加勒比海的海浪多尺度分析和人工智能预报

来源 :南京信息工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:rhetthusida
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波浪是海洋动力环境演变的重要环节,对海气界面动量、热量及物质通量具有重要的影响,也是海洋上混合层与跃层形成的关键因素。加勒比海位于大西洋海域,岛屿众多,西部与西北部是墨西哥的尤卡坦半岛和中美洲诸国,北部是大安的列斯群岛,东部小安的列斯群岛,南部是南美洲。这种特殊的地形造成加勒比海域波浪的分布受岛屿的影响很大,目前对该海域波浪的分布特征分析和预报研究还几乎是空白,鉴于此,本文将开展如下研究:1)首先利用SWAN模式对加勒比海域及大西洋西部海域波浪的中长期变化进行模拟,模式地形采用高分辨率的GEBCO地形数据(分辨率为15弧秒),以Wave Watch III波浪场为初始场,以美国国家环境预测中心(NCEP)的气候预测系统再分析(CFSR)风场为强迫场,模式充分考虑白帽效应、底摩擦、波-波相互作用等物理机制,得到高分辨率(0.02°×0.02°)的中长期(2010-2019年)波浪模拟数据。并利用美国国家数据浮标中心(National Data Buoy Center;NDBC)浮标现场和中法海洋卫星(China-France Oceanographic Satellite;CFOSAT)遥感实测数据对其进行验证,以确保模拟结果的可靠性。利用10年模拟结果对加勒比海域波浪多尺度时空变化特征进行统计分析,重点分析了岛屿的掩蔽效应及有效波高和涌浪的变化特征。2)利用NDBC资料建立一个新的经验风-浪预报模型,并将其与一个在中国南海(SCS)建立的风-浪模型进行了对比,达到了较好的预报效果。3)利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory;LSTM)人工智能方法对一般海况和飓风影响下的有效波高进行预报。主要结论如下:在开阔AO海区,波浪主要受信风的影响,有效波高平均值最大可达到2.5 m。海域内波浪受岛屿的掩蔽作用明显,在北部的卢卡亚群岛(LA)掩蔽范围最广,该区域平均有效波高低于1米。在多利安飓风(2019)的影响下,虽然新普罗维登斯岛没有受到飓风的直接影响,但是从大巴哈马岛海峡传播至新普罗维登斯岛的海浪仍然可达到3-4m,是该海域平均有效波高的三至四倍。与开敞的大西洋海域相比,半封闭的加勒比海域波浪季节变化更为明显。在加勒比海低空急流的影响下,CS的海浪场出现了波高双峰结构。双峰最大值出现在冬季和夏季,最小值出现在春季和秋季。加勒比海有效波高最大可与大西洋海域相同,达2.5m。但由于在CS西部尼加拉瓜大陆隆(Nicaraguan Rise;NR)的存在,CS西部的海浪发生绕射、折射进而导致波高的增高以及波向的90°变化。一般海况下,到达该海域的涌浪很小。但在飓风影响下,涌浪可以在短时间内变高。以飓风马修(2016)为例,所产生的涌浪高达3-4m可传播到牙买加、古巴、哥伦比亚和海地的海岸线,并涌向1200 km之外的尤卡坦盆地。本文引入一种新的波浪预测方法:CS经验风-浪模型。预报结果与SCS模型进行了对比。结果发现CS模型与SCS模型的相关性(R)值几乎相同,但前者的计算误差减少了一半。该模型适用于极端海况。为了寻找一种同时适用于一般海况和极端海况的波浪预测方法,本文选取6个有代表性的浮标站点,由于浮标数据的缺失,我们采用SWAN模拟的有效波高代替浮标观测数据进行基于LSTM人工智能方法的预报。首先采用3年(2016-2018年)时间序列为训练集来预测第4年(2019年)的测试集。结果表明:LSTM在12小时预报范围内,R大于0.80,均方根误差(RMSE)小于0.5 m,平均百分比误差(MAPE)小于14%。为了提高飓风影响下有效波高预报的准确度,我们使用17个飓风(2010-2019年)影响下的有效波高和表面风速作为训练集,建立了新的飓风引起的有效波高预报模型,并用于预测另外3个飓风,结果表明在12小时预测范围内,模型预报与浮标资料的R在0.70以上,RMSE为1.6 m以下,MAPE为22%以下。本文提供了AO西部和CS波浪的时空分布特征,并给出了两种新的波浪预测方法,这项研究可以为加勒比海的极端波高预报预警提供重要的参考,减少由飓风和东北风暴引发的灾害,并为当前和未来的海洋可再生能源、近海工程、促进区域蓝色经济的进一步发展提供理论基础。本文引入一种新的波浪预测方法:CS经验风-浪模型。结果发现CS模型与SCS模型的相关性(R)值几乎相同,但前者的计算误差减少了一半。该模型适用于极端海况。为了寻找一种同时适用于一般海况和极端海况的波浪预测方法,本文选取6个有代表性的浮标站点进行LSTM预报。结果表明:LSTM在12小时预报范围内,R>0.80,均方根误差(RMSE)<0.5 m,平均百分比误差(MAPE)<14%。为了提高飓风影响下有效波高预报的准确度,我们使用17个飓风作为训练集,建立了新的LSTM模型,并用于预测另外3个飓风,结果表明在12小时预测范围内,模型预报与观测的R>0.70以上,RMSE<1.6 m,MAPE<22%。
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