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2012年关于渤海海洋溢油的数学模型研究

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简介:
本研究致力于开发和应用数学模型来评估与预测2012年发生的渤海海域石油泄漏事件的影响范围及程度,旨在提供科学决策支持。 我们建立了渤海二维水动力数学模型,并采用嵌套模式进行计算。该模型的网格使用了显隐交替有限差分格式(即ADI差分格式)。通过追赶法逐段求解,利用调和分析方法确定边界条件,在此基础上对比验证潮汐过程的结果与实测数据吻合良好。 另外还建立了溢油数学模型,考虑实时风场及表面流场对油膜质心迁移扩散范围的影响,并模拟了海上溢油的运动轨迹。通过水槽实验验证了理论公式的准确性。基于上述水动力模型和溢油模式的应用,在不同条件下(包括有风作用与无风作用)计算并分析静止点源瞬时及连续性溢油的运动路径及其扩散范围,进行了详细比较研究。

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客服
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  • 2012
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    本研究致力于开发和应用数学模型来评估与预测2012年发生的渤海海域石油泄漏事件的影响范围及程度,旨在提供科学决策支持。 我们建立了渤海二维水动力数学模型,并采用嵌套模式进行计算。该模型的网格使用了显隐交替有限差分格式(即ADI差分格式)。通过追赶法逐段求解,利用调和分析方法确定边界条件,在此基础上对比验证潮汐过程的结果与实测数据吻合良好。 另外还建立了溢油数学模型,考虑实时风场及表面流场对油膜质心迁移扩散范围的影响,并模拟了海上溢油的运动轨迹。通过水槽实验验证了理论公式的准确性。基于上述水动力模型和溢油模式的应用,在不同条件下(包括有风作用与无风作用)计算并分析静止点源瞬时及连续性溢油的运动路径及其扩散范围,进行了详细比较研究。
  • 泄露分析.docx
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    本文档探讨了运用数学模型对海洋原油泄漏事件进行量化分析的方法和应用,旨在评估污染扩散的影响并提出应对策略。 海面原油泄漏的数学建模探讨了如何利用数学工具来分析和预测海上石油泄漏事件的影响与扩散情况。通过建立合适的模型,可以更好地理解泄漏过程中的物理化学变化以及对环境可能造成的长期影响,为制定有效的应急响应措施提供科学依据。
  • 式POM,POM,POM
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    POM(Princeton Ocean Model)是一种先进的数值海洋模型,广泛应用于海洋科学研究与环境监测中。它能够模拟海水运动、温度和盐度分布等现象,为气候变化及海洋生态系统研究提供重要数据支持。 普林斯顿大学的海洋模式POM源代码是用于研究海洋现象的重要工具。该模式被广泛应用于各种科学研究项目中。
  • 20190621-证券-证券多因子系列第八篇:Barra风险(CNE6)单因子检测分析
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    本报告为渤海证券多因子模型研究系列之一,专注于利用Barra风险模型(CNE6)对股票市场的单因子进行详细检测与深入分析。旨在评估各个因子的有效性和市场影响力。 【Barra风险模型(CNE6)之单因子检测】是渤海证券在多因子模型研究系列中的第八篇专题报告,该报告重点分析了Barra结构化风险模型中的CNE6因子体系。巴拉模型是一种全球广泛应用的风险管理和投资决策工具,通过国家、行业和风格三个维度来解释股票收益。 相比之前的版本CNE5,在CNE6中进一步细化并扩展了因子系统,构建了一个包含9个一级风格因子、20个二级基础因子和46个三级子因素的多层次体系。这些因素旨在捕捉不同市场环境中影响股价表现的关键特征,如规模、波动性、流动性、动量、质量、价值、分红收益率以及成长性等。 报告首先介绍了多因子模型建立的过程,包括数据预处理与单因子检测两个关键步骤。在数据预处理阶段,会进行必要的清理和标准化工作以确保各因素的有效性和一致性;而在单因子测试中,则通过统计回归分析来评估每个独立变量对股票收益的解释能力。 针对除Sentiment之外的八大风格因子的具体测试结果如下: 1. **规模因子**:MIDCAP 和 Size 在 Wind 全 A 范围内显著,表明小盘股和中盘股在特定时期可能会优于大盘股。 2. **波动率因子**:HSIGMA、DASTD、Volatility 以及 STOQ 等因素显示出显著性,揭示了高波动股票可能存在的投资机会。 3. **流动性因子**:STOM、STOQ、ATVR 和 Liquidity 等在回测中表现出色,说明具有较高流动性的股票可能会有较好的市场反应。 4. **动量因子**:STREV 和 Momentum_2 反映了过去表现良好的股票在未来可能继续维持其趋势。 5. **质量因子**:GP、GPM、ROA、AGRO、Profitability 以及 InvestmentQuality 等因素显示公司基本面的重要性,高质量的公司可能会带来更好的回报。 6. **价值因子**:BTOP、ETOP、CETOP、EM 和 EarningsYield 表明了低估值股票存在实现价值回归的可能性。 7. **分红收益率因子**:DTOP 在回测中显著,高分红率的股票通常被视为稳定的投资选择。 8. **成长性因子**:由于使用的是长期基本面数据,可能未能充分反映短期的成长性变化,在本次测试中未表现出显著效果。 报告最后指出未来的研究方向将是基于这些纯因素建立模型以更准确地衡量其收益能力。然而也需要注意随着市场环境的变化,该模型可能会失效的风险。 这份报告为深入理解Barra CNE6风险模型及其因子影响提供了重要洞见,并且对于投资者和研究人员而言提供了一种评估及构建投资策略的工具;同时也提醒了模型适应性的问题。
  • 构建
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    海洋洋流模型的构建旨在通过运用先进的数学与物理方法,模拟并分析全球及区域海洋洋流系统,探究其对气候、生态系统的影响。 洋流模型的参数定义与选择涉及多个方面。这些参数的选择对于构建准确的海洋流动预测模型至关重要。卡尔曼算法作为一种递归预测方法,在处理动态系统如洋流模式中发挥着重要作用,它能够有效地估计系统的状态并进行预测。此外,还有拓展的洋流模型被提出以提高对复杂海洋环境变化的理解和模拟精度。
  • 资料.zip
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    本资料集包含了有关溢油模型的详细信息和分析,包括不同类型的石油泄漏情况下的环境影响评估、清理策略以及预测工具。适合研究人员和环保工作者参考使用。 这是关于Mike21溢油模块的讲解,包含图解的具体步骤。这对于建模新手来说非常有用,如果你是初学者的话,这将成为你在使用已有Mike21模块过程中的好帮手。
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  • 入门
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    《海洋模型入门》是一本专为初学者设计的手册,涵盖了从基础材料准备到复杂船只和海底景观构建的知识与技巧。 海洋模式入门教程 对于初学者来说,了解如何使用海洋模式进行研究或模拟是一项重要的技能。本系列文章将逐步介绍从基础概念到实际操作的全过程,帮助读者快速掌握相关知识和技术。 首先,我们会讲解什么是海洋模式以及它在科学研究中的作用和意义。随后通过具体案例分析来说明其应用范围,并详细介绍安装配置步骤、数据输入输出方法等内容。此外还会分享一些实用技巧与经验总结,以期能够为各位提供有价值的参考信息。 请注意持续关注后续更新内容!
  • 杂波后向散射系经验(2014
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    本文针对雷达系统中海杂波信号的影响,提出并验证了一种新的经验模型来描述海面后向散射系数的变化规律。该模型基于大量实验数据,旨在提高海上目标检测和识别的准确性与可靠性。 为了提升海洋环境雷达的检测性能,我们基于海杂波后向散射特性对GIT、TSC和NRL三种典型海杂波后向散射系数经验模型进行了仿真分析,并与实际测量数据进行对比。通过均方差检验法评估了这些模型的拟合优度,探讨了各种模型的特点及其适用性。研究结果表明,改进后的NRL模型在模拟实测数据方面表现最佳,TSC模型次之,而GIT模型的效果最不理想。此外,GIT模型的应用效果会随海况、擦地角和极化方式的不同表现出不同的特点。
  • CANARY理论环境噪声场.pdf
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    本文基于CANARY理论模型,探讨了海洋环境中噪声场的数值模拟方法与技术,为海洋声学研究提供新的视角和工具。 本段落的核心研究内容是基于CANARY理论模型进行海洋环境噪声场的数值模拟。CANARY模型是一种基于声线理论的海洋环境噪声模型,适用于与距离无关或相关的各种海洋环境条件。它能够计算噪声级、相关函数及指向性,并处理分布式噪声源对水声接收基阵的影响。该模型以其简洁明了且高精度的特点,在声线理论模型中占据重要地位。 文中提出了一种新的数值模拟方法来描述海洋中的噪声场特性,首先确定海水内噪声源的分布特征(包括密度和作用范围),然后从理论上计算出在水听器接收点处的空间相关性和指向性。通过将理论结果与实际实验数据进行对比验证了该模型的有效性,结果显示其生成的各向同性和异性的空间相关特性与理论分析高度一致。 海洋环境噪声信息对于水声信号处理至关重要,因为它会影响目标探测、定位及信噪比评估等关键环节。为了设计高效的水听器阵列,必须深入了解海洋环境中噪音的各种属性(如指向性、空间相关性以及强度)。这些数据有助于优化基阵输出的信噪比,并支持阵列流形向量的设计以提高增益并增强对噪声的抑制能力。 自20世纪60年代以来,随着Cron与Sherman首次提出早期海洋环境噪音模型后,该领域的研究不断进步。从最初的射线传播模型发展到目前包括简正波、抛物方程以及WKBZ等在内的多种复杂传播模式,这些新方法能够更准确地模拟真实条件下的噪声行为。CANARY模型尤其突出,在处理风力、降雨和远方船只引起的分布式噪音方面表现优异。 研究者石杰来自西北工业大学航海学院,专注于水声信号处理领域的工作不仅扩展了现有的海洋环境噪声理论框架,还为该领域的实际应用提供了新的方法和技术支持。 基于CANARY的数值模拟技术丰富了海洋声学的研究手段,并对改善水下通信质量、提高声纳探测精度以及保护海洋生态环境具有重要意义。