导读:本文包含了海浪场论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:畸形波,新年波事件,海浪数值模拟
海浪场论文文献综述
李昊,管长龙[1]（2019）在《北海“新年波事件”海浪场的数值模拟》一文中研究指出畸形波是一种灾害性海浪现象,源于海浪的某种不稳定机制,一些海难事件被认为是由畸形波所导致的。由于畸形波的灾害性和随机性,迄今具有较完整观测数据的畸形波事件记录较少,发生于1995年的北海"新年波事件"被认为是一个难得的具有较完整观测数据的畸形波记录。本文利用两个海浪模式WW3和SWAN以及两种类型的风场对"新年波事件"的海浪场进行了数值模拟。研究结果表明,对于不同海浪模式和风场,其模拟结果相一致。(本文来源于《海洋湖沼通报》期刊2019年01期）
林刚[2]（2018）在《南中国海风场和海浪场统计分析及其应用》一文中研究指出伴随着21世纪海上丝绸之路建设的开展,以及南中国海岛礁建设的全面铺开,我国对新能源建设的需求越来越多。波浪能因其储量巨大,可再生的,对环境无害等特点,成为目前世界各国最为追求的新能源之一。所以我国有必要在南中国海就地进行波浪能的建设。能源建设评估先行,本文立足于南中国海新能源建设的需求,对南中国海的风场和海浪场进行统计分析,并对波浪能进行评估。本文利用CCMP(Cross-Calibrated Multi-Platform,交叉定标多平台海表风场)风场,驱动第叁代波浪模型WAVEWATCH-Ⅲ(WW3),对1988年8月至2011年7月南海的波浪场进行了模拟,进而分析了南中国海海域的波侯(风侯)特征和波浪能特征。主要结论如下:(1)东沙群岛至吕宋海峡地区南海年平均能流密度最大值达到18千瓦/米,冬季达到27千瓦/米。南海全年能流密度基本在2千瓦/米以上。从季节上考虑,夏、春两季的能流密度略低,秋、冬两季略高。能流密度的稳定性方面南中国海南部和北部地区存在显着差异。北部地区能流密度稳定性较好,变异系数Cv较小,基本小于5%。在南中国海南部,特别是在中南半岛东南部的传统大风区域,由于长山山脉对冬季风和夏季风的影响,能流密度不太稳定,变异系数Cv值较大,达到7%以上。(2)整个南海春季海表风速呈现上升趋势,夏季和冬季均有一定海域的海表风速略有上升,其中夏季增加的区域最少。北部湾、泰国湾、台湾海峡南部、南海北部,吕宋岛西部和北部以及加里曼丹西北部,四季风速均有明显增长。风速的变化主要是受大气环流、南海季风变化、厄尔尼诺现象等影响所致。(3)通过对南中国海12个月风场以及风速年平均值距平EOF分析,发现第叁模态的空间分布与南中国海周围的地形分布基本一致,表明中尺度地形对南中国海夏季风场和冬季风场分布有重要影响,南中国海夏季和冬季的能流密度分布和稳定性也与中尺度地形密切相关。(4)由于能源研究与地理位置信息密切相关,因此GIS(Geographic Information System,地理信息系统)技术在该领域的应用前景十分广阔。地理信息系统数据库可以提供准确有效的信息供波浪能研究人员和资源开发决策者使用。GIS的空间分析技术也可以为掠海飞行器的路径优化做出帮助。本文第一次系统的研究了南中国海海表风速的长期变化规律,并对南中国海周边的中尺度地形对风侯和波浪能的影响进行了细致的分析,通过对南中国海波侯(风侯)以及波浪能的研究,在技术上为我国海上丝绸之路战略的展开提供了实质的支持。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-05-18）
徐秀枝,诸裕良,冯向波,闫敏[3]（2017）在《北太平洋海浪场和风场特征分析》一文中研究指出利用欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF——European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的1979年1月2014年12月逐6 h的ERA-Interim有效波高和10 m风场资料,分析了近36年期间北太平洋海域海浪场和风场的变化特征。结果表明:1)中低纬度的西北太平洋波高有逐年线性递增趋势,大约在0.2~0.6 cm/a,而低纬度的太平洋东北部海域则以-0.4~-0.2 cm/a的趋势减小。2)风速线性变化趋势显着的区域主要集中在太平洋东北部低纬度海域,约以1.0~2.0 cm/(s·a)的速度在增加。而日本岛四周、菲律宾半岛以南等海域大都以-1.0~-0.5 cm/(s·a)的速度减小。3)北太平洋海域波高和风速都具有明显的季节变化特征,两者具有很强的相关性。西风带内有一个个波高超过10 m的风暴圈,其波高受风浪和涌浪的双重作用。这可为航海、海洋工程设计、军事及海洋能开发与利用等方面提供科学依据。(本文来源于《海洋工程》期刊2017年01期）
王亚男,王庆元,刘彬贤[4]（2015）在《黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验》一文中研究指出利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。(本文来源于《海洋学报》期刊2015年09期）
胡秋良,郑崇伟,苏勤,周欣欣[5]（2014）在《两种海浪模式对一次冷空气海浪场过程的模拟比较》一文中研究指出以CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场为驱动场,分别驱动目前国际先进的第叁代海浪模式WW3(WAVEWATCH-III)、SWAN(Simulating WAves Nearshore),对2011年3月发生在中国海的一次强冷空气所致的海浪场进行数值模拟,就冷空气海浪场的特征进行分析,并对比分析两个海浪模式的模拟效果,以期可为防灾减灾提供参考。结果表明:(1)以CCMP风场分别驱动WW3、SWAN海浪模式,可以较好地模拟发生在东中国海的冷空气海浪场过程,两个模式模拟的有效波高都具有较高精度,SWAN模拟的有效波高明显小于观测值和WW3模式的模拟值。(2)冷空气给中国海带来了明显的大风、大浪过程。整个冷空气期间,波向与风向保持了较好的一致性,且向岸效应比较明显;波高与风速的分布特征也保持了较好的一致性,海浪以风浪为主导。(3)冷空气进入渤海,相伴着出现了大风过程,但由于海域狭小,大风范围较小,大风中心的风速仅12 m/s左右,相应波高也在1.0 m左右。冷空气南下进入黄海中部时,黄海中南部大范围海域的风速在16 m/s以上,相应区域的波高在4.5 m以上,高值中心可达5.0 m以上,波向和风向都以北-东北向为主。冷空气南下行进至南海北部海域时,强度大为减弱,风速的和波高的相对大值区分布于台湾岛周边海域,尤其是台湾海峡、吕宋海峡、东沙群岛附近海域。(本文来源于《海洋开发与管理》期刊2014年07期）
王璞,柯林森[6]（2014）在《利用高分辨率近岸海浪模式对墨西哥湾海浪场进行数值模拟》一文中研究指出介绍了基于非结构叁角网格的SWAN模式,并将其应用于墨西哥湾海域海浪的模拟研究。与实测数据对比分析表明,非结构叁角网格下的SWAN模式能够较好地模拟墨西哥湾海域海浪。底摩擦耗散起作用的范围主要集中于墨西哥湾北部、南部近岸20m等深线以内水深变化较平缓区域。底摩擦耗散影响强度随水深变浅而增强。(本文来源于《海洋开发与管理》期刊2014年05期）
洪新,赵玮,候查伟[7]（2014）在《热带气旋风场非对称性对表面海浪场的影响》一文中研究指出用WAVEWATCHIII海浪模拟了5个不同风场结构的热带气旋下海浪平均要素和海浪方向谱来研究其对风场非对称性的响应。结果表明热带气旋诱发的海浪场对风场的非对称性很敏感。随着风场非对称性加强,有效波高除了左前象限增加以外在其他所有象限内都减小,且有效波高场的非对称性增强,并且非对称轴逆时针旋转,同时,有效波高最大值的位置向前移动。风场的非对称性对其他平均要素也有影响,尤其在左后象限最明显,例如平均波长,平均波向,波峰方向等。风场的非对称性对海浪谱的多峰性以及主导波的频率和传播方向都有很重要的影响。(本文来源于《海洋预报》期刊2014年02期）
郑崇伟,刘铁军,钱粤海[8]（2014）在《中国海海表风场、海浪场与ElNino的相关性分析》一文中研究指出利用CCMP风场,分析了中国海海表风场与El Nino之间的关系,并利用CCMP风场驱动WW3海浪模式,对1988—2009年的中国海海浪场进行数值模拟,探索中国海的海浪场与El Nino的内在联系,以期能利用El Nino指标辅助中国海海浪场、海表风场的中长期预测、防灾减灾等.结果表明中国海的海表风场、海浪场与nino3指数关系密切:①同期及1~4个月后的海表风场、海浪场与当月的nino3指数表现出显着性负相关,尤其是2个月后的海浪场、海表风场与nino3指数之间的负相关性最显着;7~10个月后的海表风场、海浪场与当月的nino3指数表现出显着性正相关,尤其是8个月后的海浪场、海表风场与nino3指数之间的正相关性最显着.②1988—1997年期间、1999—2009年期间,8个月后的海表风场、海浪场与当月nino3指数的走势表现出非常好的一致性.③nino3指数、中国海的海浪场、海表风场叁者存在较为显着的、共同的半年周期(5.87~6.29个月)、年周期(11.00~13.54个月).④nino3指数的突变期为20世纪80年代后期、1999年7月—2000年11月、2005—2009年;海表风场与海浪场的显着性突变期完全一致,为2000年11月—2001年5月,其中nino3指数在1999年7月—2000年11月期间的突变期比海表风场和海浪场的突变期超前约半年左右,nino3区海温的突变可能是中国海海浪场、海表风场突变的主要诱发因素之一.(本文来源于《云南大学学报(自然科学版)》期刊2014年02期）
郑崇伟,林刚,邵龙潭[9]（2013）在《孟加拉湾一次热带气旋过程的海浪场模拟分析》一文中研究指出基于第3代海浪模式WW3(WAVEWATCH-III),以具有高精度和较高分辨率的CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场为驱动场,对2011年12月发生在孟加拉湾的热带气旋"Thane"所致的大浪进行数值模拟。结果表明:(1)以CCMP风场驱动WW3海浪模式,可以较好地模拟热带气旋"Thane"在孟加拉湾造成的大浪,模拟的海浪数据具有较高精度。当有效波高(SWH)在2m以内和大于5m时,模拟值略小于观测值;当SWH在2~5m之间时,模拟值略大于观测值。(2)热带气旋"Thane"所形成的大风和大浪的分布特征具有一定差异:大风区在气旋四周分布较为均匀;在大洋中部时,大浪区主要分布于右半圆,在近海时,大浪区主要分布于气旋行进方向的前方。(3)热带气旋"Thane"的风向和波向整体上保持了较好的一致性,仅在第2象限有一定的差异,该区域的风向主要为西北向,而波向则主要为偏北向。(本文来源于《海洋学研究》期刊2013年04期）
刘铁军,郑崇伟,周林,吴洪星,张昊[10]（2013）在《基于QN混合风场和SWAN模式的一次冷空气海浪场模拟分析》一文中研究指出基于目前国际先进的第叁代近岸海浪模式SWAN(Simulating WAves Nearshore),以QN(QuikSCAT/NCEP)混合风场为驱动场,对2009年1月中国海一次强冷空气海浪场进行模拟分析。结果发现:模拟数据与观测数据在走势上保持了非常好的一致性,模拟的波高略小于观测波高,模拟数据的曲线走势较为光滑,观测数据则起伏较为明显。以QN风场为驱动场,可以很好地刻画此次冷空气过程在中国海造成的海浪过程。(本文来源于《气象水文海洋仪器》期刊2013年03期）
海浪场论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
伴随着21世纪海上丝绸之路建设的开展,以及南中国海岛礁建设的全面铺开,我国对新能源建设的需求越来越多。波浪能因其储量巨大,可再生的,对环境无害等特点,成为目前世界各国最为追求的新能源之一。所以我国有必要在南中国海就地进行波浪能的建设。能源建设评估先行,本文立足于南中国海新能源建设的需求,对南中国海的风场和海浪场进行统计分析,并对波浪能进行评估。本文利用CCMP(Cross-Calibrated Multi-Platform,交叉定标多平台海表风场)风场,驱动第叁代波浪模型WAVEWATCH-Ⅲ(WW3),对1988年8月至2011年7月南海的波浪场进行了模拟,进而分析了南中国海海域的波侯(风侯)特征和波浪能特征。主要结论如下:(1)东沙群岛至吕宋海峡地区南海年平均能流密度最大值达到18千瓦/米,冬季达到27千瓦/米。南海全年能流密度基本在2千瓦/米以上。从季节上考虑,夏、春两季的能流密度略低,秋、冬两季略高。能流密度的稳定性方面南中国海南部和北部地区存在显着差异。北部地区能流密度稳定性较好,变异系数Cv较小,基本小于5%。在南中国海南部,特别是在中南半岛东南部的传统大风区域,由于长山山脉对冬季风和夏季风的影响,能流密度不太稳定,变异系数Cv值较大,达到7%以上。(2)整个南海春季海表风速呈现上升趋势,夏季和冬季均有一定海域的海表风速略有上升,其中夏季增加的区域最少。北部湾、泰国湾、台湾海峡南部、南海北部,吕宋岛西部和北部以及加里曼丹西北部,四季风速均有明显增长。风速的变化主要是受大气环流、南海季风变化、厄尔尼诺现象等影响所致。(3)通过对南中国海12个月风场以及风速年平均值距平EOF分析,发现第叁模态的空间分布与南中国海周围的地形分布基本一致,表明中尺度地形对南中国海夏季风场和冬季风场分布有重要影响,南中国海夏季和冬季的能流密度分布和稳定性也与中尺度地形密切相关。(4)由于能源研究与地理位置信息密切相关,因此GIS(Geographic Information System,地理信息系统)技术在该领域的应用前景十分广阔。地理信息系统数据库可以提供准确有效的信息供波浪能研究人员和资源开发决策者使用。GIS的空间分析技术也可以为掠海飞行器的路径优化做出帮助。本文第一次系统的研究了南中国海海表风速的长期变化规律,并对南中国海周边的中尺度地形对风侯和波浪能的影响进行了细致的分析,通过对南中国海波侯(风侯)以及波浪能的研究,在技术上为我国海上丝绸之路战略的展开提供了实质的支持。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
海浪场论文参考文献
[1].李昊,管长龙.北海“新年波事件”海浪场的数值模拟[J].海洋湖沼通报.2019
[2].林刚.南中国海风场和海浪场统计分析及其应用[D].大连理工大学.2018
[3].徐秀枝,诸裕良,冯向波,闫敏.北太平洋海浪场和风场特征分析[J].海洋工程.2017
[4].王亚男,王庆元,刘彬贤.黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验[J].海洋学报.2015
[5].胡秋良,郑崇伟,苏勤,周欣欣.两种海浪模式对一次冷空气海浪场过程的模拟比较[J].海洋开发与管理.2014
[6].王璞,柯林森.利用高分辨率近岸海浪模式对墨西哥湾海浪场进行数值模拟[J].海洋开发与管理.2014
[7].洪新,赵玮,候查伟.热带气旋风场非对称性对表面海浪场的影响[J].海洋预报.2014
[8].郑崇伟,刘铁军,钱粤海.中国海海表风场、海浪场与ElNino的相关性分析[J].云南大学学报(自然科学版).2014
[9].郑崇伟,林刚,邵龙潭.孟加拉湾一次热带气旋过程的海浪场模拟分析[J].海洋学研究.2013
[10].刘铁军,郑崇伟,周林,吴洪星,张昊.基于QN混合风场和SWAN模式的一次冷空气海浪场模拟分析[J].气象水文海洋仪器.2013