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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于过程和数据双驱动的近岸风暴潮和台风浪预报方法，包括获取多源气象数据，采用多模型自适应集成预报方法进行处理，得到高精度气象预报数据；基于高精度气象预报数据，采用多维特征台风路径提取与概率预报方法进行处理，得到概率台风路径预报数据；基于概率台风路径预报数据，采用物理约束变分同化风场修正方法进行处理，得到修正后的风场数据；基于修正后的风场数据，使用多重网格风‑浪‑流耦合模型求解方法进行处理，得到近岸风暴潮和台风浪预报数据；采用集成学习近岸灾害预报与不确定性量化方法，计算得到最终的预报结果。本发明实现了台风期间对重点近岸海域风、浪、潮、流的快速和准确预报。
主权项：1.一种基于过程和数据双驱动的近岸风暴潮和台风浪预报方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取多源气象数据，采用多模型自适应集成预报方法进行处理，得到高精度气象预报数据；基于高精度气象预报数据，采用多维特征台风路径提取与概率预报方法进行处理，得到概率台风路径预报数据；其中多源气象数据包括欧洲中期天气预报中心数据集、全球岸线遥感数据、海底地形数据、近岸海图数据和最佳台风路径数据；S2、基于概率台风路径预报数据，采用物理约束变分同化风场修正方法进行处理，得到修正后的风场数据；S3、基于修正后的风场数据，使用多重网格风-浪-流耦合模型求解方法进行处理，得到近岸风暴潮和台风浪预报数据，包括水位、流速和波高；S4、基于近岸风暴潮和台风浪预报数据，采用集成学习近岸灾害预报与不确定性量化方法，计算得到最终的预报结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于过程和数据双驱动的近岸风暴潮和台风浪预报方法
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