下载文档原格式
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）数据预报模型一、沿岸和河口海洋模型NOAA的海岸调查开发实验室（CSDL）在水动力模型应用、河流入海口及沿海海域业务预报系统的发展方面一直处于世界领先地位。
这些基于模型的预报系统可用于支持安全高效的航行及应急响应，同时还可开展海洋地理和生态系统方面的应用。
业务预报系统提供以1小时为单位的速报和短期预报（1至2天），其中短期预报每隔6小时对水位和水流信息进行更新，在一些情况下还包括温度和盐度数据。
由于这些预测是基于水动力模型，所以它们被认为是由计算机生成的预报指南。
当一个预报系统在国家海洋局（NOS）的海洋学产品与服务中心（CO-OPS）进入运行状态之前，需要在海岸调查开发实验室（CSDL）利用NOS标准对其进行测试、全面评估并认定为准确无误。
为简化从研究环境中选取一个模型、经过发展使其能够运行的整个过程，NOS研发了一个标准的沿岸海洋建模框架（COMF）。
这一框架包括必要的输入数据操作管理（大气、海洋和河流的观测与预报数据）、输出数据的操作质量控制以及结果的发布。
该框架旨在以一种共同参与的方式来实现沿海地区的建模，提供工具、方法以及标准，并符合综合海洋观测系统（IOOS）和地球系统建模框架（ESMF）的标准。
二、洪水建模海岸调查开发实验室（CSDL）的海洋建模与分析计划（MMAP）正在利用水动力模型模拟沿岸洪水泛滥的各种过程。
这些模型的目的是为了提供各种极端气候条件下超过陆地和水面的精确水位。
沿岸洪水泛滥无论对自然环境还是建筑环境都会产生严重影响。
了解这种洪水会在何处发生、怎样发生将有助于沿岸管理人员降低沿海灾害带来的风险。
沿岸洪水建模是利用计算机模型来确定由各种各样的过程所导致的洪水泛滥的范围和程度。
高水位是威胁沿岸地区安全的一个重要沿海灾害，需要制定减灾计划。
但是，影响沿岸洪水的进程千差万别。
它们包括长期海平面上升、全年气候的多变性、每月的潮汐周期和短期气象事件等。
《考虑历史和未来气候变化的台风风场多尺度模拟》篇一考虑历史与未来气候变化背景下的台风风场多尺度模拟一、引言台风是影响全球许多地区的重要气象灾害之一，其强大的风力、狂风暴雨以及可能引发的洪涝等灾害给人类社会带来了巨大的经济损失和人员伤亡。
随着全球气候的持续变化，台风的强度、频率和路径等特征也在发生着变化。
因此，对台风风场进行多尺度模拟，特别是考虑历史和未来气候变化的影响，对于预测台风灾害、制定防灾减灾策略具有重要意义。
二、台风风场多尺度模拟的重要性台风风场多尺度模拟是指通过对台风发生、发展、消散等全过程进行高精度的数值模拟，以揭示台风风场的空间结构和时间演变。
这种模拟方法可以帮助我们更好地理解台风的形成机制、传播路径和影响范围，进而为台风预警、灾害评估和防灾减灾提供科学依据。
三、历史气候变化对台风风场的影响历史气候变化对台风风场的影响是显著的。
随着全球气候变暖，海洋温度升高，这为台风的生成和强度提供了更有利的条件。
同时，气候变化也可能导致台风路径的变化，使得台风更频繁地影响某些地区。
此外，历史数据还表明，台风的强度和降雨量也呈现出增强的趋势。
这些变化都对台风风场的模拟和预测提出了新的挑战。
四、未来气候变化对台风风场模拟的挑战未来气候变化对台风风场模拟的挑战主要表现在以下几个方面：一是气候变化的不确定性，使得台风的强度、频率和路径等特征变得更加难以预测；二是未来台风可能带来的极端气候事件，如超强台风、长时间降雨等，这对风场模拟的精度和时效性提出了更高的要求；三是未来社会对台风灾害的防范和应对能力可能受到各种因素的影响，如经济发展水平、科技水平、政策制定等。
五、台风风场多尺度模拟的方法与技术台风风场多尺度模拟的方法与技术主要包括数值模拟、遥感技术、现场观测等。
数值模拟是当前最常用的方法，通过建立气象模型，运用高精度的数值计算方法，对台风的全过程进行模拟。
遥感技术则可以提供大量的台风云图、风速、气压等实时数据，为数值模拟提供重要的参考。
从海洋试验看海洋自然灾害的评估与预测海洋自然灾害是指发生在海洋和海岸线附近的各类自然灾害，如洪水、飓风、地震、海啸、海浪等。
这些灾害给沿海地区的生命财产造成了巨大的威胁和损失。
为了保护人们的安全和财产，评估和预测海洋自然灾害成为迫切的任务。
评估海洋自然灾害的目的是通过收集、分析和解释相关数据来评估灾害的潜在危险和可能的影响。
评估海洋自然灾害需要考虑诸多因素，包括地理条件、气象因素、地质构造、人口分布以及建筑物和基础设施的状况。
根据这些因素，科学家们可以建立数学模型和预测模型，以预测灾害事件的发生概率和严重程度。
海洋自然灾害的预测是指根据评估结果和预测模型，对未来灾害事件的时间、地点、规模等进行预测。
预测可以提前几天或几小时发出警告，让人们有足够的时间做好防范措施和疏散准备。
利用现代技术手段，如卫星遥感、潮汐监测、气象观测等，可以收集大量的数据，并应用于预测模型中，提高预测的准确性和可靠性。
海洋自然灾害的评估和预测的研究已经取得了一定的成果。
例如，根据历史数据和地质构造分析，科学家们可以确定某个区域发生地震的概率，并提出相应的建议和预警措施。
在海啸预测方面，通过监测海洋中的地震活动和海底地形变化，科学家们可以预测海啸的规模和影响范围。
同样，利用气象预报和飓风模拟，可以提前预测飓风的路径和强度，从而减少人员伤亡和财产损失。
然而，海洋自然灾害的评估和预测仍然存在一些挑战和难题。
首先，数据的获取和处理是关键。
海洋自然灾害通常发生在较远离陆地的海域，数据的收集和监测相对困难，同时数据的质量和覆盖范围也存在局限性。
其次，自然灾害涉及多个学科的知识，需要多学科的合作和交流。
不同学科之间的语言和方法论的差异给合作带来一定的困难。
最后，海洋自然灾害是一个复杂的系统，受到多种因素的影响，预测的准确性和可靠性还有待进一步提高。
面对这些挑战，可以采取一些措施来提高海洋自然灾害的评估和预测能力。
首先，加强数据的收集和监测工作，提高数据的质量和覆盖范围。
离岸深水港口建设关键技术研究课题之四岛群中建港水动力关键技术问题研究报告简本0前言本项目主要从与港口有关的水文、泥沙和波浪条件出发，以洋山 深水大港为依托，以港口调研资料分析为基础，全面论述岛群海域 泥沙环境、泥沙淤积机理、淤积计算和物理模型的研究成果，总结 岛群港口选址及建筑物布置的基本原则。
并通过对岛群间波浪传播 模拟方法的研究，以及对岛群间波浪的波高频率分布特征、台风浪 双峰谱周期特征、波浪能量的方向分布特征的分析，得到了岛群波 浪与无遮掩海域波浪的特点及模拟方法与关键技术点；在大量模型 实践基础上，结合已有规范给出了考虑波浪的船舶系泊参数计算方 法。
1.项目主要研究内容岛群中建港水动力关键技术问题本项目共分五个专题， 《岛群海域泥沙淤积机理及泥沙淤积预岛群海域泥沙 淤积机理及泥 沙淤积预测 < ____ )洋山深水港区、 波浪潮流泥沙 及台风浪骤淤数学模型研究 研究严 -- 、 岛群海域波浪 " 岛群海域港口 选址与建筑物 布置的基本原 则研究 洋山深水港建 设及规划方案 研究测》、《洋山深水港区波浪潮流泥沙及台风浪骤淤数学模型研究》、《岛群海域波浪特性与船舶系泊条件研究》、《岛群海域港口选址与建筑物布置的基本原则研究》和《洋山深水港建设及规划方案研究》。
专题一：岛群海域泥沙淤积机理及泥沙淤积预测通过洋山港海域泥沙来源、动力条件的调查与室内水流作用下泥沙起动、沉降与输移规律的试验，研究含沙水体的平面与垂向分布的规律及其与水流强度的对应关系；针对港口的泥沙淤积现象，采用现场勘测，理论分析、数模计算与物模试验等多种手段，对港口的淤积问题进行研究，预测不同建港方案的淤积状况，提出新的回淤量计算和预报方法。
专题二：洋山深水港区波浪潮流泥沙及台风浪骤淤数学模型研究通过典型风暴潮的水文历史资料调查与收集，建立岛群海域台风浪、风暴潮、海流及泥沙运动数学模型，进行特殊条件下的风场、波浪场、潮流场及泥沙场的模拟，计算洋山港台风浪、风暴潮、海流及泥沙淤积，利用实测资料对模型进行反馈分析，使模拟系统逐步完善，并将计算结果作可视化处理。
美国应急平台及其支撑体系考察报告2007年11月12日至23日，清华大学组团对美国应急平台及其支撑体系进行了实地考察，先后访问了美国联邦应急管理署（FEMA）、伊利诺伊州应急指挥中心（IEMA）、芝加哥应急管理与通讯办公室（COEMC）、芝加哥消防局（CFD）等政府机构和国家应急培训中心（NETC），包括应急管理学院（EMI）和国家消防学院（NFA）、伊利诺伊州消防培训服务学院（IFSI）、国家海洋和大气总署的国家飓风中心（NOAANHC）、国际飓风研究中心（IHRC）等科研、培训机构。
通过这次考察活动，对美国应急平台及其支撑体系有了一定的认识和了解。
一、先进的应急平台体系美国的应急平台体系由联邦、州、市级应急平台以及相应的移动应急平台组成，建设和使用机构是各级政府应急机构的应急运行中心（EOC）。
美国应急平台体系的一个重要技术特点是依靠高新技术的综合集成，具备风险分析、监测监控、预测预警、动态决策、综合协调、应急联动与总结评估等功能，以实现公共安全应急的一体化、实时化、精确化与快速反应。
（一）联邦政府应急平台联邦层面的应急平台由国土安全运行中心（HSOC，Homeland Security Operation Center）建设和使用。
国土安全运行中心是国家级应急枢纽（源和汇），主要负责国内突发事件协调、处理和形势通告等工作，是一个集执法、情报收集、智能分析、紧急应对和私人机构汇报于一体的常设全天候跨部门组织，其组织体系由跨部门专业力量构成，可以调度广泛的资源。
国土安全运行中心与各级应急运行中心协同应对重大突发事件，主要依靠其值班场所内综合集成的高科技应急平台，行使日常综合预测预警、形势通告、紧急处置等职能，保障统一协调、规范管理及信息畅通，实现资源和信息的共享，进行综合分析与决策。
联邦政府应急平台主要解决美国在国土安全战略规划初期面临的突出问题——缺少一个能够集成全国的国土安全信息的机构或系统。
人工智能技术气候预测应用简介作者：杨淑贤零丰华应武杉杨松罗京佳来源：《大气科学学报》2022年第05期摘要近年来，随着人工智能技术在多个领域大数据分析中的应用，许多研究工作者尝试将地学研究与人工智能跨学科结合，取得了很多新的进展，推动了地球科学的发展。
其中气候预测与人类生活以及防灾减灾等息息相关，准确的气候预测至关重要。
本文简要总结了人工智能技术在气候预测应用方面的研究进展，包括资料同化、模式参数化、求解偏微分方程、构建统计预测模型、改进数值模式产品释用等领域。
这些研究证明了利用人工智能提高气候预测技巧的可能性和适用性，可以极大地节省计算成本和时间。
然而人工智能应用也存在诸多挑战，例如数据集的构建、模型的适用性和物理可解释性等问题，对这些难点问题的研究和攻克，可以让人工智能在大数据时代中更好地补充传统地球科学方法，产生更多有益的效应，极大地改进气候预测水平。
关键词人工智能;数值产品释用;气候预测近年来，热浪、干旱、洪涝、风暴等极端天气气候事件频发，严重影响着当地经济、工农业发展以及人民的生命财产安全。
例如，世界气象组织（WMO）发布的《2020年气候服务状态报告》指出，2018年全球约有1.08亿人遭受风暴、洪涝、干旱和野火等灾害影响，到2030年这一数量将增加近50％，每年的损失约为200亿美元。
英国公益团体基督教救济会2020年12月28日发布报告称，2020年大西洋出现30个获得命名的飓风，打破了历年纪录，导致至少400人死亡、直接经济损失410亿美元以上。
2019—2020年澳大利亚发生规模空前的山火，烧毁20％的森林，烧死成百上千万只野生动物（Komesaroff and Kerridge，2020）。
由此可见，气候变化带来的影响已不容小觑，并且气候变化具有很强的敏感性，往往海洋温度变化0.5 ℃就能引发强烈的海气相互作用（Trenberth，1997;Trenberth and Stepaniak，2001），导致全球多地的气候发生异常（Rasmusson and Wallace，1983;Glantz et al，1991;McPhaden et al.，2006），影响人类社会的进步和发展。
条件非线性最优扰动在热带气旋调控减灾中的应用初探彭跃华; 张卫民; 郑崇伟; 项杰【期刊名称】《《装备环境工程》》【年(卷),期】2019(016)011【总页数】5页(P95-99)【关键词】条件非线性最优扰动; 热带气旋调控减灾; 四维变分; 非线性最优强迫扰动【作者】彭跃华; 张卫民; 郑崇伟; 项杰【作者单位】海军大连舰艇学院辽宁大连 116018; 中国科学院大气物理研究所北京 100029; 国防科学技术大学长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TB114热带气旋（TC）作为一种破坏力极强的极端气象事件和海洋天气现象，一直受到各界的广泛关注，不过之前大家主要关注它的自然强度演变和移动路径预报。
人工影响和调控热带气旋可能是许多人的梦想，但以前基本只能出现在人们的想象或科幻大片中。
随着气象学、数学、计算机、工程学、卫星技术等诸多科学技术的发展，也许梦想在不久的将来就会照进现实，这对于每年都受到热带气旋灾害的中国沿海地区乃至全球热带气旋灾区，尤其是那些经济发达的沿海城市具有非常重要的意义。
事实上，美国早就开始进行人工影响飓风的理论和可行性研究了，并且在1962—1983 年间开展过名为“Stormfury”的人工影响飓风的外场试验[1-2]，但由于在理论和实际效果上都存在不可靠最终被迫叫停，大家认为主要还是因为设计理论上局限于云物理学的云种播散理论而未对热带气旋有较深入的了解就鲁莽行动所导致。
随着数值模拟技术和计算机的发展，人们可以避免这种“莽夫式”的外场试验，即先进行数值模拟试验。
更重要的是，对于气象运动，不大可能也不需要用对等的能量去与之抗衡。
大气是一个复杂非线性系统，混沌理论就是Lorenz 研究气象预报时提出的，其通俗形象即著名的“蝴蝶效应”，主要表现为对初值极其敏感。
在模拟一个过去已经发生的飓风之后，Ross Hoffman [3]在任意给定时刻改变一个或多个特征，并考察这些扰动的效果。
