Numerical Experiments of the Influence of Tide on Waves in Taiwan Strait

引用第三代海浪模型SWAN(simulation waves nearshore),首先模拟了台湾海峡冬季大风过程所致的海浪,模拟结果与浮标实测波高吻合较好;进而就潮流对海浪的影响进行了数值实验.在不同风速下,模拟了有潮流影响和无潮流影响下的有效波高,结果表明:潮流对海浪有效波高的影响呈现明显的潮周期振荡性质,对同一潮流场,波高振荡的振幅随有效波高的增大而增大,且拟合了波高振荡的平均振幅a与有效波高Hs的关系,定量描述潮流对海浪的影响.     

台湾海峡潮流对海浪影响的数值实验

引用第三代海浪模型SWAN(simulation waves nearshore),首先模拟了台湾海峡冬季大风过程所致的海浪,模拟结果与浮标实测波高吻合较好;进而就潮流对海浪的影响进行了数值实验.在不同风速下,模拟了有潮流影响和无潮流影响下的有效波高,结果表明:潮流对海浪有效波高的影响呈现明显的潮周期振荡性质,对同一潮流场,波高振荡的振幅随有效波高的增大而增大,且拟合了波高振荡的平均振幅a与有效波高Hs的关系,定量描述潮流对海浪的影响.     

长江口横沙浅滩及邻近海域灾害性天气分析

热带气旋、寒潮与大雾是影响长江口及其邻近海域港口、航道及航运安全的主要灾害性天气.本文通过收集和分析文献资料,给出影响长江口及其邻近海域的热带气旋、寒潮和大雾的特征.影响长江口及其邻近海域的热带气旋平均每年有2.3次,8—9月是高发季节;寒潮平均每年有3.15次,主要发生在秋末、冬季和初春;大雾日年平均达50～60 d,主要集中在3—7月.并通过SWAN模型,分别计算热带气旋和寒潮天气作用下在横沙浅滩及其邻近海域的波高分布.     

印度洋的风浪、涌浪和混合浪的时空特征

为了展现印度洋的海浪特征,利用来自欧洲中期天气预报中心的ERA-40海浪再分析资料,对印度洋的海表风场、风浪、涌浪、混合浪场进行研究,主要分析了季节特征、月变化特征、风速和波高的变化趋势、涌浪指标,定义了南印度洋西风指数和涌浪北伸脊点。结果表明:印度洋的风浪场与海表风场整体上对应较好,尤其是季风期间的北印度洋,涌浪场与混合浪场对应较好;从波高来看,阿拉伯海在1-5月和9-12月的涌浪以及孟加拉湾全年的涌浪对混合浪的贡献大于风浪;印度洋海表风速呈显著递增的区域主要集中在咆哮西风带和30°S以北,风浪波高变化趋势的分布与风速大体一致,大部分海域的涌浪波高、混合浪波高表现显著性逐年递增;印度洋的涌浪在混合浪中占据主导地位,40°S以北的涌浪常年向北传播,且南印度洋西风带西南季风的强度直接决定着涌浪北传的程度。     

北太平洋海浪特征分析

利用最新的欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2014年逐6 h的ERA-Interim有效波高和风速数据,分析近36a北太平洋海浪场的变化特征。结果表明:有效波高经验正交函数分解(EOF)的第1模态呈同相位分布,该模态与太平洋10 a涛动指数(PDO)和厄尔尼诺事件(ENSO)呈显著的遥相关,可以通过这些气候因子的变化来预测有效波高的年代际变化;第2模态表明北太平洋西部海域的有效波高有显著的递增趋势,而东部海域则逐渐减小;第3模态以45°N为界,西风带呈现高低纬反相的双涡型分布,并有显著的2.5 a左右年际变化周期。北太平洋海域有效波高和风速重现期极值的大值区位于西风带,重现期越长,日本群岛南部海域风速加强越显著,加强的极值区延伸到中国的东海甚至是菲律宾群岛的东部海岸。     

铜仁市两次雷雨大风天气的多普勒雷达资料对比分析

为更好地对雷雨大风天气进行预报预警,利用地面常规气象资料和新一代多普勒天气雷达资料对2018年5月17日和8月6日贵州省铜仁市两次雷雨大风天气过程进行对比分析。分析结果表明:在雷雨大风发生前,常规气象要素有明显的增降变化,反射率因子、回波顶高、垂直液态水含量等雷达产品有较明显的变化特征,对雷雨大风天气有较好的指示意义,为提早及时的预报预警雷雨大风提供了可能。     

基于Stacking集成机器学习的波浪预报

采用多层感知器模型、随机森林模型为第一层子模型,极端树模型为第二层元模型,建立基于Stacking集成机器学习的波浪预报算法,并引入邻域平均法抑制在拐点处产生的数值震荡。以长江口外海2016年1—9月的风速和中国近海波高数据为数据源,利用机器学习风速与有效波高之间的关系,将2016年10—11月的风速、波高数据用于预报结果的对比分析,预报前45 d R²拟合优度达到0.97以上,平均误差最大值为0.08 m,平均相对误差最大值为0.05,预报结果与波浪谱模型结果趋势一致,准确度较高;预报结果后15 d误差增长较快,这与训练集数据中寒潮浪占比较少有关。     

最大熵分布在波高长期统计中的应用

基于最大熵原理,推导出最大熵分布概率密度函数,同时介绍了目前在有效波高长期统计分布中运用较多的参数化模式,并将这2种方法应用于有效波高的长期统计分布中.为了检验2种方法的准确性,选用我国东海海域浮筒长期实测风、波浪数据,进行有效波高的概率密度函数拟合,将计算结果与实测数据绘成直方图并进行了比较.结果表明,最大熵分布概率密度函数中的参量γ值能够表征实际海况的复杂程度,且其在不同风速下与实测数据均吻合良好;而由参数化模式推导出的有效波高概率密度函数,在风速较小时与实测数据的吻合程度比风速较大时好,在风速较大时会出现偏离.     

湛江港海域台风浪分布特征模拟

利用物理过程考虑得较全面的第三代近岸海浪数值模式(SWAN)，模拟了湛江港海域一次台风浪过程。结果表明：台风风场直接决定了海浪的分布特征。在台风场的驱动下，风向与浪向基本上是一致的，并且波高、波长与周期的发展和传播方向与风向也是一致的；风速的大小决定了波高、波长与周期的大小。此外，海浪的分布特征受台风中心的位置和移动路径影响较大，当台风中心位于湛江港海域的不同位置时，台风浪有效波高、波长与周期的分布特征及传播方向都有着较大的差异，可以为湛江港海域台风浪的预报提供借鉴。     

南大西洋至几内亚湾冬季海浪传播特性

为解决南大西洋至几内亚湾海域的海浪组成成分、传播特性及来源这3个该海域一直需要解决的问题，建立SWAN （Simulating WAves Nearshore）双层嵌套海浪模型对南大西洋至几内亚湾冬季海浪时空分布进行模拟分析，结果表明：南大西洋海浪有效波高呈高纬度区（30°S以南）向低纬度区（30°S以北）递减的趋势 ，高纬度区海浪传播方向与风场关系密切，低纬度区则与风场差异明显；南大西洋涌浪波高与混合浪波高分布高度相关，涌浪在混合浪中所占比例较大，尤其在风速较小的低纬度海域更为显著；南大西洋中部至几内亚湾存在相对固定的S-SW涌浪系统，其能量在二维海浪谱上分布集中，空间方向上分布范围较窄；模拟时段内几内亚湾呈明显的涌浪主导状态，通过对有效波高最大时刻的一次涌浪过程溯源发现，影响几内亚湾的涌浪可追溯至约6.5天前南大西洋咆哮西风带海域的强风浪。     

Observing seasonal variations of sea surface wind speed and significant wave height using TOPEX altimetry

One year of ocean topography experiment (TOPEX) altimeter data are used to study the seasonal variations of global sea surface wind speed and significant wave height. The major wind and wave zones of the world oceans are precisely identified, their seasonal variability and characteristics are quantitatively analyzed, and the diversity of global wind speed seasonality and the variability of significant wave height in response to sea surface wind speed are also revealed.     

近岸港口风暴潮与台风浪相互作用的数值模拟

为了模拟近岸港口风暴潮与台风浪的相互作用,利用ECOMSED和SWAN,采用嵌套方法,使用海图水深数据、Holland台风模型气压场,选择具有代表性的200808号台风为天气背景,规划4组数值试验,通过单向耦合研究该港区及邻近海域的台风浪和风暴潮水位相互影响。使用ECOMSED模式,按是否考虑波浪作用分别计算苏澳港风暴潮水位。对比结果表明,考虑海浪影响的风应力以后,风暴潮水位更加接近实测值,海浪通过风应力对苏澳港风暴潮位有全局性的调制作用,苏澳港内聚集更多的海水,内外的水位高度差加大,海平面更加倾斜。使用SWAN模式,按是否考虑风暴潮位影响分别计算了苏澳港的台风浪,试验结果表明,波高受风暴潮位的影响是局部的,靠近岸边的有效波高有所增大,增大的幅度约1m,而水位较深的地方有效波高变化不明显。     

太湖波浪过程的数值模拟

基于动谱平衡方程的SWAN波浪模型和湖流三维模型,分别对太湖波浪和湖流的生消过程进行动态模拟,并研究太湖湖流对波浪的影响.结果表明,湖流模型和SWAN波浪模型可以较好地模拟风作用下太湖湖流和波浪的生成和传播过程;太湖流场对波浪场具有一定影响;风速越大,影响越显著,同时也受风向影响;沿岸区波浪受湖流影响更加显著;湖流对波浪的影响基本上呈现湖流波浪同向时,有效波高增大,波速增大,波长增长;反向时有效波高减小,波速减小,波长缩短的特征.     

天波超视距雷达一阶海杂波后向散射特性分析

为了得到天波超视距雷达一阶海杂波后向散射系数变化范围及总体变化规律,以及雷达频率、海面风速、风波角、海浪有向波高谱关于海面风向的扩展程度等各参数对一阶海杂波后向散射的影响规律,针对天波超视距雷达探测的特点,引入Barrick等给出的高频雷达一阶海杂波后向散射系数模型,运用仿真分析的方法得知,无向幅度谱达到饱和时,一阶海杂波后向散射系数大概在-39 dB--14 dB,无向幅度谱未达到饱和时,一阶海杂波后向散射系数范围在-460 dB--18 dB,且频率与风速的相对大小决定了探测环境处于饱和区或非饱和区,又进一步仿真分析雷达频率、海面风速、风波角、海浪有向波高谱关于海面风向的扩展程度等参数对一阶海杂波后向散射的影响,得出各参数对一阶海杂波后向散射影响的规律,这对天波雷达目标探测策略及高频海杂波建模和滤除有指导意义.     

基于RF-WOA-VMD-BiGRU-Attention的神经网络模型在海浪预测中的应用

海上风电场的海况数据极其复杂导致用于海浪高度预测的输入参数极其不稳定,筛选出关键信息,提高输入参数的质量可以极大地提高海浪高度预测的准确性。以乐亭菩提岛风电场近一年的海上数据为基础,构建了一种基于随机森林(random forest, RF)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)的海浪预测模型。该模型利用随机森林对环境特征等输入变量进行筛选,有效减少数据冗余,然后基于WOA-VMD模型自适应确定最优参数和自适应分解原始序列,提高数据质量并消除数据噪声的干扰。此外,针对海浪预测提出了一种基于注意力机制优化的BiGRU算法,随机森林的注意力机制将为BiGRU的隐藏层状态分配不同的权重,加强关键信息的影响。实验结果表明该模型和其他模型对比,输入质量更高,预测精度更高,拟合程度更准确,对风电场海浪预测有着重大意义。     

海平面上升对长江口波浪影响的预测与分析

基于MIKE 21SW建立了长江口波浪数学模型,采用实测资料对波浪模型进行了验证,分别模拟当前海平面和海平面上升0.5,1.0,1.5m情景下的不同风向下的波浪分布,比较分析了波浪随海平面上升的变化特征,长江口波浪随海平面上升的一般特征为:波高和周期变化过程与潮位变化过程一致,波高增量高水位时大于低水位;口内波高增量明显小于口外,滩地增量最大,滩地迎风向的波高增量比背风向大;波周期变化特征与有效波高相似,但变幅明显小于波高变幅.     

星载激光测高仪海面回波的仿真与分析

星载激光测高仪发射的1 064 nm波长激光被波动海洋表面反射,系统接收的时间波形与瞬时海面波浪分布相关。而海面波浪又直接受海面风速影响,因此可以通过观测激光测高仪回波变化监测不同风速下海态变化。本文依据激光雷达方程,利用蒙特卡洛法模拟不同风速下的海面波浪分布,通过光线追击建立海面回波波形仿真器;以地球科学激光测高系统(geo-science laser altimeter system,GLAS)参数为输入,仿真得到不同风速下的海面回波:发现当海面风速在3~10 m/s之间时,回波呈单峰高斯波形,与GLAS发布的实际回波相符;且回波脉宽,以及有效能量反射率(即有效回波能量与发射能量之比)与实测参数误差小于10%。进一步分析可知,回波特征参数与海面风速之间存在显著关联,为利用激光测高仪大规模精确反演海洋表面风速奠定了基础。