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台风风暴潮异模式集合数值预报技术研究及应用 总被引：2，自引：2，他引：0
台风风暴潮数值预报的准确性在很大程度上取决于台风路径预报和强度预报的精度以及风暴潮预报模型的计算精度。目前,国际上24/48 h台风路径预报平均误差分别约为120/210 km左右[1],对于走向异常的台风误差更大;更有,根据单一的台风路径和单族的风暴潮数值预报模式并不能保证获得可靠的风暴潮预报结果。考虑多重网格法原理具有在疏密不同的网格层上进行迭代以达到平滑不同频率的误差分量,使得计算快速收敛,精度提高的特性。在前期研究基础上基于业务化高分辨率(结构网格/有限差分算法)和精细化(非结构网格/有限元算法)台风风暴潮集合数值预报模型构建多模型台风风暴潮集合数值预报系统。采用"非同族"模型进行集合预报很大程度上降低了误差相似遗传的可能性。应用该方法对典型台风风暴潮过程进行了试应用,试报结果表明:该方法对风暴潮增、减水预报效果高于单一集合预报,具有一定的应用前景。 相似文献
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温州洞头中心渔港精细化浪潮耦合数值预报系统研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《海洋预报》2015,(6)
浙江温州沿海是我国台风风暴潮灾害的重灾区之一。本文基于目前国际上广泛应用的浪潮耦合模型(ADCIRC+SWAN),在洞头中心渔港附近建立了高分辨率的天文潮、风暴潮和近岸浪耦合数值预报系统。该系统综合考虑了天文潮、风暴潮和海浪的实时相互作用,系统对温州及洞头渔港区域的水平分辨率在100 m左右。通过近年来对温州洞头地区影响严重的台风风暴潮(含近岸浪)过程的后报模拟可以看到,该系统均能够较好的模拟天文潮的演进,准确的反映台风过程期间风暴潮、海浪的传播过程,精细化浪潮耦合预报系统采用了Matlab+GUI方式实现了计算结果的人机交互展示。 相似文献
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台风预报的准确性在风暴潮预报中起着重要作用。台风强度和路径的不确定性意味着使用集合模式来预报风暴潮。本文利用中央气象台的最优路径台风参数驱动国家海洋环境预报中心业务化的水动力学模型，开展华南沿海的风暴潮模拟，模式模拟结果与实测吻合较好。为了改进计算效率，采用CUDA Fortran 语言对模型进行了改造，改造后的模型在计算结果与原模型基本一致的基础上，计算时间缩短了99%以上。通过融合欧洲中期天气预报中心（ECWMF）的50条路径与3种可能台风强度构造出了150个台风事件，并用150个台风事件驱动改进的风暴潮数值模型，计算结果可以提供集合预报产品和概率预报产品。通过“山竹”台风风暴潮过程可以发现集合平均预报结果和概率预报结果与实测吻合较好。改进的数值模型可以运行普通工作站上，非常适合风暴潮集合预报，并且可以提供更好的决策产品。 相似文献
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利用一套基于非结构网格的高分辨率风暴潮-近岸浪耦合模型(ADCIRC-SWAN),选取2016年第4号热带气旋"Nida"开展针对珠江口风暴潮、近岸浪的数值模拟与预报。结果表明:选取的模型能够较好的模拟风暴潮与近岸浪,模拟结果与实况较为吻合。24 h预报、12 h预报最大增水平均相对误差为72.42%和38.54%;24 h、12 h预报最大有效波高平均相对误差为34.55%和16.3%。可以看出由于台风预报路径与实况不同,导致风暴潮和近岸浪预报与实况有较大差异,且近岸浪误差明显小于风暴潮。表明与海浪相比,风暴潮预报与台风移动路径相关性更高,在风暴潮预报中值得密切关注。 相似文献
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温州沿海地区是风暴潮灾害的多发区,本文通过统计2000—2010年10年间在120°—121°E范围内活动的台风资料,对一类能引起温州市鳌江潮位站显著持续增水的北上型台风和风暴潮资料进行特征分析和预报探讨,为鳌江站今后预报此类台风风暴潮提供一定的依据。 相似文献
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北部湾是一个半封闭的超浅海。本文在数值试验的基础上，提出了一个研究该海域台风风暴潮的数值模型。数值模式为二维深度平均流模型，采用嵌套细网格技术，细网格分辨率为沿经纬方向０．１°，细网格边界值由粗网格提供。台风风场计算采用Ｊｅｌｅｓｎｉａｎｓｋｉ模型风场．模式方程组的数值解由交替方向隐式（ＡＤＩ）方法积分得到。本文对该海域最常见的两种台风移行所引起的风暴潮进行了数值模拟。与几个潮汐观测站的增水记录比较，计算结果基本上反映了台风引起的水位变化，对研究和模拟该海域台风风暴潮是适用的，可用于该海域风暴潮数值预报试验。 相似文献
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本文建立一个温带风暴潮模式，包括海上边界层风场模式和风暴潮数值模式。利用建立的温带风暴潮模式，模拟了影响连云港的几次显著温带风暴潮过程，结果表明，本模式所采用的海上边界层风场模式和风暴潮数值模式是匹配的，能够满足海洋工程中的风暴潮数值计算的需要，甚至可以成为日常温带风暴潮数值预报的有用手段。 相似文献
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文章基于近岸海洋数值模式ADCIRC (a parallel advanced circulation model for oceanic, coastal and estuarine waters)和近海波浪数值模式SWAN (simulating waves nearshore), 建立雷州市高分辨率的风暴潮-海浪耦合漫滩数值模型, 并反演了对雷州市影响较为严重的1415号台风“海鸥”的风暴潮过程。经过对比分析得出, 波浪对雷州市沿海海域的风暴潮产生重要影响。然后以8007号台风路径为基础, 构造了7个不同等级共35组台风风暴潮案例, 计算分析出不同等级台风强度下雷州市风暴潮淹没范围及水深。900hPa等级下, 雷州市淹没面积达到463.2km2。文章还构造了60组可能最大风暴潮事件集, 计算得到雷州市可能最大台风风暴潮淹没范围及水深分布。在可能最大台风影响下, 大量海水将漫过海堤, 造成极其严重的淹没灾害, 雷州市总的淹没面积可达602.0km2, 其中465.8km2的淹没面积达到了危险性等级 Ⅰ 级, 淹没水深大于3m。雷州市东岸的淹没灾害大于西岸。 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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为提高厦门防御台风风暴潮灾害风险的能力,辅助政府部门开展海洋防灾减灾工作,文章基于风暴潮数值模型开发厦门风暴潮淹没风险预警系统,并以1521号台风为例模拟其淹没风险。研究结果表明：风暴潮数值模型能较好地刻画影响厦门的台风风暴潮过程,满足风暴潮淹没风险分析需求;厦门风暴潮淹没风险预警系统采用按警戒潮位预警和按高程预警2种方法分析风暴潮淹没风险,可对影响程度不同的岸段采取不同的预警和防御措施;基于数值模型的风暴潮淹没范围与实地调查区域的淹没范围基本一致,可对未开展实地调查区域的淹没范围进行补充;今后须进一步完善厦门风暴潮淹没风险预警系统,同时建立厦门风暴潮风险评价体系。 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