潮流场永久预报方法及应用

本方法的特点是以一个假想的引潮天体来代替月球和太阳的引潮作用,用该引潮天体星下点处的引潮力作为预报指标,对海区的整个潮流场进行计算与预报。 在本方法中,把潮流场分为两种类型:把周日不等最弱的流场,称为Ⅰ型流场;把周日不等最强烈的流场,称为Ⅱ型流场。介于这两者之间的流场,则为过渡性的流场。流场的周期是与星下点处引潮力的周期相同。 本方法已运用于渤海和北黄海,提供了该海区的表层流场永久预报图,并成功地进行过多次预报。     

潮流场永久预报方法及应用

本方法的特点是以一个假想的引潮天体来代替月球和太阳的引潮作用．用该引潮天体星下点处的引潮力作为预报指标，对海区的整个潮流场进行计算与预报。在本方法中，把潮流场分为两种类型：把周日不等最弱的流场，称为Ⅰ型流场；把周日不等最强烈的流场，称为Ⅱ型流场。介于这两者之间的流场，则为过渡性的流场，流场的周期是与星下点处引潮力的周期相同。本方法已运用于渤海和北黄海．提供了该海区的表层流场永久预报图，并成功地进行过多次预报。     

数值预报产品在台风路径预报中的应用

利用欧洲中期天气预报中心和国家海洋环境预报中心的数值预报产品，形成包括理想台风模型的模式初值，用正压原始方程做台风路径预报，经过１９９４年的６个台风的实时预报试验，效果较好。     

关于潮流的大面预报问题

一、资料整理方法 根据英国Doodson(1936)的研究,海面的潮汐振动在实用上可以近似地用M_2、S_2、K_1、O_1四个主要分潮波的和来表示,这四个分潮的振幅和相角是随具体的天文条件而改变的,时刻t的潮高可写成: H_t=∑BCHcos[qt-(b+c+g)] (1)其中,B、C和b、c是天文变量,H和g是上述四个主要分潮的调和常数,q为分潮的角     

码头潮流精细化观测预报浅析

对港口码头的定点进行潮流精细化预报,是对区域潮流场预报工作的有利补充。结合当前定点潮流预报工作的开展,从基本的4个测站的站点布设,选择合适的时间获取预报所需的原始观测资料,再到实测数据处理,至预报计算方法,以及预报产品开发应用等多方面,深入探讨如何科学有效地开展港口码头潮流精细化预报工作,更好地满足当前市场的需求。关于资料的采集主要侧重目前运用较为成熟的四测站布置方案,并结合实际工作中遇到的一些问题进行具体阐述。     

灰色系统灾变预报方法在风暴潮预报中的应用

本文把灰色系统灾变预报方法应用到风暴潮预报中，对逐年最大风暴潮增水资料确定一个阈值ξ，对于年最大风暴潮位资料大于阈值ξ的年份组成一个序列，用一阶线性模型GM（1，1）预报风暴潮灾的出现年份，结果表明：用GM（1，1）模型可较好地预报风暴潮灾的出现年份。     

线边界法在潮流模拟中的应用

本文针对有限差分法在模拟潮流运动中遇到的边界问题,如岸边界问题,动边界问题和工程边界问题等,引入线边界的概念,并以此为研究对象,提出了较普遍适用的线边界法,实例应有分析表明,用线边界法处理各类边界问题,实用有效,简便易行。     

ECOM模式在胶州湾潮流计算中的应用

将ＥＣＯＭ模式应用于胶州湾分潮的潮汐与潮流数值模拟,结果与观测资料符合较一维潮流水平与垂直分布结构以及若干个潮致余流涡的水平分布状况。     

码头前沿水域潮流观测与分析预报的应用

为满足当前港口工程对精细化潮流预报的需求,通过比较准调和分析、流体动力——数学模型、最小二乘法三种潮流预报方法,认为最小二乘法的调和分析方法最为适用于小尺度水域的潮流预报。该方法选择以定点及漂流观测获取码头前沿水域的实测流况资料,通过分析实测资料,了解所在水域的潮流特征,再结合最小二乘法调和分析,对前沿水域进行定点的潮流预报。     

单站资料在风暴潮预报中的应用

渤海湾底地形平坦，水深较浅，在历史上属于发生潮灾的严重地段，一年中每个月都要发生潮灾的可能，尤其是温带风暴潮占有很大比重。本文从本站拥有的资料入手，着重分析单站资料在风暴预报中所发挥的作用。     

人工神经网络在潮汐数值预报中的应用

潮汐数值预报经过了几十年的发展,但是其预报精度并不能让人十分满意,本文试图将传统的潮汐数值预报模式与近年来发展迅速的人工神经网络相结合并改进潮汐数值预报的精度。文章建立了一个神经网络系统,采用潮汐数值模式的输出结果作为网络输入,潮位观测资料作为输出,用建立的神经网络进行训练,结果表明人工神经网络可以明显地改进潮汐数值预报的精度。     

谱分析在台风长期预报中的应用

长期天气过程是一种大型环流演变、调整过程。大型环流的特征由长波和超长波的波长、振幅和位相所决定,当长波和超长波发生变化时,大型环流的特征也随之改变。中、高纬度大气的能量主要集中于超长波区域,而且在各种能量转换和物理量输送中,超长波、长波也起着重要作用。由于能量转换和物理量输送是引起大气过程和大气环流变化的重要因子,因此,长波和超长波在长期天气过程及大气环流演变中起着重要作用。台风虽然在热带洋面上生成,但其生成和发展以一定的大气环流为背景,其移动又受着大型环流的制约,特别是受副热带高压和西风带环流的影响较大。当长波和超长波发生调整时,副热带高压和西风带,乃至低纬环流必然随之发生变化,因而影响了台风的活动。     

人工神经网络技术在海浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法，建立了南海硇洲岛海区风浪的预报方案。结果表明，人工神经网络方法在海浪的定性及定量预报上，均有较好的拟合历史风浪浪高的能力。该方案对风浪浪高的预报也达到一定的精度。文中还针对BP网络容易产生振荡，易发生不收敛的情况，建立了不同的预报方案并进行了对比分析，达到了较好的预报效果。     

迎风有限元法在三维潮流数值模拟中的应用

为研究和开发迎风有限元法在河口海岸三维波数值模拟中的应用，并为建立三维物质扩散模型，最终为解决实际工程问题打下基础，以非线性浅水波方程为基础，采用一咱平面迎风有奶元与垂向工有限差分相结合地数值计算方法建立三维潮流数学模型，基地实际的物理过程，在计算中将三维流动分成外重力波和内重力波，耦联求解潮位和流速的空间分布。应用本模式计算了天津新港附近渤海海域的三维潮流运动，以较高的分辩率揭示了潮流空间结构特     

海温预报知识讲座 第二讲 数理统计方法在海温预报中的应用

概率统计方法被引用到水文气象预报中来,至今已有五十余年。到60 年代后期,统计预报已成为要素预报的重要手段,尤其是70 年代以后“模式输出统计预报”在预报业务中使用以来,使统计预报出现了新的局面。现在水文、天气预报的概率统计方法已形成为一个独立的分支,它已成为自动化预报系统中不可缺少的组成部分,是使海温预报走向客观化、定量化的有效手段之一。 海水运动的规律是不确定的,是随机的,即使观测资料足够多,也不可能把海洋运动规律完全描述出来,而应用概率论、数理统计的方法预报未来海水温度变化是可能的,这就是概率统计海温预报…     

遥感技术在海洋渔情预报中的应用

一、引言到2000年,世界鱼类的总捕捞量将达9710万吨;但据联合国粮农组织估计,传统渔场中捕捞对象的增产潜力已经不大。为了满足世界对鱼类的需求量,应该开发新渔场和发展养殖业。通过开发新渔场,估计可增产3000万吨左右;通过发展养殖业,预计可增产约3000～4000万吨。因此,在今后20～30年内,世界渔获量有可能增加一倍,但要把这个可能性变为现实性,还必须大力发展海洋渔业技术和渔业海洋学的研究工作,其中包括海洋渔情预报工作。     

微分求积法在风暴潮预报中的应用

本文将微分求积法引入到风暴潮预报的计算中，在对珠江口风暴潮增水过程的计算过程中发现，微分求积法特别适用于工程中只需准确而迅速的了解个别位置在风暴潮过程中的增水变化情况。     

人工神经网络技术在台风浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法，结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料，经预期因子的选择并作对比试验，建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明：人工神经网络方法在台湾浪的预报上，有较好的拟合历史台风浪高的能力，利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风浪浪的预报增加了新方法、新思路。     

贝塞尔插值及其在数值预报中的应用

本文将贝塞尔插值公式写成中央差分的形式，取其二阶便得到我们通常在数值预报中所使肜的内插公式。其后本文给出了它在二维插值中应用的方法和算法。最后本文分析了贝塞尔插值的特点，并将其同三次样条插值和Ｌａｇｒａｎｇｅ插值作了比较。     

小波神经网络在变形监测预报中的应用

小波神经网络具有良好的时频局域化性质和神经网络的自学习功能。它通过小波分解进行平移和伸缩变换后得到的级数,具有小波分解的一般逼近函数的性质,因此可以用来预报。小波神经网络引入了两个新的参变量即伸缩因子和平移因子,因此具有比小波分解更多的自由度,从而使其具有灵活有效的函数逼近能力和较强的容错能力。