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GLOCOFFS:全球沿海洪水预报系统——基于ADCIRC的全球风暴潮模型,支持实时预测和源码分享

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简介:
GLOCOFFS是一款先进的全球沿海洪水预报工具,利用ADCIRC模型进行精确的风暴潮模拟。该系统提供实时预测并开放源代码供研究与改进,旨在增强全球沿海地区的灾害应对能力。 最新的6小时预报免责声明:此模型正在开发阶段,有关浪涌及沿海洪水的预测仅用于研究目的,在任何情况下均不得将其用作航行参考或应急计划。 流体动力学方面:最大浪涌(潮汐之上的气象驱动部分)可通过点击来查看特定区域内的详细信息,包括最大的喘振和风速/气压最小值的情况。这些数据有助于更深入地了解局部海域的动态变化情况。 预测方法是基于受到天气条件及天文现象影响的二维非正弦三角网进行模拟计算,其中潮汐由天文因素驱动而浪涌则受气象因素的影响,并在计算中考虑了冰层效应。本模型使用版本55进行仿真操作,在96个处理单元上运行每个预测大约需要10分钟的时间。 网格生成采用了自动化的Matlab工具箱技术来确保覆盖全球范围内的海岸线分辨率保持在1.5公里,而在海洋区域则根据地形变化和距离海岸的距离调整为介于1.5公里至25公里之间的不同密度。

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  • GLOCOFFS沿——ADCIRC
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    GLOCOFFS是一款先进的全球沿海洪水预报工具,利用ADCIRC模型进行精确的风暴潮模拟。该系统提供实时预测并开放源代码供研究与改进,旨在增强全球沿海地区的灾害应对能力。 最新的6小时预报免责声明:此模型正在开发阶段,有关浪涌及沿海洪水的预测仅用于研究目的,在任何情况下均不得将其用作航行参考或应急计划。 流体动力学方面:最大浪涌(潮汐之上的气象驱动部分)可通过点击来查看特定区域内的详细信息,包括最大的喘振和风速/气压最小值的情况。这些数据有助于更深入地了解局部海域的动态变化情况。 预测方法是基于受到天气条件及天文现象影响的二维非正弦三角网进行模拟计算,其中潮汐由天文因素驱动而浪涌则受气象因素的影响,并在计算中考虑了冰层效应。本模型使用版本55进行仿真操作,在96个处理单元上运行每个预测大约需要10分钟的时间。 网格生成采用了自动化的Matlab工具箱技术来确保覆盖全球范围内的海岸线分辨率保持在1.5公里,而在海洋区域则根据地形变化和距离海岸的距离调整为介于1.5公里至25公里之间的不同密度。
  • - 数据 GlobalTideConstituentsHeight0125deg.zip
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    本资料包包含全球潮汐模型数据,用于精确预测各地潮汐水位变化。以0.125度分辨率提供主要潮波成分,适用于海洋学、航海及沿海工程研究。 全球潮汐模型 - 水位潮汐预测数据GlobalTideConstituentsHeight0125deg
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    简介:风暴预测模型是利用气象数据分析技术来预测未来风暴的发生概率、强度和路径的一种数学模型。通过整合历史天气数据与实时观测信息,该模型能够帮助相关部门提前做好应对措施,减少自然灾害带来的损失。 根据飓风运动轨迹的特点,提出了一种基于动态属性的全时域轨迹模型,并设计了相应的数据阈值估计更新策略。该方法将飓风运动轨迹分解为一系列时空连续的片段,在保证总体精度的前提下实现了有效的数据压缩并支持对整个时间段内的位置查询。通过实际飓风数据进行的研究表明,此模型能够较为完整和精确地描述飓风的发展过程,并且其预测误差符合国际标准。此外,该模型相比原始数据可以减少24.71%的数据量,并能提供过去时刻及短暂未来的位置信息查询功能。
  • 面数据集回归
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    本研究开发了一种基于全面数据集的洪水预测回归模型,旨在提高洪水事件预测的准确性与可靠性,为灾害预防提供有力支持。 洪水探测是指识别、监测并警告相关部门或个人有关特定区域内发生洪水的可能性及实际发生的状况。这一过程利用了多种技术和方法来检测、预测以及减轻洪水的影响。准确的洪水预测对于保护人类生活、基础设施与环境至关重要,因为它有助于防灾和风险管理,从而减少不利影响。 本研究采用的数据集名为flood.csv,包含多个特征以支持洪水预测工作,涵盖了环境因素和社会经济指标等多个方面。数据集中共有50,000行及21列信息。 该数据集包括了21个数值变量,具体如“季风强度”、“地形排水能力”、“河流管理状况”、“森林砍伐程度”等;此外还有“城市化水平”、“气候变化影响”、“水坝质量等级”以及其它因素,例如洪水发生的可能性。 这些数字列中没有缺失值。数据集中不包含任何分类变量,并且所有列为int64类型,这使得该数据集非常适合用于不需要大量预处理的回归模型分析。
  • ARIMA序数据COVID-19确诊病例数.rar
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    本研究利用ARIMA模型对全球COVID-19确诊病例进行时序分析与预测,为疫情发展趋势提供数据支持。 ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average model),又称差分整合移动平均自回归模型或整合移动平均自回归模型(其中“滑动”也可称为“移动”),是时间序列预测分析的一种方法。在ARIMA(p,d,q)中,“AR”代表“自回归”,p表示自回归项的数量;“MA”代表“滑动平均”,q表示滑动平均项数;而d则是使数据序列成为平稳序列所需的差分次数(阶数)。尽管英文名称中没有提到“差分”,但它却是这一模型中的一个关键步骤。
  • 平均面高精度数据
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    本研究专注于评估全球平均海面高度模型的精确度,通过详尽分析验潮数据进行验证。该工作旨在提高海洋监测技术及气候变化响应能力。 建立高精度且分辨率高的全球平均海面高度模型是海洋测绘研究的重点之一。目前大部分的全球平均海平面高度模型在大洋区域已达到较高精度,但在近岸海域由于卫星测高数据受复杂地理环境的影响较大,导致其数据准确性显著降低甚至无法使用。本段落对WHU2013、DTU13和CLS15(MSS_CNES_CLS15)三种全球平均海平面高度模型进行对比分析,并探讨了它们之间差异的原因。 为了评估这些模型在全球范围内的近岸精度,我们从全球范围内选取了89个验潮站。利用GPS观测数据统一基准后,通过参考椭球和参考框架转换技术将这三种模型的海面高与验潮站得到的实际海平面高度在同一标准下进行比较分析。 研究结果表明,在对比的三个全球平均海平面高度模型中,WHU2013模型在近岸区域的表现优于DTU13和CLS15模型;而从精度角度来看,CLS15模型略高于DTU13模型。
  • Python文件
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    这是一个使用Python编写的水位预测系统的开源项目,包含完整的源代码和训练好的预测模型文件。该项目旨在帮助水利工作者进行高效的洪水预警与水资源管理。 基于Python的水位预测系统源代码及预测模型文件提供了一种有效的方法来分析和预测特定区域内的水位变化情况。该系统结合了先进的数据处理技术和机器学习算法,能够为水利管理和灾害预防提供重要的决策支持信息。开发人员通过持续优化模型参数与算法选择,进一步提升了系统的准确性和可靠性。
  • 电场展示
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    本项目提供了一个全球风电场展示系统的源代码,旨在通过先进的技术手段呈现世界各地风力发电设施的位置、规模及效能信息。 全球风场展示系统采用GPU渲染计算技术,具有极高的效率和出色的视觉效果。该系统基于JavaScript编写,能够实时获取数据,并支持本地数据的使用。部署与调试过程简单便捷,对于学习GIS定制开发有很好的参考价值。
  • 优质
    本系统专注于研究并开发先进的水位预测模型,运用机器学习和数据挖掘技术,旨在提高洪水预警、水资源管理及环境监测的精准度与效率。 基于Python模型的SpringBoot+Vue水位预测网站。