一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法與流程
2023-05-06 10:32:38 1
本發明屬於海浪參數預報技術領域，特別是涉及一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法。
背景技術：
海浪是造成海岸侵蝕的主要原因之一，此外，海浪對人們的生產生活有著不可忽視的影響，如沿海港口建設、航道工程等都與海浪有密切關係。波向就是反映海浪特徵的一個重要參數，海岸堤線與海浪波向的夾角，直接影響到海岸侵蝕和演變的特徵。因此分析預測海浪波向的趨勢可有助於更科學的建設港口和海岸防護工程，具有重要的現實意義。傳統的觀測手段如浮標等，雖然能夠精確的獲得海浪波向的變化信息，但它們只能獲得海浪在固定點的變化，而且覆蓋面也非常有限，目前很難在中國海域得到超過20年的連續的海面波浪的浮標觀測數據。這種觀測數據的短缺對於海浪波向短期趨勢研究的可靠性產生了明顯的制約。另外，對於海浪波向的趨勢研究，國內還沒有有效的計算方法。
技術實現要素：
發明目的：本發明的目的是為克服現有技術的不足而提供一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法，本發明利用全球先進穩定的再分析數據源，採用Box-Cox變換對原始數據進行修正，再依據修正後的海平面氣壓梯度、海浪波向等氣象數據，採用主成分分析方法和短期波向趨勢公式，計算和預測各時次的海浪波向的短期趨勢，具有很強的可操作性。
技術方案：根據本發明提出的一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法，包括如下具體步驟：
步驟一，收集基于格點模式的歐洲中尺度天氣預測中心的ERA-Interim再分析數據集的20～30年時間段的各時次氣象預報數據，其中各時次氣象預報數據是指包括4～8小時一次的海平面氣壓SLP和海浪波向數據；
步驟二，獲取所收集的各時次氣象預報數據所標格點的坐標，以該坐標為依據，提取與所述各時次氣象預報數據所標格點的坐標相對應的海平面氣壓梯度矩陣GX和GY，如(1)、(2)式所示，海浪波向矩陣θ，如(3)式所示，其中包括m個空間點，每個空間點含有n次觀測數據：
其中，GXmn是第m個空間點的第n時次的海平面氣壓梯度在經度坐標方向的值，GYmn是第m個空間點的第n時次的海平面氣壓梯度在緯度坐標方向的值，θmn是第m個空間點的第n時次的波向，m是空間點的個數，n是觀測時次；
步驟三，計算基于格點模式的ERA-Interim各時次的海平面氣壓梯度矩陣GX和GY的均值MX和MY，再用海平面氣壓梯度矩陣的原始值GX和GY減去均值MX和MY，得到基于格點模式的各時次的海平面氣壓梯度矩陣GX和GY的距平值PX和PY，並計算出GX和GY距平值PX和PY的標準偏差SX和SY，如(4)、(5)式所示：
上述(4)、(5)式中：其中，n表示觀測時次，i表示第i個空間點，i＝1…m，j表示第j個觀測數據，j＝1…n；
步驟四，對GX和GY距平值PX和PY分別做EOF分析，得到不同成分及各成分對總方差的貢獻率，保留前30個EOF和主成分；其中：
EOF方法是一種降維分析方法，能夠根據方差最大化原理提取出資料中最典型的空間型和時間演變規律；
對PX進行協方差計算，得到實對稱矩陣Lm×m，其中：
T表示矩陣的轉置；
然後求協方差矩陣Lm×m的特徵向量V和特徵值Λ，如(6)式所示，以滿足LV＝ΛV，其中：
其中，λ1≥λ2≥,...,≥λm (6)，
矩陣V是正交矩陣，矩陣V的第j列元素就是特徵值λj對應的特徵向量，其中j取值從1到m；
根據實對稱矩陣Lm×m的特徵向量V和特徵值Λ，計算每個特徵向量的方差貢獻率和前幾個特徵向量的累計方差貢獻率，方差貢獻越大代表對應的特徵向量和時間係數在資料中演變規律越顯著；按照特徵值從大到小的順序對L進行排序，排在第一位的為EOF1，以此類推；
步驟五，對根據步驟一和步驟二收集的基于格點的各時次的海浪波向矩陣θ和海平面氣壓梯度矩陣GX和GY進行Box-Cox變換，得到變換後的海浪波向trθt和海平面氣壓梯度trGXt、trGYt；
步驟六，對每個格點上對應的trθt，用PCk，t和PCk，t-4計算其相關係數，並取相關係數最高時的28個PCk，t或PCk，t-4作為海浪波向的預測因子，其中PCk，t或PCk，t-4表示主成分，k表示序數，t表示時次，t-4表示滯後4個小時的時次；
步驟七，將預測因子帶入預測模型，用F統計量比較選擇最優的預測因子，預測下一時次的各格點的海浪波向；其中模型如(7)式所示：
上述(7)式中θt是每個網格點上的經過變換的海浪波向，a是常數項，bk是對應於Xk,t的係數，θt-p是滯後p的海浪波向，cp是對應於θt-p的係數，p是跟預報量相關的參變量的滯後係數，Xk,t是第k個基於SLP的預報因子，ut可以用M階自回歸模型來表示，如果M＝0，ut就是白噪聲；
步驟八，計算海浪波向趨勢，以步驟七預測出的海浪波向為依據，用趨勢計算公式計算當前時次的海浪波向趨勢，最終得到海浪波向的短期趨勢；
步驟九，將預測出的海浪波向值還原到Box-Cox變換前的值，保存為格點模式文件；
步驟十，根據步驟八的結果，對應到相應的格點坐標，繪製出海浪波向短期趨勢圖。
有益效果：一是目前還沒有成熟的計算海浪波向短期趨勢的技術方法。本發明利用全球先進穩定的再分析數據源，將方法建立在具有幾十年甚至跨百年的海浪波向資料的再分析數據的基礎上，從而解決了海浪波向短期趨勢分析的可靠性；二是本發明採用Box-Cox變換對原始數據進行修正，再依據修正後的海平面氣壓梯度、海浪波向等氣象數據，採用主成分分析方法和短期波向趨勢公式，計算和預測各時次的波向的短期趨勢，預報海浪波向短期趨勢的準確率高；三是本發明可有助於科學的布置沿海建築物或海堤的走向，可操作性強，對於如何減輕海浪對海岸及海岸建築物的侵蝕起到重要的借鑑作用，也可作為研究海岸帶的演變規律的重要依據。
附圖說明
圖1為本發明提出的一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法的流程方框示意圖。
圖2為應用本發明提出的一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法繪製的太平洋部分海域夏季海浪波向的短期趨勢結果示意圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明的具體實施方式作進一步的詳細說明。
現以太平洋部分海域為例，應用本發明提出的一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法來預報海浪波向的短期趨勢，結合圖1，其具體步驟包括如下：
步驟一，收集基于格點模式的中國某海區域的ERA-Interim再分析數據集的1981-2000年期間的各時次海平面氣壓SLP和海浪波向θ數據，該數據間隔為每6小時一次；
步驟二，獲取所收集6小時一次的數據所標格點的坐標，以該坐標為依據，提取與所述各時次氣象預報數據所標格點的坐標相對應的海平面氣壓梯度矩陣GX和GY，如(1)、(2)式所示，海浪波向矩陣θ，如(3)式所示，其中包括m個空間點，每個空間點含有n次觀測數據：
步驟三，計算基于格點模式的ERA-Interim各時次的海平面氣壓梯度GX和GY的均值MX和MY，再用原始值GX和GY減去均值MX和MY，得到基于格點模式的各時次的GX和GY的距平值PX和PY，並計算出GX和GY距平值PX和PY的標準偏差SX和SY，如(4)、(5)式所示：
上述(4)、(5)式中：其中，n表示觀測時次，i表示第i個空間點，i＝1…m，j表示第j個觀測數據，j＝1…n。
步驟四，對GX和GY距平值PX和PY分別做EOF分析，得到不同成分及各成分對總方差的貢獻率，保留前30個EOF和主成分；其中：
EOF方法是一種降維分析方法，能夠根據方差最大化原理提取出資料中最典型的空間型和時間演變規律；
對PX進行協方差計算，得到實對稱矩陣Lm×m，其中：
T表示矩陣的轉置；
然後求協方差矩陣Lm×m的特徵向量V和特徵值Λ，如(6)式所示，以滿足LV＝LΛ，其中：
其中，λ1≥λ2≥,...,≥λm (6)，
矩陣V是正交矩陣，矩陣V的第j列元素就是特徵值λj對應的特徵向量，其中j取值從1到m；
根據實對稱矩陣Lm×m的特徵向量V和特徵值Λ，計算每個特徵向量的方差貢獻率和前幾個特徵向量的累計方差貢獻率，方差貢獻越大代表對應的特徵向量和時間係數在資料中演變規律越顯著；按照特徵值從大到小的順序對L進行排序，排在第一位的為EOF1，以此類推；
步驟五，對根據步驟一和步驟二收集的基于格點的各時次的海浪波向矩陣θ和海平面氣壓梯度矩陣GX和GY進行Box-Cox變換，得到變換後的海浪波向trθt和海平面氣壓梯度trGXt、trGYt；
步驟六，對每個格點上對應的變換後的海浪波向trθt，用第k個主成分PCk，t和滯後4小時的第k個主成分PCk，t-4計算其相關係數，並取相關係數最高時的28個PCk，t或PCk，t-4作為海浪波向的預測因子，其中PCk，t或PCk，t-4表示主成分，k表示序數，t表示時次，t-4表示滯後4個小時的時次；
步驟七，將預測因子帶入預測模型，用F統計量比較選擇最優的預測因子，預測下一時次的各格點的海浪波向；其中模型如(7)式所示：
上述(7)式中θt是每個網格點上的經過變換的海浪波向，a是常數項，bk是對應於Xk,t的係數，θt-p是滯後p的海浪波向，cp是對應於θt-p的係數，p是跟預報量相關的參變量的滯後係數，Xk,t是第k個基於SLP的預報因子，ut可以用M階自回歸模型來表示，如果M＝0，ut就是白噪聲；
步驟八，計算海浪波向趨勢，以步驟七預測出的海浪波向為依據，用趨勢計算公式計算當前時次的海浪波向趨勢，最終得到海浪波向的短期趨勢；
步驟九，將預測出的海浪波向值還原到Box-Cox變換前的值，保存為格點模式文件；
步驟十，根據步驟八的結果，對應到相應的格點坐標，繪製出海浪波向短期趨勢圖。
圖2為應用本發明提出的一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法繪製的太平洋海域夏季海浪波向的短期趨勢結果示意圖，其中橫坐標為弧度/年。圖2可有效指導沿海地區的海堤布置，對於維護海岸穩定、預防海岸侵蝕有重要的科學價值，可操作性強。
本發明的具體實施方式中凡未涉到的說明屬於本領域的公知技術，可參考公知技術加以實施。本發明經反覆試驗驗證，能夠對海浪波向的短期趨勢的預測及預防海堤侵蝕起到很好的指導作用。以上具體實施方式及實施例是對本發明提出的一種基於再分析數據的海浪波向的短期趨勢預測方法技術思想的具體支持，不能以此限定本發明的保護範圍，凡是按照本發明提出的技術思想，在本技術方案基礎上所做的任何等同變化或等效的改動，均仍屬於本發明技術方案保護的範圍。