申请/专利权人：中国海洋大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN117390894B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G01F23/00;G01C13/00;G06F17/18;G06F17/11;G06F111/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.20#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开了一种预测极端风暴潮位的方法，涉及海洋科学与海洋工程技术领域。包括如下步骤：确定目标区域，建立历史台风数据库，对风场进行验证；建立目标区域的水动力模型并验证；构建数值实验，分离天文潮‑风暴潮非线性水位；建立每个网格点上两变量间的固定回归模型；模拟一个完整天文潮周期的的天文潮；将风暴增水与天文潮线性叠加；估计非线性水位；计算指定重现期的极端风暴潮位。该方法可以显著提高极端风暴潮的预报精度和计算效率，对制定我国沿海地区的设防标准具有重要的科学价值和指导意义。

主权项：1.一种预测极端风暴潮位的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、统计量化天文潮-风暴潮非线性水位S11、确定目标区域，收集目标区域的水文地形资料，划分网格；S12、建立历史台风数据库，选择风场模型模拟台风风场，并对风场进行验证；S13、基于海洋模型或水动力模型建立目标区域的水动力模型并验证；网格边界选取：从全球潮汐模型FES2014中提取8个分潮S2、M2、K1、K2、O1、N2、P1、Q1，根据各分潮的幅值和相位计算开放边界处的潮汐水位，将潮汐水位、混合风场施加在边界上模拟天文潮和风暴潮，并分别进行验证；天文潮和风暴潮的实测资料从气象网站、文献和纸质书籍中获取；S14、构建数值实验，分离天文潮-风暴潮非线性水位；S15、针对每一个风暴潮事件计算其最大风暴潮时刻对应的天文潮-风暴潮非线性水位占比和纯风暴增水占比，建立每个网格点上两变量间的固定回归模型；最大风暴潮时天文潮-风暴潮非线性水位占比和纯风暴增水占比如下： Ⅲ， Ⅳ，式中，为纯风暴增水与天文潮线性叠加的最大值，变量随变量的增加呈现出先增加后减小的趋势关系，使用多元回归方程对近岸地区所有网格点拟合这两个变量的散点；所述用于拟合变量、变量的多元回归方程如下所示： Ⅴ，式中，a、b、c、d为使用最小二乘法拟合某网格点多元回归方程的系数；S2、预测风暴潮极端水位S21、模拟一个完整天文潮周期的天文潮；S22、将风暴增水与天文潮线性叠加，将每一场风暴潮事件对应的纯风暴增水与500段随机天文潮线性叠加；S23、计算每段线性叠加水位的最大值以及最大值时刻对应的风暴增水占比，依据每点固定的统计关系估计非线性水位；S24、运用经验分布法或广义帕累托分布计算指定重现期的极端风暴潮位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国海洋大学 一种预测极端风暴潮位的方法

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