一、风暴增水预报序论（论文文献综述）
王喜娜,王先伟,黄华兵,刘春霞[1]（2021）在《基于GIS的风暴潮灾害风险预警方法研究》文中进行了进一步梳理风暴潮灾害是对沿海地区破坏性巨大的一种海洋灾害,风暴潮灾害监测预警是极为重要的减灾非工程措施。目前,国家海洋环境预报中心发布的风暴潮灾害预警主要是风暴潮增水预警,即增水值是多少,但风暴潮灾害事件的影响取决于风暴增水、增水发生时天文潮位、沿海地形、海堤高程及社会经济分布状况等多方面因素,仅有风暴增水的预警不能直观地预见灾害即将带来的影响。提出基于GIS对风暴潮灾害事件影响进行评估的监测预警方法,并以201604号台风"妮妲"为例进行了说明。首先,通过对天文潮和风暴增水预报获取目标区域潮位预报;然后,基于Flood Area构建风暴潮漫滩淹没模型,对风暴潮漫滩淹没进行仿真模拟;最后,结合淹没范围、深度和社会经济数据,评估风暴潮灾害事件可能导致的受灾人口数和GDP损失,基于风暴潮灾害风险进行预警分级,该方法可以为风暴潮灾害事件的应急管理提供决策支持。
姚帏[2]（2021）在《基于机器学习的南海北部风暴增水预报研究》文中研究指明热带气旋造成的大多数人员伤亡和财产损失是由风暴潮造成的,随着海平面上升与沿岸人口的不断增多,预计风暴潮将给沿海地区带来更多更大的风险。常规数值方法和传统经验方法已经掌握了风暴潮的部分规律,但这仍然是一个非线性非平稳的多变量影响的问题,一直以来各种风暴潮分量之间的相互作用对风暴潮的峰值水位发生时间和发生位置的贡献仍然难以确定。机器学习技术在过去的十多年在地球科学领域展现了很强的灵活性,无论是单纯的数据驱动模型还是结合了机器学习技术的数值模型,为预报员突破预报瓶颈提供了新的角度。本文探讨了机器学习在风暴潮预报中的应用与发展、存在的问题及未来的发展方向。并搭建了机器学习模型用于南海北部沿岸的风暴增水预报。本文的一个创新点在于利用TCRM（Tropical Cyclone Risk Model）合成2000年的合成台风数据库,筛选出特定区域的特定类型的极端类台风,目的是总结极端的虚拟台风以更好的预测未来的实际极端台风。使用并行的海洋模式GOMO（Generalized Operator Model of the Ocean）快速且准确的模拟从中选择的30条合成台风事件引起的风暴潮。从此过程中获得的数据集用于训练LSTM（Long Short Term Model）机器学习模型,验证过程中各个输出站点的均方根误差均小于0.06,相关系数均在0.95以上,取得了很好的拟合效果。在该网络中使用了六个输入参数:台风眼的经纬度、中心低气压、台风的移动速度、最大风速、最大风速半径,对南海北部沿岸的惠州、赤湾、深圳、汕尾、珠海、大万山、闸坡、水东、香港、广州站进行了48小时的“天鸽”、“山竹”台风的后报实验和误差的非参数检验。在精细的15分钟预报时间步长考验下,模型给出了准确的峰值水位初始时刻与峰值极值的预测,从非参数检验中机器学习预报结果与GOMO模式预报结果的对比中可以看到-0.3至+0.3米的误差概率在70%左右,可以作为GOMO的替代模型。由于是同时输出多个站点的风暴增水预测,由于不同站点的地理位置造成的预报难度的不一造成机器学习模型也不能准确捕获增减水过程,如处于障壁岛地形的大万山站,处于半封闭海口的广州站都是预测难度很大的位置。机器学习模型能高精度的模拟台风过境过程的增水幅度,可以准确预测到增水初始时刻、却并不能准确预测何时减水与减水的幅度,这可能由于合成事件中的台风数据的局限性造成的。结果表明,机器学习手段建立的预报系统有替代数值模型的潜力,利用随机台风模型构建的数据库结合机器学习技术将在未来的风暴潮概率预报中具有很强的扩展性和业务应用价值。
黄子眉,李小维,姜绍材,陈剑锋[3]（2021）在《1621号超强台风“莎莉嘉”风暴潮特征分析》文中研究指明为积累风暴潮预报经验,本文采用统计分析法和对比分析法,对1621号超强台风"莎莉嘉"影响广西沿海时的台风资料和风暴潮资料进行研究。结果表明:超强台风"莎莉嘉"路径稳定、强度强、移动速度不稳定,其造成的风暴减水明显,风暴增水周期性明显,多为单峰型,最大增水一般出现在台风登陆前3-5 h;风暴过程中,广西沿海3个监测站最大增水出现时间、强度基本一致;随着风向转变和风速增大,风暴增水呈现逐渐增大的趋势,台风强度越强最大增水越大,最大增水出现时间与台风移动路径有关。
郭云霞[4]（2020）在《中国东南沿海区域台风及其风暴潮模拟与危险性分析》文中研究指明中国东南沿海区域经济富庶、城镇密集,同时也长期遭受台风灾害的侵扰。分析台风以及台风引起的风暴潮的危险性,预测可能发生的极值风速与风暴增水,对这些地方结构的抗风设计以及防灾减灾至关重要。本文首先以中国东南沿海城市深圳市为例,采用传统的Monte-Carlo方法分析其台风危险性。基于CMA西北太平洋热带气旋最佳路径数据集的历史台风数据,提取了对深圳市有影响的台风的关键参数,并确立了每个关键参数最优的概率模型。以这些概率模型为基础采用Monte-Carlo方法进行随机抽样,产生1000年虚拟台风事件。本文采用了Yan Meng（YM）风场模型,并分析了该模型对一些风场参数的敏感性,得出该模型对地面粗糙度以及Holland气压参数B非常的敏感,两者对计算风速的大小具有相反的作用。采用YM风场模型对虚拟台风的风场进行模拟,并提取虚拟台风的极值风速序列。利用不同的极值分布对极值风速序列进行拟合,通过拟合优度检验得出Weibull分布要优于Gumbel分布。最后预测了深圳市不同重现期的极值风速,并与结构规范中推荐的风速以及其他一些参考文献的结果进行对比,得出产生差异的主要原因是Holland气压参数B模型的不同。其次由点到面,基于Monte-Carlo方法,本文分析了整个中国东南沿海区域的台风危险性。首先将整个东南沿海区域分成0.25??0.25?的网格点,然后利用Monte-Carlo方法产生每个网格点1000年间的虚拟台风事件。本文采用YM风场模型模拟了100个历史台风的最大风速,通过使这些最大风速与观测的最大风速误差和最小,建立了一组新的计算Holland气压剖面参数B和最大风速半径Rmax的公式。最后利用新的台风参数计算方案、YM风场模型、特定点的台风衰减模型以及极值分布模型,预测了每个网格点不同重现期的极值风速,为中国东南沿海台风多发区域绘制了不同重现期的设计风速图。由于Monte-Carlo方法依赖于一定区域内气候保持一致的假定,因此较为适合研究单个站点的台风危险性。为了在更大区域上研究台风危险性,接下来本文采用较为先进的简化经验路径方法构造了整个西北太平洋海域1000年的热带气旋事件集,并预测了每个站点不同重现期的极值风速,形成了中国沿海台风多发区新的设计风速分布图。将经验路径方法与Monte-Carlo方法预测的极值风速进行对比,发现两种方法预测结果的差异主要是由两种方法构造的虚拟台风的中心压强存在差异以及模型本身的不确定性造成的。我们还研究了台风衰减模型、路径模型、Holland气压剖面参数、最大风速半径和极值分布对预测的极值风速的影响。发现不同的台风衰减模型对预测的极值风速影响最小,这主要是由于不同的衰减模型得到的登陆台风的压强相差不大;在我国东南沿海大部分地区,非简化经验路径模型预测的风速值要大于简化路径模型预测的结果,这主要是由于两种路径模型构造的台风中心压强以及台风路径距研究点的最小距离存在差异;不同的气压剖面参数模型会对极值风速的预测产生较大的影响,当参数值偏大时,预测的极值风速也偏大;不同极值分布预测的极值风速有很大的差异,这主要是由极值分布本身的特点所造成的,一般概率分布具有“长尾”特征的分布,预测的极值风速偏大。基于构造的1000年热带气旋事件集,估算了近年来影响中国最强的4个台风,分别是Meranti（2016）、Hato（2017）、Mangkhut（2018）和Lekima（2019）,在我国东南沿海站点引起的极值风速的重现期,评估了它们的危险性。最后,以采用台风经验路径模型产生的1000年热带气旋事件集为基础,结合YM台风风场模型以及SWAN+ADCIRC耦合的风暴潮模型,研究了深圳市台风的风-潮-浪的危险性。对模拟得到的台风风-潮-浪数据进行统计分析,发现深圳市最大增水的频率分布直方图有“长尾”的特征,而最大风速以及最大有效波高的频率分布具有“短尾”的特征。采用广义帕雷托分布（GPD）来估计台风风-潮-浪的上尾分布,分别得到了三个量不同重现期的预测值。为了考虑风-潮-浪的综合效应,建立了深圳市台风风-潮-浪联合灾害图。我们可以将本文对深圳市的风险评估方法应用于其他沿海地区,并且可以将其扩展到考虑未来气候变化的影响。
卞建云[5]（2019）在《江苏沿海台风风暴潮数值模拟与增水极值分析》文中指出风暴潮是来自海面上的一种巨大的自然灾害现象,它是指由于强烈的大气扰动——如热带气旋、温带气旋、暴发性气旋等天气系统所伴随的强风和气压骤变所导致的海平面异常升降的现象。它若和通常的天文潮,特别是天文大潮、高潮阶段叠加,一般会使受其影响的海域水位暴涨、摧毁坡堤,甚至海水浸溢内陆,造成巨大灾害。江苏省海岸线全长954km,占全国海岸线总长约6%,江苏东岸及南岸受到台风引起的风暴潮带来的巨大的威胁。在风暴潮的灾害因子中,风暴潮增水的危害是处在首要位置的。所以,本文研究了台风风暴潮对江苏沿海的影响,采用数值模拟和统计分析相结合的方法进行研究。为了给江苏沿海台风风暴潮增水极值分析提供数据支持,本文采用数值模型后报的方式得到台风风暴潮过程增水极值。后报采用ADCIRC模式,模型所用地形水深由全球陆地海洋高程数据ETOPO1和实测提取的水深数据拼接而成;计算网格采用在江苏沿海边界进行加密处理的非结构化三角网格;藤田台风模型能够较好的模拟台风气压场的分布,并且在计算效率和精度上都更为符合预报和后报的要求,因此本文选取藤田台风模型进行风场和气压场计算,台风资料取自台风年鉴;潮汐边界条件由M2、S2、K1、O1共4个分潮组成,调和常数来自TPXO8-atlas模型。通过对历史台风案例进行风暴潮模拟,并与实测资料的结果进行验证对比,对比结果显示增水极值平均绝对误差为7.9cm,达到了风暴潮模拟中所要求的一般标准。增水极值时间差基本在0h到2h内,达到了模拟后报的总体水平。误差在可允许范围之内,所以ADCIRC风暴潮模型可用于江苏沿海地区的增水研究。利用数值模型对1977年～2016年共40年间影响江苏沿海区域的42场台风过程进行了计算,后报出台风风暴潮的增水数据。在统计分析的过程中,首先对Gumbel分布、Weibull分布、对数正态分布等六种极为常用的理论极值分布进行拟合优度对比。采用K-S检验法、均方根误差法、AIC法等方法对样本经验分布函数与各分布函数的拟合程度进行评估。对比综合统计量,拟合最优的为广义极值分布,故选择广义极值分布与泊松分布组成复合分布。利用泊松-广义极值分布对每个网格点的42个最大极值进行统计分析,推算出了重现期为20年、50年、100年及200年的风暴增水极值一维分布。江苏沿海百年一遇台风引发的风暴增水吕四和洋口较大,分别为 390.0cm 和 271.4cm。
何威[6]（2019）在《椒江河口形态变化对风暴潮动力过程的影响研究》文中认为台州湾海域风暴潮灾害频发,对椒江河口沿岸地区人民的生命财产安全构成严重的威胁。风暴潮过程动力机制复杂,影响因素众多,河口形态就是其中之一。与此同时,受椒江河口两岸围垦工程建设的影响,河口形态频繁变动。因此,探究河口形态变化对风暴潮动力过程的影响,对海岸工程防灾减灾有着重要的理论和实际意义。本文基于MIKE 21水动力模型和参数化台风场模型,建立了以椒江河口为研究对象的风暴潮耦合模型。运用9417和9711两个台风期间的实测和预报水位数据,以及2009年4月的实测潮流数据分别对模型进行验证。参考围垦规划的思路,从河口形态的角度设计了不同变化的实验方案,分别为北岸延伸,南岸延伸和两岸同时延伸。基于河口现有岸线形态,分析了台州湾海域在9711台风期间天文潮和风暴潮动力特征。海域主导分潮M2振幅约1.75 m;受河流影响,余流整体向海流动;大潮期间口门断面的涨急流量为29715m3/s,涨潮通量2.88E+8m3。9711台风整体自东南向西北,在椒江河口南侧相距不到100公里的温岭市登陆。风暴潮位在天文潮位于高位时达到最高,最大风暴增水在此之前发生;风暴高潮位分布受风场影响显着,流场也与天文潮流场差异明显。基于不同河口形态变化的实验方案,揭示了天文潮动力过程特征的变化及产生机理。北岸延伸使得M2分潮振幅和最大流速均呈下降趋势,口门流量和涨潮通量略有减小;南岸延伸同样使M2分潮振幅和最大流速呈下降趋势,口门流量和涨潮通量减小幅度明显增大;两岸同时延伸大体可视为南北岸单独延伸影响的叠加,且略大于两者线性叠加。岸线延伸使得河口纳潮量降低,进而影响潮汐动力过程特征;同时占据潮滩浅水区,降低了浅化效应,也对动力特征产生影响。基于不同河口形态变化的实验方案,揭示了风暴潮动力过程特征的变化及产生机理。北岸延伸使得天文高潮位和风暴高潮位均呈下降趋势,海域封闭,水动力减弱·,南岸延伸使得天文高潮位下降,风暴高潮位在河道内抬升显着,海域南部纳潮面积减小,河口开口方向朝东偏转:两岸同时延伸大体可视为两岸单独延伸影响的叠加。此外,利用1998年和2013年实测地形资料设计对照实验,比较发现河口形态变化产生的影响远大于水下地形变化的影响。通过敏感性数值实验,探究了不同驱动因素对风暴潮增水过程的贡献。风场增水最为显着,高潮位贡献率可达70%以上;气压增水也是重要组成,贡献率达20%以上;径流对高潮位影响不足5%,但对低潮位抬升显着。此外,河口形态变化对各因素的贡献率仅在河口内对风场增水贡献率略有影响。
郑宝祥[7]（2018）在《海南岛澄迈湾风成浪与风暴增水数值模拟》文中进行了进一步梳理台风及热带风暴每年都会对我国南到东南沿海地区造成相当严重的危害,由于近年来超强台风出现频率越来越高,为了给今后沿岸建筑物的建设与防护提供依据,对设计波要素及风暴增水的标准进行更新很有必要。台风过程的模拟主要分为三部分:气象条件、波浪条件和潮流条件,这三部分互相作用,显着影响计算结果。首先利用WRF中尺度大气模式对1999年至2018年20年间共33场对海南岛有较大影响的台风进行数值模拟,得到台风期间的风场以及气压场数据。经过调试,各场台风的中心路径以及台风期间最大风速等要素均与实测资料吻合较好,验证了WRF模型的适用性。其次,利用SWAN风浪模型与ADCIRC浅水波模型耦合模拟每场台风引发的波浪和风暴潮,波浪和增减水模拟结果与实测数据稳合较好,对“威马逊”台风期间马村港区周边海域的波浪和增减水变化过程进行研究分析,发现台风前进方向右侧的波高明显高于左侧。利用模拟所得的波高与周期数据,研究台风期间波高与周期的联合分布关系,发现郑桂珍模型能较好的反映澄迈湾海域波高周期分布情况。最后,根据数值模拟所得的20年波浪和风暴增水过程数据,提取马村港外-20m水深的波浪要素和风暴增水结果,利用皮尔逊Ⅲ型累积频率曲线进行波浪要素推算,并对马村附近海岸的风暴增水进行重现期分析。
丁瑞[8]（2018）在《未来条件变化对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响分析》文中认为海平面上升、台风增强和填海工程是未来沿海海域动力变化的主要原因,这些变化对风暴潮产生影响并减弱海堤和护岸的防灾能力,严重威胁沿岸生命财产安全。气候变暖引起的海平面上升和台风强度增强会对大范围海域的风暴潮产生影响,填海工程会对局部海域风暴潮产生影响。由于独特的地理位置和曲折岸线的影响,导致琼州海峡成为风暴潮灾的高发区,在气候变暖和频繁进行填海工程的大背景下,迫切需要研究由气候变暖引起的海平面上升和台风增强对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响,以及气候变暖和填海工程的共同作用对海峡内局部海域风暴潮的影响。本文对以上问题进行深入研究,以期为今后此海域的防灾减灾、工程建设等工作提供参考。本文基于天文潮与风暴潮耦合模型,以强台风“海鸥”为基础,定量分析不同路径台风下,气候变暖对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响,以及气候变暖和填海工程的共同作用对海峡内局部海域—海口湾风暴潮的影响。论文的主要工作与结论如下:1.模拟分析了不同路径台风在海平面上升0.5m及1.0m情境下,近岸浅水区最大风暴增水的变化情况。结果表明,海平面上升值越大,风暴增水的变化幅度也越大,不同路径的台风使近岸增水增加的区域不同,总体上增水的最大增幅在5%以内。2.模拟分析了不同路径的台风,在强度增强5%及10%情境下,近岸浅水区最大风暴增水的变化情况。结果表明,最大风暴增水随台风增强而大幅度增大,台风强度越强,增水增幅也越大。距离研究区越近的台风,强度增强对最大风暴增水的影响越大。各路径台风强度增强5%和10%时,近岸增水增幅最大可达14%和25%。台风增强不仅使最大风暴增水大幅度增加而且使各岸段维持在高水位的时间变长。3.模拟分析了在海平面上升和不同路径台风强度增强的共同影响下,近岸浅水区最大风暴增水变化情况。研究表明,到2100年,气候变暖效应在琼州海峡及邻近海域引起的增水最大增幅为25.66%,而海平面上升和台风强度增强的线性叠加为26.51%。海平面上升和台风强度增强的共同影响下最大风暴增水变化幅度略小于海平面上升和台风强度增强的线性叠加。考虑到至2100年的气候变暖效应引起的风暴增水变化,琼州海峡北岸西部风暴潮增水增加约26%,南岸西部和北岸东部风暴潮增水增加约18%,南岸东部风暴潮增水增加约13%;雷州湾湾底处风暴潮增水增加约15%,雷州湾其余部分岸段风暴潮增水增加约8%。考虑未来100年气候变暖效应引起的风暴潮增水,建议海岸防潮堤作相应提高。4.模拟分析了不同路径台风下,气候变暖和填海工程对海口湾最大风暴增水的影响。结果表明,离岸1200m的填海方案更具合理性。到2100年,在离岸1200m的填海方案下,海口湾沿岸最大增水将增加19%;在离岸200m的填海方案下,最大增水将增加28%。工程建设会对海口湾沿岸风暴潮产生影响,合理的建设方案可以降低风暴潮的危害。
梁海萍,梁海燕,陈海南,陈道严[9]（2017）在《1991～2013年发生在西沙永兴岛的台风风暴潮统计特征分析》文中指出利用19912013年西沙海洋站实测的潮位、气压、风资料,统计分析发生在西沙永兴岛的台风风暴潮特征.统计结果为以后的台风风暴潮增水预报工作提供一定借鉴.统计分析发现:发生在永兴岛的台风风暴潮过程年最大增水值基本在34cm处上下波动,最高预警级别仅为蓝色;最大增水有明显的年际变化特征,预计接下来10a左右发生在永兴岛的台风风暴增水值大体逐年递减;最大增水若与极大天文潮相叠加,在永兴岛可能出现灾害性高潮位;年最大增水有明显的季节特征,在夏季最强,其次为秋季,冬季和春季最弱;台风中心经过时由负压引起的增水较为明显,单峰型、双峰型和振荡型的增水曲线形态均有出现;影响西沙永兴岛的热带气旋的年最大风速年际与季节性变化是导致永兴岛台风风暴潮特征的主要成因之一.
杨玄阁[10]（2017）在《琼州海峡台风风暴潮诊断分析》文中研究指明随着国民经济的发展,近海工程项目投入建设力度加大,与此同时,海洋灾害对其造成的损失也愈发严重。琼州海峡衔接广东、海南两省,因其独特的地理位置,琼州海峡频受风暴潮侵袭。全面研究琼州海峡的风暴潮增水过程,有利于分析、探讨该海域风暴潮灾害发生的规律,对今后在此海域开展工程建设、出海航行以及减灾防灾等活动具有重要意义。本文通过分析2000年以来对琼州海峡海峡造成一定影响的台风,总结了影响该区域的几种典型台风路径。进而据此设计了多组数值实验综合研究了台风路径,以及最大风速半径、中心气压、移动速度等台风特征参数对琼州海峡风暴增水的影响。最后通过二种人工岛平面方案的数值实验,分析人工岛建设对海口湾风暴增水的影响。分析计算表明:影响琼州海峡的典型台风路径有三种:路径1为途径琼州海峡东部海域西北方向行进、路径2为平行或者横穿琼州海峡自西向东方向行进、路径3为斜穿琼州海峡西北向行进。路径2、路径3台风对琼州海峡造成的增水影响较强;琼州海峡东南段岸线、西北段岸线容易受路径3台风的影响,而西南段岸线、东北段岸线容易受路径2台风的影响。琼州海峡风暴增水极值随着最大风速半径的增大而增大,路径1条件下增幅最大,路径2其次,路径3最小;随着台风最大风速半径的扩大,琼州海峡风暴增水达到极值的时刻提前,路径1条件下,提前的区域集中在西南端、东北端出口,路径2、路径3条件下,提前的区域集中在东南段岸线。海峡内的风暴增水极值随着中心气压的降低而增加,在实验中的940hpa到960hpa范围内,中心气压每降低10hpa,海峡内风暴增水极值的平均值增加15%左右,海峡南、北两岸对台风中心气压降低的敏感度不同,路径1实验中南岸极值增幅高于北岸,而在路径2、路径3实验中北岸极值增幅高于南岸。当台风中心移动速度增加时,台风的主要作用区域东南段岸线风暴增水极值均有所下降。离岸200米方案的人工岛对海口湾的风暴增水影响显着,对该区域的工程设施造成重大影响;而离岸1200米方案的人工岛对海口湾的风暴增水影响很小。人工岛的规划需要考虑人工岛对周围海域风暴增水的影响。
二、风暴增水预报序论（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、风暴增水预报序论（论文提纲范文）
（1）基于GIS的风暴潮灾害风险预警方法研究（论文提纲范文）
| 1 研究区域和技术方法 |
| 1.1 研究区域与数据来源 |
| 1.2 技术方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 台风“妮妲”风暴潮 |
| 2.2 台风潮位预报 |
| 2.3 淹没风险预警图 |
| 3 结语 |
（2）基于机器学习的南海北部风暴增水预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 台风随机模型的发展 |
| 1.2.2 风暴潮模型的发展 |
| 1.2.3 机器学习预报风暴潮的发展 |
| 1.3 南海台风风暴潮的基本特征及研究现状 |
| 1.4 研究目标与论文的组织 |
| 第二章 风暴潮的基本特征与所用模型 |
| 2.1 风暴潮的影响因素 |
| 2.2 TCRM模型 |
| 2.2.1 路径生成单元 |
| 2.2.2 模型内成分 |
| 2.3 GOMO数值模型 |
| 2.3.1 GOMO的基本方程 |
| 2.3.2 模式的边界条件 |
| 2.3.3 模态分离技术 |
| 2.3.4 算子 |
| 2.4 机器学习模型 |
| 2.4.1 循环神经网络RNN概述 |
| 2.4.2 长短时记忆网络LSTM概述 |
| 第三章 利用TCRM合成大量的虚拟台风 |
| 3.1 模型的配置和网格选取 |
| 3.2 合成台风的发生与传播 |
| 3.3 筛选台风的策略 |
| 3.4 插值台风到合适的时间分辨率 |
| 第四章 利用GOMO数值模拟南海北部沿岸的风暴增水 |
| 4.1 模型配置 |
| 4.2 风场的配置与验证 |
| 4.3 数值模拟得到的风暴潮与验证 |
| 第五章 训练机器学习模型并快速估计风暴增水 |
| 5.1 预测的台风介绍 |
| 5.2 数据集的构造与前处理 |
| 5.3 LSTM神经网络结构 |
| 5.4 基于LSTM预测的风暴增水与非参数检验 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）1621号超强台风“莎莉嘉”风暴潮特征分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 台风特点 |
| 2.1.1 路径稳定 |
| 2.1.2 强度强 |
| 2.1.3 移动速度不稳定 |
| 2.2 风暴潮特征 |
| 2.2.1 前期减水明显 |
| 2.2.2 增水周期性明显 |
| 2.2.3 各站增水周期相近 |
| 2.3 风暴增水原因 |
| 2.3.1 风暴增水与风向、风速有关 |
| 2.3.2 风暴增水与台风移动路径、强度有关 |
| 2.4 预报服务概况 |
| 3 结论 |
（4）中国东南沿海区域台风及其风暴潮模拟与危险性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 台风风场模型研究进展 |
| 1.2.2 台风数值模拟研究进展 |
| 1.2.3 风暴潮预报技术研究进展 |
| 1.2.4 风暴潮危险性研究进展 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于YM模型的台风风场模拟 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 YM台风风场模型的求解与验证 |
| 2.3 YM风场模型的敏感性分析 |
| 2.3.1 上川岛站点数据验证与敏感性分析 |
| 2.3.2 阳江与电白站点数据的验证 |
| 2.4 新的台风参数调整方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 Monte-Carlo台风模拟与危险性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地理区域及数据来源 |
| 3.3 台风关键参数概率分布 |
| 3.3.1 台风年发生率 |
| 3.3.2 台风中心压差 |
| 3.3.3 台风移动速度 |
| 3.3.4 台风移动方向 |
| 3.3.5 最小距离 |
| 3.4 台风衰减模型 |
| 3.5 Monte-Carlo模拟台风生成过程 |
| 3.6 中国东南沿海区域台风危险性分析 |
| 3.6.1 台风极值风速概率分布 |
| 3.6.2 深圳市台风危险性分析 |
| 3.6.3 中国东南沿海区域台风危险性分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 台风经验路径模型与危险性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 台风经验路径模型 |
| 4.2.1 模型介绍 |
| 4.2.2 西北太平洋热带气旋事件集的构造 |
| 4.2.3 经验路径模型的验证 |
| 4.3 Monte-Carlo方法与经验路径方法预测的极值风速的对比 |
| 4.4 台风风灾模型的敏感性分析 |
| 4.4.1 不同的衰减模型对预测的极值风速的影响 |
| 4.4.2 简化与非简化路径模型对预测的极值风速的影响 |
| 4.4.3 不同R_(max)和B模型对预测的极值风速的影响 |
| 4.4.4 不同的极值分布模型对预测的极值风速的影响 |
| 4.4.5 几个沿海城市风灾的估计 |
| 4.5 台风极值风速重现期的估计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 深圳市台风风暴潮的危险性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SWAN+ADCIRC模式介绍 |
| 5.2.1 海浪模式SWAN |
| 5.2.2 风暴潮模式ADCIRC |
| 5.2.3 耦合模式SWAN+ADCIRC |
| 5.3 模式设置 |
| 5.4 模式验证 |
| 5.5 模拟结果分析 |
| 5.6 深圳市台风风-潮-浪危险性 |
| 5.6.1 极值分布 |
| 5.6.2 重现期水平 |
| 5.6.3 联合灾害图 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）江苏沿海台风风暴潮数值模拟与增水极值分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 风暴潮概况 |
| 1.1.1 风暴潮的定义 |
| 1.1.2 风暴潮的分类 |
| 1.1.3 风暴潮灾害 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外风暴潮模型的研究现状 |
| 1.2.2 国内风暴潮模型的研究现状 |
| 1.3 江苏沿海风暴潮概况 |
| 1.3.1 江苏自然地理及沿海概况 |
| 1.3.2 江苏省风暴潮灾害 |
| 1.3.3 江苏省风暴潮发展趋势分析 |
| 1.4 研究内容及意义 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 台风风暴潮数值模型 |
| 2.1 台风场模型 |
| 2.1.1 藤田台风模型 |
| 2.1.2 其他台风模型 |
| 2.1.3 台风要素插值方法 |
| 2.2 风暴潮模型 |
| 2.2.1 ADCIRC模型 |
| 2.2.2 模型设置 |
| 2.3 边界条件与初始条件 |
| 2.3.1 网格 |
| 2.3.2 地形水深 |
| 2.3.3 潮汐条件 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 数值模型验证及结果分析 |
| 3.1 风暴潮非线性效应及误差分析方法 |
| 3.2 0012号台风风暴潮 |
| 3.2.1 0012号台风风暴潮过程模拟 |
| 3.2.2 0012号台风风暴潮时空变化分析 |
| 3.2.3 0012号台风风暴潮位及增水极值分布 |
| 3.3 1109号台风风暴潮 |
| 3.3.1 1109号台风风暴潮过程模拟 |
| 3.3.2 1109号台风风暴潮时空变化分析 |
| 3.3.3 1109号台风风暴潮位及增水极值分布 |
| 3.4 1210号台风风暴潮 |
| 3.4.1 1210号台风风暴潮过程模拟 |
| 3.4.2 1210号台风风暴潮时空变化分析 |
| 3.4.3 1210号台风风暴潮位及增水极值分布 |
| 3.5 综合对比验证结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 台风风暴潮增水极值分析 |
| 4.1 理论极值分布 |
| 4.1.1 Gumbel分布 |
| 4.1.2 Weibull分布 |
| 4.1.3 对数正态分布 |
| 4.1.4 皮尔逊Ⅲ型分布 |
| 4.1.5 最大熵分布 |
| 4.1.6 广义极值分布 |
| 4.2 拟合优度检验 |
| 4.2.1 拟合优度检验方法 |
| 4.2.2 拟合优度检验 |
| 4.3 泊松-广义极值复合极值分布 |
| 4.4 增水重现值推算 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
（6）椒江河口形态变化对风暴潮动力过程的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 创新点 |
| 2 模型介绍与验证 |
| 2.1 水动力模型 |
| 2.2 台风场模型 |
| 2.3 耦合模型验证 |
| 2.4 河口形态变化方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 椒江河口动力特征与机理分析 |
| 3.1 天文潮动力特征 |
| 3.2 风暴潮动力特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 河口形态变化对天文潮动力过程的影响 |
| 4.1 北岸延伸 |
| 4.2 南岸延伸 |
| 4.3 两岸同时延伸 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 河口形态变化对风暴潮动力过程的影响 |
| 5.1 北岸延伸 |
| 5.2 南岸延伸 |
| 5.3 两岸同时延伸 |
| 5.4 动力特征演变 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 风暴潮动力机制及变化 |
| 6.1 方案设计 |
| 6.2 风场对风暴潮的贡献 |
| 6.3 气压场对风暴潮的贡献 |
| 6.4 径流对风暴潮的贡献 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）海南岛澄迈湾风成浪与风暴增水数值模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究区域概况 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 风场数值模拟 |
| 1.3.2 波浪数值模拟 |
| 1.3.3 风暴潮数值模拟 |
| 1.3.4 波流耦合模型综述 |
| 1.3.5 波高与周期联合概率分布模型综述 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第2章 模型介绍 |
| 2.1 WRF中尺度大气模型 |
| 2.1.1 模型简介 |
| 2.1.2 控制方程 |
| 2.1.3 数据同化系统(WRF-DA) |
| 2.2 SWAN波浪模型 |
| 2.2.1 模型简介 |
| 2.2.2 控制方程 |
| 2.2.3 SWAN物理过程介绍 |
| 2.3 ADCIRC潮流模型 |
| 2.3.1 模型综述 |
| 2.3.2 控制方程 |
| 2.3.3 ADCIRC模型特性介绍 |
| 2.4 SWAN+ADCIRC耦合模型 |
| 2.4.2 耦合模型SWAN+ADCIRC简介 |
| 2.4.3 耦合原理 |
| 2.4.4 耦合过程 |
| 第3章 台风风场模拟 |
| 3.1 台风选取 |
| 3.2 WRF大气模式应用 |
| 3.2.1 模型输入数据 |
| 3.2.2 风场模型主要参数 |
| 3.3 模拟风速结果验证 |
| 3.4 “威马逊”台风风场分析 |
| 3.5 风速累积频率分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 波浪数值模拟分析 |
| 4.1 计算区域 |
| 4.2 模型参数及边界条件 |
| 4.3 模拟波高验证 |
| 4.4 “威马逊”期间海域内波高分布 |
| 4.5 波高与周期累积频率分析 |
| 4.6 波高与周期联合概率分布 |
| 4.6.1 模型理论介绍 |
| 4.6.2 模型分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 风暴增减水 |
| 5.1 开边界潮位调试 |
| 5.2 台风增减水的分布 |
| 5.3 增水累积频率分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）未来条件变化对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 风暴潮研究进展 |
| 1.2.2 海平面上升对风暴潮的影响研究进展 |
| 1.2.3 台风强度增强对风暴潮的影响研究进展 |
| 1.2.4 国内填海工程对风暴潮的影响研究进展 |
| 1.3 琼州海峡及其邻近海域风暴潮研究现状 |
| 1.4 论文研究思路及意义 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 数值模型构建与条件变量的确定 |
| 2.1 水动力模型 |
| 2.1.1 水动力控制方程 |
| 2.1.2 紊流模型、应力方程 |
| 2.2 台风风场与气压场 |
| 2.3 天文潮与风暴潮耦合模型优化与验证 |
| 2.3.1 模型构建 |
| 2.3.2 模型验证 |
| 2.4 台风路径及控制点的选取 |
| 2.5 现状下各路径台风引起的最大风暴增水分布情况 |
| 2.6 未来影响琼州海峡及邻近海域风暴潮的主要条件变化 |
| 2.6.1 海平面上升 |
| 2.6.2 台风强度增强 |
| 2.6.3 填海工程 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 海平面上升对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响 |
| 3.1 海鸥台风下海平面上升对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响 |
| 3.2 代表性路径台风下海平面上升对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响 |
| 3.2.1 路径1台风下风暴潮变化 |
| 3.2.2 路径2台风下风暴潮变化 |
| 3.2.3 路径3台风下风暴潮变化 |
| 3.3 各工况下风暴潮对海平面上升的响应规律分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 台风强度增强对琼州海峡湾及邻近海域风暴潮的影响 |
| 4.1 海鸥台风强度增强对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响 |
| 4.2 代表性路径台风强度增强对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响 |
| 4.2.1 路径1台风下风暴潮变化 |
| 4.2.2 路径2台风下风暴潮变化 |
| 4.2.3 路径3台风下风暴潮变化 |
| 4.3 各工况下风暴潮对台风强度增强的响应规律分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 海平面上升和台风强度增强的共同作用对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响 |
| 5.1 海鸥台风下海平面上升和台风强度增强对风暴潮的影响 |
| 5.2 代表性路径台风下海平面上升和台风强度增强对风暴潮的影响 |
| 5.2.1 路径1台风下风暴潮变化 |
| 5.2.2 路径2台风下风暴潮变化 |
| 5.2.3 路径3台风下风暴潮变化 |
| 5.3 各工况下风暴潮对气候变暖的响应规律分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 未来多种条件变化对海口湾风暴潮的影响 |
| 6.1 气候变暖对海口湾风暴潮的影响 |
| 6.1.1 各台风下海口湾风暴潮变化 |
| 6.2 填海工程对海口湾风暴潮的影响 |
| 6.2.1 各台风下海口湾风暴潮变化 |
| 6.3 气候变暖与填海工程对海口湾风暴潮的影响 |
| 6.3.1 各台风下海口湾风暴潮变化 |
| 6.3.2 海口湾风暴潮对多种条件变化的响应规律分析 |
| 6.3.3 合理建设方案下未来海口湾风暴潮变化 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 创新点 |
| 课题的展望与设想 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）1991～2013年发生在西沙永兴岛的台风风暴潮统计特征分析（论文提纲范文）
| 1 资料来源及处理方法 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 影响西沙永兴岛的台风风暴潮统计特征 |
| 2.1.1 台风风暴潮最大增水的年际变化规律 |
| 2.1.2 永兴岛台风风暴潮最大增水的季节性变化规律 |
| 2.1.4 9204号“Chuck” |
| 2.1.5 1002号“康森” |
| 2.1.6 气压对风暴潮增水的影响 |
| 2.2 影响西沙永兴岛的台风风暴潮特征成因分析 |
| 2.2.1 年际变化规律成因分析 |
| 3 结论 |
（10）琼州海峡台风风暴潮诊断分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景以及意义 |
| 1.2 风暴潮理论与模型研究的发展和现状 |
| 1.2.1 国外风暴潮理论与模型研究的发展和现状 |
| 1.2.2 我国风暴潮理论与模型研究的发展和现状 |
| 1.3 琼州海峡风暴潮研究的发展和现状 |
| 1.4 本文的主要工作与思路 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 风暴潮的数值模拟 |
| 2.1 水动力模型 |
| 2.1.1 水动力模型的控制方程 |
| 2.1.2 紊流模型、表面风应力、底部应力计算方程式 |
| 2.2 台风风场和气压场模式 |
| 2.3 天文潮风暴潮耦合计算模型的进一步优化和验证 |
| 2.3.1 天文潮风暴潮耦合计算模型的进一步优化 |
| 2.3.2 天文潮风暴潮耦合计算模型的验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 台风路径对琼海海峡风暴增水的影响 |
| 3.1 琼海海峡典型台风移动路径分析 |
| 3.2 1415 号“海鸥”台风对琼州海峡风暴潮增水的影响 |
| 3.3 不同路径台风作用下琼州海峡海域风暴增水过程 |
| 3.4 不同路径台风作用下琼州海峡海域的风暴增水极值 |
| 3.5 不同路径台风作用下琼州海峡海域风暴增水维持在高水位的时间 |
| 3.6 不同路径台风作用下琼州海峡海域风暴增水达到极值的时刻 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 台风特征参数对琼海海峡风暴增水的影响 |
| 4.1 最大风速半径对琼州海峡风暴潮增水的影响 |
| 4.1.1 最大风速半径对琼州海峡海域风暴增水极值的影响 |
| 4.1.2 最大风速半径对琼州海峡海域风暴增水维持在高位时间的影响 |
| 4.1.3 最大风速半径对琼州海峡海域风暴增水达到极值时刻的影响 |
| 4.2 移动速度对琼州海峡海域风暴增水的影响 |
| 4.2.1 移动速度对琼州海峡海域风暴潮增水极值的影响 |
| 4.2.2 移动速度对琼州海峡海域风暴潮增水维持在高位时间以及达到增水极值时间的影响 |
| 4.3 中心气压对琼州海峡风暴潮增水的影响 |
| 4.3.1 中心气压对琼州海峡海域风暴潮增水极值的影响 |
| 4.3.2 中心气压对琼州海峡海域风暴潮增水维持在高位的时间及达到极值时间的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 人工岛对海口湾风暴增水的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方案A人工岛对海口湾风暴增水的影响 |
| 5.3 方案B人工岛对海口湾风暴增水的影响 |
| 5.4 综合分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1. 结论与创新点 |
| 2. 课题的展望与设想 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、风暴增水预报序论（论文参考文献）
- [1]基于GIS的风暴潮灾害风险预警方法研究[J]. 王喜娜,王先伟,黄华兵,刘春霞. 中国防汛抗旱, 2021
- [2]基于机器学习的南海北部风暴增水预报研究[D]. 姚帏. 国家海洋环境预报中心, 2021
- [3]1621号超强台风“莎莉嘉”风暴潮特征分析[J]. 黄子眉,李小维,姜绍材,陈剑锋. 广西科学, 2021(01)
- [4]中国东南沿海区域台风及其风暴潮模拟与危险性分析[D]. 郭云霞. 中国科学院大学(中国科学院海洋研究所), 2020(01)
- [5]江苏沿海台风风暴潮数值模拟与增水极值分析[D]. 卞建云. 扬州大学, 2019(02)
- [6]椒江河口形态变化对风暴潮动力过程的影响研究[D]. 何威. 浙江大学, 2019(01)
- [7]海南岛澄迈湾风成浪与风暴增水数值模拟[D]. 郑宝祥. 天津大学, 2018(06)
- [8]未来条件变化对琼州海峡及邻近海域风暴潮的影响分析[D]. 丁瑞. 华南理工大学, 2018(01)
- [9]1991～2013年发生在西沙永兴岛的台风风暴潮统计特征分析[J]. 梁海萍,梁海燕,陈海南,陈道严. 应用海洋学学报, 2017(02)
- [10]琼州海峡台风风暴潮诊断分析[D]. 杨玄阁. 华南理工大学, 2017(06)