| 一种融合多因素的MOS风暴潮灾害过程模拟研究 |
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| 引用本文： | 张广平,彭世球,张晨晓.一种融合多因素的MOS风暴潮灾害过程模拟研究[J].安全与环境工程,2019,26(3):50-55. |
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| 作者姓名： | 张广平 彭世球 张晨晓 |
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| 作者单位： | 北部湾大学海洋学院,广西钦州535011;广西北部湾海洋灾害研究重点实验室,广西钦州535011;广西北部湾海洋灾害研究重点实验室,广西钦州,535011;北部湾大学食品与工程学院,广西钦州,535011 |
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| 基金项目： | 广西自然科学基金重点项目;广西自然科学基金;广西壮族自治区高等学校项目;钦州市科学研究与技术开发计划;热带海洋环境国家重点实验室(中科院南海海洋研究所)开发课题项目;广西北部湾海岸科学与工程实验室课题项目;广西北部湾海洋灾害研究重点实验室课题项目 |
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| 摘 要： | 风暴潮数值模型预报结果在小尺度区域往往存在弱于或强于实况的问题。针对此问题,该风暴潮灾害模拟方法融合数值模型预报结果为特征要素,使用一种基于多要素MOS(Model Output Statistics)风暴潮灾害过程模拟方法来实现对风暴潮灾害的预报。该模拟方法是将低维的特征向量映射到高维的隐含层中进行支持向量机(SVM)学习训练并控制输出相对误差,其特点在于MOS风暴潮灾害过程模拟中融入数值模型预报结果,并通过在一定的约束条件下最小化不敏感损失函数的逐渐优化逼近实测值来实现。实例验证结果表明:在风暴潮灾害过程减增水切换时期,数值模型预报的水位增水峰值为0.95 m,低于水位实际增水峰值1.1 m,历时5 h,预报曲线表现较为平滑,而MOS风暴潮模型在此期间模拟得到历时2 h就达到水位增水峰值1.14 m,模拟曲线爬升明显较快,这与实际风暴潮灾害过程的特征更加吻合;从预报结果的均方误差(RMSS值)和相关系数(CORR值)来看,MOS风暴潮模型预报结果的RMSE值和CORR值分别为0.165 m和0.945,相比数值模型的0.190 m和0.912都有所提高,可为后期精细化风暴潮预报工作提供一种新的过程模拟思路。
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| 关 键 词： | 风暴潮 MOS模型 灾害过程模拟 特征要素 支持向量机(SVM) 海洋灾害 |
A Simulation Study of MOS Storm Surge Disaster Process with Multiple Factors |
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| ZHANG Guangping,PENG Shiqiu,ZHANG Chenxiao.A Simulation Study of MOS Storm Surge Disaster Process with Multiple Factors[J].Safety and Environmental Engineering,2019,26(3):50-55. |
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| Authors: | ZHANG Guangping PENG Shiqiu ZHANG Chenxiao |
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| Institution: | (Ocean College ,Beibu Gulf University ,Qinzhou 535011,China;Guangxi Key Laboratory of Marine Disaster in the Beibu Gulf,Qinzhou 535011, China;College of Food Engineering, Beibu Gulf University,Qinzhou 535011,China) |
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| Abstract: | ZHANG Guangping;PENG Shiqiu;ZHANG Chenxiao(Ocean College ,Beibu Gulf University ,Qinzhou 535011,China;Guangxi Key Laboratory of Marine Disaster in the Beibu Gulf,Qinzhou 535011, China;College of Food Engineering, Beibu Gulf University,Qinzhou 535011,China) |
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| Keywords: | storm surge MOS (Model Output Statistics) model disaster process simulation characteristic factors Support Vector Machine(SVM) ocean disaster |
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