【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數據處理領域，尤其涉及一種基于氣象模擬的風浪流預測方法及系統。
技術介紹
1、在海洋工程、航運和海上作業等領域，準確預測風浪流條件對保障作業安全和提高經濟效益至關重要。傳統的風浪流預測方法主要依賴于單一模型或簡單耦合模型，如單獨的大氣模式、風浪模式或海流模式。這些方法通常采用靜態參數設置和固定的網格分辨率，在處理復雜海洋環境時存在局限性。同時，現有技術中的數據同化方法往往局限于單一變量或單一尺度的同化，難以充分利用多源、多尺度的觀測數據。
2、然而，這些傳統方法在處理多尺度海洋過程和快速變化的天氣系統時面臨諸多挑戰。首先，單一模型難以準確描述大氣-海洋-波浪之間的復雜相互作用，導致預測結果存在系統性偏差。其次，固定網格分辨率無法同時兼顧大尺度環流和局地精細結構的模擬，影響預測的空間精度。此外，現有的數據融合技術難以有效整合不同來源、不同尺度的觀測和模擬數據，制約了預測結果的準確性和可靠性。最后，傳統方法在處理極端天氣事件和快速變化的海況時，響應速度慢，難以提供及時的預警信息。
技術實現思路
1、本申請提供了一種基于氣象模擬的風浪流預測方法及系統，用于提高基于氣象模擬的風浪流預測的時效性及準確率。
2、第一方面，本申請提供了一種基于氣象模擬的風浪流預測方法，所述基于氣象模擬的風浪流預測方法包括：對獲取的原始氣象數據進行預處理，得到預設的模擬區域的初始條件數據和邊界條件數據；
3、對所述初始條件數據和所述邊界條件數據進行大氣模式模擬，得到海
4、對所述海面風場數據和所述大氣參數數據進行后處理和插值，得到風浪模型驅動力場數據；
5、對所述風浪模型驅動力場數據進行風浪模型耦合與模擬，得到風浪預測結果數據；
6、對所述風浪預測結果數據和所述風浪模型驅動力場數據進行海流模型耦合與模擬，得到海洋環境預測結果數據；
7、對所述海洋環境預測結果數據、所述風浪預測結果數據和所述風浪模型驅動力場數據進行數據融合及數據同化處理，得到風浪流預測數據。
8、結合第一方面，在本申請第一方面的第一種實現方式中，所述對獲取的原始氣象數據進行預處理，得到預設的模擬區域的初始條件數據和邊界條件數據，包括：
9、對所述原始氣象數據進行數據清洗，得到清洗氣象數據；
10、對所述清洗氣象數據進行空間插值，得到網格化氣象數據；
11、對所述網格化氣象數據進行時間插值，得到時間均勻分布的氣象數據；
12、對所述時間均勻分布的氣象數據進行地圖投影轉換，得到投影氣象數據；
13、通過自適應網格細化算法對所述投影氣象數據進行網格優化，得到多分辨率網格氣象數據；
14、對所述多分辨率網格氣象數據進行地形修正，得到修正氣象數據；
15、對所述修正氣象數據進行邊界層參數化處理，得到邊界層參數化氣象數據；
16、對所述邊界層參數化氣象數據進行數據格式轉換，得到所述預設的模擬區域的初始條件數據和邊界條件數據。
17、結合第一方面，在本申請第一方面的第二種實現方式中，所述對所述初始條件數據和所述邊界條件數據進行大氣模式模擬，得到海面風場數據和大氣參數數據，包括：
18、對所述初始條件數據和所述邊界條件數據進行模擬參數設置，得到模擬配置數據；
19、對所述模擬配置數據進行物理過程參數化處理，得到物理過程參數化數據；
20、對所述物理過程參數化數據進行嵌套網格劃分，得到多尺度網格數據；
21、對所述多尺度網格數據進行數值積分計算，得到原始模擬結果數據；
22、通過四維變分同化算法對所述原始模擬結果數據進行數據同化，得到同化模擬結果數據；
23、對所述同化模擬結果數據進行海氣界面通量計算，得到海氣交互數據；
24、對所述海氣交互數據進行邊界層參數診斷，得到邊界層特征數據；
25、對所述邊界層特征數據進行海面風場提取，得到所述海面風場數據；
26、對所述邊界層特征數據進行大氣要素計算，得到所述大氣參數數據。
27、結合第一方面，在本申請第一方面的第三種實現方式中，所述對所述海面風場數據和所述大氣參數數據進行后處理和插值，得到風浪模型驅動力場數據，包括：
28、對所述海面風場數據進行異常值檢測，得到異常值標記數據；
29、對所述異常值標記數據進行空間插值修正，得到修正風場數據；
30、對所述修正風場數據進行時間尺度調整，得到高時間分辨率風場數據；
31、通過arakawa網格轉換算法對所述高時間分辨率風場數據進行網格轉換，得到轉換網格風場數據；
32、對所述轉換網格風場數據進行海氣邊界層參數計算，得到邊界層特征參數數據；
33、對所述邊界層特征參數數據進行風應力計算，得到海面風應力數據；
34、對所述海面風應力數據和所述大氣參數數據進行耦合處理，得到耦合大氣驅動數據；
35、對所述耦合大氣驅動數據進行數據格式轉換，得到風浪模型輸入格式數據；
36、對所述風浪模型輸入格式數據進行質量控制檢查，得到所述風浪模型驅動力場數據。
37、結合第一方面，在本申請第一方面的第四種實現方式中，所述對所述風浪模型驅動力場數據進行風浪模型耦合與模擬，得到風浪預測結果數據，包括：
38、對所述風浪模型驅動力場數據進行模型參數初始化，得到風浪模型初始參數；
39、對所述風浪模型初始參數進行網格劃分，得到多尺度計算網格數據；
40、對所述多尺度計算網格數據進行海底地形插值，得到地形修正網格數據；
41、對所述地形修正網格數據進行邊界條件設置，得到邊界約束條件數據；
42、通過譜平衡方程對所述邊界約束條件數據進行波能演化計算，得到波譜演化數據；
43、對所述波譜演化數據進行非線性相互作用計算，得到波-波相互作用數據；
44、對所述波-波相互作用數據進行波-流相互作用計算，得到波流耦合數據；
45、通過自適應時間步長算法對所述波流耦合數據進行數值積分，得到風浪場演化數據；
46、對所述風浪場演化數據進行統計分析，得到風浪統計特征數據；
47、對所述風浪統計特征數據進行可視化處理，得到所述風浪預測結果數據。
48、結合第一方面，在本申請第一方面的第五種實現方式中，所述對所述風浪預測結果數據和所述風浪模型驅動力場數據進行海流模型耦合與模擬，得到海洋環境預測結果數據，包括：
49、對所述風浪預測結果數據和所述風浪模型驅動力場數據進行數據融合，得到海流模型輸入數據；
50、對所述海流模型輸入數據進行網格適配處理，得到海流計算網格數據；
51、對所述海流計算網格數據進行初始場構建，得到海本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述基于氣象模擬的風浪流預測方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對獲取的原始氣象數據進行預處理，得到預設的模擬區域的初始條件數據和邊界條件數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對所述初始條件數據和所述邊界條件數據進行大氣模式模擬，得到海面風場數據和大氣參數數據，包括：
4.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對所述海面風場數據和所述大氣參數數據進行后處理和插值，得到風浪模型驅動力場數據，包括：
5.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對所述風浪模型驅動力場數據進行風浪模型耦合與模擬，得到風浪預測結果數據，包括：
6.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對所述風浪預測結果數據和所述風浪模型驅動力場數據進行海流模型耦合與模擬，得到海洋環境預測結果數據，包括：
7.根據權利要求1所述的基
8.一種基于氣象模擬的風浪流預測系統，用于執行如權利要求1-7中任一項所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述基于氣象模擬的風浪流預測系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述基于氣象模擬的風浪流預測方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對獲取的原始氣象數據進行預處理，得到預設的模擬區域的初始條件數據和邊界條件數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對所述初始條件數據和所述邊界條件數據進行大氣模式模擬，得到海面風場數據和大氣參數數據，包括：
4.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方法，其特征在于，所述對所述海面風場數據和所述大氣參數數據進行后處理和插值，得到風浪模型驅動力場數據，包括：
5.根據權利要求1所述的基于氣象模擬的風浪流預測方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：姚中原，張銘，馮樂，張波，劉鑫，施俊佼，嚴祺慧，李廣海，曲舒然，張天怡，遲小鋒，韓斯琪，張敏，洪偉，楊大暢，張抒謙，
申請(專利權)人：盛東如東海上風力發電有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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