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1.
The current storm wave hazard assessment tends to rely on a statistical method using wave models and fewer historical data which do not consider the effects of tidal and storm surge.In this paper,the wave-current coupled model ADCIRC+SWAN was used to hindcast storm events in the last 30 years.We simulated storm wave on the basis of a large set of historical storms in the North-West Pacific Basin between 1985 and 2015 in Houshui Bay using the wave-current coupled model ADCIRC+SWAN to obtain the storm wave level maps.The results were used for the statistical analysis of the maximum significant wave heights in Houshui Bay and the behavior of wave associated with storm track.Comparisons made between observations and simulated results during typhoon Rammasun(2014)indicate agreement.In addition,results demonstrate that significant wave height in Houshui Bay is dominated by the storm wind velocity and the storm track.Two groups of synthetic storm tracks were designed to further investigate the worst case of typhoon scenarios.The storm wave analysis method developed for the Houshui Bay is significant in assisting government's decision-making in rational planning of deep sea net-cage culture.The method can be applied to other bays in the Hainan Island as well.  相似文献   
2.
SWAN2.0系统的设计与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统)二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。  相似文献   
3.
时莹  梁书秀  孙昭晨 《海洋工程》2018,36(6):116-123
基于浅水斜坡地形的物理模型试验数据,考察SWAN模型对实验室小尺度浅水波浪的模拟效果,进而检验其浅水项的模拟精度。模拟中采用直接输入初始测点的实测海浪谱进行造波,重点考察浅水中三波相互作用和变浅破碎两个源项,对不同工况下,SWAN模式在水深条件变化下的有效波高、谱平均周期、海浪谱演化的模拟能力进行研究。研究表明:模拟的有效波高较符合实测波浪的增长和衰减,但谱平均周期计算值明显偏小;海浪谱的能量转移机制同实测有较大区别,频谱模拟结果出现高频高估、低频低估现象。对两个源项进行对比分析得出三波相互作用对海浪谱的能量转换影响远大于变浅破碎耗散。想要提高近岸区谱平均周期和海浪谱的模拟精度则SWAN模型中三波非线性项的计算精确度仍需更多研究和改进。  相似文献   
4.
以欧洲中期天气预报中心的23年再分析风场数据为基础,采用HIRHAM风场模式和SWAN海浪模型对南海北部海域的波浪场进行推算,并将南海北部海域的有效波高与厄尔尼诺指数作对比,探究两者的关系,分析结论如下:(1)南海海域波高具有较强的季节性变化特征,冬季波高大于夏季波高;(2)南海北部海域月平均波高与Niño3.4指数呈负相关,大部分海域呈中度相关,台湾和菲律宾之间的部分海域呈高度相关;(3)在强厄尔尼诺年,南海北部海域的有效波高明显偏小,且厄尔尼诺指数变化越大,波高越小;反之,在强拉尼娜年,南海北部海域的有效波高较大。  相似文献   
5.
利用2011年6~8月的SWAN雷达拼图垂直累计液态含水量(VIL)产品,分析VIL产品中鄂西南地物回波特征,提出直接定位剔除的方法:首先建立鄂西南地物位置索引表,然后根据索引表在VIL拼图产品中剔除地物,最后对剔除地物后的空白区域通过局部递归插值来进行图像平滑处理。经过实际资料检验,在一定样本数的统计结果中取得了较好效果,能够更真实地反映VIL水平分布特征。  相似文献   
6.
黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。  相似文献   
7.
以高精度再分析风场为驱动,利用SWAN模式模拟了台风“达维”Damrey(2005)经过北部湾海域时的波浪场。通过与实测的风和波浪实测对比发现,波浪后报结果与实测结果符合较好。文章给出了台风浪期间波高、周期、波长和波向等要素的分布特征,讨论了以台风眼为中心不同海域的波浪方向谱特征。本文最后分析了台风期间实测波浪能谱的变化特征。  相似文献   
8.
以CCMP(Cross—Calibrated,Multi—Platfoml)风场为驱动场,分别驱动目前国际先进的第3代海浪模式ww3(WAVEWATCH—III)、SWAN(Simulating WAves Nearshore),对2010年9月发生在东中国海的台风“圆规”所致的台风浪进行数值模拟,就台风浪的特征进行分析,并对比分析两个海浪模式的模拟效果。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台风浪,风向与波向保持了大体一致,波高与风速的分布特征保持了很好的一致性;2)综合相关系数、偏差、均方根误差、平均绝对误差来看,两个模式模拟的有效波高(SWH—Significant Wdve Height)都具有较高精度,SWAN模拟的SWH略低于观测值,WW3模拟的SWH与观测值更为接近;3)台风浪可给琉球群岛海域带来5m左右的大浪,台风浪进入东海后,波高、风速都有一定程度的增加,当台风沿西北路径穿越朝鲜半岛时,受到半岛地形的巨大影响,风速和波高都明显降低。  相似文献   
9.
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   
10.
An unstructured-grid procedure for SWAN is presented. It is a vertex-based, fully implicit, finite difference method which can accommodate unstructured meshes with a high variability in geographic resolution suitable for representing complicated bottom topography in shallow areas and irregular shoreline. The numerical solution is found by means of a point-to-point multi-directional Gauss–Seidel iteration method requiring a number of sweeps through the grid. The approach is stable for any time step while permitting local mesh refinements in areas of interest. A number of applications are shown to verify the correctness and numerical accuracy of the unstructured version of SWAN.  相似文献   
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