基于SWAN模式的2种网格对嵊泗海域海浪模拟的比较研究

采用WRF模型构造的再分析风场作为海浪模式的驱动场,由于嵊泗位于长江、钱塘江的交会处,附近海域地形复杂,不可避免的会产生折射、变浅、绕射、波浪破碎、非线性波相互作用等近岸物理过程,因此采用第三代海浪数值模式SWAN。本文采用矩形网格和加密的三角网格对2012年4月嵊泗列岛海域波浪场进行模拟,并将模拟的有效波高与实测数据进行验证和误差指标分析,分析结果显示,2种网格模拟的海浪场的效果都很好,其中三角网格的模拟效果更好,可以进一步提高海域有效波高模拟的准确度,可以更精确的刻画复杂的地形。     

利用高分辨率近岸海浪模式对墨西哥湾海浪场进行数值模拟

介绍了基于非结构三角网格的 SWAN 模式,并将其应用于墨西哥湾海域海浪的模拟研究。与实测数据对比分析表明,非结构三角网格下的 SWAN 模式能够较好地模拟墨西哥湾海域海浪。底摩擦耗散起作用的范围主要集中于墨西哥湾北部、南部近岸20m等深线以内水深变化较平缓区域。底摩擦耗散影响强度随水深变浅而增强。     

基于台风风场模型的台风浪数值模拟

以CCMP风场资料为背景风场,结合藤田风场模型、Myers风场模型、Jelesnianski风场模型、Holland风场模型,分别构建全新的海面风场.基于非结构三角网格,采用第三代近岸海浪模式SWAN对2011年第5号强热带风暴“米雷”产生的台风浪进行数值模拟.比较SWAN模式模拟的结果和浮标实测数据,发现风场模型能够有效提高台风中心附近3至5倍台风最大风速半径范围内风场和台风浪有效波高的模拟精度.对比4种风场模型对应的台风浪模拟结果,发现Holland风场模型模拟的有效波高与浮标实测值最接近.     

WaveWatch的操作系统移植及其与SWAN嵌套接口的改进

为使WaveWatch和SWAN两种海浪预报模式能够有效地嵌套运行,将WaveWatch模式从UNIX移植到Windows系统下运行,同时对SWAN模式与WaveWatch模式的嵌套接口格点座标读取精度进行修改,使其能够应用于不规则边界的曲线网格和小间距规则网格的嵌套;作为检验个例,使用WaveWatchIII与SWAN模式多重嵌套的方法在Windows系统下对长江口海浪场进行数值模拟实验,得到了理想的模拟结果。     

WAVEWATCH和SWAN嵌套模拟台风浪场的结果分析

利用WAVEWATCH和SWAN嵌套模拟2007年8月墨西哥湾飓风迪安的波浪场.将QSCAT/NCEP混合风场与台风模型风场合成为背景风场.修改WAVEWATCH和SWAN嵌套接口以使WAVEWATCH和SWAN2种海浪预报模式能够有效地嵌套运行.利用WAVEWATCH和SWAN嵌套模拟飓风迪安的波浪场,采用浮标资料检验模拟结果,以验证WAVEWATCH和SWAN模拟的准确性及修改后嵌套接口的可用性.结果表明,修改嵌套接口之后模式运行平稳,2种模式的结果与浮标及高度计观测数据均基本吻合.嵌套模拟结果好于单纯使用WAVEWATCH模拟的结果,体现了利用2种模式嵌套模拟台风浪场的科学性.     

南海北部一次台风浪过程的数值模拟

采用Holland 模型将2009 年6 号台风莫拉菲参数化, 并通过一个权重系数将模型风场和背景风场叠加起来, 构造了南海北部台风过境时的风场。随后通过时空插值, 将该风场以空间分辨率5′×5′、时间步长1 h 的精度输入到SWAN(Simulating Waves Nearshore)模式中, 模拟了莫拉菲台风通过时南海北部的海浪场。然后使用Jason-2 卫星波高数据对模式进行了验证, 结果表明模式结果与实测值吻合良好。利用模式结果我们分析了台风中心和海浪场的最大有效波高中心的位置关系, 以及台风风场结构和海浪场结构的关系。最后, 通过计算海浪场的能量并将其与风要素和浪要素对比, 我们研究了台风过境期间海浪场的动力机制。     

海南岛近岸养殖区台风浪预报技术研究

随着海南深水网箱养殖规模的不断扩大,海浪精细化预报的需求越来越紧迫。以海南岛周边海域为目标区域,基于近岸海洋模式ADCIRC(Advancedcirculationmodel)和海浪模式SWAN(Simulating WavesNearshore),建立了海南岛近岸养殖区台风浪数值预报系统。该系统采用非结构高分辨率网格,近岸分辨率达到了100m。选取2014年第9号超强台风"威马逊"(RAMMASUN)进行针对海南岛近岸养殖区的台风浪数值模拟后报。模拟结果与实测数据较为吻合。采用全球预报系统GFS(Global Forecast System)风场和气压场数据作为驱动场对2018年7月的一次热带风暴过程进行预报,48小时、24小时预报的有效波高和实测结果比较平均相对误差分别为20.75%和17.0%。总体来说,该模型的预报精度可以满足近岸养殖区台风浪预报业务的需求。     

长兴岛海区波流相互作用数值模拟研究

波和流是近岸海区的主要动力因素。应用二维潮流数学模型和最新第三代近岸海浪模式SWAN,建立了非结构网格下二维情况近岸波流耦合作用数学模型。时间离散采用欧拉向前格式,空间离散采用有限体积法显式格式。通过将波浪场及潮流场进行迭代耦合计算,实现了对波流共同作用下波浪场和潮流场的数值模拟。将模型应用于矩形海湾实验和李孟国数模实验等理想地形以及大连长兴岛海区实际复杂地形算例,并用现场实测资料对计算结果进行验证,结果表明:耦合结果与实测结果吻合良好,并且要优于未耦合的结果。     

WAVEWATCH Ⅲ和SWAN模式在南海北部海域海浪模拟结果的对比分析

基于1987年9月到1988年8月期间南海北部的一个浮标资料,首先分析了美国环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)联合推出的再分析风场在南海北部海域的适用性,结果表明NCEP/NCAR再分析风场在一定程度上与浮标观测结果相一致。然后利用NCEP/NCAR再分析风场作为海浪模式输入场,评估了WAVEWATCHⅢ(WW3)和Simulating Waves Nearshore(SWAN)这2个海浪模式在南海北部海域模拟海浪的能力,结果表明在季风和季风转换期间,WW3模式和SWAN模式对有效波高的模拟能力几乎一致。在季风期间,WW3模式对平均波周期的模拟能力优于SWAN模式;而在季风转换时期,SWAN模式模拟平均波周期的能力较好。此外,还利用WW3模拟结果分析了南海北部海域海浪的空间分布特征,分析结果表明有效波高受季风影响呈显著的季节变化,平均波周期呈现相对显著的半年变化。     

两种海浪模式对一次冷空气海浪场过程的模拟比较

以CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场为驱动场,分别驱动目前国际先进的第三代海浪模式WW3(WAVEWATCH-III)、SWAN(Simulating WAves Nearshore),对2011年3月发生在中国海的一次强冷空气所致的海浪场进行数值模拟,就冷空气海浪场的特征进行分析,并对比分析两个海浪模式的模拟效果,以期可为防灾减灾提供参考。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冷空气海浪场过程,两个模式模拟的有效波高都具有较高精度,SWAN模拟的有效波高明显小于观测值和WW3模式的模拟值。(2)冷空气给中国海带来了明显的大风、大浪过程。整个冷空气期间,波向与风向保持了较好的一致性,且向岸效应比较明显;波高与风速的分布特征也保持了较好的一致性,海浪以风浪为主导。(3)冷空气进入渤海,相伴着出现了大风过程,但由于海域狭小,大风范围较小,大风中心的风速仅12 m/s左右,相应波高也在1.0 m左右。冷空气南下进入黄海中部时,黄海中南部大范围海域的风速在16 m/s以上,相应区域的波高在4.5 m以上,高值中心可达5.0 m以上,波向和风向都以北-东北向为主。冷空气南下行进至南海北部海域时,强度大为减弱,风速的和波高的相对大值区分布于台湾岛周边海域,尤其是台湾海峡、吕宋海峡、东沙群岛附近海域。     

运用SWAN数值模拟对渤海波浪极值参数的研究(英文)

本文以高分辨率后报风场资料为输入,采用SWAN波浪模式,模拟了渤海海域1985年至2004年共20年间的波浪场。通过有效波高数据的比较,可看出波浪数值结果与实测资料符合较好,可以用数值结果分析渤海海域的波浪特征。利用计算的年极值波要素,本文给出并分析了渤海海域不同重现期下的极值参数分布情况。     

Surface wave simulation during winter with sea ice in the Bohai Sea

Sea ice can attenuate wave energy significantly when waves propagate through ice covers.In this study,a third-generation wave model called simulating wave nearshore(SWAN)was advanced to include damping of wave energy due to friction in the boundary layer below the ice.With the addition of an eddy viscosity wave-ice model,the resulting new SWAN model was applied to simulate wave height in the Bohai Sea during the freezing winter.Its performance was validated with available buoy data near the ice edge,and the new model showed an improvement in accuracy because it considered the ice effect on waves.We then performed a wave hindcast for the Bohai Sea during a freezing period in the winter of 2016 that had the severest ice conditions in recent years and found that the mean significant wave height changed by approximately 16.52%.In the Liaodong Bay,where sea ice concentration is highest,the change reached 32.57%,compared with the most recent SWAN model version.The average influence of sea ice on wave height simulation was also evaluated over a five-year(2013-2017)hindcast during January and February.We found that the wave height decrease was more significant in storm conditions even the eddy viscosity wave-ice model itself showed no advantage on damping stronger waves.     

Evaluation of two spectral wave models for wave hindcasting in the Mackenzie Delta

Climate change, reduced sea ice and increased ice-free waters over extended areas for longer summer periods potentially lead to increased wave energy in the Beaufort Sea (Wang et al., 2015; Khon et al., 2014) [1], [2], which is a major concern for coastal and offshore engineering activities. We compare two spectral wave models SWAN (Simulating WAves Nearshore) and MIKE 21 SW (hereafter MIKE21) in simulations of storm-generated waves in the Mackenzie Delta region of the southern Beaufort Sea. SWAN model simulations are performed using two nested grids system, whereas MIKE21 uses an unstructured grid system. Forcing fields are defined by hourly hindcast winds. Moving ice edge boundaries are incorporated during storm simulations. Modelled wave spectra from four storms are shown to compare well with field observations. Two established whitecapping formulations in SWAN are investigated: one dependent on mean spectral wave steepness, and the other on local spectral steepness. For the Beaufort Sea study area, we suggest that SWAN wave simulations using the latter local spectral steepness formulation are better than those using the former mean spectral steepness formulation. MIKE21 simulations also tend to agree with SWAN results using the latter whitecapping formulation.     

寒潮影响下江苏沿海风浪场数值模拟研究

基于第三代浅水波浪数值预报模型SWAN,建立自西北太平洋嵌套至东中国海、江苏沿海的三重嵌套模型,对2010年12月12日至15日江苏沿海寒潮大风引起的风浪过程进行了数值模拟研究。利用西北太平洋和江苏沿海实测数据对模型进行了验证,结果表明SWAN嵌套模型能较好地模拟江苏沿海寒潮风浪场的时空分布。通过响水站实测数据对江苏沿海底摩擦系数进行了率定,研究表明选取Collins拖曳理论中摩擦因数C_f=0.001时,有效波高模拟误差相对较小。寒潮风浪场的特征分析表明,有效波高分布与风场分布基本一致,寒潮风浪在江苏沿海北部影响较为显著,辐射沙洲附近由于其特殊地形影响相对较小。     

长江口附近海域台风浪的数值模拟--以鹿沙台风和森拉克台风为例

利用SWAN波浪模型计算长江口附近海域的台风浪,鉴于长江河口岸界和地形复杂,拟采用曲线网格.为证实曲线网格下的SWAN模型对于复杂地形的有效性,首先选用美国特拉华大学波浪水池实验资料对SWAN模型进行检验,结果表明利用曲线网格能不过多增加计算量而提高关键区域的计算精度.以0215号鹿沙台风和0216号森拉克台风为例,将SWAN模型应用到长江口附近海域,进行台风浪的数值模拟.通过浮标测站实测资料验证,表明有效波高计算值与实测值符合良好.通过综合分析模型计算的波浪场,说明SWAN模型能合理地反映长江口附近海域台风浪的分布.     

南海北部海区波高与厄尔尼诺关系探究

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。     

Wave characteristics and extreme parameters in the Bohai Sea

This paper is aimed at the whole Bohai Sea,as the complement and improvement of wave characteristics and extreme parameters.Wave fields were simulated in the Bohai Sea by using wave model SWAN from 1985 to 2004.The input data based on the hindcast of high-resolution wind fields from RAMS and water level fields from POM,which have been tested and verified well.Comparisons of significant wave heights between simulation and station observations show a good agreement in general.By statistical analysis,the wave characteristics such as significant wave heights, dominant wave directions and their seasonal variations are discussed.In addition,main wave extreme parameters and directional extreme values particularly for 100-year return period are investigated.     

太湖风浪场的计算与比较

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。     

渤海重现期波高的数值计算

利用RAMS大气模式给出的20年风场资料,利用SWAN近海波浪模式对渤海海域的波浪进行了20 a数值计算.通过与一般过程和大风过程的实测资料的对比后发现.波浪模拟值与实潮值符合地较好,SWAN模式适合渤海海域波浪的计算。通过分析发现.辽东湾常浪向为SSW。强浪向为SSW;渤海中部常浪向为S,强浪向为NE;渤海海峡常浪向为NNW,强浪向为NNW;莱州湾常浪向为S,强浪向为NNE;渤海湾常浪向为S.强浪向为NE。渤中偏东南海域(38°～39°N,119.5°～120.5°E)多年一遇有效波高最大.其中百年一遇有效波高最大值达到6.7m。     

欧洲北海海域波高区间分布概率研究

为了研究欧洲北海海域的波高全区域概率分布情况,从而为海洋平台等海洋浮式结构物的选址和结构设计提供依据。首先基于Global Waves Statistics(GWS)提供的实测数据,确定典型计算工况的发生概率;同时考虑实测数据中极端波浪环境下的数据缺失导致大波高分布概率偏小的问题,利用三参数Weibull分布确定不同重现期下的极值风速,作为典型计算工况的补充。以不同风速、风向的定常风场为输入项,利用第三代海浪数值模型SWAN模型,对北海全区域波高进行数值模拟。将数值模拟的稳态形式依照各工况的发生概率进行归一化累加处理,认为其结果可以表征全区域的波高概率分布情况。以波高概率分布的计算结果为依据,分析北海海域波浪环境的统计学特征,发现有效波高为7 m以上的大波高频发区在北海北部区域有大范围分布;有效波高4～5 m为北海东北区域的多发海况,极端海况下的有效波高主要分布于7～14 m区间,在地形突变区域的波高发生显著变化。