基于云模型和数据场算法的河口河床变迁分析
地理数据库模型在河口海岸地理信息系统数据库设计中的应用分析

地理数据库模型在河口海岸地理信息系统数据库设计中的应用
分析
张文;周云轩;沈芳
【期刊名称】《测绘与空间地理信息》
【年(卷),期】2005(028)001
【摘要】针对河口海岸数据特点,本文将第三代地理数据库模型GeodataBase引入到河口海岸地理信息系统数据库建设中,在建立河口海岸地理数据模型的基础上,实现河口海岸环境数据重要特征的表达与融合.
【总页数】7页(P9-15)
【作者】张文;周云轩;沈芳
【作者单位】华东师范大学,河口海岸国家重点实验室,上海,200062;华东师范大学,河口海岸国家重点实验室,上海,200062;吉林大学,地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026;华东师范大学,河口海岸国家重点实验室,上海,200062
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.研究三维城市地理信息系统数据库设计要点 [J], 莫梅
2.藏传佛教寺庙地理信息系统数据库设计 [J], 王海涛;任福;曹学诚;王芸;李晨瑞
3.时空数据库模型和时间地理信息系统框架 [J], 唐新明;吴岚
4.时空数据库模型和时间地理信息系统框架(续) [J], 唐新明;吴岚
5.城市地理信息系统中基础数据库设计与实现研究 [J], 杨利娟
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河口区重大工程活动对河床演变影响的数值模拟研究

沿海 高速建设 等 ; 同时航道 升级 和开 发也 在逐步 实施 , 如 广州港 出海航道 三期工程 、 圳 西部公 用航 道工 程等 ; 深 另 外, 举世 瞩 目的港珠 澳 大 桥工 程也 已开 工建 设 。如 此众 多 的工 程建设 , 无疑 会 导致 伶仃 洋 水 域水 沙 动力 环 境 的 变化 。而其 中不乏 规模 宏 大 的建设 项 目, 广 州港 出海 如 航道三期 工程 和港 珠 澳大 桥 工程 。以往 的研 究 , 以 口 多 门为 界 , 析 工 程 建设 对 伶 仃 洋 水 域滩 槽 变 化 的影 响 。 分
口门的整治开 发 、 大铲 湾 港 区工 程 、 深圳 机 场工 程 、 深圳
对 于河 口区 的大型 涉水 工程 , 其影 响 可能 波及 河 口
区乃至 上游 三角 洲 网河 区 , 因此研 究 考虑 先应 用一 维 网
河 区 、 维河 口区联 解 的潮 流 泥沙 数 学 模 型 , 从 联 解 二 再
第 2期 21 0 1年 2月
广 东 水 利 水 电
GUANGD0NG ATER W RESOURCES AND HYDROPOW ER
No 2 . Fe 2 1 b. 01
河 口区 重 大 工 程 活 动对 河 床 演 变 影 响 的数 值 模 拟 研 究
卢 素 兰 , 星科 , 蒋 吴 琼
:
影 响水域再应 用局部 二维潮流 泥沙数 学模 型进 行河床 冲 淤变 化 的详 细研 究 。笔 者 认 为 , 个 研究 思 路 是合 理 可 这 取的, 既全面又 有侧 重 点 。伶 仃 洋 水域 的开 发 建设 将 继
续下 去 , 重大项 目必不可少 , 如近期 重 新提 上议事 日程 的 大小 铲岛规划港 区项 目。本研究 既可 为工程 项 目的方 案 节 点方 程 :
科技成果——河道演变分析及模型数据处理软件

科技成果——河道演变分析及模型数据处理软件
技术开发单位
长江水利委员会长江科学院
成果简介
该实用技术围绕河道演变分析、河流数值模拟与物理模型试验过程中的数学模型构建与计算分析、物理模型制作及数据采集处理、水沙及地形数据分析等方面的自动化、智能化、标准化及高效性的关键技术难题与关键科学问题,深入研究了河流模拟演变分析中建模、计算、处理及分析等方面的内容,形成了河道模拟及演变分析集成技术平台。
应用于河势监测、河道演变与治理、防洪安全方面相关的多个项目中,发挥了显著作用,能显著提高水利信息化水平,为相关科学研究、咨询设计及工程管理等提供技术支撑。
技术特点
河道演变分析及模型数据处理软件技术可以实现河道数值模拟、模型试验及河演分析等方面的数据综合处理综合。
在河流数值模拟、模型试验及河演分析等方面能显著提高水利信息化水平,为相关科学研究、咨询设计及工程管理等提供技术支撑。
适用范围
适用于河流模拟数值模拟及物理模型试验、河道与航道演变分析、河势监测、防汛决策等相关科学研究、咨询设计及工程管理等。
河口水沙数学模型的并行化研究

河口水沙数学模型的并行化研究
程文龙;史英标;吴修广
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】2013(044)015
【摘要】为了提高河口水沙数学模型的计算速度,通过基于共享内存的OpenMP 和基于区域分解的消息传递模型(MPI并行)两种并行方法,将串行的河口水沙数学模型并行化.将并行模型应用到钱塘江河口潮流泥沙运动模拟实例中.结果表明,该并行模型能大大提高计算速度.其中,OpenMP方法并行效率较低,而基于区域分解的MPI并行有很好的加速效果,在64个处理器上加速比可接近36,具有较大的推广价值.
【总页数】4页(P54-57)
【作者】程文龙;史英标;吴修广
【作者单位】浙江省水利河口研究院,浙江杭州310020;浙江省河口海岸重点实验室,浙江杭州310016;浙江省水利河口研究院,浙江杭州310020;浙江省河口海岸重点实验室,浙江杭州310016;浙江省水利河口研究院,浙江杭州310020;浙江省河口海岸重点实验室,浙江杭州310016
【正文语种】中文
【中图分类】TV148
【相关文献】
1.水沙河口衔接数学模型的研究及其应用 [J], 刘江川;李大鸣;李玲玲
2.支流河口水沙运动的二维数学模型研究 [J], 陆永军
3.水沙数学模型技术在长江河口整治中的应用 [J], 徐学军;唐建华;王玉臻;赵升伟
4.淤泥质河口水沙运动数学模型相关问题 [J], 雷文韬;夏军强;谈广鸣
5.珠江河网与河口一、二维水沙嵌套数学模型研究 [J], 张蔚;严以新;郑金海;诸裕良
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基于信息熵的河床演变分析

t i v e l y a n a l y z e t h e l f u v i a l p r o c e s s . T a k i n g s i x r e a c h e s i n t h e l o we r Y e l l o w Ri v e r a s s t u d y a r e a s ,t h e o b j e c t i v e we i g h t s
系统越 有序 的 结 论 .
关键词 :信息熵 ;河 床演 变 ;权 重 ;黄河下游河段
中 图分 类 号 :T V1 4 7 文 献 标 志 码 :A 文 章 编 号 :0 4 9 3 — 2 1 3 7 ( 2 0 1 3 ) 0 4 — 0 3 4 7 — 0 7
Ana l y s i s o f Fl uv i a l Pr o c e s s Bas e d o n I nf o r ma t i o n Ent r o py
年 份 信 息熵 的 大 小 ,依 次 是 花 一 夹 河段 、 夹一 高河 段 、 高~ 孙 河段 、 孙一 艾 河 段 、 艾一 泺 河段 和 泺一 利 河 段 ,表 明
年份信 息熵越 大河型越 不稳 定 ,年份信 息熵越 小河型越稳定有序 ;同时验 证 了信息熵越 大 系统越 混乱 、信 息熵越 小
t h e y e a r i n f o m a r t i o n e n t r o p y c o n c e p t o f t h e lu f v i a l p r o c e s s we r e p r o p o s e d, a n d t h e f o r mu l a wa s p r o v i d e d t o q u a n t i t a —
河口海岸泥沙数学模型研究

河口海岸泥沙数学模型研究河口海岸是地球上一种独特而重要的地理环境,具有复杂的动力和物质输运过程。
其中,泥沙输运是河口海岸过程的重要部分,它影响着河口海岸的形态、地貌和生态系统的功能。
为了更好地理解和预测河口海岸的行为,我们构建并研究了一个新型的泥沙数学模型。
我们的模型基于以下假设:河口海岸的泥沙输运主要受到水文条件、地形和海洋环境的影响。
我们用一系列偏微分方程来表达这个系统,包括水流速度、泥沙浓度、地形变化等。
我们还考虑了泥沙的沉积和侵蚀,以及与周围环境的相互作用。
我们选取了一个具体的河口海岸作为案例,将我们的模型应用于此,以检验其有效性和准确性。
通过与实地观测数据进行比较,我们的模型在预测泥沙输运、沉积和侵蚀方面表现出良好的性能。
这表明我们的模型可以有效地应用于实际问题的解决。
我们的模型具有几个主要的优点。
它考虑了多种影响因素,如水流、泥沙浓度、地形等。
我们的模型具有良好的灵活性,可以适用于不同的河口海岸环境。
然而,我们的模型还有一些局限性,例如在处理一些极端环境条件时,可能需要更复杂的物理机制和更精确的参数设定。
我们的河口海岸泥沙数学模型提供了一种有效的工具,可以帮助我们理解和预测河口海岸的行为。
尽管还有改进的空间,但这个模型已经展示出其在研究和应用中的重要价值。
希望我们的工作能为未来河口海岸研究提供有价值的参考和启示。
我们将继续研究和改进我们的数学模型,以更好地理解和预测河口海岸的行为。
我们将以下几个方面:一是提高模型的精度和适应性,以应对更复杂的环境条件和需求;二是将模型与其他相关模型进行集成,形成更完整的河口海岸系统模型;三是加强模型的验证和测试,以确保其准确性和可靠性。
我们也将利用先进的计算技术和算法,提高模型的计算效率和性能。
这将使我们能够更有效地解决实际问题,并为河口海岸的研究和管理提供更强大的支持。
河口海岸泥沙数学模型研究是一项富有挑战性和实用性的工作。
通过建立和应用数学模型,我们可以更好地理解和预测河口海岸的行为,为相关研究和应用提供有力的支持。
大河三角洲河口海岸演化机理模型研究(I)模式理论与进展

收稿日期:2002-07-22;修订日期:2002-11-12 基金项目:国家自然科学基金资助项目(40271020);中国科学院知识创新工程方向性项目(KZCX2-207-05、KZCX2-202-01);中国科学院知识创新工程领域前沿项目 作者简介:李国胜(1963-),男,江苏常州人,研究员。
主要从事海陆相互作用过程遥感与GIS 模拟研究。
大河三角洲河口海岸演化机理模型研究:(I )模式理论与进展李国胜1,李柏良1,王 凯2(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101; 2.中国科学院海洋研究所,青岛 266071)摘要:从水沙通量变化对大河三角洲河口海岸建造及地貌演化的影响机理角度,通过研究目前国际上普遍采用的统计模型、几何模型、沉积动力学模型,以及数值模拟模型四种方法在建立大河三角洲河口海岸演化机理模型研究中的各自特点和不足,提出了建立宏观尺度机理模型的初步设想,并对运用Lagrange 余流建立海岸演化机理模型所涉及的余流场的尺度转换、总余流场的建立和表达、用长期余流场构建泥沙起动、输运和沉积条件模式以及一线模型与三维动力模式耦合等关键性问题,提出了初步解决方案。
关 键 词:河口海岸;水沙通量;长期演化;机理模型;研究进展中图分类号:P737.12+1 文章编号:1000-0585(2003)01-0021-091 引言大河三角洲沿岸及其邻近的浅海陆架区以其巨大的河流物质供应和复杂的水动力条件,成为全球变化研究的典型区域。
因此,在一些全球性大型国际研究计划如IG BP 中的全球海洋通量联合研究、海岸带陆海相互作用研究,以及全球海洋生态系统研究与监测等,都把大河三角洲区域海陆相互作用研究作为全球变化研究的重要领域加以重视。
1991年成立的海岸带陆海相互作用(LOICZ )核心计划委员会积极有效地推动了新技术方法在海陆相互作用研究中的应用。
例如建立港湾环流—海岸海洋耦合模式,研制海岸风暴潮漫滩模式,建立与岸线稳定性有关的信息系统,对飓风灾害对海岸系统的影响进行模拟研究等。
运用遥感卫星照片分析黄河河口近期演变

运用遥感卫星照片分析黄河河口近期演变
吉祖稳;胡春宏
【期刊名称】《泥沙研究》
【年(卷),期】1994()3
【摘要】本文在收集多时相卫星照片的基础上,分析了黄河口地区近期(197
6-1992年)清水沟流路、沙嘴及其附件海岸线的演变情况,初步探讨了水来沙与沙嘴演变之间的相互关系,以及沙嘴淤进、蚀退幅度对附近海岸线的影响情况,此外,对黄河海港及钓口河流路断流之后的海岸线变化进行了定性分析。
【总页数】11页(P12-22)
【关键词】黄河;河口演变;遥感卫星;照片;泥沙
【作者】吉祖稳;胡春宏
【作者单位】水利水电科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TV148.1
【相关文献】
1.基于遥感图像的黄河口近年演变特征分析 [J], 李梦楚;胡春宏
2.基于卫星遥感数据的河口区生态环境状况评价——以黄河三角洲垦利县为例 [J], 孟岩;赵庚星
3.近期黄河口沙嘴演变遥感信息的拓扑模型研究 [J], 刘宝银;王岩峰;高俊国
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基于小波变换的改进云模型在河口村水库监测数据异常识别中的应用

基于小波变换的改进云模型在河口村水库监测数据异常识别中的应用作者:建剑波霍吉祥何欣威任杰来源:《人民黄河》2022年第11期关键词:安全监测数据;小波变换;改进云模型:日变化速率;异常识别;河口村水库 1引言大坝安全监测是实时掌握大坝运行状况的重要手段,通过对监测数据进行分析可有效判断大坝安全性态。
通过建立适合的模型可实现对监测过程中的异常值识别及预警,常见的模型包括统计模型、确定性模型、混合模型等。
近年来,随着智能算法的发展,神经网络、支持向量机以及云模型等算法也被逐渐引入,用以提高识别精度。
其中,基于日变化速率的改进云模型对于识别运行过程中监测值异常突变具有良好的识别效果。
尽管不同的模型方法在一定程度上提高了监控模型精度,但监测数据序列作为一切研究的基础,其特征仍是制约模型精度的重要因素。
实际监测的数据往往包含一系列的随机噪声,使得监测数据受到不同程度的污染。
为避免各类噪声造成的异常值误报及虚假预警,确保异常值识别的精度,常采用滤波变换等方法对监测数据进行降噪等预处理,其中小波分析因具有快速实现、有效分离等特点而在大坝监测数据信噪分离中得到广泛应用。
本文针对基于日变化速率的云模型精度易受数据噪音干扰的缺陷,提出基于小波变换的改进云模型方法,并应用于河口村水库监测数据异常识别中,与传统方法的识别结果进行对比分析,验证所述方法的可行性和实用性。
2基于小波变换的改进云模型2.1小波分析与去噪大坝监测数据可理解为一组包含有噪声的信号序列,具体可由下式表示:从信号学角度看,一般真实信号表现为低频或比较平稳的信号,正常环境条件下的噪声信号的频率较高。
因此,当噪声混于真实信号中时,可通过阈值法实现小波降噪,其具体步骤为小波分解、阈值量化处理、小波重构。
小波分解过程中常用的小波函数包括Haar小波、Daubechies小波、Coiflet小波、SymletsA小波、Morlet小波、MexicanHat小波及Meyer小波等,其中Daubechies小波(一般简写为dbN,N为小波分解层数)由于具有较好的正则性,即该小波作为稀疏基所引入的光滑误差不容易被察觉,可使信号重构过程比较光滑,因此在大坝监测数据去噪中得到广泛应用。
基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法

基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法孙杰;章卫胜;荆立;韩笑;王青;孔俊【摘要】近年来河口地区水体污染突发事件日益增多,快速识别污染源发生的位置、时间和总量,对于防控措施的制定具有重要的研究价值.为此基于河口地区潮流动力特征,通过变量解耦、优化遗传算法和水质扩散模型,提出了一套适用于河口地区的溯源方法.通过引入基于拉格朗日方法的大尺度粗筛,明确溯源范围;再基于考虑权重系数的遗传算法和适应度指标法,进一步优化污染源位置和发生时间;最后基于解耦模型实现泄露总量的判定,确保了计算效率和和预测精度.模型进一步应用于福建省泉州湾河口地区的污染源识别.研究结果表明,模型在单观测点信息源的情况下,仍具有良好的鲁棒性和溯源准确性,若观测点增加,通过交叉验证可消除观测误差的影响,给出更为准确的溯源结果,证实该方法不受限于实测数据源的多少,具有较好的推广和应用性.该方法可以辅助河口及海岸地区水污染的快速溯源和调查取证,协助相关部门采取必要措施减轻水污染造成的不利影响.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2019(019)014【总页数】7页(P384-390)【关键词】河口地区;水污染;溯源模型;拉格朗日法;遗传算法【作者】孙杰;章卫胜;荆立;韩笑;王青;孔俊【作者单位】河海大学,江苏省海岸海洋资源开发与环境安全重点实验室,南京210098;南京水利科学研究院,南京210029;同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司,上海200092;河海大学,江苏省海岸海洋资源开发与环境安全重点实验室,南京210098;河海大学,江苏省海岸海洋资源开发与环境安全重点实验室,南京 210098;河海大学,江苏省海岸海洋资源开发与环境安全重点实验室,南京 210098【正文语种】中文【中图分类】X143伴随着经济的发展,工业生产领域和水上运输业的规模也不断扩大,污染现象也愈加严重,尤其是突发性水污染事件日益增多[1]。
基于多级网格模型的LiDAR数据河流边缘提取算法

基于多级网格模型的LiDAR数据河流边缘提取算法闻兆海;谢忠【摘要】分析了内陆河流域点云数据的特性,提出了一种基于多级网格模型的河流边缘提取算法。
首先将目标区域按网格窗口大小进行逐级分层,并建立层级继承关系;然后计算网格的平均高程、平均反射强度、点云密度等参数,利用8邻域判决算法、面积阈值算法和河流连通性原则确定水体网格;最后对河流边缘网格的水体点数据进行提取,确定河流边缘。
实验数据表明,该方法能够准确对河流进行提取。
【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2016(014)007【总页数】3页(P17-19)【关键词】机载激光雷达;点云数据;河流边缘提取;多级网格模型【作者】闻兆海;谢忠【作者单位】中国地质大学武汉机械与电子信息学院,湖北武汉 430074;中国地质大学武汉信息工程学院,湖北武汉 430074【正文语种】中文【中图分类】P23河流是人们赖以生存的重要自然资源,在人类生活、工农业生产、气候、历史变迁等方面,产生着重要的影响。
对河流的观测和研究一直是环境、水利、资源等领域的研究重点。
目前,内河流域数据采集的主要方式已由传统的航空摄影测量发展到数字摄影测量(DPS)[1]。
机载LiDAR是近年来快速发展的一种低空对地测量方法,通过对地发射激光脉冲,并实时接收地面及地表物体反射的激光脉冲,可快速获取地面及地表物体的位置及高程信息,生成目标区域的三维点云数据。
这种测量方法受天气、地形等条件影响小,可方便、快捷地获取目标区域的地形、地物信息,因而,在内陆水域、海岸、滩涂测量领域得到了广泛的应用[2-4]。
机载LiDAR获取的点云数据包括离散点的三维坐标和反射强度数据,也可记录数据采集的信息、点的分类信息和GPS时间及颜色信息等[5]。
乔纪纲[6]等利用斜率分割、密度和反射强度分割、高度分割从LiDAR点云数据中提取了滨岸湿地微地貌。
王宗跃[7-8]等基于平滑的双层格网,结合影像和LiDAR点云数据对水体边缘轮廓线进行了精确提取。
基于MIDAS GTS的某水利枢纽大坝渗流分析研究

doi:10.3969/j.issn.1006-7175.2020.09.012基于MIDAS GTS的某水利枢纽大坝渗流分析研究温青山(水利部新疆维吾尔自治区水利水电勘测设计研究院,乌鲁木齐830001)[摘要]针对某水利枢纽大坝不同工况下渗流场特征,利用MIDAS GTS有限元软件建立数值模型,分析校核水位、正常蓄水位、死蓄水位3种工况下渗流稳定性。
研究结果表明:①得到3种工况下总水头值及分布态势、渗流速度区间;总水头分布均随上游至下游逐渐降低,渗流速度范围均在渗透破坏安全渗流速度内。
②坝体渗流路径均会绕过面板防渗墙、坝址或坝肩防渗膜等防渗系统;浸润面角度与坝基平行一致,最大仅有18°-25°,两岸岸坡与浸润面夹角均超过90。
③最大孔隙水压力分别为1.92J.94和1.8MPa,且从坝基至坝顶均为逐渐降低态势;坝体总泄漏量分别为1.2xl0-\2.45x10"和1.03X10"n?/hr,渗漏量值均低于大坝渗透破坏临界值。
以期为研究水利大坝渗流稳定性提供一定的参考依据。
[关键词]MIDAS GTS;大坝;渗流;渗透破坏[中图分类号]TV223.4[文献标识码]A1概述水利枢纽工程为人类生存发展提供了重要的水利、电力资源,在全球各地逐渐架起一座座水利大坝,支撑着人类不停向前发展进步⑴。
水利工程中不可忽视的一方面危害即是大坝泄漏,而大坝防渗关乎着坝体自身渗流稳定性,研究大坝渗流稳定性被许多学者或工程师持之以恒攻坚克难,主要基于水力学理论模型、河流变迁历史水文资料分析、各类模拟系统软件等[2-7]o其 中,模拟软件应用越来越广泛,有水质变化模拟软件、河流水质运移模拟软件、岸坡稳定性模拟软件、渗流模拟软件等t8_,1]o基于数值模型开发建立,引入基础理论,计算分析出水利工程渗流稳定性特征参数,反映渗流活跃度,评价水利大坝渗流稳定性,是当前水利工程中渗流稳定性分析的重要基础步骤。
黄河河口段一维水流泥沙数学模型

黄河河口段一维水流泥沙数学模型
陈界仁;陈国祥
【期刊名称】《水科学进展》
【年(卷),期】1995(6)4
【摘要】针对黄河河口段河道来水来沙特性和河道冲淤演变特点,综合考虑了断面上水沙分布和冲淤分布不均匀,阻力变化、河口三角洲淤积延伸等问题,建立了黄河利津以下河口段一维水流泥沙数学模型。
用该模型对多年汛期和冬季河口段内水沙进行验证计算表明:计算结果与实测结果基本吻合。
本模型可用来预测河口段内沿程不同时刻水位、含沙量及河床冲淤的变化过程。
【总页数】7页(P297-303)
【关键词】河水泥沙;水流;阻力;冲淤;数学模型;三角洲
【作者】陈界仁;陈国祥
【作者单位】河海大学水资源水文系
【正文语种】中文
【中图分类】TV148.1
【相关文献】
1.黄河河口海岸二维非恒定水流泥沙数学模型 [J], 曹文洪;何少苓;方春明
2.河口水流、波浪、潮流、泥沙、河床变形二维数学模型 [J], 马福喜;李文新
3.黄河下游河道水流泥沙数学模型研讨会在郑召开 [J], ;
4.黄河河口二维泥沙有限元数学模型及应用(Ⅱ)--潮流和泥沙输运沉积过程模拟分
析 [J], 李东风;张修忠;韩巧兰;程义吉;陈梅
5.黄河口汛期泥沙分布特征及其对水流结构的影响 [J], 庞重光;杨作升;张军
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
科技成果——基于数字图像的河床表面结构观测及分析技术

科技成果——基于数字图像的河床表面结构观测及
分析技术
技术开发单位
长江水利委员会长江科学院
成果简介
一种基于数字图像的河床表面结构观测及分析技术,采用节点计数法,在床沙不同粒径组分为不同颜色的条件下,通过对固定区域的床沙表面进行影像采集分析,输出床沙表面级配分布数据,同时将分形维数的概念应用于描述河床表面形态,在基于数字图像建立河床表面DEM的基础上,根据表面积-尺度法原理,对其不规则边界处理、空间四边形面积计算及无标度区判断等方面进行改进,计算河床表面分形维数。
技术特点
1、突破了国内外传统模型试验数据观测方式,大大提高了不规则边界河床形态调整分形维数计算精度。
2、技术总体上达到国际先进水平,取得国家知识产权局发明专利2项,软件著作权2项。
适用范围
适用于河工模型试验及天然河道中河床表观结构观测及分析。
长江口余水位时空变化的数值模拟和分析

长江口余水位时空变化的数值模拟和分析作者:宋云平朱建荣来源:《华东师范大学学报(自然科学版)》2021年第04期摘要:應用严格验证过的河口海岸三维数值模型,模拟了长江口余水位的时空变化,分析径流、潮汐和风应力对余水位的影响,揭示了余水位变化的动力机制. 长江河口余水位的空间分布和随时间变化过程主要是受径流影响,其次是受风的影响. 余水位上游大于下游. 全年最高余水位出现在9月,徐六泾、崇西、南门、堡镇和深水航道北导堤东端分别为0.861 m、0.754 m、0.629 m、0.554 m和0.298 m. 最低余水位徐六泾和崇西出现在1月,分别为0.420 m 和0.391 m;南门和堡镇出现在2月,分别为0.313 m和0.291 m;深水航道北导堤东端出现在4月,量值为0.111 m. 北支余水位低于南支,原因在于进入北支的径流量少. 南港的余水位大于北港,同一河道内南侧的余水位大于北侧,原因在于径流受科氏力作用右偏. 对比仅有径流、潮汐和风的数值试验结果,对余水位作用最大的是径流,其次是潮汐,最小的是风. 月平均径流量7月达到最大,会导致最高余水位,但期间为东南风,产生的余水位十分微小. 9月盛行的北风产生向陆的Ekman水体输运,会引起河口余水位上升,且期间径流量仍处于高值区,两者相互作用,导致整个河口全年最高余水位出现在9月.关键词:余水位;径流;潮汐;风;长江口中图分类号: P731.2 文献标志码: A DOI:10.3969/j.issn.1000-5641.2021.04.014Numerical simulation and analysis of the spatial and temporal variations in residual water levels of the Changjiang EstuarySONG Yunping, ZHU Jianrong(State Key Laboratory of Estuarine and Coastal Research,East China Normal University, Shanghai 200241, China)Abstract: Residual water level is an important factor affecting water depth; the water level depends primarily on river discharge, tidal conditions, and wind stress, and it can change significantly with time and space. Studying the temporal and spatial variations in residual water levels—and the respective influencing factors—is of great scientific significance and can be applied to estuarine water level prediction, water resources utilization, seawall design, flood protection,and navigation. In this paper, we used a validated three-dimensional numerical model of the estuary and coast to: simulate the temporal and spatial variations in the residual water levels of the Changjiang Estuary; analyze the impacts of river discharge, tidal conditions, and wind stress on residual water levels; and determine the dynamic mechanisms for its change. The spatial and temporal variations in residual water levels of the Changjiang Estuary is driven primarily by the fact that upstream residual water levels are higher than downstream levels because of runoff force. The highest residual water level appears in September, reaches 0.861, 0.754, 0.629, 0.554, and0.298 m at Xuliujing, Chongxi, Nanmen, Baozhen, and the easternmost section of the northern dike of the Deepwater Navigation Channel, respectively. The lowest residual water level appears in: January for Xuliujing (0.420 m) and Chongxi (0.391 m), February for Nanmen (0.313 m) and Baozhen(0.291 m), and April for the easternmost section of the northern dike of the Deepwater Navigation Channel (0.111 m). The residual water level in the North Branch is lower than the level in the South Branch, because a small amount of river water flows into the North Branch. The residual water level is higher in the South Channel than the one in the North Channel. Within the South Channel itself, furthermore, the water level is higher on the south side than the north due to the Coriolis force, which makes the water turn to the right. By using numerical experiments to compare the impact of different factors, we found that runoff has the largest impact on residual water levels, tidal conditions have the second largest impact, and wind has minimal impact. The monthly mean river discharge is largest in July, which should lead to the highest residual water level, but southeasterly winds prevail in the same period leading to small residual water levels. The river discharge in September remains high and northerly winds prevail, driving the Ekman water transport landward and resulting in a residual water level rise in the estuary. The interaction between the river discharge and the northeasterly wind makes the residual water level highest in September rather than in July. In conclusion, this study revealed the dynamic mechanism explaining the highest residual water level observed in September.Keywords: residual water level; river discharge; tide; wind; Changjiang Estuary0 引言河口为河流与海洋交汇区域,水动力复杂多变. 河口水位主要由周期变化的潮汐和非周期变化的余水位组成,随时间和空间变化显著. 河口潮汐具有半日和半月周期性变化,是水位变化的主要因素.余水位为水位过滤掉周期性潮汐之后余留的部分,主要由径流、风和口外陆架环流产生[1]. 余水位一般可分为短期的和季节性的变化等类型[2-3]. 余水位通常在陆架和沿海地区可低至总水位的10%,但在复杂河口地区可增至总水位的60%[4].长江口地区是我国最大的河口三角洲,形成了“三级分汊、四口入海”的复杂形势[5](见图1),港口、航道众多. 以往对长江河口水位的研究,主要集中于潮位和潮汐特征的研究,而对余水位的研究相对较少. 长江口地区是我国人口密集度最高、经济最发达的地区之一. 余水位是影响水深和水位的一个重要因素,研究河口余水位的时空变化及其成因对长江河口水位预报、水资源利用、海堤设计、防洪、航行等具有重要的应用价值,也对河口动力学研究具有重要科学意义.世界各地已有诸多学者对河口余水位进行了一系列的研究. Wong等[6]研究发现美国特拉华河口(Delaware Estuary)1982年秋季口门处的余水位变化是由陆架上平行于海岸的风应力分量引起的. Denes等[7]研究发现路易斯安那州的福莱格湾(Fourleague Bay, Louisiana)的余水位受到阿查法拉亚河(Atchafalaya River)的径流和盛行风向的强烈影响. Hess[8]利用分潮和余水位空间插值(TCARI)精准模拟了美国得州的加尔维斯顿湾(Galveston Bay, Texas)和加州的旧金山湾(San Francisco Bay, California)的总水位. Buschman等[9]在印尼东加里曼丹的伯劳河(Berau river, East Kalimantan)研究发现河流和潮汐相互作用可以造成余水位两周周期的变化. Sassi等[10]在印尼的马哈坎河(Mahakam River)研究发现河流与潮汐的相互作用可使水流增加摩擦导致余水位的升高. Poerbandono等[11]在爪哇海(Java Sea)以西研究发现不同区域余水位高值出现于东向或西向季风期间.在我国珠江河口, Cai等[12]研究发现珠江洪季(主要由径流控制)平均余水位比枯季(主要由潮汐控制)高一个量级. 蔡华阳等[13]研究发现珠江磨刀门河口不同区段余水位的主控因素有明显的洪枯季变化. 洪鹏锋[14]研究发现磨刀门河口随着人类活动(如河道采砂)的增强,径流量对沿程余水位时空变化的控制能力减弱.對于长江河口余水位,目前也有一些研究成果. 宋永港等[15]研究发现,径流产生的余水位使得长江口北支的月平均潮位1—7月逐渐增大,而8—12月则相反. Cai等[16]、张先毅等[17]和黄竞争等[18]先后研究发现. 长江上游在径流驱动下余水位和水深的增加导致潮波传播的有效摩擦减小,但当流量超过某个阈值时潮波振幅衰减反而减弱.综上所述,径流、潮汐和风应力等对河口余水位起着主导作用. 本文基于三维数值模型ECOM-si(Estuarine, Coastal and Ocean Model with semi-implicit scheme),数值模拟长江口余水位的时空变化,分析径流、潮汐和风应力对余水位的影响,揭示余水位变化的动力机制.1 研究方法1.1 数值模型设置本文采用三维河口海洋数值模型ECOM-si,数值模拟和分析长江河口余水位时空变化. 该模型是基于普林斯顿海洋数值模型POM (Princeton Ocean Model)开发而成的[19],可设置包括潮汐潮流、径流、风、波浪等各种动力因子. 目前,经改进的ECOM-si模型已在长江口水动力和盐水入侵等方面的研究中广泛应用,并取得了大量的研究成果[20-21].模型计算范围包括整个长江河口、杭州湾和邻近海域(见图2(a)),东至125°E附近,北至接近34°N,南至27.5°N左右. 模型水平方向上采用曲线非正交网格,较好地拟合了长江河口的岸线,并对南北支分汊口、深水航道等区域加密(图2(b)和图2(c)). 长江口内网格分辨率最高可至约100 m,长江口外网格分辨率最高可至10 km. 模型在垂直方向上采用坐标,由表至底均匀分成10层. 计算时间步长取为60 s. 由于长江河口潮滩分布较广,模型采用干湿网格判断实现潮滩动边界,最小临界水深阈值设置为0.2 m.模型上游径流边界设置在大通,动量方程的开边界条件采用大通水文站1950—2018年的多年月平均径流量(见图3和表1). 风场由近10年欧洲中期天气预报中心ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)半月平均值给出,动量方程海表面边界条件由基于二次律的风应力给出[22].1.2 数值模型验证本文所用的数值模型已做了大量的水位、流速流向和盐度的率定验证. 本文采用崇西、南门和堡镇3个水文站2018年3月1—19日的水位,南槽A和B浮标站2018年3月9—19日的流速流向及盐度做模型验证(测站位置见图1). 观测时段径流量取大通水文站实测值,风速风向取自欧洲中期天气预报中心的再分析数据.Keywords: residual water level; river discharge; tide; wind; Changjiang Estuary0 引言河口为河流与海洋交汇区域,水动力复杂多变. 河口水位主要由周期变化的潮汐和非周期变化的余水位组成,随时间和空间变化显著. 河口潮汐具有半日和半月周期性变化,是水位变化的主要因素.余水位为水位过滤掉周期性潮汐之后余留的部分,主要由径流、风和口外陆架环流产生[1]. 余水位一般可分为短期的和季节性的变化等类型[2-3]. 余水位通常在陆架和沿海地区可低至总水位的10%,但在复杂河口地区可增至总水位的60%[4].长江口地区是我国最大的河口三角洲,形成了“三级分汊、四口入海”的复杂形势[5](见图1),港口、航道众多. 以往对长江河口水位的研究,主要集中于潮位和潮汐特征的研究,而对余水位的研究相对较少. 长江口地区是我国人口密集度最高、经济最发达的地区之一. 余水位是影响水深和水位的一个重要因素,研究河口余水位的时空变化及其成因对长江河口水位预报、水资源利用、海堤设计、防洪、航行等具有重要的应用价值,也对河口动力学研究具有重要科学意义.世界各地已有诸多学者对河口余水位进行了一系列的研究. Wong等[6]研究发现美国特拉华河口(Delaware Estuary)1982年秋季口门处的余水位变化是由陆架上平行于海岸的风应力分量引起的. Denes等[7]研究发现路易斯安那州的福莱格湾(Fourleague Bay, Louisiana)的余水位受到阿查法拉亚河(Atchafalaya River)的径流和盛行风向的强烈影响. Hess[8]利用分潮和余水位空间插值(TCARI)精准模拟了美国得州的加尔维斯顿湾(Galveston Bay, Texas)和加州的旧金山湾(San Francisco Bay, California)的总水位. Buschman等[9]在印尼东加里曼丹的伯劳河(Berau river, East Kalimantan)研究发现河流和潮汐相互作用可以造成余水位两周周期的变化. Sassi等[10]在印尼的马哈坎河(Mahakam River)研究发现河流与潮汐的相互作用可使水流增加摩擦导致余水位的升高. Poerbandono等[11]在爪哇海(Java Sea)以西研究发现不同区域余水位高值出现于东向或西向季风期间.在我国珠江河口, Cai等[12]研究发现珠江洪季(主要由径流控制)平均余水位比枯季(主要由潮汐控制)高一个量级. 蔡华阳等[13]研究发现珠江磨刀门河口不同区段余水位的主控因素有明显的洪枯季变化. 洪鹏锋[14]研究发现磨刀门河口随着人类活动(如河道采砂)的增强,径流量对沿程余水位时空变化的控制能力减弱.对于长江河口余水位,目前也有一些研究成果. 宋永港等[15]研究发现,径流产生的余水位使得长江口北支的月平均潮位1—7月逐渐增大,而8—12月则相反. Cai等[16]、张先毅等[17]和黄竞争等[18]先后研究发现. 长江上游在径流驱动下余水位和水深的增加导致潮波传播的有效摩擦减小,但当流量超过某个阈值时潮波振幅衰减反而减弱.综上所述,径流、潮汐和风应力等对河口余水位起着主导作用. 本文基于三维数值模型ECOM-si(Estuarine, Coastal and Ocean Model with semi-implicit scheme),数值模拟长江口余水位的时空变化,分析径流、潮汐和风应力对余水位的影响,揭示余水位变化的动力机制.1 研究方法1.1 数值模型设置本文采用三维河口海洋数值模型ECOM-si,数值模拟和分析长江河口余水位时空变化. 该模型是基于普林斯顿海洋数值模型POM (Princeton Ocean Model)开发而成的[19],可设置包括潮汐潮流、径流、风、波浪等各种动力因子. 目前,经改进的ECOM-si模型已在长江口水动力和盐水入侵等方面的研究中广泛应用,并取得了大量的研究成果[20-21].模型计算范围包括整个长江河口、杭州湾和邻近海域(见图2(a)),东至125°E附近,北至接近34°N,南至27.5°N左右. 模型水平方向上采用曲线非正交网格,较好地拟合了长江河口的岸线,并对南北支分汊口、深水航道等区域加密(图2(b)和图2(c)). 长江口内网格分辨率最高可至约100 m,长江口外网格分辨率最高可至10 km. 模型在垂直方向上采用坐标,由表至底均匀分成10层. 计算时间步长取为60 s. 由于长江河口潮滩分布较广,模型采用干湿网格判断实现潮滩动边界,最小临界水深阈值设置为0.2 m.模型上游径流边界设置在大通,动量方程的开边界条件采用大通水文站1950—2018年的多年月平均径流量(见图3和表1). 风场由近10年欧洲中期天气预报中心ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)半月平均值给出,动量方程海表面边界条件由基于二次律的风应力给出[22].1.2 數值模型验证本文所用的数值模型已做了大量的水位、流速流向和盐度的率定验证. 本文采用崇西、南门和堡镇3个水文站2018年3月1—19日的水位,南槽A和B浮标站2018年3月9—19日的流速流向及盐度做模型验证(测站位置见图1). 观测时段径流量取大通水文站实测值,风速风向取自欧洲中期天气预报中心的再分析数据.Keywords: residual water level; river discharge; tide; wind; Changjiang Estuary0 引言河口为河流与海洋交汇区域,水动力复杂多变. 河口水位主要由周期变化的潮汐和非周期变化的余水位组成,随时间和空间变化显著. 河口潮汐具有半日和半月周期性变化,是水位变化的主要因素.余水位为水位过滤掉周期性潮汐之后余留的部分,主要由径流、风和口外陆架环流产生[1]. 余水位一般可分为短期的和季节性的变化等类型[2-3]. 余水位通常在陆架和沿海地区可低至总水位的10%,但在复杂河口地区可增至总水位的60%[4].长江口地区是我国最大的河口三角洲,形成了“三级分汊、四口入海”的复杂形势[5](见图1),港口、航道众多. 以往对长江河口水位的研究,主要集中于潮位和潮汐特征的研究,而对余水位的研究相对较少. 长江口地区是我国人口密集度最高、经济最发达的地区之一. 余水位是影响水深和水位的一个重要因素,研究河口余水位的时空变化及其成因对长江河口水位预报、水资源利用、海堤设计、防洪、航行等具有重要的应用价值,也对河口动力学研究具有重要科学意义.世界各地已有诸多学者对河口余水位进行了一系列的研究. Wong等[6]研究发现美国特拉华河口(Delaware Estuary)1982年秋季口门处的余水位变化是由陆架上平行于海岸的风应力分量引起的. Denes等[7]研究发现路易斯安那州的福莱格湾(Fourleague Bay, Louisiana)的余水位受到阿查法拉亚河(Atchafalaya River)的径流和盛行风向的强烈影响. Hess[8]利用分潮和余水位空间插值(TCARI)精准模拟了美国得州的加尔维斯顿湾(Galveston Bay, Texas)和加州的旧金山湾(San Francisco Bay, California)的总水位. Buschman等[9]在印尼东加里曼丹的伯劳河(Berau river, East Kalimantan)研究发现河流和潮汐相互作用可以造成余水位两周周期的变化. Sassi等[10]在印尼的马哈坎河(Mahakam River)研究发现河流与潮汐的相互作用可使水流增加摩擦导致余水位的升高. Poerbandono等[11]在爪哇海(Java Sea)以西研究发现不同区域余水位高值出现于东向或西向季风期间.在我国珠江河口, Cai等[12]研究发现珠江洪季(主要由径流控制)平均余水位比枯季(主要由潮汐控制)高一个量级. 蔡华阳等[13]研究发现珠江磨刀门河口不同区段余水位的主控因素有明显的洪枯季变化. 洪鹏锋[14]研究发现磨刀门河口随着人类活动(如河道采砂)的增强,径流量对沿程余水位时空变化的控制能力减弱.对于长江河口余水位,目前也有一些研究成果. 宋永港等[15]研究发现,径流产生的余水位使得长江口北支的月平均潮位1—7月逐渐增大,而8—12月则相反. Cai等[16]、张先毅等[17]和黄竞争等[18]先后研究发现. 长江上游在径流驱动下余水位和水深的增加导致潮波传播的有效摩擦减小,但当流量超过某个阈值时潮波振幅衰减反而减弱.综上所述,径流、潮汐和风应力等对河口余水位起着主导作用. 本文基于三维数值模型ECOM-si(Estuarine, Coastal and Ocean Model with semi-implicit scheme),数值模拟长江口余水位的时空变化,分析径流、潮汐和风应力对余水位的影响,揭示余水位变化的动力机制.1 研究方法1.1 数值模型设置本文采用三维河口海洋数值模型ECOM-si,数值模拟和分析长江河口余水位时空变化. 该模型是基于普林斯顿海洋数值模型POM (Princeton Ocean Model)开发而成的[19],可设置包括潮汐潮流、径流、风、波浪等各种动力因子. 目前,经改进的ECOM-si模型已在长江口水动力和盐水入侵等方面的研究中广泛应用,并取得了大量的研究成果[20-21].模型计算范围包括整个长江河口、杭州湾和邻近海域(见图2(a)),东至125°E附近,北至接近34°N,南至27.5°N左右. 模型水平方向上采用曲线非正交网格,较好地拟合了长江河口的岸线,并对南北支分汊口、深水航道等区域加密(图2(b)和图2(c)). 长江口内网格分辨率最高可至约100 m,长江口外网格分辨率最高可至10 km. 模型在垂直方向上采用坐标,由表至底均匀分成10层. 计算时間步长取为60 s. 由于长江河口潮滩分布较广,模型采用干湿网格判断实现潮滩动边界,最小临界水深阈值设置为0.2 m.模型上游径流边界设置在大通,动量方程的开边界条件采用大通水文站1950—2018年的多年月平均径流量(见图3和表1). 风场由近10年欧洲中期天气预报中心ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)半月平均值给出,动量方程海表面边界条件由基于二次律的风应力给出[22].1.2 数值模型验证本文所用的数值模型已做了大量的水位、流速流向和盐度的率定验证. 本文采用崇西、南门和堡镇3个水文站2018年3月1—19日的水位,南槽A和B浮标站2018年3月9—19日的流速流向及盐度做模型验证(测站位置见图1). 观测时段径流量取大通水文站实测值,风速风向取自欧洲中期天气预报中心的再分析数据.Keywords: residual water level; river discharge; tide; wind; Changjiang Estuary0 引言河口为河流与海洋交汇区域,水动力复杂多变. 河口水位主要由周期变化的潮汐和非周期变化的余水位组成,随时间和空间变化显著. 河口潮汐具有半日和半月周期性变化,是水位变化的主要因素.余水位为水位过滤掉周期性潮汐之后余留的部分,主要由径流、风和口外陆架环流产生[1]. 余水位一般可分为短期的和季节性的变化等类型[2-3]. 余水位通常在陆架和沿海地区可低至总水位的10%,但在复杂河口地区可增至总水位的60%[4].长江口地区是我国最大的河口三角洲,形成了“三级分汊、四口入海”的复杂形势[5](见图1),港口、航道众多. 以往对长江河口水位的研究,主要集中于潮位和潮汐特征的研究,而对余水位的研究相对较少. 长江口地区是我国人口密集度最高、经济最发达的地区之一. 余水位是影响水深和水位的一个重要因素,研究河口余水位的时空变化及其成因对长江河口水位预报、水资源利用、海堤设计、防洪、航行等具有重要的应用价值,也对河口动力学研究具有重要科学意义.世界各地已有诸多学者对河口余水位进行了一系列的研究. Wong等[6]研究发现美国特拉华河口(Delaware Estuary)1982年秋季口门处的余水位变化是由陆架上平行于海岸的风应力分量引起的. Denes等[7]研究发现路易斯安那州的福莱格湾(Fourleague Bay, Louisiana)的余水位受到阿查法拉亚河(Atchafalaya River)的径流和盛行风向的强烈影响. Hess[8]利用分潮和余水位空间插值(TCARI)精准模拟了美国得州的加尔维斯顿湾(Galveston Bay, Texas)和加州的旧金山湾(San Francisco Bay, California)的总水位. Buschman等[9]在印尼东加里曼丹的伯劳河(Berau river, East Kalimantan)研究发现河流和潮汐相互作用可以造成余水位两周周期的变化. Sassi等[10]在印尼的马哈坎河(Mahakam River)研究发现河流与潮汐的相互作用可使水流增加摩擦导致余水位的升高. Poerbandono等[11]在爪哇海(Java Sea)以西研究发现不同区域余水位高值出现于东向或西向季风期间.在我国珠江河口, Cai等[12]研究发现珠江洪季(主要由径流控制)平均余水位比枯季(主要由潮汐控制)高一个量级. 蔡华阳等[13]研究发现珠江磨刀门河口不同区段余水位的主控因素有明显的洪枯季变化. 洪鹏锋[14]研究发现磨刀门河口随着人类活动(如河道采砂)的增强,径流量对沿程余水位时空变化的控制能力减弱.对于长江河口余水位,目前也有一些研究成果. 宋永港等[15]研究发现,径流产生的余水位使得长江口北支的月平均潮位1—7月逐渐增大,而8—12月则相反. Cai等[16]、张先毅等[17]和黄竞争等[18]先后研究发现. 长江上游在径流驱动下余水位和水深的增加导致潮波传播的有效摩擦减小,但当流量超过某个阈值时潮波振幅衰减反而减弱.综上所述,径流、潮汐和风应力等对河口余水位起着主导作用. 本文基于三维数值模型ECOM-si(Estuarine, Coastal and Ocean Model with semi-implicit scheme),数值模拟长江口余水位的时空变化,分析径流、潮汐和风应力对余水位的影响,揭示余水位变化的动力机制.1 研究方法1.1 数值模型设置本文采用三维河口海洋数值模型ECOM-si,数值模拟和分析长江河口余水位时空变化. 该模型是基于普林斯顿海洋数值模型POM (Princeton Ocean Model)开发而成的[19],可设置包括潮汐潮流、径流、风、波浪等各种动力因子. 目前,经改进的ECOM-si模型已在长江口水动力和盐水入侵等方面的研究中广泛应用,并取得了大量的研究成果[20-21].模型计算范围包括整个长江河口、杭州湾和邻近海域(见图2(a)),东至125°E附近,北至接近34°N,南至27.5°N左右. 模型水平方向上采用曲线非正交网格,较好地拟合了长江河口的岸线,并对南北支分汊口、深水航道等区域加密(图2(b)和图2(c)). 长江口内网格分辨率最高可至约100 m,长江口外网格分辨率最高可至10 km. 模型在垂直方向上采用坐标,由表至底均匀分成10层. 计算时间步长取为60 s. 由于长江河口潮滩分布较广,模型采用干湿网格判断实现潮滩动边界,最小临界水深阈值设置为0.2 m.模型上游径流边界设置在大通,动量方程的开边界条件采用大通水文站1950—2018年的多年月平均径流量(见图3和表1). 风场由近10年欧洲中期天气预报中心ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)半月平均值給出,动量方程海表面边界条件由基于二次律的风应力给出[22].1.2 数值模型验证本文所用的数值模型已做了大量的水位、流速流向和盐度的率定验证. 本文采用崇西、南门和堡镇3个水文站2018年3月1—19日的水位,南槽A和B浮标站2018年3月9—19日的流速流向及盐度做模型验证(测站位置见图1). 观测时段径流量取大通水文站实测值,风速风向取自欧洲中期天气预报中心的再分析数据.Keywords: residual water level; river discharge; tide; wind; Changjiang Estuary0 引言河口为河流与海洋交汇区域,水动力复杂多变. 河口水位主要由周期变化的潮汐和非周期变化的余水位组成,随时间和空间变化显著. 河口潮汐具有半日和半月周期性变化,是水位变化的主要因素.余水位为水位过滤掉周期性潮汐之后余留的部分,主要由径流、风和口外陆架环流产生[1]. 余水位一般可分为短期的和季节性的变化等类型[2-3]. 余水位通常在陆架和沿海地区可低至总水位的10%,但在复杂河口地区可增至总水位的60%[4].长江口地区是我国最大的河口三角洲,形成了“三级分汊、四口入海”的复杂形势[5](见图1),港口、航道众多. 以往对长江河口水位的研究,主要集中于潮位和潮汐特征的研究,而对余水位的研究相对较少. 长江口地区是我国人口密集度最高、经济最发达的地区之一. 余水。
河床演变过程特性数据统计处理方法

河床演变过程特性数据统计处理方法
安.,ВИ;容致旋
【期刊名称】《水利水电快报》
【年(卷),期】1993(000)007
【总页数】4页(P18-21)
【作者】安.,ВИ;容致旋
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TV147
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数字河流的河槽演变分析方法

数字河流的河槽演变分析方法基于河流地貌学的河床地形分析是河床演变分析的主要内容之一,随着GIS技术的发展,定性、半定量的河床演变分析逐步向定量分析转变。
本文的研究目的是建立河床演变地形分析的数字化分析方法体系,使传统的河床演变地形分析方法向数字化方法过渡。
本文主要研究了在数字河流上进行河床演变研究的空间分析方法,着重研究了河床深泓线的提取方法和分析方法,主要有栅格DEM搜索法、闭合等高线端点法和断面最低点法。
栅格DEM搜索法是通过二维高程矩阵按照一定规则进行搜索,获取河床深泓线;闭合等高线端点法参考人绘制河床深泓线的思路,从等高线端点和等高线之间的拓扑关系来提取深泓线;断面最低点法是按照上下游关系连接断面线的最低点获得深泓线。
并对三种方法进行比较分析和综合。
在河床演变分析中,提出建立河流坐标系作为河床演变参考系的设想,河流坐标系是以河流流向为S轴,垂直流向的方向为N轴,为河床演变提供参照。
并针对长江江苏段河床演变的情况,提出了建立长江江苏段河道基线的设想,在长江江苏段的河床演变分析中加以应用,对长江镇扬段深泓线的演变进行了定量的分析,并与该河段的河流动力轴线进行了对比分析。
通过几种河床深泓线的提取方法的综合运用,在各种河床地形情况下提取深泓
线,均可取得较为满意的效果。
在河流坐标系中进行定量的深泓线演变分析,可精确计算深泓线的平面位移和垂向冲淤。
应用于长江江苏段的演变及作河势分析的结果说明,本文的方法能够取得一定的定量化效果。
……。
洪水淹没范围数据与动力学模型的融合

洪水淹没范围数据与动力学模型的融合赖锡军;李纪人【期刊名称】《河海大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2009(037)005【摘要】为将遥感数据定量地应用于洪水动力过程的分析,拓展遥感数据的应用潜力,开展了洪水淹没范围数据与洪水动力学模型融合的方法研究.以糙率作为控制变量,构建了基于新形式代价函数的变分模型来融合洪水淹没范围数据和洪水动力学模型.采用溃堤洪水过程的合成观测数据,在敏感性分析基础上开展了淹没范围数据同化试验.结果表明,不同区块的糙率对洪水过程的影响是不同的,洪水漫滩范围对在滩地入流口近区主流向上的糙率最为敏感;运用研制的变分模型可以将洪水淹没范围的数据信息自动融入洪水动力学模型,识别糙率参数,更好地实现洪水过程的分析.【总页数】5页(P529-533)【作者】赖锡军;李纪人【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,江苏,南京,210008;北京大学数字中国研究院数字流域研究中心,北京,100871【正文语种】中文【中图分类】TV131.2【相关文献】1.基于Sentinel-1卫星SAR数据的洪水淹没范围快速提取 [J], 曾玲方;李霖;万丽华2.基于TVD隐格式的二维水动力学模型在蓄滞洪区洪水淹没模拟中的应用研究 [J], 李春红;徐青;周元斌;吉庆伟;向小华3.基于TVD隐格式的二维水动力学模型在蓄滞洪区洪水淹没模拟中的应用研究 [J], 李春红;徐青;周元斌;吉庆伟;向小华;4.基于图遍历的计算DEM数据洪水淹没范围的算法 [J], 王思雪; 李英成; 刘沛; 耿中元; 孙新博5.多指数去阴影型Sentinel-1 SAR数据洪水淹没范围最优阈值分割方法——以邵阳县为例 [J], 翟庆羽;张东水;田辉彬;吴康明;王秀美;梁鹏因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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在数域空间 中, 据并 不是独 立存在 的, 了体 现各 自价值 数 为
可以模仿 物理 辐射 , 想象 每个数 据都 辐射 预警则难以应付。而且 , 随着 科技 的进步 , 电子测 量工 具和 数字 及其对周围的影 响力 , 数据能量 。数据通过数 据辐 射将其 本身 的能量从 样本 空 间辐射 化手段被广泛应用 , 致使存储于计算机 中的空 间数 据也 已丰富到 接受 数据 能量并 被数 据 辐射所 覆盖 的 区域称 之为 了人 力无法处 理 的程 度。正是 由于 这些对 海量 空间数 据智 能处 到母体 空 间 , 数据场 ”1 _ 。 理和实时分析的客观 需求 , 催生 了一 门崭新 的学科 , 即空 间数据 “
基 于 云 模 型 和 数 据 场 算 法 的 河 口河 床 变迁 分 析
丁 玉 麒
摘 要: 在分析前人研 究成果的基础上 , 运用云模 型和数据场结合的算法 , 对河 口河床 的空间数 据 , 出一种基 于空间 针 给 数据挖 掘的智能变迁分析方法 , 为后 续的数据 分析提供 了依据和 指导。
云模型的定义 : 设论域 U={ , 为 u上的定性概 念 , = 2 实验 过程 } (
. U) 对 的隶属程度是一个 有稳定倾 向的随机数 C ( [ , ] 2 1 实验数 据 区域 ) 0 1 ,
则称概念 从论域 U到区间 [ ,] 0 1 的映射在数 域空间的分布称为
第3 8卷 第 6期
2012年 2月
山 西 建 筑
S HANXI ARCHI TECTURE
Vo . . 1 38 No 6
96 2 ( 0 2 0 — 2 70 10 —8 5 2 1 )6 0 8 —2
云模 型相 结合 的算法后 , 高 了云模 型的计算 精度 , 空间数 据 提 在
中 。
的智 能分 析方 面有 了长足 的进步 , 并将其 运用到 了三 峡宝塔 滑坡 中对某 一概念 的云滴 , n为子样容量 z 为描述空 间实体 的数 ) 本文在前人 的研究成果上 , 尝试运用云模 型和数 据场结合 的 概念 的一个辐射亮度 函数 。
算法 , 针对河 口河床 的空 间数 据 , 出一种基 于空 间数据 挖掘 的 给
智能变迁分析方法 。
利用 云滴 的数 据辐射对 . f的一种估 计为 J 厂) ( :
1 算 法理 论
1 1 云模 型 .
云模 型简单 地说 就 是 一 个定 量 数 据 和定 性 概 念 的 转 换模 型 , 同时包涵 了人类 知识 中的随机 性 和模 糊性 这 两种 不确 它
云 ( l d 。 Co ) u
实验采用 两期长江河 口的水 深数 据 , 围是南支 吴淞 口到浏 范 河 口区域 , 时间为 2 0 00年 1 月 和 20 年 1 1 0 1 0月。之后再通过 A — u
云模 型是 通过三个 数字特征—— 期望 E 、 E 和超熵 以 t A 熵 o D和 S r r C uf 软件将不 规则 的坐标 点 内插 为 同区域 的 D M 格 e E 并求得 两期高程的差值 。但 仅是 以不 同颜色标 识的冲 淤情 及 云期望曲线 来描绘 云形 态 的一 种不 确定 映射关 系 。由于正态 网点 , 分 布的普适性 , 实际计算 中多采用正态云模型 0。 1 ] 况 , 于河 床的变迁 分析还需 要人 类专家的解读 , 对 不具智能性 。
云模 型最 初被应用 于不 确定 性人工智能领 域 , 之后又 陆续与 合 , 以完善对于 云的不确定 的认识 。 前馈 神经网络 、 pir算法 等相结 合 , Ar i o 广泛 用于各 种不 确定
性 知识 发现和关 联规则 挖 掘领域 。而王树 良教授 提 出数 据 场和 函数 , 来提高逆 向云发生器 的精度 。
. 和粗糙集 等理论 的基本概念并将 其运用 于人 工智 能领域 。之后 , 1 3 云 滴的概 率 密度辐射 估计
李德仁 院士及其学生 邸凯 昌 、 王树 良 等在此 基础上 又系统地 粗空间和数据 场、 云模型在空间数据中相结合的理论 。 对于云模 型的整个 云团而言 , 高概率元 素对定 性概念 的贡献 则必 研究 了粗集 和云理论在空 间数据 中的应用 , 并相应地 提 出了地学 要 大于低 概率元素 。若是随机增加样本云滴的观测次数 ,
能够得 到更 为精 确 的结果 。因此 , 以把 云模 型 和数 据 场相 结 可 对于不完备的云滴样本 , 以通过 求出数据分 布的概率 密度 可 假设 2 l, , z} ={ 1 …, 为来 自母体 的样本 在基 础论域 :
据母 体 的概率密度 函数 ; ) C ( 为辐射 云滴在基 础论域 中对
挖掘。
数据场的存在 , 需要满足独立 性 、 近性 、 就 遍历性 、 叠加 性 、 衰
通常可 以把空间数据通过数 空间数据 挖掘是对非 空 间数据 挖掘 的一种 扩展 … 。在 国 内 减性 和各 向同性等条件 。在其计算中 , 据辐射 向数域空间中发射数据能量看作扩展 的广义核辐射作用 。 数据挖掘领域 , 李德毅院士和杜鹚 ’ 率先阐述 了云模 型 、 据场 数
定性 。
(= c ) f = C ) ) ( r (
其 中, 0 是 常数 , d> , 叫做辐射 单元 。
( 1 )
为了提高 云模 型的精度 , 采用数据辐射 估计所得 的云滴 概率
密度值 为权对 云模 型的期望 、 熵和超熵进行 加权计算 的方法 即称
为辐射拟合法 。
关键词 : 河床 变 迁 , 间数 据挖 掘 , 模 型 , 据 场 空 云 数
中 图 分 类 号 :V 4 T 13
文献标识码 : A
O 引言
一
极大地节省了计算和存储资源 。因此 , 仅是注 重数据 的整体规 若
便可运用 云模型进行压缩和归纳 。 直以来 , 对河 口河 床 的变迁分 析都是 以冲淤分 析法 、 沉积 律性 , . 学分 析法或是泥沙动力 学分 析法 为主 , 是在实 际操 作 中都 需要 1 2 数 据 场 但