史源,陶建峰,龚政,谭亚.基于 EOF 法的长江口高潮位时空变化特征研究——长时间序列的高潮位 EOF 分析[J].海洋通报,2019,(3):
基于 EOF 法的长江口高潮位时空变化特征研究——长时间序列的高潮位 EOF 分析
EOF analysis of factors contributing to the temporal and spatial variations of high tidal level in the Yangtze River Estuary
投稿时间:2018-09-04  修订日期:2019-02-15
DOI:10.11840/j.issn.1001-6392.2019.03.008
中文关键词:  长江口  潮位  EOF 分析  径流量  海平面
英文关键词:Yangtze River Estuary  tidal level  EOF analysis  discharge  sea level
基金项目:
作者单位E-mail
史源 河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏 南京 210098河海大学 港口海岸与近海工程学院 江苏 南京 210098 shiyuan0222@hhu.edu.cn 
陶建峰 河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏 南京 210098河海大学 港口海岸与近海工程学院 江苏 南京 210098 aoetao@hhu.edu.cn 
龚政 河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏 南京 210098河海大学 港口海岸与近海工程学院 江苏 南京 210098  
谭亚 河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏 南京 210098河海大学 港口海岸与近海工程学院 江苏 南京 210098  
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中文摘要:
      简要介绍了利用 BP 神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站 2017 年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP 神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。
英文摘要:
      The evolution tendency of the high tidal level during 1993-2008, before and after the Three Gorges Project in the Yangtze River Estuary and the corresponding contributory factors were studied using Empirical Orthogonal Function (EOF) method. Historical tidal level data in six main tidal stations in the Yangtze River Estuary from 1993 to 2008 were analyzed. The variations of the first three eigenvectors are up to 98.19 %, representing the main processes of the variation of the tidal level. The influence factor of EOF1 is discharge, which is positive in space and shows a decreasing trend form upstream to downstream. The time factor is seasonal variation. The influence factor of EOF2 is sea level rising. EOF2 shows significant difference in distribution, and the time factor generally has an upward trend. The influence factors of the Three Gorges Projects have changed significantly, and the influence of discharge has been increased while the effect of sea level has decreased. However, the annual mean high tidal level of the upper reaches fluctuated with the annual discharge variation, while the annual mean high tidal level of the down reaches is mainly controlled by the average sea level
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