SWAN波浪模型和缓坡方程在0903号台风“莲花”波浪数值计算中的联合应用

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SWAN在短时临近预报中的应用与检验

SWAN在短时临近预报中的应用与检验近年来，随着气象科学的不断发展，短时临近预报在防灾减灾工作中扮演着越来越重要的角色。

短时临近预报是指对未来数小时内天气、气温、降水等气象要素进行预测和预警，为人们的日常生活和生产活动提供重要参考。

而SWAN（Simulating WAves Nearshore）模型是一种专门用于模拟近岸波浪的数值模型，同时也可以辅助短时临近预报工作。

那么，SWAN在短时临近预报中的应用与检验有哪些呢？本文将重点对此进行探讨。

1. SWAN模型简介SWAN模型是一种广泛应用于波浪研究领域的数值模型，它是由荷兰国家水利部（Rijkswaterstaat）和达尔夫特理工大学（Delft University of Technology）联合开发的，旨在模拟近岸波浪的变化和传播过程。

SWAN模型采用谱方法和随机斜率均衡方程，可以对各种条件下的波浪场进行较为准确的模拟和预报。

基于其良好的模拟效果和广泛的应用价值，SWAN模型在海洋工程、海岸工程、气象预报等领域都有着重要的作用。

在短时临近预报中，波浪是一个重要的气象要素，特别是对于海上作业、海上交通以及沿海地区的防灾减灾工作来说，准确的波浪预报至关重要。

SWAN模型可以提供对未来数小时内波浪场的预测，为相关行业和部门提供决策支持。

具体来说，SWAN在短时临近预报中的应用主要体现在以下几个方面：（1）海上作业支持：钻井平台、海洋风电、船舶等海上作业需要关注未来数小时内的波浪情况，以便做出相应的调整和安排。

SWAN模型可以提供准确的短时波浪预报，帮助相关单位合理安排作业时间和地点，降低风险。

（2）海上交通安全：对于船舶来说，短时波浪预报可以帮助船员选择最佳航线和航行时间，避开恶劣的海况，保障航行安全。

对于港口和海域管理部门来说，短时波浪预报也可以提供重要的参考，帮助他们合理安排船舶靠泊和作业。

（3）沿海地区防灾减灾：对于沿海地区而言，短时波浪预报对于防洪防涝和海岸防护至关重要。

基于SWAN模式的全球有效波高数值预报结果之初步验证

基于SWAN模式的全球有效波高数值预报结果之初步验证梁小力;王毅【摘要】利用国家海洋环境预报中心基于SWAN模式和NCEP预报风场模拟的全球海浪预报场,结合Jason-2卫星高度计和NDBC浮标资料对全球海浪场进行了自2013年7月到2014年6月为期1a的统计检验.结果表明:预报波高与实测值吻合较好,24 h、48 h、72 h预报的均方根误差均小于0.6 m,偏差绝对值均小于0.1m,相关系数均大于0.91.有效波高的预报精度随预报时效的增加而降低,预报误差在48 h内变化不大,而在48 h后明显增大.有效波高的预报偏差存在地域性差别,全球西风带和热带地区的偏差较大,而赤道无风带和副热带高压控制地区的偏差较小.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2015(032)006【总页数】9页(P1-9)【关键词】SWAN模式;海浪预报;有效波高;统计检验【作者】梁小力;王毅【作者单位】国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室,北京100081【正文语种】中文【中图分类】P731.33数值模式预报是海浪预报的重要发展方向，目前国内外海洋预报部门已广泛应用第3代海浪模式开展了业务化预报。

如欧洲中期天气预报中心（ECMWF）把最早的第三代海浪模式WAM与大气、海洋模式耦合起来，建立了全球和区域海浪预报系统[1]。

美国国家环境预报中心（NOAA/NCEP）研发了NWW 3（NoaaWaveWatch III）模式，并以此为基础建立了包括全球、三大洋、多个重点区域的双向嵌套海浪预报系统[2-5]。

美国海军舰队数值气象和海洋中心(FNMOC)利用WW 3模式建立了全球和区域尺度的海浪预报系统[6]。

日本利用自主发展的MRI模式开展了全球和区域海浪预报[7]。

SWAN风浪成长模型在近海设计波浪要素推算中的应用

ＺｕｎｉｉａｗＬａｈｏ，ｈａｇＱａ，Ｓｎｎ
（．ｃｏｌｆｉｉＥｇｎｅｉｇＴａｊｎｖｒｉＴａｊｎ３０７，ｉａ１Ｓｈｏｖｎｉｅｒ，ｉｎｉＵｉｅｓｙ，ｉｎｉ００２Ｃｈｎ；ｏＣｌｎｎｔ
２Ｄｐｒｍｅｔｆ、ｌｎｉｅｒｇＴａｊｓｔｔｏｂｎＣｎｔｕｔｎ，ｉｎｉ０３４ｈｎ）．ｅａｔｎｒＥｇｎｅｉ，ｉｎｉＩｔｕｅｆｏＣｉｉｎｎｎｉＵｒａｏｓｒｃｉＴａｊ３０８，Ｃｉａｏｎ
ａｔｅＭａｉｅＥｖｒｎｅｔｌｎｔｒｅｔｆｈｆｓｎｕｊｃｔａｓｌｃｒｃｉｅｎｏｄｃｄｆｅｔｈｒｎｉｍｎａＭｏｉｎｅｏｉＩａｄｓｂｅｔｏｍｐｅｏｅｔｎｂｉｇｃｎｕｔｒｈｎｏｏＣｒＺｕｌｉｏｅｏｔ
ｃｌｕａｉｎ，ｔｅｃａａｔｒｔｖａａｔｒｈｔｒｎｕｅｙｕｉｇＳＡＮｍｏｅｇｅｔｈｓｂｅｅａｃｌｔｏｈｈｒｃｅｓｉｗａｅｐｒｍｅｅｓｔａｅｉｄｃｄｂｓｎＷｉｃａｄｌａｒｅｗｉｔｏｅｏｓｒｄｈｖ
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浅水波浪数值模型swan的原理及应用综述

浅水波浪数值模型swan的原理及应用综述1. 引言浅水波浪是海洋中常见的现象之一，对于海洋工程、海岸管理和沿海城市规划等方面具有重要的影响。

为了能够更好地理解和预测浅水波浪的行为，发展了一系列的数值模型。

其中，浅水波浪数值模型SWAN（Simulating Waves Nearshore）被广泛应用于波浪传播和变形的研究中。

本文将对SWAN模型的原理进行详细介绍，并探讨其在波浪预测和海洋工程应用中的现状和前景。

2. SWAN模型的原理SWAN模型基于非线性浅水波理论，综合考虑了波浪的传播、变形和交互等多种作用因素，包括水深、地形、风场、非线性效应等。

通过数值计算，可以预测和模拟浅水波浪的传播和变形过程。

SWAN模型的主要原理包括以下几个方面：•基本方程：SWAN模型基于波浪能量平衡方程，利用频谱方法将方程离散化，采用有限元数值计算方法求解离散方程组。

•水域划分：将水域划分为若干个网格点，采用有限元离散方法，将方程离散化为一组线性方程。

•边界条件：根据实际情况设置边界条件，包括入射波、反射波和边界反射率等。

•风场输入：将风场输入到模型中，通过计算风与水面的相互作用，得到产生的波浪。

•物理过程：考虑多种物理过程的影响，包括非线性效应、能量耗散、水深变化、地形影响等。

3. SWAN模型的应用SWAN模型在波浪预测和海洋工程应用方面具有广泛的应用价值。

以下是SWAN模型的主要应用领域：3.1 波浪预测SWAN模型可以用于波浪的预测和预报，通过输入预测区域的风场和初始波浪条件，可以计算并预报未来一段时间内的波浪变化。

这对于海事、海洋工程和沿海城市规划等方面具有重要的意义。

3.2 海洋工程SWAN模型在海洋工程方面的应用广泛，可以用于评估海洋结构物的抗浪性能和波浪对岸线的侵蚀影响。

通过模拟波浪的传播和变形过程，可以为海洋工程设计和建设提供科学依据。

3.3 海岸管理SWAN模型也可以应用于海岸管理领域，通过模拟波浪的传播和变形过程，可以评估并优化海岸防护结构物的设计和布置。

基于缓坡方程的波浪港区数值模拟的开题报告

基于缓坡方程的波浪港区数值模拟的开题报告
一、研究背景
随着海岸线城市的发展和港口运输的需求日益增加，波浪港区的规划和设计成为了港口建设的重要组成部分。

波浪港区猛浪冲击下耐波能力的保证，直接关系到港口的安全性和可靠性。

因此，对波浪港区的波浪障碍物的配置和布局设计，以及耐波斜坡的设定具有重要的意义。

二、研究目的
针对波浪港区中常见的港区波浪障碍物的设计与配置问题，我们将通过数值模拟来研究港区中不同类型波浪障碍物的设置方式、波能反射率、能量吸收等关键参数对港口耐波性的影响，并通过建立缓坡方程来分析斜坡的设计参数对波能的抵挡效果。

三、研究方法
本文将通过台风海浪数值模拟软件SWAN对波浪港区的波浪传播进行数值模拟，并建立基于缓坡方程的反射和透过系数计算，分析港区中不同波浪障碍物和耐波斜坡的布局和设计方式对波浪的消能量、反射系数等关键参数的影响。

同时，为了验证模拟结果的有效性，我们将对相关参数进行实地调查和实验测试。

四、研究意义
本文将为波浪港区的规划和设计提供科学的理论依据，为港口安全性和可靠性的提升提供重要的参考依据。

通过系统性研究波浪障碍物和耐波斜坡的设置方式和参数对波浪反射和吸收效果的影响，为波浪能量利用和环保措施提供理论支撑。

同时，本文所使用的数值模拟工具和建立的缓坡方程将为波浪耐波斜坡的系统设计和优化提供重要的工具和手段。

SWAN模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析

第53卷第7期 2023年7月中国海洋大学学报P E R I O D I C A LO FO C E A N U N I V E R S I T YO FC H I N A53(7):010~019J u l y,2023S W A N 模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析❋郑元帅,孙建❋❋(中国海洋大学海洋与大气学院,山东青岛266100)摘要: 基于近岸海浪模式(S W A N ,S i m u l a t i n g w a v e s n e a r s h o r e ),分别用E R A (E C MW Fr e -a n a l ys i s )5㊁E R A -I n t e r i m ㊁C C M P (C r o s s c a l i b r a t e dm u l t i -p l a t f o r m )及美国国家环境预报中心(N C E P ,N a t i o n a l c e n t e r s f o r e n v i r o n m e n t a l pr e d i c t i o n )数据中心的天气预报再分析系统(C F S R ,C l i m a t e f o r e c a s t s y s t e mr e a n a l y s i s )的海表面10m 处风场作为不同的驱动风场,模拟15次经过南海的热带气旋过程产生的极值波高情况下的海浪,比较了不同风场驱动的海浪后报模拟值与J a s o n 卫星高度计实测值的误差;再应用模拟精度最高的驱动风场,模拟同样条件的海浪场,对拖曳系数的参数化方案进行敏感性分析和比较㊂结果表明:在模式输入参数为默认值的情况下,E R A 5风场与W U 方案的风输入组合能够获得更加准确的中国南海热带气旋发生海域的有效波高;最后基于以上结果构建30年的南海海域海浪要素数据集,并使用P e a r s o n -Ⅲ分布推算出南海海域的多年一遇有效波高㊂研究结果可以为南海海域的海浪灾害评估与海洋工程建设提供参考㊂关键词: S W A N 模式;风场;拖曳系数;有效波高;多年一遇中图法分类号: P 732.6 文献标志码: A 文章编号: 1672-5174(2023)07-010-10D O I : 10.16441/j.c n k i .h d x b .20220074引用格式: 郑元帅,孙建.S W A N 模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析[J ].中国海洋大学学报(自然科学版),2023,53(7):10-19.Z h e n g Y u a n s h u a i ,S u n J i a n .A n a l y s i s o f i m p a c t s o f w i n d i n p u t s c h e m e i n S W A Nm o d e l o n t h e h i n d c a s t o f t y ph o o nw a v e s i n t h e S o u t hC h i n a S e a [J ].P e r i o d i c a l o fO c e a nU n i v e r s i t y of C h i n a ,2023,53(7):10-19. ❋ 基金项目:国家自然科学基金项目(U 20A 2099)资助S u p p o r t e d b yt h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n o f C h i n a (U 20A 2099)收稿日期:2022-04-05;修订日期:2022-05-16作者简介:郑元帅(1993 ),男,硕士生,研究方向为海浪与小尺度海气相互作用㊂E -m a i l :l e o n h a r d t z h e n g17@s i n a .c o m ❋❋ 通讯作者:E -m a i l :s u n ji a n 77@o u c .e d u .c n 南海是西北太平洋最大的边缘海,是世界上遭受台风灾害最多的海域之一㊂台风引起的巨浪会破坏海岸工程㊁危及海上航行,因此进行海浪灾害的危险性评估对南海海域防灾减灾具有重要意义㊂而海浪危险性评估的重要工作是构建长时间的历史海浪数据集以研究南海海域的极值波高分布㊂近年来,数值模式已经成为研究海浪变化的重要手段之一㊂K o m e n 等[1]指出,基于谱传输方程的海浪模式模拟值,其精度在很大程度上受到模式输入风场的精度影响㊂近岸海浪模式S W A N 作为一种更适用于浅水模拟的第三代海浪模式,常用于进行台风登陆前后的海浪场模拟㊂模式中在σ和θ方向上的风能输入形式S i n 包含线性增长项A 与指数增长项B:S i n σ,θ()=A +B E σ,θ()㊂(1)A 与B 中风能输入的影响均通过风应力τa 来实现:τa =ρa U 2*=ρa C D U 210㊂(2)式中:ρa 是空气密度;C D 是拖曳系数;U *和U 10分别是摩阻风速和海表面10m 处风速㊂经验参数化台风风场模型不适合为长时间海浪后报模拟提供风场,因此,海表面10m 处风场再分析数据集在海浪场的长期后报研究中得到了广泛应用㊂然而,不同种类的再分析风场驱动海浪模式模拟的有效波高存在着显著差异㊂周凯等[2]比较了Q /N (Q u i c k S C A T /N C E P)混合风场与E R A -I n t e r i m 风场驱动WW 3(W A V E W A T C H Ⅲ)模式对东中国海海浪的模拟值,发现应用混合风场的有效波高模拟值比使用E R A -I n t e r i m 更接近实测值㊂邓波等[3]通过对比C C M P 风场和Q /N 风场驱动的WW 3模式对北太平洋海域的海浪模拟值,指出使用C C M P风场模拟4m 以下波浪更接近实测值㊂李新文等[4]使用E R A 5㊁C C M P 以及C F S v 2(C l i m a t e f o r e c a s t s ys -t e mv e r s i o n 2)的风场对台风烟花时期浙江省附近海域海浪场进行模拟,并与浮标实测值对比后发现,E R A 5风场的模拟值最优,N C E P 中心的C F S v 2风场的模拟值明显偏大㊂因此,合适的再分析风场数据是构建长期历史海浪数据集的必要条件㊂S W A N 中有数种拖曳系数方案,常用的有以U 10的分段函数表示的方案以及U 10的单个二次函数方案,各个计算方案描述的拖曳系数在较高风速下差异明显㊂(1)WU [5]103C D =1.2875, U 10<7.5m /s 0.8+0.065ˑU 10, U 10ȡ7.5m /s {㊂(3)Copyright ©博看网. All Rights Reserved.7期郑元帅,等:S W A N 模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析(2)L a r ge &P o n d [6]103C D =1.2, U 10<11m /s 0.49+0.065ˑU 10, 11m /s ɤU 10ɤ25m /s 0.49+0.065ˑ25, U 10>25m /s ìîíïïïï㊂(4)(3)A n d e r s o n [7]103C D =0.8095, U 10<4.5m /s 0.49+0.071ˑU 10, 4.5m /s ɤU 10ɤ21m /s 0.49+0.071ˑ21, U 10>21m /s ìîíïïïï㊂(5)(4)O e y[8]103C D =1.2, U 10<11m /s 0.49+0.065ˑU 10, 11m /s ɤU 10ɤ19m /s 1.364+0.0234ˑU 10-0.00023158ˑU 210, 19<U 10ɤ100m /s ㊂ìîíïïïï(6)(5)F I T [9]103C D =-1.49ˑU 1031.5æèçöø÷2+2.97ˑU 1031.5+0.55㊂(7)由此可见,拖曳系数是决定波浪模拟精度的关键参数之一㊂罗蒋梅等[10]采用9种不同的拖曳系数参数化方案对湛江附近的15个热带气旋风暴潮进行数值模拟,发现S m i t h ㊁Y e l l a n d 和T a yl o r 的方案增水最大,模拟的误差较小,可以用于高风速方案㊂丁磊等[11]研究了不同数值的定常风速下S W A N 模式中不同风拖曳系数对荷兰哈灵水道海域风浪模拟的影响程度,发现在浅水中,拖曳系数方案对有效波高影响较小,在深水中,随着风速的增加,不同拖曳系数方案的模拟有效波高值差距逐渐增大㊂因此,比较S W A N 模式中不同拖曳系数对南海台风浪模拟的影响,对于提高模式的计算精度与准确性,与合适的再分析风场共同构建历史海浪数据集,研究南海海域的极值波高与灾害性海浪分布具有重要的科学意义与应用价值㊂本文以南海海域为研究区域,用E R A 5㊁E R A -I n -t e r i m ㊁C C M P 及N C E P 的C F S R 海表面10m 处风场数据作为强迫场模拟过境南海的15次热带气旋过程㊂利用卫星高度计实测值评估模拟值精度,再应用精度最高的风场模拟同样状态的浪场,对S W A N 模式中拖曳系数的参数化方案进行敏感性分析和比较,最后构建南海海域历史海浪数据集,得到南海海域多年一遇有效波高重现期分布㊂该工作可为利用S W A N 模式进行南海海域海浪灾害的危险性评估与区划提供参考㊂1 数据1.1海表面10m 处风场数据E R A 5数据集是欧洲中期天气预报中心对过去40~70a 全球气候和天气的第5代再分析数据集,该数据集包括全球性完整的不同时空分辨率的海洋与气象类要素㊂E R A -I n t e r i m 同样是欧洲中期天气预报中心的再分析数据集,涵盖了1979年1月 2019年8月的气候再分析数据㊂C C M P 是以E R A -I n t e r i m 的风场为背景风场,对卫星微波遥感和仪器观测的海面风数据进行交叉校准和同化而得到的合成风场资料㊂通过对2003年C C M P 风速与涠洲岛测站风速进行对比后发现,两者相关系数为0.77,平均绝对偏差为0.43m /s [12]㊂N C E P (C F S R /C F S v 2)资料是美国国家环境预报中心气候预测系统再分析数据集㊂该数据集中包含气温㊁海表气压㊁风速㊁降水㊁热通量㊁云以及海洋温度㊁盐度㊁海流㊁海冰等参数,在2011年之后从C F S R 升级为精度更高的C F S v 2[13](见表1)㊂表1 海表面10m 处风场资料主要特征T a b l e 1 M a jo r c h a r a c t e r i s t i c s o fw i n d f i e l d s 10ma b o v e t h e o c e a n s u r f a c e d a t a s e t s 风场资料S u r f a c ew i n d 可选时间范围T i m e l i m i t s可选最高时间分辨率/hT i m e r e s o l u t i o n可选最高空间分辨率S pa c e r e s o l u t i o n E R A 51979-01-01 今10.25ʎˑ0.25ʎE R A -I n t e r i m1979-01-01 2019-08-3160.125ʎˑ0.125ʎC C M P (V 2)1988-01-01 2019-04-2960.25ʎˑ0.25ʎN C E PC F S R1979-01-01 2010-12-3110.312ʎˑ0.312ʎC F S v 22011-01-01今10.205ʎˑ0.205ʎ1.2卫星高度计资料J a s o n -1,J a s o n -2,J a s o n -3卫星高度计是美国国家海洋和大气管理局㊁欧洲气象卫星开发组织和法国宇航局合作开发并发射的卫星㊂三颗卫星采用相同的高度㊁倾角以及周期设计,重访周期为9.9d ,每个周期内共有254条轨道,构建了长时间序列覆盖全球的近实11Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年时海浪观测数据库,有效地改善了海浪分析与预报[14]㊂刘花等[15]对比分析了2010 2011年的J a s o n -1卫星高度计与南海北部近岸海域3个浮标的观测资料,发现卫星高度计与浮标的观测值具有较高的一致性㊂图1给出了经过南海海域卫星高度计的轨道编号㊂图1 南海海域水深及J a s o n 卫星高度计经过轨道分布F i g .1 D e pt h o f t h e S o u t hC h i n a S e a a n d t h e J a s o n s a t e l l i t e a l t i m e t e r t r a c k s p a s s i n g t h r o u gh t h e a r e a 1.3热带气旋资料参考中国气象局热带气旋数据集[16-17],以及卫星高度计的轨道分布(见图1),选出15个与经过南海卫星高度计时间与空间对应的热带气旋(见图2与表2)㊂(黑色线为热带气旋的移动路径,彩色点表示热带气旋的等级变化㊂T h eb l ac k l i n e s a r e t h e t r o p i c a l c y c l o n e s p a t h ,T h e c o l o r ed d o t s a re t h e c h a n -g i n g of t r o p i c a l c yc l o n e s l e v e l .)图2 经过南海的热带气旋路径及等级分布F i g .2 T r o p i c a l c y c l o n e s p a t h s a n d p a s s i n g t h r o u gh t h e S o u t hC h i n a S e a表2 热带气旋基本信息T a b l e 2 M a j o r c h a r a c t e r i s t i c s o f t r o p i c a l c yc l o n e s (T C )序号N u m b e r 热带气旋编号T C -n u m b e r 名称T CN a m e与卫星高度计匹配轨道A l t i m e t e r t r a c k 与卫星高度计匹配时间M a t c h e d t i m e1200320N E P A R T A K 尼伯特J a s o n -11532003-11-16T 12:002200601C h a n c h u 珍珠J a s o n -11532006-05-16T 18:003200616X a n g s a n e 象神J a s o n -11532006-09-28T 14:004200622D u r i a n 榴莲J a s o n -11902006-12-02T 12:005200715L e k i m a 利奇马J a s o n -11142007-10-02T 22:006200806F e n g s h e n 风神J a s o n -10512008-06-24T 05:007200819M a y s a k 美莎克J a s o n -10512008-11-10T 00:008200916K e t s a n a 凯萨娜J a s o n -21902009-09-28T 18:009201013M E G I 鲇鱼J a s o n -21902010-10-20T 11:0010201117N e s a t 纳沙J a s o n -21142011-09-29T 13:0011201119N A G L A E 尼格J a s o n -22292011-10-04T 00:0012201325N a r i 百合J a s o n -21142013-10-13T 17:0013201409R A MM A S U N 威马逊J a s o n -21532014-07-18T 09:0014201422H a g u p i t 黑格比J a s o n -20512014-12-10T 03:0015201617S a r i k a 莎莉嘉J a s o n -31532016-10-18T 09:0021Copyright ©博看网. All Rights Reserved.7期郑元帅,等:S W A N 模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析2 数值模拟试验2.1S W A N 介绍S W A N 近岸海浪模式是荷兰D e l f t 理工大学基于带有源和汇的波作用量平衡方程开发的第三代海浪数值模式[18],可以根据特定的风场㊁水深以及流场作为输入条件,计算近岸㊁湖泊以及河口等区域的风浪要素㊂相对于适用大洋的模式WW 3,S W A N 模式增加了近岸地形下波浪的传播变形效应,更适用于近岸波浪场的计算㊂模式中采用波作用量方程作为描述海浪变化的控制方程,在直角坐标系下采用如下形式:∂∂t N +∂∂x C x N +∂∂yC y N +∂∂σC σN =S σ㊂(8)式中方程从左至右依次代表波作用量谱密度随时间的变化率㊁波作用量在几何空间x ,y 方向上的传播,其传播速度分别为C x 和C y ㊁流场和水深的变化引起的频移,速度为C σ㊁流场和水深的变化引起的折射和变浅作用,速度为C θ㊂S 代表谱密度表示的源汇项㊂其中S 可以表示为:S =S i n +S d s ,w +S d s ,b +S d s ,b r +S n 4+S n 3㊂(9)式中:S i n 为风能输入[19];S d s ,w 为白浪破碎耗散[20];S d s ,b为底摩擦耗散[21];S d s ,b r 为深度诱导破碎项[22];S n /4为四波相互作用[23];S n /3为三波相互作用[24]㊂2.2模式详细设置2.2.1网格设置模式计算区域为0ʎ 25ʎN ,95ʎE127ʎE ,区域内使用地表水模拟(S M S ,S u r f a c e -w a t e rm o d e l i n g s ys t e m )软件构建的非结构三角网格(见图3),包含47556个网格点和92299个三角形㊂水深采用E T O P O 1模型数据并线性插值到网格上,陆地与岛屿分辨率为0.1ʎ,海洋边界为0.2ʎ㊂图3 试验区域网格设置图F i g .3G r i d o f e x pe r i m e n t a l a r e a 2.2.2数值模式试验参数设置敏感性试验共设置8组试验,模式为冷启动,风能输入采用K o m e n 方案,白浪破碎采用H a s s e l m a n 方案,底摩擦采用C o l l i n s 方案,深度破碎系数=1.0,同时考虑E l d e b e r k y 方案的非线性作用,试验中以上输入参数均相同,风场与拖曳系数的设置如表3所示㊂表3 数值模式试验风场与拖曳系数方案设置T a b l e 3 S e t o f s u r f a c ew i n d a n d d r a g c o e f f i c i e n t s c h e m e s i n t h e n u m e r i c a l e x pe r i m e n t 试验序号T e s t n u m b e r 12345678风场W i n d f i e l d sE R A 5E R A -I n t e r i m C C M P N C E P E R A 5E R A 5E R A 5E R A 5拖曳系数方案D r o g c o e f f i c i e n t sF I TF I TF I TF I T W U L &P A n d e r s o nO e y3 数值模拟试验结果分析通过对比模式输出值与卫星高度计观测值评估输出结果㊂评估标准包括均方根误差(R M S E )㊁标准差(S T D )㊁相关系数(C O E F):R M S E =1n ðni =1x i -y i ()2㊂(10)S T D =1n ðni =1x i -x -()2㊂(11)C O E F =n ðni =1x i -x -()y i -y -()ðni =1x i -x -()2ðni =1y i -y -()2㊂(12)其中均方根误差反映模拟值与实测值之间的差距,标准差反映的是模拟值自身的离散程度,相关系数反映的是模拟值与实测值之间的相关程度㊂3.1不同风场输出结果分析在不同风场驱动下模式的沿轨输出有效波高与其时空对应的卫星高度计观测值对比如图4所示:4组试验的模拟值基本符合卫星高度计的实测值,但是试验2与试验3的结果明显低于卫星高度计实测值㊂试验1的结果更接近实测值,试验4的结果在模拟波高超过7m 时离散程度较高㊂当S W A N 模式的输入参数为默认值时,使用4种风场驱动模式,都能得到与卫星高度计实测值变化趋势相一致的有效波高模拟值㊂在实测值4m 以下的区域内,使用4种风场模拟值很接近实测值,在实测值超31Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年过4m 的区域内,使用E R A 5风场模拟值更接近实测值㊂同时,从表4以及图5中可以看出,E R A 5风场的模拟值的相关系数较高,均方根误差以及标准差较低,表明该模拟值与实测值的一致性较高,自身的空间异质性较低,更接近卫星高度计的实测值㊂图4 试验1(a )㊁试验2(b )㊁试验3(c )与试验4(d)模拟值与卫星高度计实测值对比F i g .4 S i g n i f i c a n tw a v e h e i g h t c o m p u t e d i nT e s t 1(a )㊁T e s t 2(b )㊁T e s t 3(c )a n dT e s t 4(d )c o m p a r e dw i t h s a t e l l i t e a l t i m e t e r 表4 不同驱动风场模拟值的相关系数、标准差与均方根误差T a b l e 4 C o m p a r i s o n o f C O E F ,S T D &R M S E a m o n g s i gn i f i c a n t w a v e h e i g h t s c o m pu t e d f r o md i f f e r e n t s u r f a c ew i n d s 表面风场S u r f a c ew i n d相关系数C O E F 标准差S T D /m 均方根误差R M S E /m E R A 50.9211.280.597E R A -I n t e r i m 0.8861.120.735C C M P 0.8991.140.697N C E P0.8921.700.7693.2不同拖曳系数输出结果分析对S W A N 模式中的源代码以及输入文件进行修改,得到不同拖曳系数方案的S W A N 模式㊂并使用之前默认参数下最接近模拟值的E R A 5再分析风场来进行驱动,得到新的沿卫星高度计轨道输出的有效波高㊂图5 不同驱动风场模拟值泰勒对比图F i g .5 T a y l o r d i a g r a mo f s i g n i f i c a n tw a v e h e i g h t s c o m pu t e d f r o md i f f e r e n t s u r f a c ew i n d s41Copyright ©博看网. All Rights Reserved.7期郑元帅,等:S W A N 模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析从图6与7中可以看出,试验1㊁试验5~8结果之间的差异明显小于试验1~4之间的差异㊂试验5的模拟值明显更接近卫星高度计的实测值㊂并且随着模拟有效波高的增加,不同试验模拟值之间的差距变得明显㊂从图8中可以看出,在拖曳系数的试验中,5-WU方案的模拟值具有更高的相关系数与更低的均方根误差,与卫星高度计实测值具有更高的一致性㊂结合3.1得出结论,WU 方案更适合用于使用E R A 5风场作为驱动风场来模拟南海海域的台风浪变化㊂图6 试验5(a )㊁试验6(b )㊁试验7(c )与试验8(d)模拟值与卫星高度计实测值对比F i g .6 S i g n i f i c a n tw a v e h e i g h t c o m p u t e d i nT e s t 1(a )㊁T e s t 2(b )㊁T e s t 3(c )a n dT e s t 4(d )c o m pa r e dw i t h s a t e l l i t e a l t i m e t er 51Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年(以热带气旋编号200806(a),200819(b),201325(c)以及201409(d)为例㊂T r o p i c a l c y c l o n e s n u m b e r:200806(a),200819(b),201325(c)a n d201409 (d).)图7试验1㊁试验5㊁试验6㊁试验7以及试验8模拟值与卫星高度计实测有效波高纬向对比图F i g.7S i g n i f i c a n tw a v e h e i g h t c o m p u t e d i nT e s t1㊁T e s t5㊁T e s t6㊁T e s t7a n dT e s t8c o m p a r e dw i t h s a t e l l i t e a l t i m e t e r i n a l t i t u d e r o w表5不同拖曳系数方案模拟值的相关系数、标准差与均方根误差T a b l e5C o m p a r i s o n o f C O E F,S T D&R M S Ea m o n gs i g n i f i c a n tw a v e h e i g h t s c o m p u t e d f r o md i f f e r e n t d r a gc o e f f i c i e n t s c h e m e s拖曳系数方案S c h e m e s 相关系数C O E F标准差S T D/m均方根误差R M S E/mF I T0.9211.280.597W U0.9221.390.586L&P0.9211.210.618A n d e r s o n0.9221.280.596O e y0.9211.190.623 3.3南海海域30年极值波高分布使用E R A5风场与WU方案以及与数值试验默认的参数构建南海海域1990 2019年的历史海浪数据集,并使用适线法与P e a r s o n-Ⅲ分布[26]推算南海海域多年一遇有效波高,分别考虑2㊁5㊁10㊁20㊁50以及100年的情况㊂图9中可以看出,南海海域多年一遇有效波高呈现出北高南低的趋势,东北部海域有效波高明显高于南部海域,东南大陆沿岸高于北部湾沿岸㊂南海东北部海域百年一遇有效波高在16m以上,北部湾百年一遇有效波高约为8m㊂图8不同拖曳系数方案模拟值泰勒对比图F i g.8 T a y l o r d i a g r a mo f s i g n i f i c a n tw a v e h e i g h t sc o m p u t ed f r o md i f fe r e n t C D s c h e m e s61Copyright©博看网. All Rights Reserved.7期郑元帅,等:S W A N模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析图9 南海海域2年(a )㊁5年(b )㊁10年(c )㊁20年(d )㊁50年(e )与100年(f)一遇有效波高分布F i g .9 2-y e a r (a ),5-y e a r (b ),10-y e a r (c ),20-y e a r (d ),50-y e a r (e )a n d 100-ye a r (f )r e t u r n p e r i o d e x t r e m e v a l u e s o f s ig n i f i c a n tw a v eh ei gh t o f S o u t hC h i n a S e a 4 结论本文针对海浪灾害危险性评估对长时间序列海浪模拟的需求,分析了不同风场对南海海域台风浪后报的影响㊂采用E R A 5㊁E R A -I n t e r i m ㊁C C M P 以及N C E P 风场作为S W A N 模式的驱动风场,使用S W A N 模式默认输入参数对经过南海海域的15个热带气旋过程引起的海浪进行模拟,并与卫星高度计实测值进行对比㊂再使用模拟精度最高风场,更改模式中拖曳系数参数化方案,对同样条件的海浪进行模拟,得到以下结论:(1)使用不同的4种风场驱动S W A N 模式得到的模拟值与卫星高度计实测波高的变化趋势一致,并且具有良好的相关性,相关系数均在0.88以上㊂随着模拟有效波高的升高,差距变得明显㊂一个高质量的风场能提高海浪模式的预报和模拟能力,其中E R A 5风场的模拟值最接近卫星高度计实测的有效波高,相关系数均接近0.92,均方根误差为0.597m ㊂在使用E R A 5风场模拟时,WU 方案的模拟值均方根误差最低,为0.5876m ,因此,WU 方案可作为最优的拖曳系数方案;(2)根据以上试验结果,使用E R A 5风场与WU 方案的组合构建了南海海域1990 2019年的有效波高数据集,使用P e a r s o n -Ⅲ分布推算出南海海域的多年一遇有效波高,最终发现南海东北部海域百年一遇有效波高在16m 以上㊂本文建议在构建历史海浪数据集来进行南海海域的海浪灾害评估时,可以使用E R A 5风场作为驱动风场,并使用WU 方案作为拖曳系数方案,能得到较为准确的模拟值㊂最后该结论可以为南海海域的海浪灾害评估与海洋工程建设提供参考㊂参考文献:[1] K o m e nGJ ,C a v a l e r i L ,D o n e l a n M ,e t a l .D yn a m i c s a n dm o d e l -l i n g o fo c e a n w a v e s [J ].D y n a m i c so fA t o m o s ph e r e s &O c e a n n ,1994:25(4):276-278.[2] 周凯,陈希,李妍,等.两种海面风场的对比及对海浪模拟的影响[J ].海洋预报,2012,29(3):9-14.Z h o uK ,C h e nX ,L i Y ,e t a l .C o m p a r i s o n b e t w e e n t w o s e a s u r f a c e w i n d f i e l d s a n d t h e i r i n f l u e n c e o n t h ew a v e s i m u l a t i o n s [J ].M a r i n e F o r e c a s t s ,2012,29(3):9-14.[3] 邓波,史剑,蒋国荣,等.驱动大洋海浪模式的两种海面风场对比分析研究[J ].海洋预报,2014,31(3):29-36.D e n g B ,S h i J ,J i a n g GR ,e t a l .C o m p a r i s o n b e t w e e n t w o k i n d s o f s e a s u r f a c ew i n d f i e l d a p p l i e d i n o c e a nw a v e s i m u l a t i o n [J ].M a r i n e F o r e c a s t s ,2014,31(3):29-36.[4] 李新文,丁骏,黄君宝,等.不同风场数据集对台风期间海浪模拟的影响[J ].水利水运工程学报,2021(6):34-42.L i X W ,D i n g J ,H u a n gJ B ,e t a l .P e r f o r m a n c e a s s e s s m e n t o f d i f -f e r e n tw i n d f o r c i n g d a t a s e t s f o r s i m u l a t i o n o f w i n dw a v e d u r i n g t y -p h o o n [J ].H y d r o -S c i e n c e a n dE n g i n e e r i n g,2021(6):34-42.[5] J i nW.W i n d -s t r e s s c o e f f i c i e n t s o v e r s e a s u r f a c e f r o mb r e e z e t o h u r -r i c a n e [J ].J o u r n a lo f G e o p h y s i c a lR e s e a r c h O c e a n s ,1982,8771Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年(C12):9704-9706.[6]L a r g eW G,P o n d P.O p e n o c e a nm o m e n t u mf l u xm e a s u r e m e n t s i nm o d e r a t e t o s t r o n g w i n d s[J].J o u r n a l o fP h y s i c a lO c e a n o g r a p h y, 1981,11(3):324-336.[7] D o n e l a nM A,D o b s o nF W,S m i t hSD,e t a l.O n t h e d e p e n d e n c e o f s e a s u r f a c e r o u g h n e s s o nw a v e d e v e l o p m e n t[J].J o u r n a l o f P h y-s i c a l O c e a n o g r a p h y,1993,23(9):2143-2149.[8] O e y LY,E z e r T,W a n g DP,e t a l.L o o p c u r r e n t w a r m i n g b y h u r-r i c a n eW i l m a[J].G e o p h y s i c a lR e s e a r c hL e t t e r s,2006,33(8): 153-172.[9] Z i j l e m aM,V l e d d e rG,H o l t h u i j s e nL.B o t t o mf r i c t i o na n dw i n dd r a g f o rw a v em o de l s[J].C o a s t a l E n g i n e e r i n g,2012,65:19-26.[10]罗蒋梅,潘静,杨支中.海面风应力拖曳系数参数化方案对风暴潮数值模拟的影响[J].海洋预报,2011,28(3):15-19.L u oJ M,P a nJ,Y a n g Z Z.I m p a c to ft h e p a r a m e t e r i z a t i o ns c h e m e a b o u t s e a s u r f a c ew i n d s t r e s s d r a g c o e f f i c i e n t s o n n u m e r i-c a l s i m u l a t i o no fs t r o m s u r g e[J].M a r i n eF o r e c a s t s,2011,28(3):15-19.[11]丁磊,于博.S W A N模型中不同风拖曳力系数对风浪模拟的影响[J].海洋学报,2017,39(11):14-23.D i n g L,Y uB.I m p a c t o fw i n dd r a g c o e f f i c i e n t s o nw a v e s i m u l a-t i o n u i s i n g S W A N m o d e l[J].H a i y a n g X u e b a o,2017,39(11): 14-23.[12]金罗斌,陈国平,赵红军,等.合成风场在南海台风浪数值模拟中的研究[J].水道港口,2015,36(1):12-20.J i nLB,C h e nGP,Z h a oHJ,e t a l.S t u d y o f c o m b i n e dw i n d i ns i m u l a t i n g s t o r mw a v e s i n t h e S o u t h C h i n a S e a[J].J o u r n a l o fW a-t e r w a y a n dH a r b o r,2015,36(1):12-20.[13]刘解明,熊学军,宫庆龙,等.4种表层风场资料在北半球海域的适用性评估[J].海洋科学进展,2020(1):38-50.L i uX M,X i o n g X J,G o n g QL,e t a l.A p p l i c a b i l i t y e v a l u a t i o n o ff o u r s u r f a c ew i n d p r o d u c t s i nt h en o r t h e r nh e m i s p h e r es e aa r e a[J].A d v a n c e i nM a r i n e S c i e n c e,2020(1):38-50. 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All Rights Reserved.7期郑元帅,等:S W A N模式中风输入方案对南海台风浪后报的影响分析91A n a l y s i s o f I m p a c t s o fW i n d I n p u t S c h e m e i nS W A NM o d e l o n t h eH i n d c a s t o f T y p h o o nW a v e s i n t h eS o u t hC h i n aS e aZ h e n g Y u a n s h u a i,S u n J i a n(C o l l e g e o fO c e a n i c a n dA t m o s p h e r i c S c i e n c e s,O c e a nU n i v e r s i t y o f C h i n a,Q i n g d a o266100,C h i n a)A b s t r a c t: W i n d f i e l d s10m e t e r s a b o v e t h e o c e a n s u r f a c e f r o mE R A(E C MW FR e-A n a l y s i s)5㊁E R A-I n-t e r i m㊁C C M P(C r o s sC a l i b r a t e d M u l t i-P l a t f o r m)a n dC F S R(C l i m a t eF o r e c a s t S y s t e m R e a n a l y s i s)f r o m N C E P(N a t i o n a l C e n t e r s f o r E n v i r o n m e n t a l P r e d i c t i o n)w e r e s e l e c t e d a s t h e f o r c i n g w i n d t o s i m u l a t e t h e e x t r e m e v a l u e o f s i g n i f i c a n tw a v eh e i g h t i n d u c e db y15t r o p i c a l c y c l o n e s p a s s i n g o v e r t h eS o u t hC h i n a S e a a n d c o m p a r e d t h e h i n d c a s t r e s u l t s o f s i m u l a t i o n f r o md i f f e r e n t f o r c i n g w i n d sw i t hv a l u e sm e a s u r e db y J a s o n s a t e l l i t e a l t i m e t e r i n t h i s p a p e r.C o n d uc t ed t he s e n s i t i v i t y a n a l y s i s a n d c o m p a r i s o nof t h e d r a gc o e f f i c i e n t s c h e m e s b y s i m u l a t i n g t h e e x t r e m ew a v e s i nd u ce df r o ms u r f a c ew i n dw i t hh igh e s t a c c u r a c y u n d e r t h e s a m e c o n di t i o n s.T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t t h ew i n d i n p u t c o m b i n a t i o no fE R A5s u r f a c ew i n d a n dWUs c h e m e s c o u l d g e tm o s t a c c u r a t e s i g n i f i c a n tw a v eh e i g h t s d u r i n g t h e t r o p i c a l c y c l o n e s p a s s i n g o v e r t h e a r e a u n d e r t h e c o n d i t i o n o f d e f a u l t i n p u t p a r a m e t e r s.F i n a l l y b u i l t a h i s t o r i c a l d a t a s e t b a s e d o n t h e r e s u l t s a n d g a v e t h em u l t i y e a r r e t u r n p e r i o d e x t r e m e v a l u e s o f s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t o f S o u t hC h i n a S e a b y u s i n g P e a r s o n-Ⅲd i s t r i b u t i o n.K e y w o r d s:S W A N m o d e l;w i n d f i e l d s;d r a g c o e f f i c i e n t s;s i g n i f i c a n tw a v e h e i g h t;r e t u r n p e r i o d s责任编辑庞旻Copyright©博看网. 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基于SWAN和LAPS产品的人影作业参数自动估算方法研究

基于SWAN和LAPS产品的人影作业参数自动估算方法研究袁正腾;唐仁茂;李德俊;向玉春;陈英英;王慧娟【摘要】利用SWAN的雷达三维拼图和LAPS的特征层数据,通过自动化处理,进行人影作业临近预警和目标云识别,并计算用弹量、距离目标云最近的作业点及其发射方位角和距离,给出作业高度参考,最后生成人工增雨和防雹的作业技术参数产品。

通过与实际作业情况比较发现,人工增雨防雹作业技术参数产品可提前60～30 min发出预警,提前30～0min计算出作业技术参数;预警报给出的作业站点基本都在目标云移动路径上,作业技术参数与实况基本相符;火箭弹用量误差在鄂西山区为0%～5.6%,鄂东孝感、黄冈等地误差25%～55.5%。

运用该方法指导人工增雨和防雹作业,能够实现作业决策自动化和定量化,取得较好效果,对市县人影作业有一定指导意义。

%By using radar 3-D mosaic products of SWAN（the severe weather automatic nowcast system） and feature level data of LAPS（the local analysis and prediction system）,technique parameters of weather modification are estimated automatically.The nowcasting of weather modification work is done and target clouds are identified.The ammunition amount,the rocket azimuth,the nearest rocket station away from the target cloud and their distance are estimated,and reference values of the seeding height are offered.The operation technique parameter products of rain enhance and hail suppression are pared with actual operation information,it is found that the nowcasting can be made 30-60 minutes in advance and the operation technique parameters are estimated 0-30 minutes in advance,the operation stations being forecasted are basically in the path of the target cloud moving,the technique parameters and actualinformation are basically consistent,the error of ammunition amount is about 0-5.6% in the western and 25%-55.5% in the eastern Hubei province.The application results show that this method can be used to guide artificial rain enhancement and hail suppression having automatic and quantitative operating decision-making,achieving good effects,and getting some practical significance for weather modification of grass roots.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2012(031)001【总页数】5页(P78-82)【关键词】SWAN;LAPS;雷达三维拼图;人工影响天气;作业参数【作者】袁正腾;唐仁茂;李德俊;向玉春;陈英英;王慧娟【作者单位】湖北省人工影响天气办公室,武汉430074;湖北省人工影响天气办公室,武汉430074;湖北省人工影响天气办公室,武汉430074;湖北省人工影响天气办公室,武汉430074;湖北省人工影响天气办公室,武汉430074;湖北省人工影响天气办公室,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】P48关于人工影响天气作业参数的确定，已有较多研究成果[1-10]。

SWAN波浪模型在黄河三角洲海域的应用

SWAN波浪模型在黄河三角洲海域的应用张宏伟;康海贵【摘要】为了能够在我国的黄河三角洲海域更好地应用考虑绕射作用的最新版本40.51的SWAN(Stimulating WaveNearshore)模型,将适用于我国海域特点的文氏谱加入到该模型中,并且利用大连理工大学港口、海岸及国家重点实验室所作的波浪在双突堤传播变形的实验数据以及没有考虑绕射作用的SWAN以前版本的模型在黄河三角洲的数值模拟结果分别进行了验证和分析.结果表明:该模型的数值结果与实验数据趋势基本吻合;在波影区,波高与以前的SWAN模型相比平均高出0.1～0.3 m不等.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2008(000)012【总页数】5页(P24-28)【关键词】SWAN;文圣常谱;黄河三角洲;绕射【作者】张宏伟;康海贵【作者单位】大连理工大学港口、海岸及近海国家重点实验室,辽宁,大连,116023;大连理工大学港口、海岸及近海国家重点实验室,辽宁,大连,116023【正文语种】中文【中图分类】TV139.2+1近岸波浪对近岸海域工程的建设与规划、能源开发、海岸地形迁移变化有着重大的影响。

黄河三角洲海域由于近几年胜利油田开发建设修筑了大量的近海长短不一的堤坝，近岸建筑物对于波浪的绕射作用更加明显，从而使得波浪从外海传输到近海的规律变得更加复杂。

目前我国计算近岸波浪演变的数学模型主要有 Boussinesq波浪模型，缓坡波浪模型以及SWAN模型。

徐福敏指出Boussinesq方程可以考虑波浪浅水变形、折射、绕射和反射等机理，其局限性主要表现为：对水深的适用范围有所限制，求解计算量大，只适用于小范围区域；缓坡方程是模拟近岸波浪传播变形的高效数学模型，但是其数值求解相对比较复杂，计算量大，计算结果未能考虑白浪损耗、风能摄入等过程;不适用于地形变化急剧的复杂区域[1]。

SWAN的第三代浅水波浪数值模型适用于近岸、湖泊以及河口地区的数值预报模型，较合理地考虑了波浪的传播过程：多向不规则波的传播、波浪折射和反射作用、浅水变形等[2-4]。

基于SWAN模式对台风海燕风浪的推算

和由于波浪破碎和底部摩擦引起的波能耗散项。
ＳＷＡＮ在陆架海域或者大洋上应用时，可以选用在球坐
Ｄｅｌｆｔ理工大学土木工程系开发，ＳＷＡＮ模式采用动谱平衡
方程作为描述海浪的控制方程，采用线性随机表面重力波理论。在流场中，ＳＷＡＮ模式不是以二维能谱密度而是以二维动谱密度表示随机波，动谱密度 Ⅳ
摘
要：选用内域藤田外域高桥的混合风场模拟台风风场，应用第三代海浪数值模式ＳＷＡＮ对２０１３年影响南海海
域的超级台风 “ 海燕”进行台风浪的推算。通过对测点处风速以及推算出有效波高与实测数据对比，分析发现模式计算结果与实测吻合良好。同时将其应用到南海海域波浪场的推算，能够很好地刻画台风经过时波浪场在时间和空
辽阔的海洋是全人类的共同财富，开发海洋、发展海洋经济成了世界性趋势和各国的战略规划。海洋资源的开采有着诱人的美好前景，随着海洋资源开发活动不断向深水和自然环境恶劣海域等新领域推进，面临着越来越恶劣的海洋作
业环境，风浪对海洋资源的开采造成了极大危害，针对海洋
水深引起的折射和变浅作用。方程右边的Ｓ代表能量源项，
包括风输入项、自帽耗散、底摩擦、变浅破碎引起的耗散作
用、四波相互作用和三波相互作用。其中，Ｓ－＝．＋＋，
ｓ、
ｓ分别代表风能输入项、非线性波波相互作用项

SWAN模式对西行台风所致台风浪的模拟分析

SWAN模式对西行台风所致台风浪的模拟分析高成志;郑崇伟【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2018(039)007【摘要】针对西行台风浪特征难以把握的问题,基于目前国际先进的第三代海浪模式SWAN(simulating waves near-shore),以具有高精度、较高时空分辨率的CCMP(cross-calibrated, multi-platform)风场为驱动场,模拟分析影响中国海域的一系列西行台风浪特征.结果表明:以CCMP风场作为SWAN模式的驱动场,对中国海的台风浪进行数值模拟是可行的,模拟的有效波高具有较高精度;从统计的几个西行台风来看,近台风中心波高的低值中心主要位于台风中心的南部或西南部;西行台风的台风浪大值区并不严格分布于危险半圆(第一、第四象限),西行台风浪的大浪区主要分布于第一、第二象限,大浪区与传统的危险半圆重叠区域主要为第一象限.本研究为提高对西行台风浪的预报能力提供理论基础.【总页数】7页(P1158-1164)【作者】高成志;郑崇伟【作者单位】海军大连舰艇学院教研保障中心,辽宁大连116018;海军大连舰艇学院教研保障中心,辽宁大连116018;华东师范大学河口海岸学国家重点实验室,上海200062;中国科学院大气物理研究所LASG国家重点实验室,北京100029【正文语种】中文【中图分类】P743.1【相关文献】1.SWAN在台湾海峡台风浪场数值模拟中的应用研究 [J], 姬厚德;蓝尹余;赵东波2.基于SWAN模式的"灿鸿"台风浪数值模拟 [J], 应王敏;郑桥;朱陈陈;朱业;车助镁;楚栋栋;张继才3.SWAN 模式中谱空间离散方案对台风浪模拟的影响研究 [J], 葛义军;钟中;李杰4.基于SWAN模式的南海台风浪推算的影响因素分析 [J], 梁书秀;孙昭晨;尹洪强;牛海英5.WAVEWATCH和SWAN嵌套模拟台风浪场的结果分析 [J], 闫涛;张宇铭;胡保全因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

SWAN在台湾海峡台风浪场数值模拟中的应用研究

SWAN在台湾海峡台风浪场数值模拟中的应用研究姬厚德;蓝尹余;赵东波【摘要】The development of wave model and characteristics of several third-generation energy spectrum wave models were briefly introduced. In order to study the characteristic of typhoon waves in Taiwan Strait, taking 0903 Typhoon Linfa for example, typhoon waves were simulated by SWAN model which considered bottom friction, wind-wave interaction, white capping dissipation,nonlinear wave-wave interaction and wave breaking. Compared with the measured data, the result of simulation has a good correlation, which proves the numerical simulation of typhoon waves in this area by SWAN is credible.% 简要介绍了波浪模式的发展及应用较为广泛的几种第三代能量谱海浪模式的特点。

为了研究台湾海峡台风浪场的分布特征，以0903号“莲花”台风为例，选取第三代能量谱海浪模式SWAN，充分考虑底摩擦、风、白浪破碎、波波非线性相互作用、波浪浅化效应等物理过程，模拟了该海域的台风浪场的分布特征。

将模拟结果与实测波浪、风资料对比分析，结果表明风速、有效波高计算值与实际值符合性较好， SWAN模式在海域的适应性良好。

SWAN模型与BW模型在舟山泗礁换流站设计波浪计算中的联合应用

SWAN模型与BW模型在舟山泗礁换流站设计波浪计算中的联合应用邵杰;胡列翔;杨雷霞;穆锦斌【摘要】选取浙江北部嵊泗海域作为研究对象,以大、小网格嵌套的SWAN模型在龙口前沿的波要素计算结果作为BW模型的边界条件,在两个模型的联合应用下模拟了舟山泗礁换流站掩护区外和掩护区内的波浪场分布.结果表明,外海E、ESE、SE向来波传至马关围堤前沿海域时波向已偏转成SSE向,其中ESE向来波下龙口前沿的波高最大,进入掩护区后绕射波的衰减较为明显,将绕射波与局地风浪叠加,得到了泗礁换流站100 a一遇、50 a一遇的设计波要素,其有效波高分别为1.08、0.98 m.SWAN模型与BW模型的联合应用,使得掩护区内外大跨度地形下的波浪折射、绕射、反射等现象均得到了高精度的模拟,在舟山泗礁换流站设计波浪计算中具有良好的适应性.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2015(000)010【总页数】7页(P13-19)【关键词】SWAN模型;BW模型;换流站;波浪计算;联合应用【作者】邵杰;胡列翔;杨雷霞;穆锦斌【作者单位】浙江省水利河口研究院,浙江杭州310020;浙江省电力公司,浙江杭州310007;浙江省电力设计院,浙江杭州310012;浙江省水利河口研究院,浙江杭州310020【正文语种】中文【中图分类】TV139.2+3波浪是海岸地区最主要的动力因素之一，准确计算设计波浪是设计海岸工程建筑物的前提条件。

近年来，波浪数值计算大多采用以下3类模型[1-2]：第1类是基于缓坡方程的计算模型，此类波浪模型在波浪破碎、波流相互作用等现象的模拟精度欠佳，模式有待于进一步的改进。

第2类是基于能量平衡方程的计算模型，以荷兰Delft科技大学研发的SWAN模型在国内外应用最为广泛，目前SWAN模型已在我国的开敞海域有诸多应用，陈希等[3-4]利用SWAN模型模拟了东海、湛江港的台风浪场分布；黄世昌等[5]利用SWAN模型研究了浙江沿海超强台风作用下的台风浪波高；赵海涛等[6]利用SWAN模型分析了航道对波浪传播的影响；宋伟伟等[7]利用SWAN模型进行台风浪数值后报，并与广东沿海外海重现期波要素进行了对比分析；叶钦等[8]利用SWAN模型开展了浙江近海波浪能资源的初步研究。

应用SWAN模型分析航道对波浪传播的影响

赵海涛等 :应用 SWAN 模型分析航道对波浪传播的影响
·45 ·
1. 2 源项的处理
11 21 1 风能输入
在 SWAN 模型中 , 风能向波浪的转移是通过
Phillip s 提出的共振机理和 Miles 提出的反馈机理来
描述的 ,共振和反馈机理可表示成线性增长项与指数
增长项之和 :
的波浪破碎、三波及四波相互作用) 。在国内该模型
也已成功应用于近岸水域的波浪计算[8] 。
1. 1 控制方程 SWAN 模型以二维动谱密度 N (σ,θ) 来描述波
浪传播过程 , N (σ,θ) = E(σ,θ) /σ,其中 E(σ,θ) 为能谱密度 ,σ为相对频率 θ, 为波向。
在笛卡尔坐标系下 ,波谱的演化由方程 (1) 描述 :
计算边界分为水边界和陆边界 ,假定波浪可以从水计底高程为 - 161 5 m ,航道边坡仍为 1 ∶4 ;改造后的
边界自由离开计算域。计算风浪时 ,根据风速、风向、风航道呈折线型布置。
时和水深条件得到计算域内各点不同时刻的风能输入
在设计高水位上加 11 76 m 作为计算水位。根据
量 ,当波浪达到一定尺度时 ,风能输入、消耗及非线性转当地波浪资料统计得出 , ESE、SE、SSE 和 S 向为港区
SWAN 模型采用 Hasselmann 提出的离散相互作用近似法计算四波相互作用 ,采用 Eldeberky 提出的集合三阶近似法计算三波相互作用。 1. 3 数值算法
SWAN 模型采用全隐有限差分格式 ,允许较大的时间步长。动谱平衡方程的离散格式如下 :
N it , n - N it - 1 , n
赵海涛等 :应用 SWAN 模型分析航道对波浪传播的影响

基于SWAN模型的风生波河道防浪林消浪模拟

基于SWAN模型的风生波河道防浪林消浪模拟周悦;董增川;徐伟;任杰;王建婷;韦一鸣【摘要】选取嫩江干流佰大街堤防为研究区,综合分析其河道地形与岸线条件,应用地表水模拟系统(surface water modeling system,SMS)差分生成局部加密的非结构三角形计算网格.在此基础上,基于第三代浅水波浪模型(simulating wave nearshore,SWAN)模拟防浪林对河道风生波的影响.结果表明:在发生50年一遇洪水时,模型模拟波高与实测波高的相关系数达到0.95,模拟结果较好;嫩江干流佰大街堤防现状防浪林的消浪效果显著,消浪系数达到30.51％;基于非结构三角网格的SWAN模型能较好地模拟以风生波为主的复杂地形河道内的波浪场.【期刊名称】《河海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(047)004【总页数】6页(P323-328)【关键词】护岸工程;SMS;SWAN;防浪林;消波模拟;影响因素;嫩江干流佰大街堤防【作者】周悦;董增川;徐伟;任杰;王建婷;韦一鸣【作者单位】河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098【正文语种】中文【中图分类】TV871.2防浪林护岸工程是指种植于堤防迎水侧用于保护江河湖海堤岸免受水流、风浪、海潮侵袭和冲刷的一种林木生态护岸工程措施。

因其具有成本较低、消波显著、改善生态等特点,在我国的大江大河得到广泛应用。

目前关于河道防浪林的研究,多集中于植被对流速的影响以及对水土流失的作用方面[1-4]。

而对于河道防浪林的消波模拟研究,一直是防洪工程领域的难点。

Camfield[5]研究发现,植被对波浪易产生破碎力,使波浪产生位移和形变,对波浪的传播过程产生衰减作用。

基于WRF-SWAN模式的韦帕台风波浪场模拟

基于WRF-SWAN模式的韦帕台风波浪场模拟谭凤;张庆河;庞启秀;张娜;杨华【期刊名称】《水道港口》【年(卷),期】2012(033)001【摘要】为获取更为准确的台风过程波浪模拟结果,将中尺度大气模式WRFD海面以上10m处风速资料作为驱动风场提供给第三代海浪模式SWAN进行波浪计算,模拟了0713号“韦帕”台风的波浪场过程.模拟和实测资料比较结果表明WRF 模式能较好地模拟韦帕台风过程,给SWAN模型提供高精度风场资料,WRF-SWAN 模式能够较好模拟韦帕台风过程中海浪的演化和传播.【总页数】5页(P14-18)【作者】谭凤;张庆河;庞启秀;张娜;杨华【作者单位】天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300072;天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300072;交通运输部天津水运工程科学研究所工程泥沙交通行业重点实验室,天津300456;交通运输部天津水运工程科学研究所工程泥沙交通行业重点实验室,天津300456;交通运输部天津水运工程科学研究所工程泥沙交通行业重点实验室,天津300456【正文语种】中文【中图分类】TV139.2;O242.1【相关文献】1.基于斜风分解的台风韦帕作用下润扬悬索桥抖振响应现场实测研究 [J], 王浩;李爱群;谢静;焦常科2.基于WRF-SWAN耦合模式的台风\"威马逊\"波浪场数值模拟 [J], 伍志元;蒋昌波;邓斌;陈杰;曹永港;李廉洁3.台风"韦帕"的非对称结构特征及其登陆异常的成因分析 [J], 曾佩芳;薛宇峰;梁梅;徐建军;徐峰4.徐闻青安湾海滩冲流带对台风"韦帕"的波动响应特征 [J], 曾春华;胡泰桓;张会领;李志强;李高聪;田艳5.1907号南海台风"韦帕"造成防城港大暴雨诊断分析 [J], 陈绍河;赵胜男;骆艺仁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

SWAN模型在硇洲渔港波浪要素推算中的应用

《SWAN模型在硇洲渔港波浪要素推算中的应用》摘要：D J S，BEDFORD K W. On coupling the SWAN and WAM wave models for accurate nearshore wave predictions[J]. Coastal Engineering Journal，2001，43（3）： 161-201.，M，KRAUS N C. Evaluation of depth-limited wave breaking criteria[J].Symposium on Ocean Wave Measurement and Analysis，1993，2：180-193.，M，OUMERACI H.The SWAN model used to study wave evolution in a flume[J].Ocean Engineering，2001，28：805-823.雷鹏张建侨摘要：利用SWAN模型模拟硇洲渔港附近海域的波浪场，推算外海-10 m水深处重现期波浪要素结果和实测值基本一致，进而推算得到北港区边界不同水位不同重现期条件下的波浪要素，可为工程设计提供参考。

关键词：SWAN模型;硇洲渔港;波浪要素湛江经济技术开发区硇洲岛是我国第一大火山岛，是广州、湛江、海南岛之间的海运交通要冲（图1）。

硇洲岛岸线长47 km，陆域面积56 km2，有自然港湾11处，附近海域渔业资源丰富，发展渔业具有得天独厚的自然优势。

现有的硇洲渔港有两个港区（图2）——南港区和北港区。

南港区位于硇洲岛镇区，北港区位于硇洲镇港头村的东部，距南港约6 km。

两个港区的口门都向西，面对雷州半岛和东海岛，港湾呈狭长形，掩护条件良好，水深条件优越。

经过多年的建设，硇洲渔港已具备国家中心渔港的规模和功能，码头、防波堤和护岸及配套设施逐步完善，防灾减灾能力大幅提高，同时渔港管理与服务体系逐步健全，有力地保障了渔民的生命财产安全，促进了渔区经济的发展，推动了硇洲港镇一体化建设进程。

SwAn模式综述

出（1964；以摩擦速度形式表示）。风产生的指数增长 SWAN 中有两种风产生的指数增长形式可选择。第一种表示是由 Komen 等人提出的（1984）。表示为
U* ： C ph
By Hyc
ρ U B = max 0, 0.25 air 28 ∗ cos (θ − θ w ) − 1 σ ρ water C phase
而swanswan数值表示波浪的传播从线性波动的波包理论和波峰守恒率可以在几何空间和谱空间得出下面的变化率whkdshkd分别代表求和方向的方向导数k代表波数单位矢量
1.SWAN 模式简介 SWAN 模式属于前文分类中的第三代浅海海浪数值模式，由荷兰 Delft 大学土木工程系开发并维护。从第一个公开发布的版本 SWAN 30.51 到目前的 40.41 版本，不断进行改进和扩充，性能不断提高，功能也逐渐增强。 SWAN 模式采用了基于 Euler 近似的作用量谱平衡方程，采用线性随机表面重力波理论（包含流的作用）。SWAN 模式考虑了较多的物理过程，包含了当前海浪预报研究的最新成果。 SWAN 模式可以模拟的过程：（1）波浪的传播过程 a）由流和非平稳的水深变化引起的折射 b）由水底和流的变化引起的浅化 c）逆流传播时的阻碍和反射 d）波浪在几何空间的的传播 e）次网格障碍物对波浪的阻碍和波浪通过次网格障碍物传播 f）波生增水（2）波浪的产生和耗散 a）风输入 b）白帽破碎 c）水深变浅引起的破碎 d）水底摩擦 e）三波和四波非线性相互作用 SWAN 模式可以进行从实验室尺度到大陆架海尺度的风浪和涌浪计算，能够比较方便地嵌入 WAM 模式和 WAVEWATCH III 模式和 SWAN 本身。而 SWAN 40.31 增加了并行计算模块。在 40.41 中加入了对绕射的模拟。 2.SWAN 数值表示 (1). 波浪的传播从线性波动的波包理论和波峰守恒率可以在几何空间和谱空间得出下面的变化率（Whitham,1974）

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姬厚德，蓝尹余，赵东波
（福建海洋研究所、福建省海岛与海岸带管理技术研究重点实验室，福建厦门３６１０１３）
摘要：为了提高近岸台风浪模拟的精度和效率，选取台湾海峡及其邻近海域为研究区域，以０９０３号
台风 “ 莲花 ” 为例，采用大、小网格嵌套的ＳＷＡＮ波浪模型和抛物型近似缓坡方程联合应用的方法模拟了此台风浪场的分布特征．将验证点的计算值与浮标实测值进行对比，峰值的最大绝对偏差为０．８９ｎｌ，整个模拟过程的平均绝对偏差为０．４５ｍ，平均相对偏差在２０％以内，整体模拟效果良好．为了便于分析模拟结果，选取了２００９年６月２０日２３时、２１日０８时、２１日１４时３个典型时刻的模
大，但受该渔港东侧防波堤的阻挡，波浪较难进入避风水域，仅从堤头绕射进入港内，港内波高约为
０．２ｎｌ，港外最大波高达到２．３ｍ，受到东向浪侵袭时港内避风条件较好．上述结果表明，ＳＷＡＮ波浪模型和缓坡方程联合应用在台湾海峡及其邻近海域的台风浪数值计算中具有良好的适应性．关键词：物理海洋学；台风浪；数值模拟；ＳＷＡＮ波浪模型；缓坡方程；台湾海峡
暴潮等。。．据统计，每年的台风浪对我国海岸工程、海上交通、海洋渔业等造成超过７亿元人民币的经济损失．因此如何精确地预报台风浪一直是海洋
型，其将各种物理过程以源函数表示，适用于
各种类型的波浪模型在我国海域中都有诸多应用．如郑永红等（２００４）利用改进的Ｂｏｕｓｓｉｎｅｓｑ方程在潜堤波浪计算中进行了试验。，。郑俊等（２００９）利
用缓坡方程模拟了日照港的波浪分布特征 ¨ ，齐义泉等（２００３）利用ＷＡＶＥＷＡＴＣＨ波浪模型模拟南海
拟结果进行对比分析．其结果表明：（１）随着台风中心的北移，研究区域内风浪逐渐占据绝对主导
地位，风与波浪的变化趋势更加吻合．２１日０８时泉州湾内最大风速约１５ｍ／ｓ，湾口的最大波高为
２．８１３１；至２１日１４时台风中心逼近泉州湾口，湾内最大风速增大至２０ｍ／ｓ，湾口最大波高迅速增至
４．４Ｉｎ，模拟结果与实际情况相吻合．（２）在台风中心逼近泉州祥芝中心渔港时港区受台风影响最
动』，适用于小尺度的波浪计算；由于其所作假设
的波浪场分布 ¨ ，陈希等（２００３、２００２）利用ＳＷＡＮ波浪模型模拟了东海、湛江港的台风浪场分
布，赵鑫等（２００６）利用ＳＷＡＮ波浪模型模拟了９７１ｌ号台风 “ 温妮 ” 的波浪场．
波浪数值模拟大致可以分为３种类型：（１）基
于Ｂｏｕｓｓｉｎｅｓｑ型方程的计算模型，（２）基于缓坡方程的计算模型，（３）基于能量平衡方程的模型．第
一
类波浪模型直接描述海浪波动过程中水质点的运
ＤＯＩ：１０．３９６９／Ｊ．ＩＳＳＮ．２０９５４９７２．２０１３．０１．０１５
中图分类号：Ｐ７３１
文献标识码：Ａ
文章编号：２０９５４９７２（２０１３）０１ — ０１０８ — ０９
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＯｃｅａｎＯｇｒａｐｈｙ
Ｖ（）１．３２．Ｎｏ．１
２０１３年２月
Ｆｅｂ．．２０ｌ３
ＳＷＡＮ波浪模型和缓坡方程在０９０３号
台风是对我国沿海地区影响较为严重的自然灾
害之一，台风危害的主要表现形式有狂风、台风浪、
出的二维线性缓坡方程；其适用于小尺度的波浪计算，但在地形变化剧烈的区域模拟难度较大．第三
类波浪模型是以能量平衡方程为基础的能量谱模
大、中尺度的波浪计算．目前第三类波浪模型已发展
预报中的热点和难点．随着计算机软件、硬件技术以
及数值计算方法的快速发展，数值计算逐渐成为台风浪预报的主要手段．
到第三代，具代表性的有ＷＡＭ波浪模型、ＷＡＶ — ＥＷＡＴＣＨＩＩｌ波浪模型。。和ＳＷＡＮ波浪模型川Ｊ．
将swan波浪模型计算结果与浮标位置见图1实测资料进行对比可以看出计算结果整体的变化趋势与实测结果是一致的特别是随着台风逐渐北移浮标点附近海域风浪占据绝对主导地位后拟合相关性进一步增强但受小区域地形气团的影响及模型本身的限制计算值过于平滑很难较精细地绘出峰值和突变值图3
第３２卷
第１期
应用海洋学学报