节际趋势变化分布图,厄尔尼诺现象影响大的地区极端波高大多呈现增长趋势,表明厄尔尼诺现象对极端波高有较高影响。 相似文献
5.
1957～2002年南海—北印度洋海浪场波候特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用ERA-40海表10 m风场驱动第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ,得到南海—北印度洋1957年9月至2002年8月的海浪场,并分析其波候(风候)特征.研究发现如下主要特征:(1)该海域的波高波向、风速风向受季风影响显著;(2)北印度洋大部分海域的海表风速呈显著性逐年线性递增趋势,大约0.01～0.02 m/(s·a),南海线性递增的区域则较少,有效波高呈显著性逐年线性递增的区域主要集中在低纬度中东印度洋(约0.003～0.006 m/a)、索马里附近海域(大约0.002～0.005 m/a)、南海大部分海域(约0.002～0.004 m/a),线性递减的区域主要集中在孟加拉湾海域(约-0.002 m/a);(3)Nino3指数与南海—北印度洋的海表风场、浪场存在密切的关系;(4)南海—北印度洋的海表风速与有效波高存在5.2a左右的共同周期,南海的海表风速、有效波高还存在2.0a左右的共同周期,北印度洋的海表风速、有效波高还存在26.0a的长周期震荡. 相似文献
6.
为了给江苏滨海海域海上风电场的结构设计提供更为合理的设计参数，本文利用定量分析法对比分析了采用不同推算方法推算得到的工程海域极值波高，讨论了不同推算方法的差异及影响。结果表明：采用年极值法、条件极值法（包括风暴统计法、阈值上限法）和组合法推算出的工程海域极值波高受理论频率曲线、热带风暴年均频次、极端设计风速和特定水位的影响较大。其中，热带风暴年均频次主要影响风暴统计法推算的结果，当热带风暴年均频次不小于1时，推算的结果趋于稳定，相对偏差小于5%；极端设计风速和特定水位主要影响组合法推算的结果，极端设计风速的选择主要影响极值波高在各个方向上的分布，特定水位的叠加主要影响极值波高的幅值；对于非特定水位下的极值波高，利用条件极值法中的风暴统计法推算的结果最大，为6.55 m；利用年极值法中P-Ⅲ型曲线推算的结果最小，为5.48 m；两者相对偏差约20%；对于特定水位下的极值波高，利用组合法推算出的NW—SE方向极值波高与水位呈正相关，即叠加正水位时，极值波高增大，叠加负水位时，极值波高减小，幅值变化可达±15%；且极值波高的方向分布与所采用的极端设计风速的方向分布相同，利用极值波高对应的设计... 相似文献
7.
《海洋预报》2021,(2)
根据涠洲海洋监测站多年风和波浪实时观测资料,分析得出:涠洲岛海域累年强风向为N和NNE,其平均风速分别为5.9 m/s和5.3 m/s;常风向为NNE和ENE,其频率分别为18.2%和12.4%;夏季(6—8月)月平均风速最大,春季(3—5月)月平均风速最小。涠洲岛海域累年强浪向为SSW,其波高(H_(1/10))平均值为0.8 m;常浪向为NNE、SSW、NE和ENE,其频率分别为16.5%、16.2%、14.4%和10.5%;夏季(6—8月)波高(H_(1/10))月平均值最大,其余季节月平均值稍小于夏季。采用Pearson-Ⅲ型分布曲线对4个方向角风速的年最大值和波高(H_(1/10))的年最大值进行重现期计算。结果表明:涠洲岛海域ENE向风速多年一遇值最大;涠洲岛海域SSW向波高(H_(1/10))多年一遇值最大。 相似文献
8.
9.
本文基于ADCIRC构建适用于长江口的台风暴潮模型，对1979–2019年间长江口台风增水过程进行数值重构；结合非平稳广义极值分布和状态空间模型，构建适用于刻画长江口极端增水非平稳变化的频率统计模型，研判非平稳变化引起的极端增水量值调整情况。结果表明，长江口各验潮站处极端增水的非平稳广义极值分布时变位置参数在2008年前表现为波动特征，2008年后呈现逐渐增大趋势。2008–2019年间各验潮站处极端增水时变位置参数的线性上升率介于0.8～1.2 cm/a之间。基于上述变化趋势，考虑极端增水非平稳变化时长江口各验潮站处百年一遇增水均大于基于平稳假定的推算结果，二者差值介于8～15 cm之间。经分析，2008年后北上到长江口附近海域再转向外海的热带气旋强度有明显增强趋势，致使长江口各验潮站处年第二和第三大值增水增大，这是导致各验潮站处风暴增水极值分布位置参数出现趋势性增大的主要原因。 相似文献
10.
11.
12.
探讨了壳寡糖及全乙酰壳寡糖的制备方法,通过正交实验考察了原料、温度、时间对降解产物的影响.制备了八种寡糖（八乙酰壳二糖、十一乙酰壳三糖、十四乙酰壳四糖和十七乙酰壳五糖,以及N,N′-二乙酰壳二糖、N,N′,N″-三乙酰壳三糖、N,N′,N″,N′′′四乙酰壳四糖和N,N′,N″,N′′′,N′′′′-五乙酰壳五糖）,并通过IR、NMR及MS等确定了其化学结构. 相似文献
13.
14.
15.
Coastal and estuarine habitat mapping, using LIDAR height and intensity and multi-spectral imagery 总被引：3，自引：1，他引：2
Guillem Chust Ibon Galparsoro ngel Borja Javier Franco Adolfo Uriarte 《Estuarine, Coastal and Shelf Science》2008,78(4):633-643
The airborne laser scanning LIDAR (LIght Detection And Ranging) provides high-resolution Digital Terrain Models (DTM) that have been applied recently to the characterization, quantification and monitoring of coastal environments. This study assesses the contribution of LIDAR altimetry and intensity data, topographically-derived features (slope and aspect), and multi-spectral imagery (three visible and a near-infrared band), to map coastal habitats in the Bidasoa estuary and its adjacent coastal area (Basque Country, northern Spain). The performance of high-resolution data sources was individually and jointly tested, with the maximum likelihood algorithm classifier in a rocky shore and a wetland zone; thus, including some of the most extended Cantabrian Sea littoral habitats, within the Bay of Biscay. The results show that reliability of coastal habitat classification was more enhanced with LIDAR-based DTM, compared with the other data sources: slope, aspect, intensity or near-infrared band. The addition of the DTM, to the three visible bands, produced gains of between 10% and 27% in the agreement measures, between the mapped and validation data (i.e. mean producer's and user's accuracy) for the two test sites. Raw LIDAR intensity images are only of limited value here, since they appeared heterogeneous and speckled. However, the enhanced Lee smoothing filter, applied to the LIDAR intensity, improved the overall accuracy measurements of the habitat classification, especially in the wetland zone; here, there were gains up to 7.9% in mean producer's and 11.6% in mean user's accuracy. This suggests that LIDAR can be useful for habitat mapping, when few data sources are available. The synergy between the LIDAR data, with multi-spectral bands, produced high accurate classifications (mean producer's accuracy: 92% for the 16 rocky habitats and 88% for the 11 wetland habitats). Fusion of the data enabled discrimination of intertidal communities, such as Corallina elongata, barnacles (Chthamalus spp.), and stands of Spartina alterniflora and Phragmites australis, which presented misclassification when conventional visible bands were used alone. All of these results were corroborated by the kappa coefficient of agreement. The high classification accuracy found here, selecting data sources, highlights the value of integrating LIDAR data with multi-spectral imagery for habitat mapping in the intertidal complex fringe. 相似文献
20.