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河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析(NS_TIDE)和长短时记忆(LSTM)神经网络的混合模型,对河口潮位进行12~48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非稳态调和分析,通过与实测资料对比得到分析误差的时序序列,并以此作为LSTM神经网络的输入数据,通过网络学习并预测未来12~48 h潮位预报误差,据此对NS_TIDE的预测结果进行实时校正。利用该模型对2020年长江口潮位过程进行了预报检验,结果表明混合模型12 h、24 h、36 h和48 h短期水位预报的均方根误差(RMSE)相比NS_TIDE模型至多分别降低了0.16 m、0.15 m、0.14 m和0.12 m;针对2020年南京站最高水位预测,NS_TIDE模型预报误差为0.64 m,而混合模型预报误差仅为0.10 m。 相似文献
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利用1951—2016年CMA-STI热带气旋最佳路径数据集、美国气候预测中心CPC Nino3.4指数以及英国Hadley中心HadISST1海温资料,对影响我国热带气旋的强度变化特征及其与ENSO的关系进行了统计分析与相关性研究.结果表明,近年来影响我国热带气旋的强度总体呈上升趋势,其中强台风以及超强台风的强度上升趋势显著,现阶段影响我国的热带气旋正处于研究年限内的一个偏强时期,其强度仅次于20世纪50、60年代.在厄尔尼诺年的8月以及拉尼娜年的10月,热带气旋的强度特征指标较正常年增幅最大,其原因可能与ENSO事件年海水表面温度等海气要素的异常变化有关. 相似文献
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