一、用于温带风暴的增水预报程序表和预报实例（论文文献综述）
王思[1]（2021）在《基于GIS技术和卷积神经网络的风暴潮灾害风险评估与区划研究》文中认为中国沿海地区海洋灾害频发,每年都会造成沿岸城市巨大的人员伤亡和经济损失。其中,风暴潮灾害,作为影响我国的主要海洋灾害,已经严重威胁到我国沿海经济的持续发展。近几十年,在全球变暖导致的海平面不断上升的情景下,台风风暴潮灾害强度和影响范围呈现增大趋势,同时,随着沿海地区人口和经济不断集聚,台风风暴潮灾害的风险等级也会进一步上升。因此,需对重点沿海城市开展精细化的风暴潮风险评估与区划,以提前确认风暴潮灾害可能会影响的区域和不同受灾区域的风险等级,进而制定不同的人口转移路线和有效的防灾救灾措施,从而减小风暴潮灾害带来的损失。本文基于国内外风暴潮风险评估与区划的研究现状和研究成果,综合考虑风暴潮灾害的危险性、研究区域的暴露性、承灾体的物理脆弱性和社会脆弱性,提出了一个适用于小尺度区域的精细化风暴潮综合风险评估模型。并使用数值模拟、地理信息系统（GIS）技术、深度学习卷积神经网络、主成分分析、多源数据分析等方法,在惠州大亚湾区开展实例研究。本文主要研究内容如下:（1）首先,使用Jelesnianski台风模型来构造台风场,再通过ADCIRC模型和SWAN模型构建惠州市海域风暴潮模型,开展台风风暴潮数值模拟,计算台风风暴潮增水。采用对惠州市沿岸增水影响较大的9个台风风暴潮时期的最大增水值对风暴潮模型模拟结果进行了验证。实验结果表明,惠州站的最大增水绝对误差在5-18 cm之间,相对误差在2%-30%之间,港口站最大增水的绝对误差在0-17cm之间,相对误差在1%-17%之间,说明基于ADCIRC+SWAN耦合的浪潮模型能很好地模拟惠州市沿海地区的风暴潮位及增水过程。（2）随后,通过概率统计的方法分析了台风历史数据,获取了惠州市1000年一遇,100年一遇,50年一遇,20年一遇,10年一遇的台风中心气压分别为880h Pa,910 h Pa,920 h Pa,930 h Pa,940 h Pa。同时,确定了台风中心气压与最大风速半径、最大风速之间的经验公式。并基于对惠州沿岸水位影响最大的台风“山竹”路径建造了最有利风暴增水的台风路径集合,进而构建了惠州市海域5种典型的台风情景:1000年一遇、100年一遇、50年一遇、20年一遇、10年一遇。之后,利用耦合的ADCIRC及SWAN浪潮模型对5种典型台风情境下的风暴潮进行模拟,得到了5种台风情景下台风风暴潮的增水、漫堤和淹没结果。结果表明,处于不同台风情景下,惠州沿岸地区的风暴潮淹没深度在地理空间分布上差异较大。当台风的重现期为1000年一遇（中心气压为880 h Pa）时,风暴潮淹没水深平均值为5.78 m,显着高于其它重现期台风所引起的风暴潮淹没水深;而台风重现期为100年和50年一遇所引起的淹没水深平均值较为接近,分别为2.64 m和2.39 m;同样,台风重现期为20年和10年一遇时所引起的淹没水深平均值较为相似,分别为2.22 m和1.97 m。（3）然后,基于风暴潮淹没模拟结果,通过GIS插值技术得到惠州市沿岸地区最大可能淹没水深和淹没范围的面数据。同时,根据淹没水深范围将淹没区域划分为低、较低、较高、高危险性四个等级,完成危险性评估和等级划分。之后,根据土地利用类型的数据,通过各个土地类型对应的脆弱值以及脆弱性等级,完成惠州市的脆弱性评估和等级划分。最后,基于风险定性评估理论（Risk=Hazard×Vulnerability）将危险性等级和脆弱性等级相结合,采用风险矩阵法（Risk Matrix）完成惠州市沿岸地区不同典型台风情景下的风险定性评估,并制作惠州市的风暴潮风险等级分布图。结果显示,当台风重现期为1000年一遇（中心气压为880 h Pa）时,惠州市沿岸有83.4%的风暴潮淹没面积（227 km2）的危险等级是高等级,但只有8%的风暴潮淹没面积（21.97 km2）是处于高风险等级。而在100年一遇,50年一遇,20年一遇,10年一遇的台风情景下,多半淹没面积处于高危险等级中,分别为48.5%（76 km2）,53.0%（77.23 km2）,60.8%（77.36 km2）,67.3%（75.8km2）。但是,风暴潮风险等级评估中,则是以较低等级的风险性最为常见,分别为64.9%（33.12 km2）,64.8%（30.34 km2）,68.4%（26.75 km2）,68.3%（22.57km2）,这表明因不同土地类型所对应的脆弱值不相同,处于高危险等级区域不等于该区域也处于高风险等级中。（4）最后,综合考虑风暴潮灾害危险性、研究区域承灾体暴露性、承灾体的物理脆弱性、社会系统的社会脆弱性,将基于物理脆弱性的风险评估和基于社会脆弱性的风险评估相结合,构建了适用于小尺度区域的精细化风暴潮风险评估模型。同时,基于惠州市沿岸风暴潮风险定性评估和区划的结果,选取惠州市沿岸受风暴潮灾害影响严重的大亚湾区作为小尺度区域的实例研究。首先,采用GIS图像处理技术、机器学习的深度神经网络U-Net++、承灾体的脆弱性曲线完成基于物理脆弱性的风险评估与区划。然后,基于社会人口、社会经济环境和社会抗灾能力这三个因素建立了社会脆弱性的评价指标体系,并使用主成分分析法开展社会脆弱性评估,结合风暴潮危险性,完成基于社会脆弱性的风险评估与区划。最后,将基于物理脆弱性的风险区划结果和基于社会脆弱性的风险区划结果按权相加,得到大亚湾区的风暴潮综合风险评估与区划结果。结果表明,风暴潮灾害的综合风险随着台风等级的增强而升高,且综合风险等级在沿海地区是高于内陆地区的,西北地区高于西南沿海,其中大亚湾区的霞涌村和石油化工业区的综合风险性明显高于其它村庄。本文提出风暴潮风险评估模型综合考虑风暴潮的危险性、承灾体的暴露性、研究区域的物理脆弱性和社会脆弱性,并在大亚湾区开展了精细化的综合风险评估与区划。这不仅弥补国内风暴潮风险定量评估研究的不足,还发展了风暴潮风险评估与区划的理论基础。在实例研究中,通过GIS技术和机器学习方法解决了国内因数据不足而无法开展定量评估的问题,其研究成果对于大亚湾区防灾减灾部门开展风险管理提供了一定的指导。同时,建立了集基于概率统计方法构建台风情景、基于浪潮耦合模型模拟风暴潮增水、基于物理脆弱性的风险评估、基于社会脆弱性的风险评估和综合风险评估与区划于一体的方法程序和流程框架,以为国内其它沿海地区开展精细化的风险综合评估提供了示范。
薛明[2]（2019）在《风暴潮监测预警系统研究》文中研究指明我国是世界上遭受风暴潮灾害最频繁、最严重的国家之一。如何对风暴潮灾害进行实时监测与提前预测预警,满足城市、港口和渔场等特定区域的精细化预警预报需求一直是海洋防灾减灾工作的重大课题。因此,开展风暴潮监测预警系统研究十分重要。本文主要工作是研究并设计出一种风暴潮监测预警系统。通过对国内外风暴潮监测与预警技术的研究现状进行分析,明确了系统的总体设计目标;开展了基于数字滤波算法的潮汐与波浪数据提取和基于神经网络算法的风暴潮增水预测的理论方法研究;根据系统功能需求完成了以STM32F4和μC/OS-II操作系统为核心的系统硬件和软件设计,并实现了FIR滤波算法与BP神经网络算法在系统主芯片STM32F4上的移植与运用;最后通过现场实验验证了本设计系统具有良好的实用性和可靠性,在风暴潮相关参数测量与预测上有相当高的准确性与一致性。本文主要研究内容如下:（1）全面了解国内外风暴潮监测与预警技术的研究现状,针对现有技术不足和当前存在问题,提出本论文研究的风暴潮监测预警系统的特色与创新点;（2）根据风暴潮相关技术规范要求明确系统设计目标与总体结构,根据测量技术指标对传感器进行选型,并对系统所采用的相关数据处理方法进行对比分析,包括基于多种数字滤波算法的潮汐与波浪数据提取方法和基于多种神经网络算法的风暴潮增水预测方法;（3）根据设计目标搭建系统硬件结构,详细阐述基于STM32F4的数据采集器硬件设计,对系统其他硬件模块的选型设计进行说明,同时对系统设计的可靠性进行了分析;（4）完成基于μC/OS-II操作系统的系统软件设计,对操作系统实时多任务划分进行详细说明,实现FIR滤波算法与BP神经网络算法在数据采集器STM32F4上移植与运用,同时完成HMI触摸屏界面与系统内数据通信协议的设计;（5）在成山头海域开展现场实验,对风暴潮监测预警系统的各项功能进行测试与验证,通过设备选址安装、调试与连续工作实验测试了系统的实用性与可靠性,通过与当地海洋站观测数据进行比对验证系统获取的数据的准确性和一致性。
焦玉屏[3]（2014）在《基于GIS技术的风暴潮洪水淹没预警系统研究 ——以舟山市普陀区为例》文中研究说明风暴潮灾害是我国的主要灾害之一,风暴潮灾害的发生会造成严重的经济损失和人员伤亡,所以对风暴潮的研究具有相当重要的意义。本文针对风暴潮洪水所造成的淹没这一课题进行深入研究,以期实现对风暴潮所造成的淹没灾害进行预报,通过科学准确的模拟淹没范围以及水深为防灾减灾救灾工作提供有价值的信息。当前,随着GIS技术的不断发展成熟以及信息日益公开化的趋势,WebGIS与Internet结合的产物成为重要的发展方向。在Web2.0时代,富客户端RIA更是为用户提供了一种安全的、可升级的、具有良好适应性的、全新的面向服务模型。Flex是最流行的富客户端技术之一,利用它可以创建具有丰富界面以及良好交互性的系统,同时结合ArcGIS Server提供的服务,成为新一代良好的WebGIS解决方案。本文以浙江省舟山市普陀区为例,以ArcGIS Server发布的基础地图服务和GP服务为基础,采用富客户端Flex技术,开发了普陀区风暴潮淹没预警系统。全文的主要工作以及成果如下：（1）分两种情况建立了风暴潮洪水淹没模型——固定水深模型与固定水量模型。固定水深模型采用有源淹没的方法,利用种子蔓延算法对洪水进行淹没计算,进行了理论探讨与算法研究。固定水量模型采用Fread提出的宽顶堰流公式进行水量计算,用“体积法”原理进行模型建立,最后用二分法对模型进行求解,获得淹没范围及水深。（2）利用python语言进行ArcGIS工具的自定义开发,并利用自定义脚本工具在Model Builder中完成了淹没模型,最后将其发布为GP服务供客户端调用。（3）对ArcGIS Server、ArcGIS Flex API以及Flexviewer开发框架等关键技术进行了研究,开发了舟山市普陀区风暴潮洪水淹没WebGIS系统,该系统具有用户界面友好、操作方便、交互性好、容易扩展等特点,实现了搜索查询、淹没计算等功能。
孙海[4]（2013）在《滨海城市自然灾害风险评估与控制方法的基础研究》文中研究表明如今全球遭受到的自然灾害的强度和频率不断增加，干旱、洪水、飓风、地震和海啸等灾害给人类社会带来的损失不断加剧。城市则是受自然灾害影响最大的区域，而在所有城市中滨海城市更是人口、财富、技术聚集的核心区域，是自然灾害易发和频发的区域。全方面地对滨海城市自然灾害风险评估与风险控制方法进行研究显得尤为必要。因此，本文以滨海城市自然灾害为研究对象展开了灾害风险评估与风险控制方法的基础性研究，主要研究内容包括了如下几个方面：（1）对滨海城市自然灾害等级界定方法进行了研究，提出了基于模式识别理论的多指标滨海城市自然灾害等级界定算法，它是一种多指标下的模式分类方法。通过研究发现基于多指标的滨海城市自然灾害等级的界定实际上可以简化成为一个多输入单输出的模式判别问题。因此，本文建立了线性模式判别函数对滨海城市灾害等级进行划分。在线性判别函数系数的确定上，结合增量固定算法编制了相关的计算机程序模块，以滨海城市常见的风暴潮灾害数据为例，实现了判别函数系数的快速计算，达到对滨海城市自然灾害级别的快速界定，说明了该算法的可用性。（2）对滨海城市自然灾害风险预测的方法进行了研究。本文通过研究发现自然灾害本身具有混沌的特征，而混沌理论能够很好地解释自然灾害所表现出的混沌现象，同时对灾害未来的发展规律进行预测。因此，本文提出了基于混沌理论的自然灾害预测模型。通过研究表明，混沌理论在自然灾害的预测方面是可行的，可以取得较为理想的结果。与此同时，在自然灾害风险等级预测方面，本文提出了基于神经网络的多指标滨海城市自然灾害风险等级预测模型。以风暴潮灾害为例，建立了三层BP神经网络的自然灾害致灾等级预测模型，编制了分析程序并进行了预测计算，通过实例分析证明在通过主成因识别法对风暴潮致灾的主要因素进行识别的基础上，神经元网络模型能够较为精确地预测出自然灾害的灾害等级，预测效果较好。（3）对滨海城市自然灾害风险的定量化评估方法进行了研究。本文以风暴潮灾害与地震灾害为例进行了灾害风险定量化评估方法研究，构建了定量化评估模型。在风暴潮灾害风险的定量化评估模型中，讨论了单一承灾体和行业承灾体的损失率计算模型，并通过潮灾损失定量统计模型对滨海城市的潮灾损失进行了汇总统计。在地震灾害风险的定量化评估模型中，提出了基于烈度的单体建筑物损失评估的震害影响因子法和基于历史灾情数据统计的群体建筑物损失评估方法，最后按照震害损失定量统计模型对震害损失进行了汇总统计。（4）对滨海城市自然灾害风险空间可视化评估方法进行了研究。本文运用GIS技术针对特定灾害进行了可视化的模拟，并在对研究区域进行了评价单元划分的基础上评估了灾害的损失，同样以风暴潮灾害与地震灾害为例进行了灾害风险可视化评估方法的研究。在风暴潮灾害风险的可视化评估过程中，本文利用GIS中的网格计算模型模拟了风暴潮的影响范围与范围内的水深分布情况，结合潮灾定量化评估模型，编程实现了风暴潮灾害损失评估模块，并进行了潮灾风险可视化评估的实例分析。在地震灾害风险的可视化评估中，本文查阅了研究区的地震烈度衰减模型利用GIS技术绘制出了地震的影响范围，并根据震害损失定量统计模型对研究区的人员伤亡、经济损失、建筑物破坏情况等进行了评估，编制计算机程序模拟出了地震灾害对研究区造成的损失。该方法全面可视化地表现了灾区的受灾情况，达到了较好的效果。（5）以青岛市为例进行了滨海城市自然灾害的可视化模拟和风险评估。以青岛市作为研究区，通过对青岛市历史上灾害致灾因子强度的概率分析得出了区域未来可能遭受到的灾害的强度。根据定量化和可视化评估方法评估了青岛市未来一旦遭受到风暴潮和地震灾害时的损失情况，运用GIS技术对灾害影响区域进行了模拟，统计出了青岛市各个社区灾害的损失情况，并在地图上标示出了灾害的风险区，生成了城市中各类承灾体的破坏专题图，评估效果较为满意。（6）对滨海城市自然灾害风险控制方法进行了研究。本文把构建滨海城市自然灾害预警与应急信息系统作为滨海城市自然灾害风险控制的主要手段，并在ArcGIS Server平台上讨论了系统的逻辑结构设计、功能设计与数据库设计，并对系统的关键技术和核心功能的实现作了相关的研究，建立了滨海城市自然灾害风险控制信息系统，实践证明该系统在滨海城市自然灾害风险的评估与控制中能起到较好的辅助决策作用。
丁毅辉[5]（2013）在《中国近海风暴潮预报模型及WebGIS空间发布研究》文中认为风暴潮是一种由于剧烈的大气扰动如热带气旋而导致海水异常升降的灾害性自然现象。当风暴潮遇上天文大潮时,往往会使受其影响的海区水位暴涨。因风暴潮引起的灾害损失高居海洋灾害之首,准确而及时有效的数值预报是非工程性防潮减灾的重要措施之一。本文以中国近海为研究区域,针对当前风暴潮数值模型存在的问题与不足,结合实际应用的需要,工作内容与研究结论主要包括以下三个方面：（1）热带气旋是一种复杂的天气现象,针对热带气旋路径的预报具有高度非线性的特征,利用“CMA-STI热带气旋最佳路径数据集”提供的热带气旋历史数据,考虑地转偏向力对热带气旋预测结果的影响,筛选优化预报因子并进行无量纲化处理,改进原有的基于PSO-BP申经网络的热带气旋预测方法,将预测范围扩展至中高纬度的东海海域。（2）基于PSO-BP神经网络的热带气旋预测方法的预测结果可以为研究区域海面风压场的模拟提供输入,根据二维水动力学方程组耦合天文潮与纯风暴潮增水,构建热带气旋作用下的中国近海风暴潮数值模型。实例验证结果表明该模型与实测数据在振幅和相位上都基本吻合,整体上能反映出热带气旋对附近海域潮位造成的影响。（3）在Web环境下结合Fortran较强的数值计算能力和地理信息系统GIS技术可视化表达上的优势,封装集成相关的数值计算模型,实现集热带气旋路径预测和风暴潮增水预报于一体的中国近海风暴潮预报系统,为热带气旋预测与风暴潮数值预报结果提供直观形象的空间查询和可视化表达,最终为科学决策提供依据和支持,减轻由热带气旋引起的风暴潮对沿海的社会、经济所造成的损失。
王建军[6]（2012）在《基于ArcGIS的海南省风暴潮灾害预报与疏散系统的研究与实现》文中指出风暴潮是指由于受台风、强热带风暴和热带风暴等热带气旋或寒潮等温带气旋以及相关的灾害性天气系统引起的海面异常的现象。台风风暴潮发生时,风向为逆时针方向旋转,当其逐渐靠近岸边时,台风中心右半圆的向岸风,将海水不断地吹向岸边,使得海水在岸边堆积,海面潮位迅速上升,从而引起风暴增水,当风暴增水达到一定高度,就会给沿岸居民带来巨大的灾难。海南省地处祖国南端,热带边缘,四季如夏,风景优美,具有丰富的旅游资源。随着国民生活物质文化水平的提高,越来越多的人涌入海南旅游,特别是最近几年,国家提出了海南“国际旅游岛”战略,将海南省的旅游业发展推入了新的高度。海南岛四面环海,海岸线非常长,且沿海地势平缓,风暴潮灾害的发生经常给海南省沿海地区造成巨大的生命财产损失,严重威胁着海南省旅游业的快速发展。为了减少风暴潮灾害造成的损失,国家海洋环境预报中心、海南省海洋环境预报中心等科研机构引进和研发了SLOSH模式和动力一数值预报方法,并取得了一定的成果,在天津、河北一带沿海得到了应用,建立了小部分区域的风暴潮风险评估图。本文根据海南省沿海的实际情况,致力于建立适合海南省的风暴潮灾害预报与疏散系统。本文分析了目前的风暴潮灾害研究概况,学习了常见的风暴潮预报模式和方法,利用ArcGIS软件作为开发平台,使用Visual Studio作为编程环境,采用B/S模式,进行研究和开发海南省风暴潮灾害预报与疏散系统。论文具体进行的工作及主要研究成果如下：（1）研究区域概况分析为了使研究开发的系统能够更好地服务于研究区域,论文分析了海南省的自然地理环境和经济文化概况,展示了海南省的经济发展情况,并选取临高县和海口市作为本文的重点研究区域。论文详细研究了最近几年海南省发生的风暴潮灾害信息,凸显了风暴潮灾害预报与风险评估系统研究与开发的重要性与紧迫性。（2）风暴潮预报模式和预报方法研究论文详细分析了常见的风暴潮预报模式与预报方法,选取了国内常用的SLOSH预报模式和动力—数值预报方法对重点研究区域进行了简单的增水预报。论文选取了2011年第]7号强台风“纳沙”风暴潮数据作为研究数据,对研究区域边缘的风暴潮增水进行预报,得到了预期的结果。（3）风暴潮灾害预报与疏散系统设计论文重点介绍了系统使用的开发平台ArcGIS软件,讲解了使用ArcGIS Server开发的优越性。系统开发使用的Visual Studio开发环境和存储数据使用的Oracle数据库,都在这一部分进行了详细的介绍。系统设计了表现层、功能层、支撑层、数据层四层。表现层为用户在Web浏览器中访问海南省风暴潮预报与疏散路径系统网站时出现的界面,用户可以根据界面中的各种功能模块,可视化地进行操作。功能层为系统实现各种功能,其中包括：数据管理,潮值预报,地图操作和疏散路径等。支撑层为系统开发所使用的技术手段、编程语言以及辅助性的软件工具。数据层为系统开发和运行提供相关的数据。（4）系统的应用实现论文选用2011年第17号强台风“纳沙”风暴潮相关数据作为研究对象,根据设定的潮值,系统可以显示出风暴潮淹没区域图、风暴潮疏散路径图、风暴潮风险等级图以及风暴潮风险评估报告。最后,论文对系统研究与开发过程中遇到的问题,解决的方法以及得到的成果进行了总结,对论文中没有实现的功能进行展望,为以后的研究学习工作指明方向。
张弛[7]（2007）在《渤海海域天文潮预报及海啸、寒潮数值模拟》文中研究指明在沿海地区,寒潮、海啸会引起近海水位剧烈变化,给沿海带来灾害性的影响。因此,建立海域的水位模拟和预报系统是非常有必要的。COHERENS模型是一个三维水动力模型,既可用于长周期重力波的数值模拟,又可以进一步模拟泥沙、污染物、盐分和热量等物理量的输运;模型可综合考虑风、表面波等诸多因素的影响,既可采用直角坐标系模拟小范围海域的潮位过程,又可采用球坐标系模拟大范围海洋潮波过程。垂向经σ坐标变换后简化了海底和自由表面边界条件。动量方程中水平切应力采用Boussinesq假设,垂向采用静水压力假设。方程求解中,水平方向采用Arakawa的C网格系统,动量方程采用模式分裂技术进行求解,所有水平导数项采用显格式计算,垂直方向采用半隐式格式,对流项采用TVD格式。利用COHERENS模型的调和分析功能,通过对烟台、大连两水文站一年的潮汐表水位进行调和分析,得到了170个分潮的潮汐调和常数,进而建立了黄渤海170个分潮的潮汐预报系统。采用该模型,模拟了渤海中部一假想地震海啸发生后对渤海沿岸水位过程的影响,分析了海域内水位的传播特征。又模拟了2005年一次较大实际寒潮过程渤海海域沿海各验潮站的潮位变化,并将预报结果与塘沽水文站实测值进行了对比。
赵洪波[8]（2007）在《风暴骤淤二维数值模型及其应用》文中研究说明我国沿海近岸工程众多,常遭受不同程度台风的侵袭。台风期间产生的大浪和风暴潮极易掀起并输运滩面上的泥沙,泥沙落淤到航道中发生骤淤,对港口通航和作业造成较大影响。在台风及风暴潮作用下,泥沙的运动极为复杂,合理地模拟此种条件下的泥沙运动对于准确预测港口航道工程的骤淤情况具有重要意义。为此,本文将建立一套能够比较真实地反映台风过程中风、浪、流相互影响的水动力模拟模型和泥沙运动模型,用于港口航道工程的风暴骤淤预测,以期为近岸工程的设计提供依据。本文首先引入描述台风场和气压场的计算模式、描述潮流运动的ADCIRC模型、描述波浪运动的SWAN模型以及描述泥沙运动的挟沙力模型。在了解工程区自然条件的前提下,建立了风暴骤淤二维数值模型,并采用实测资料对模型进行了验证计算。最后,把建立的风暴骤淤模型应用于苍南电厂煤港外航道整治工程中,并确定十年一遇的骤淤条件,对不同工程方案的骤淤情况进行模拟和分析,结果表明,建立的模型能够较好地反映在台风天气下泥沙的运动和骤淤情况,可以用于指导工程实践。
纪燕新[9]（2007）在《北部湾广西沿海风暴潮灾害及防灾减灾研究》文中认为本文分析了北部湾广西沿海风暴潮灾害的情况，对风暴潮发生、发展、致灾的内在机理有重点地开展研究；研究了ENSO现象形成以及作用的机理对北部湾广西沿海地区风暴潮的产生及致灾所产生的影响。采用第Ⅰ型极值分布律计算多年一遇高、低水位，结合风暴潮强度等级划分标准和风险分析理论，建立了风暴潮强度与频率之间的关系；基于灰色系统理论，建立了年最高潮位灰色马尔可夫预报模型。依据模糊数学理论，提出了一种可用于风暴潮灾害损失定量评估的模糊综合评判方法，该方法也适用于其它灾害损失的等级划分；进行了风暴潮灾害经济损失评估方法研究，建立了风暴潮灾害强度与经济损失、灾度之间的关系；基于模糊层次分析法理论，建立了风暴潮灾害非经济损失风险评价模型。从减灾效益的经济意义出发，综合运用灾害经济学原理，分析了北部湾广西沿海海堤工程运行状况，进行风暴潮灾害减灾效益评价；研究开发有效的防治风暴潮灾害的新方法、新措施；建立风暴潮灾害保险、风险分担与分散的机制。
葛建忠[10]（2007）在《风暴潮数值预报及可视化》文中研究指明风暴潮灾害居海洋灾害之首位，世界上绝大多数因强风暴引起的特大海岸灾害都是由风暴潮造成的。风暴潮对国民经济能造成巨大损失，严重威胁生命财产安全。因此，进行风暴潮预报的研究具有相当重要的现实意义。本文在作者所在课题组已经建立的考虑了径流、波浪、风应力，潮流综合相互作用的复合二维水动力数值模式的基础上，将台风风场模型、近岸SWAN海浪模型、二维风暴潮数值模型进行集成；采用分辨率较高的QSCAT／NCEPBlended Ocean Winds from Colorado Research Associates气象数值产品，提高长时间序列风场的预报精度；预报风场采用NCEP—WW3气象数值预报产品；结合实际的水文和气象预报产品，进行预报系统的软件开发，完成系统需求分析、功能设计、界面设计、数值计算模块调用、计算结果可视化生成、数据库管理；采用Visual Basic设计GUI操作界面，管理预报模式的输入和输出；设计和建立了可视化风暴潮预报系统。在2005年8月“麦莎（Matsa）”台风、9月“卡努（Khanun）”台风期间运用该可视化风暴潮预报系统实时发布预报，效果良好，误差在10％左右。并且，“卡努（Khanun）”台风预报结果由太湖流域管理局根据站位实测资料进行了盲评，预报精度良好。
二、用于温带风暴的增水预报程序表和预报实例（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、用于温带风暴的增水预报程序表和预报实例（论文提纲范文）
（1）基于GIS技术和卷积神经网络的风暴潮灾害风险评估与区划研究（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风暴潮灾害的危险性研究 |
| 1.2.2 风暴潮灾害的暴露性和脆弱性研究 |
| 1.2.3 风暴潮灾害的风险评估与区划研究 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 研究目标和内容 |
| 1.5 研究创新点 |
| 1.6 研究方法与技术路线 |
| 第二章 研究区域概述 |
| 2.1 研究数据来源 |
| 2.2 研究区域地理环境与社会经济 |
| 2.2.1 地理位置 |
| 2.2.2 地形地貌 |
| 2.2.3 水文气象 |
| 2.2.4 社会经济状况 |
| 2.2.5 海堤工程 |
| 2.3 研究区域的历史风暴潮灾害分析 |
| 2.3.1 灾害概况 |
| 2.3.2 热带气旋分析 |
| 2.3.3 路径统计 |
| 2.3.4 风暴潮统计分析 |
| 第三章 ADCIRC和 SWAN耦合模型的建立与验证 |
| 3.1 模型简介 |
| 3.1.1 Jelesnianski模型 |
| 3.1.2 ADCIRC模型 |
| 3.1.3 SWAN模型 |
| 3.2 模型设置 |
| 3.2.1 计算范围与网格 |
| 3.2.2 地形水深 |
| 3.2.3 开边界设置 |
| 3.2.4 底摩擦设置 |
| 3.3 模型率定与校验 |
| 3.3.1 天文潮验证 |
| 3.3.2 风暴潮验证 |
| 第四章 惠州市台风风暴潮的数值模拟 |
| 4.1 台风参数设置和典型台风情景构建 |
| 4.1.1 台风中心气压 |
| 4.1.2 台风最大风速半径 |
| 4.1.3 台风最大风速 |
| 4.1.4 台风路径 |
| 4.1.5 天文高潮位的叠加 |
| 4.1.6 外围海平面气压 |
| 4.1.7 台风情景的参数确定 |
| 4.2 惠州市典型台风情景下的风暴潮增水模拟 |
| 第五章 惠州市沿岸地区台风风暴潮风险评估 |
| 5.1 台风风暴潮危险性评估 |
| 5.2 台风风暴潮脆弱性评估 |
| 5.3 台风风暴潮风险定性评估 |
| 第六章 大亚湾区风暴潮灾害综合风险评估与区划 |
| 6.1 基于物理脆弱性的风暴潮风险评估与区划 |
| 6.1.1 基于GIS技术的大亚湾区风暴潮危险性评估 |
| 6.1.2 基于机器学习深度神经网络U-Net++的暴露性评估 |
| 6.1.3 大亚湾区承灾体的脆弱性评估 |
| 6.1.4 大亚湾区基于物理脆弱性的风暴潮风险评估与区划 |
| 6.2 基于社会脆弱性的风暴潮风险评估与区划 |
| 6.2.1 大亚湾区社会脆弱性评估 |
| 6.2.2 大亚湾区基于社会脆弱性的风暴潮风险评估与区划 |
| 6.3 大亚湾区风暴潮灾害综合风险评估与区划 |
| 6.4 大亚湾区风暴潮灾害防灾减灾 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）风暴潮监测预警系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 风暴潮的概念 |
| 1.2 风暴潮监测预警技术研究现状 |
| 1.2.1 风暴潮监测技术 |
| 1.2.2 风暴潮预警技术 |
| 1.3 系统特色及创新点 |
| 1.3.1 目前亟待解决的问题 |
| 1.3.2 系统特色 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 论文主要研究内容与结构安排 |
| 1.5.1 论文主要研究内容 |
| 1.5.2 论文结构安排 |
| 第2章 系统总体设计及数据处理方法 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.1.1 系统设计目标 |
| 2.1.2 系统总体结构 |
| 2.2 测量技术指标及传感器选型 |
| 2.3 基于数字滤波算法的潮汐与波浪数据提取方法 |
| 2.3.1 潮汐与波浪的定义 |
| 2.3.2 三种数字滤波算法 |
| 2.3.3 滤波算法对比分析 |
| 2.4 基于神经网络算法的风暴潮增水预测方法 |
| 2.4.1 神经网络原理 |
| 2.4.2 多种神经网络的风暴潮增水预测模型 |
| 2.4.3 预测方法对比研究 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 功能分析与硬件结构 |
| 3.2 数据采集器硬件设计 |
| 3.2.1 主控芯片选型 |
| 3.2.2 传感器接口设计 |
| 3.2.3 存储模块设计 |
| 3.2.4 电源模块设计 |
| 3.2.5 通信接口设计 |
| 3.2.6 数据采集器实物 |
| 3.3 HMI触摸屏选型 |
| 3.4 通讯方式分析与模块选型 |
| 3.5 外部电源设计 |
| 3.6 系统可靠性设计 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 功能分析与设计要求 |
| 4.2 基于μC/OS-Ⅱ操作系统的软件设计 |
| 4.2.1 μC/OS-Ⅱ简介与移植 |
| 4.2.2 应用程序软件设计 |
| 4.2.3 软件抗干扰设计 |
| 4.3 FIR滤波算法在STM32F4 上移植与运用 |
| 4.3.1 滤波器参数确定 |
| 4.3.2 FIR滤波算法在STM32F4 上移植 |
| 4.3.3 波浪数据提取与输出 |
| 4.4 BP神经网络算法在STM32F4 上移植与运用 |
| 4.4.1 BP神经网络算法移植STM32F4 的方法 |
| 4.4.2 BP神经网络参数获取 |
| 4.4.3 BP神经网络在STM32F4 上移植 |
| 4.4.4 风暴潮增水值当前数据集获取与结果输出 |
| 4.5 HMI触摸屏界面设计与运用 |
| 4.5.1 界面设计方法 |
| 4.5.2 HMI触摸屏运用 |
| 4.6 数据通信协议 |
| 第5章 现场实验与验证分析 |
| 5.1 实验目的 |
| 5.2 实验时间、地点 |
| 5.3 实验设备安装方案 |
| 5.4 实验数据分析 |
| 5.4.1 风暴潮相关参数监测数据对比 |
| 5.4.2 风暴潮增水预测测试 |
| 5.5 实验总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文及参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）基于GIS技术的风暴潮洪水淹没预警系统研究 ——以舟山市普陀区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 |
| 第二章 研究区域概况 |
| 2.1 舟山市自然社会概况 |
| 2.2 舟山市风暴潮概况 |
| 2.3 研究区数据来源与介绍 |
| 2.3.1 DEM数据 |
| 2.3.2 基础地理数据 |
| 第三章 风暴潮洪水淹没方法介绍 |
| 3.1 风暴潮洪水淹没介绍 |
| 3.2 风暴潮洪水演进模型介绍 |
| 3.2.1 风暴潮固定水深淹没模型 |
| 3.2.2 风暴潮固定水量淹没模型 |
| 第四章 系统所用关键技术 |
| 4.1 发布服务 |
| 4.1.1 ArcGIS Server介绍 |
| 4.1.2 GP服务 |
| 4.2 ArcGIS API for Flex介绍 |
| 4.3 Flex viewer框架 |
| 4.4 ArcGIS中自定义工具 |
| 第五章 基于GIS技术的普陀区风暴潮淹没系统实现 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.3 功能设计 |
| 5.4 发布服务 |
| 5.4.1 基础地图发布 |
| 5.4.2 GP服务发布 |
| 5.5 系统实现与演示 |
| 5.5.1 系统主界面 |
| 5.5.2 基本地图功能 |
| 5.5.3 查询功能 |
| 5.5.4 搜索功能 |
| 5.5.5 淹没计算功能 |
| 5.5.6 打印功能 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（4）滨海城市自然灾害风险评估与控制方法的基础研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目标与主要研究内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 论文结构 |
| 1.2.3 创新点 |
| 2 滨海城市自然灾害风险研究概述 |
| 2.1 自然灾害风险定义 |
| 2.2 城市自然灾害风险的定义 |
| 2.3 滨海城市自然灾害风险的特点 |
| 2.4 自然灾害风险评估的现有理论 |
| 2.4.1 自然灾害风险评估的概念 |
| 2.4.2 自然灾害风险评估现有方法 |
| 2.5 滨海城市多灾种自然灾害风险评估与控制的研究现状 |
| 2.5.1 国外多灾种自然灾害风险评估与控制的研究现状 |
| 2.5.2 国内多灾种自然灾害风险评估与控制的研究现状 |
| 2.6 滨海城市自然灾害风险可视化评估的研究现状 |
| 3 滨海城市自然灾害等级界定方法研究 |
| 3.1 滨海城市自然灾害等级界定的概念与意义 |
| 3.2 滨海城市自然灾害等级界定方式与的现状与不足 |
| 3.3 模式识别理论基础 |
| 3.3.1 判别函数的概念 |
| 3.3.2 确定判别函数的两个因素 |
| 3.3.3 线性判别函数及线性分类 |
| 3.3.4 判别函数多模式划分方式的选择 |
| 3.4 基于模式识别的滨海城市自然灾害等级界定模型 |
| 3.4.1 滨海城市风暴潮灾害等级评估预分类 |
| 3.4.2 灾害等级模式识别系统中判别函数系数推求的增量固定算法 |
| 3.5 增量固定算法在滨海城市风暴潮灾害等级界定中的应用与计算机实现 |
| 3.6 结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 滨海城市自然灾害风险预测方法研究 |
| 4.1 现有灾害风险预测评估方法的不足与展望 |
| 4.2 混沌理论与神经网络理论基础 |
| 4.2.1 混沌理论基础 |
| 4.2.2 神经网络理论基础 |
| 4.3 基于混沌理论的滨海城市自然灾害风险预测模型与实例分析 |
| 4.3.1 重构相空间中延迟时间τ和嵌入维数 m 的计算 |
| 4.3.2 神经网络训练算法的实现 |
| 4.3.3 预测结果分析 |
| 4.4 基于神经网络的多指标滨海城市自然灾害风险等级评估模型与实例分析 |
| 4.4.1 致灾主导因素灰色关联性分析的具体步骤 |
| 4.4.2 风暴潮致灾因素数据的预处理与分析 |
| 4.4.3 灾害风险等级评估中的神经网络算法模型 |
| 4.4.4 数据的还原检验与风险等级评估结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 滨海城市自然灾害风险定量化评估方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 滨海城市典型自然灾害识别 |
| 5.3 风暴潮灾害损失定量化评估方法研究 |
| 5.3.1 评估方法选择 |
| 5.3.2 承灾体损失率的确定与实例分析 |
| 5.3.3 潮灾损失定量统计模型 |
| 5.4 地震灾害损失定量化评估方法研究 |
| 5.4.1 单体建筑物震害损失评估的震害影响因子法与实例分析 |
| 5.4.2 群体建筑物震害损失评估的统计分析法与实例分析 |
| 5.4.3 震害损失定量统计模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 滨海城市自然灾害风险空间可视化评估方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风暴潮灾害风险可视化评估方法研究 |
| 6.2.1 潮灾影响范围及强度分布模拟 |
| 6.2.2 潮灾风险网格化评估模型 |
| 6.2.3 潮灾风险可视化评估实例分析 |
| 6.2.4 评估结果分析 |
| 6.3 地震灾害风险可视化评估方法研究 |
| 6.3.1 地震影响场可视化模拟 |
| 6.3.2 滨海城市震害分析可视化评估实例分析 |
| 6.3.3 评估结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 青岛市多种自然灾害可视化模拟与风险评估实例 |
| 7.1 研究区域概况 |
| 7.1.1 自然地理条件状况 |
| 7.1.2 青岛市的社会经济概况 |
| 7.1.3 青岛市历史上自然灾害概况 |
| 7.2 青岛市风暴潮灾害情景模拟与风险评估 |
| 7.2.1 数据的准备 |
| 7.2.2 灾害的致灾强度分析 |
| 7.2.3 青岛市潮灾情景模拟与风险评估结果 |
| 7.3 地震灾害情景模拟与风险评估 |
| 7.3.1 青岛市地震影响场范围 |
| 7.3.2 青岛市地震灾害情景模拟与风险评估结果 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 滨海城市自然灾害风险控制方法研究 |
| 8.1 风险控制的意义与方法比较 |
| 8.2 基于 WebGIS 的滨海城市自然灾害预警与应急信息系统开发 |
| 8.2.1 WebGIS 平台分析 |
| 8.2.2 系统的体系结构设计 |
| 8.2.3 系统的关键技术与核心功能的实现 |
| 8.2.4 系统主要功能的集成与初步实现 |
| 8.3 本章小结 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 研究工作总结 |
| 9.2 未来的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 学术论文与研究成果 |
（5）中国近海风暴潮预报模型及WebGIS空间发布研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 热带气旋预测方法 |
| 1.2.2 风暴潮预报研究方法 |
| 1.2.3 GIS在风暴潮预报中的应用 |
| 1.2.4 研究现状分析 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 基于PSO-BP神经网络的热带气旋预测方法 |
| 2.1 PSO-BP神经网络相关原理 |
| 2.1.1 BP神经网络基本原理 |
| 2.1.2 粒子群算法基本原理 |
| 2.1.3 PSO-BP神经网络原理 |
| 2.2 预测区域和历史数据资料说明 |
| 2.3 基于PSO-BP神经网络的热带气旋预测方法的改进 |
| 2.4 预测结果检验与分析 |
| 2.4.1 气候持续预报法 |
| 2.4.2 路径预测结果分析 |
| 2.4.3 中心气压预测结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 中国近海风暴潮数值计算模型 |
| 3.1 热带气旋气压场与风场模型 |
| 3.1.1 热带气旋气压场计算模型 |
| 3.1.2 热带气旋风场计算模型 |
| 3.1.3 热带气旋风场实例验证 |
| 3.2 中国近海天文潮数值模型 |
| 3.2.1 模型区域和网格剖分 |
| 3.2.2 数值模式 |
| 3.2.3 天文潮实例验证 |
| 3.3 中国近海风暴潮数值模型 |
| 3.3.1 风暴潮数值模型的建立 |
| 3.3.2 风暴潮实例验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于WebGIS的风暴潮预报系统 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.1.1 系统设计目标 |
| 4.1.2 系统开发环境 |
| 4.1.3 系统结构框图 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 基础地理信息数据 |
| 4.2.2 属性数据库 |
| 4.3 系统功能模块 |
| 4.3.1 历史热带气旋查询 |
| 4.3.2 热带气旋路径预测 |
| 4.3.3 风暴潮增水预报 |
| 4.3.4 实例预报过程演示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究成果总结 |
| 5.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间参加科研项目 |
| 致谢 |
（6）基于ArcGIS的海南省风暴潮灾害预报与疏散系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 引言 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风暴潮灾害预报的研究现状 |
| 1.2.2 风暴潮灾害疏散系统的研究现状 |
| §1.3 风暴潮预报与疏散系统的发展趋势 |
| §1.4 研究意义 |
| §1.5 研究内容 |
| 第二章 研究区域概况 |
| §2.1 海南省的自然地理概况 |
| §2.2 海南省经济文化概况 |
| §2.3 历年风暴潮潮情况 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 风暴潮的预报与疏散路径的选取 |
| §3.1 风暴潮的预报 |
| 3.1.1 风暴潮的预报模式 |
| 3.1.2 风暴潮的预报方法 |
| 3.1.3 风暴潮的预报实例 |
| §3.2 疏散路径的选取 |
| 3.2.1 淹没区域的范围 |
| 3.2.2 最佳疏散路径的选取 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 基于ArcGIS的风暴潮灾害预报与疏散系统的设计 |
| §4.1 硬件系统背景 |
| §4.2 软件系统背景 |
| 4.2.1 ArcGIS系列软件简介 |
| 4.2.2 Microsoft.NET语言简介 |
| §4.3 系统的结构设计 |
| 4.3.1 系统的框架结构设计 |
| 4.3.2 系统的功能模块设计 |
| §4.4 风暴潮数据的存储与管理 |
| 4.4.1 风暴潮数据简介 |
| 4.4.2 空间数据引擎ArcSDE |
| 4.4.3 Geodatabase模型 |
| 4.4.4 Oracle数据库简介 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 风暴潮灾害预报与疏散系统的实现 |
| §5.1 系统主界面 |
| §5.2 数据管理 |
| 5.2.1 基础地图 |
| 5.2.2 DEM数据地图 |
| 5.2.3 社会经济专题图 |
| 5.2.4 风暴潮发生图 |
| 5.2.5 风暴潮简介 |
| §5.3 系统预报结果 |
| §5.4 地图操作 |
| §5.5 淹没预报 |
| 5.5.1 增水淹没图 |
| 5.5.2 疏散路径图 |
| 5.5.3 风险评估图 |
| §5.6 风险评估 |
| §5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| §6.1 结论 |
| §6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）渤海海域天文潮预报及海啸、寒潮数值模拟（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 相关研究工作的回顾及进展 |
| 1.2.1 海洋潮汐的研究进展 |
| 1.2.2 地震海啸数值模拟研究进展 |
| 1.2.3 风暴潮研究进展 |
| 1.3 本文的工作 |
| 第二章 数学模型与求解方法 |
| 2.1 数学模型理论模式 |
| 2.1.1 COHERENS模型简介 |
| 2.1.2 COHERENS水动力模型基本理论 |
| 2.1.3 紊动封闭模式 |
| 2.1.4 水平紊动扩散 |
| 2.1.5 边界条件与初始条件 |
| 2.1.6 风场与气压场理论模式 |
| 2.2 数值求解方法 |
| 2.2.1 模型网格系统和离散变量的定义 |
| 2.2.2 动量方程的求解 |
| 2.2.3 时间导数的离散格式 |
| 2.2.4 对流项的离散格式 |
| 2.2.5 三维边界条件 |
| 2.2.6 二维边界条件 |
| 第三章 天文潮预报 |
| 3.1 潮汐调和常数 |
| 3.2 确定调和常数的最小二乘法 |
| 3.2.1 分潮的选取 |
| 3.2.2 求解线性方程组 |
| 3.2.3 调和常数分析结果 |
| 3.2.4 日月运行轨道参量 s , h , p , p s,N 的计算 |
| 3.2.5 f ,( V_0 +u)的计算 |
| 3.3 潮汐预报及验证 |
| 3.3.1 塘沽、大连、烟台站170 个分潮计算值与潮汐表值对比 |
| 3.3.2 大连站不同分潮个数合成潮位的对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 海啸波研究 |
| 4.1 中国海啸研究的回顾 |
| 4.2 一次假想海啸过程的数值模拟 |
| 4.2.1 数学模型设置 |
| 4.2.2 数值模拟结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 风暴潮的数值模拟 |
| 5.1 模型及边界设置 |
| 5.1.1 COHERENS数学模型 |
| 5.1.2 开边界设置 |
| 5.2 计算结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结语 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）风暴骤淤二维数值模型及其应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 风暴潮的数值模拟研究 |
| 1.2.2 波浪的数值模拟研究 |
| 1.2.3 泥沙运动的数值模拟研究 |
| 1.2.4 港口航道工程中骤淤条件的选取方法 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 第二章 风暴骤淤数值模拟的计算模式及方法 |
| 2.1 风暴骤淤数学模型的组成 |
| 2.2 台风风场和气压场数值模拟 |
| 2.2.1 台风气压场的模拟 |
| 2.2.2 台风风场的模拟 |
| 2.3 风浪的数值模拟 |
| 2.4 潮流的数值模拟 |
| 2.5 泥沙运动及淤积数值模拟 |
| 2.5.1 泥沙运动的数值模拟 |
| 2.5.2 泥沙淤积的数值模拟 |
| 2.6 风、浪、流耦合的实现 |
| 2.6.1 风的影响 |
| 2.6.2 波浪辐射应力的影响 |
| 2.6.3 水位与水流流速对波浪的影响 |
| 2.6.4 波流计算的耦合 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 风暴骤淤数学模型的建立及验证 |
| 3.1 研究海域的自然条件概况 |
| 3.1.1 苍南电厂煤港工程概况 |
| 3.1.2 海区动力条件 |
| 3.1.3 海区泥沙环境 |
| 3.1.4 海床演变及台风前后试挖槽的冲淤变化 |
| 3.2 台风浪模型的建立和验证 |
| 3.2.1 台风浪模型的范围及网格布置 |
| 3.2.2 艾云尼、碧利斯、桑美台风浪的验证 |
| 3.3 潮流模型的建立和验证 |
| 3.3.1 潮流模型的范围及网格布置 |
| 3.3.2 纯潮流场的验证 |
| 3.3.3 桑美风暴潮的验证 |
| 3.4 泥沙运动及淤积模型的建立和验证 |
| 3.4.1 泥沙模型的范围及网格布置 |
| 3.4.2 纯潮作用下含沙量场的验证 |
| 3.4.3 桑美台风试挖槽骤淤验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 风暴骤淤模型在苍南煤港外航道整治方案研究中的应用 |
| 4.1 苍南煤港外航道整治方案介绍 |
| 4.2 十年一遇骤淤条件的确定 |
| 4.3 各方案外航道十年一遇骤淤的计算及分析 |
| 4.3.1 外航道含沙量的沿程分布 |
| 4.3.2 各方案外航道骤淤情况比较和分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）北部湾广西沿海风暴潮灾害及防灾减灾研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出与研究的意义 |
| 1.2 国内外风暴潮灾害的研究现状 |
| 1.2.1 国际方面 |
| 1.2.2 国内方面 |
| 1.2.3 风暴潮灾害今后发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 北部湾广西沿海风暴潮灾害致灾机理研究 |
| 2.1 风暴潮的成灾机制 |
| 2.1.1 风暴潮的形成过程 |
| 2.1.2 风暴潮的成灾机制及方式 |
| 2.2 北部湾广西沿海风暴潮灾害研究 |
| 2.2.1 广西沿海风暴潮特性分析 |
| 2.2.2 广西沿海风暴潮灾害成因研究 |
| 2.3 ENSO现象及其对北部湾广西沿海风暴潮的影响 |
| 2.3.1 影响广西沿海的ENSO事件及SOI演变情况 |
| 2.3.2 ENSO对广西沿海风暴潮的影响 |
| 2.3.3 结果分析 |
| 第三章 北部湾广西沿海风暴潮灾害风险分析 |
| 3.1 自然灾害风险评价理论 |
| 3.2 多年一遇台风暴潮位的计算 |
| 3.3 风暴潮强度风险分析 |
| 3.4 年最高潮位灰色马尔可夫模型预报研究 |
| 3.4.1 改进的GM(1,1)求解方法 |
| 3.4.2 马尔可夫预报方法 |
| 3.4.3 灰色马尔可夫预报模型 |
| 3.4.4 结果分析 |
| 第四章 北部湾广西沿海风暴潮灾害损失评估 |
| 4.1 灾害损失评估理论 |
| 4.2 风暴潮灾害损失评估的模糊综合方法 |
| 4.2.1 风暴潮灾害损失的构成要素及其定量评估指标 |
| 4.2.2 风暴潮灾害模糊灾级的计算方法 |
| 4.2.3 风暴潮灾害损失的模糊综合评判方法 |
| 4.2.4 实例分析 |
| 4.2.5 结果分析 |
| 4.3 风暴潮灾害直接损失的间接评估方法 |
| 4.3.1 资料分析处理 |
| 4.3.2 建立数学模型 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 基于模糊层次分析法的风暴潮灾害非经济损失风险评价 |
| 4.4.1 模糊层次分析法 |
| 4.4.2 判断标度的设定 |
| 4.4.3 构造判断矩阵 |
| 4.4.4 一致性检验及层次单排序 |
| 4.4.5 层次总排序 |
| 4.4.6 结果分析 |
| 第五章 北部湾广西沿海风暴潮灾害减灾效益评价 |
| 5.1 减灾效益的考核指标 |
| 5.2 防灾投资风险决策 |
| 5.3 广西海堤工程的减灾效益评价 |
| 5.3.1 未标准化建设海堤工程的运行及受损情况 |
| 5.3.2 已建标准化海堤运行状况及效益 |
| 5.3.3 广西海堤工程标准化建设规模及效益 |
| 5.3.4 广西海堤工程的主要存在问题 |
| 第六章 北部湾广西沿海风暴潮灾害防灾减灾研究 |
| 6.1 强化防灾减灾意识 |
| 6.2 全面规划,加速建设 |
| 6.2.1 作好海堤规划,加强海堤建设 |
| 6.2.2 营造红树林带,保护海堤工程 |
| 6.2.3 营造固沙林带,建设防风林网 |
| 6.3 加强监测,建立预警防御系统 |
| 6.3.1 完善和加强海洋水文气象测报站网建设 |
| 6.3.2 加强风暴潮的情报、警报和预报工作 |
| 6.3.3 建立预警防御系统 |
| 6.4 科学调度,错峰削洪与防潮保险 |
| 6.4.1 科学调度,错峰削洪 |
| 6.4.2 参加风暴潮灾害保险 |
| 第七章 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（10）风暴潮数值预报及可视化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 符号索引 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 风暴潮简介 |
| 1.2 风暴潮数值预报及其研究现状 |
| 1.2.1 风场模式 |
| 1.2.2 海浪模式 |
| 1.2.3 流场模式 |
| 1.3 存在的问题和不足 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第二章 长江口杭州湾区域热带气旋及风暴潮特性分析 |
| 2.1 长江口杭州湾区域热带气旋分析 |
| 2.1.1 影响次数和影响程度 |
| 2.1.2 影响长江口杭州湾区域热带气旋的主要路径和源地分布 |
| 2.1.3 影响长江口杭州湾区域热带气旋的时间分布 |
| 2.2 长江口杭州湾区域风暴潮特性概述 |
| 第三章 风暴潮与天文潮预测模型 |
| 3.1 模型结构简介 |
| 3.1.1 热带气旋风场模型 |
| 3.1.2 波浪场模型 |
| 3.1.3 复合流场模型 |
| 3.2 模型的计算区域与网格 |
| 3.3 模型的设置与率定 |
| 第四章 风暴潮预报系统检验 |
| 4.1 模型的后报捡验 |
| 4.2 模型的预报检验 |
| 4.3 模型的盲评检验 |
| 第五章 风暴潮预报系统 |
| 5.1 预报模型系统界面简介 |
| 5.1.1 预报模型的界面 |
| 5.1.2 系统开发环境和运行要求 |
| 5.1.3 预报模型系统的界面 |
| 5.1.4 模型系统界面的主要功能 |
| 5.2 预报使用方法及说明 |
| 5.2.1 预报风场设置和计算 |
| 5.2.2 海浪设置和计算 |
| 5.2.3 流场水位设置和计算 |
| 5.2.4 风场、流场、增水的显示 |
| 5.2.5 固定站水位显示 |
| 5.2.6 水位数据的导出 |
| 5.3 预报实例 |
| 5.3.1 “麦莎”台风风暴潮预报 |
| 5.3.2 “卡努”台风风暴潮预报 |
| 5.4 方案保存和打开、预报动画图片输出 |
| 5.4.1 预报、后报方案的保存 |
| 5.4.2 预报、后报方案的打开 |
| 5.4.3 动画图片输出 |
| 第六章 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、用于温带风暴的增水预报程序表和预报实例（论文参考文献）
- [1]基于GIS技术和卷积神经网络的风暴潮灾害风险评估与区划研究[D]. 王思. 中国地质大学, 2021
- [2]风暴潮监测预警系统研究[D]. 薛明. 天津大学, 2019(06)
- [3]基于GIS技术的风暴潮洪水淹没预警系统研究 ——以舟山市普陀区为例[D]. 焦玉屏. 华东师范大学, 2014(10)
- [4]滨海城市自然灾害风险评估与控制方法的基础研究[D]. 孙海. 中国海洋大学, 2013(12)
- [5]中国近海风暴潮预报模型及WebGIS空间发布研究[D]. 丁毅辉. 南京师范大学, 2013(02)
- [6]基于ArcGIS的海南省风暴潮灾害预报与疏散系统的研究与实现[D]. 王建军. 中国地质大学, 2012(01)
- [7]渤海海域天文潮预报及海啸、寒潮数值模拟[D]. 张弛. 天津大学, 2007(04)
- [8]风暴骤淤二维数值模型及其应用[D]. 赵洪波. 天津大学, 2007(04)
- [9]北部湾广西沿海风暴潮灾害及防灾减灾研究[D]. 纪燕新. 广西大学, 2007(05)
- [10]风暴潮数值预报及可视化[D]. 葛建忠. 华东师范大学, 2007(02)