【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及臺風預防，尤其涉及一種適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方法、裝置及介質。
技術介紹
1、臺風在中低緯地區的水團輸送和海氣界面的熱交換中起著重要作用。此外，強風造成的極端海況在臺風期間造成若干損害，特別是在沿海水域。在全球氣候變化的背景下，臺風的強度及其軌跡對波分布的年際變化負有責任。由于臺風與浮標之間的距離，在臺風期間很少獲得系泊浮標的觀測數據，例如美國國家海洋和大氣管理局(noaa)運營的國家數據浮標中心(ndbc)浮標。
2、關于氣候變化的相關研究通常采用兩種替代方法，即數值模型和遙感。隨著衛星技術的發展，遙感可以近乎實時地監測全球海洋，即對風的散射計和輻射計，對波的高度計和swim波譜儀(surface?waves?investigation?and?monitoring,swim)和合成孔徑雷達(sar)。然而，這些遙感產品具有粗糙的時空分辨率(即散射計和高度計的～10公里)，并且每天兩次的分辨率不滿足區域海洋的要求。在海洋動力學反演中，數值模式具有較大的空間覆蓋范圍和可接受的空間分辨率。目前，研究臺風動力學主要采用數值水動力模型，即海浪分布和海表溫度(sst)冷卻。
3、自20世紀80年代以來，第三代海浪模型(wam)是在求解能量守恒波傳播方程的基礎上發展起來的。隨后，基于wam的原理和框架，noaa開發了wavewatch-iii(ww3)，代爾夫特理工大學開發了swan模型。最新版本的ww3和swan之間的差異較小，兩者都提供了可選的冰波相互作用網格和參數化。在之前的研究中
4、精確的強迫場和參數化的源項是數值波模式的關鍵因素。關于臺風期間海浪的模擬，必須考慮兩個問題，即精確的氣旋風的獲取和海浪增長參數化的可用性。來自大氣預報系統的業務風，即歐洲中期天氣預報中心(ecmwf)和國家環境預報中心(ncep)全球預報系統(gfs)，通常用于熱帶渦旋期間的海浪模擬。然而，在臺風期間對ecmwf的低估導致模擬波高總是小于觀測值。隨著遙感產品的積累，來自散射計和輻射計數據的融合風是用于數值海浪模型的潛在來源，該方法的可行性已在最近的研究中得到證實(shi?et?al.2023)。拖曳系數的參數化在輸入/耗散項中是必不可少的；然而，與海面粗糙度相關的拖曳系數不能直接測量。
5、基于現有的研究可知，在常規大氣條件下，拖曳系數隨風速的增加呈線性趨勢。現有的幾種拖曳系數的參數化，它們是風速的線性函數，然而，由于海況的性質，拖曳系數可能在大風(>25米/秒)時減小，帶來共極化散射計和sar后向散射信號在臺風期間飽和的問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方法、裝置及介質，旨在有效解決上述拖曳系數不適用于臺風過程海浪模擬的技術問題。
2、第一方面，本專利技術提供一種適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方法所述方法包括：
3、獲取風場數據以及波譜數據；
4、根據所述風場數據以及所述波譜數據確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系；
5、根據所述關系構造出適用于臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方案，并基于所述拖曳系數參數化方案進行ww3模式的海浪模擬。
6、進一步地，所述風場數據通過hy-2衛星散射計、amsr2輻射計和smap衛星獲取，所述波譜數據通過swim波譜儀獲得。
7、進一步地，所述根據所述風場數據以及所述波譜數據確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系，包括：
8、將所述風場數據插值至同一空間分辨率，并對同一空間分辨率的風場數據進行融合，獲得融合風場數據；
9、利用所述波譜數據計算獲得拖曳系數，并對所述融合風場數據與所述拖曳系數進行協同定位，獲得預設誤差范圍內的時間差與距離差；
10、基于所述時間差與距離差確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系。
11、進一步地，所述利用所述波譜數據計算獲得拖曳系數，包括：
12、利用所述波譜數據計算獲得海面粗糙度z0：
13、
14、式中，g為重力加速度，α為常數，為基于風速u10的風摩擦速度；
15、基于所述海面粗糙度z0獲得拖曳系數cd：
16、
17、進一步地，所述預設誤差范圍內的時間差與距離差是所述時間差小于1小時，所述距離差小于2公里。
18、進一步地，所述根據所述風場數據以及所述波譜數據確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系，還包括：
19、獲取所述風速u10與所述拖曳系數之間的關系：
20、
21、進一步地，在所述基于所述拖曳系數參數化方案進行ww3模式的海浪模擬之后，方法還包括：
22、驗證海浪模擬結果的準確性。
23、進一步地，所述驗證海浪模擬結果的準確性，包括：
24、通過jason-3高度計和swim波譜儀分別對所述海浪模擬結果進行驗證，并將兩個驗證數據進行時空匹配，通過預設誤差范圍對匹配后數據進行篩選，利用篩選后數據評價所述海浪模擬結果的準確性。
25、第二方面，本專利技術還提供一種適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化裝置，包括：
26、數據獲取模塊，用于獲取風場數據以及波譜數據；
27、關系確定模塊，用于根據所述風場數據以及所述波譜數據確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系；
28、模擬模塊，用于根據所述關系構造出適用于臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方案，并基于所述拖曳系數參數化方案進行ww3模式的海浪模擬。
29、第三方面，本專利技術還提供一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有多條指令，所述指令適于由處理器加載以執行上述任一項所述的方法。
30、通過本專利技術中的上述適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方法、裝置及介質，至少可以實現如下技術效果：本專利技術提供的適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方法，其利用臺風期間的遙感風波產品改進了拖曳系數的參數化方案，并使用wavewatch-iii模式實現了海浪模擬。具體地，將swim的波譜產品與hy-2、smap和amsr2在2019年至2023年的風速進行了匹配。利用收集的100多個臺風時期的風浪數據集，探討風速和基于海浪參數的拖曳系數之間的關系，改進了測試過程中拖曳系數的參數化方案。利用hy-2散射計與smap和amsr2輻射計的遙感風相融合，得到了空間分辨率為0.25，間隔為12h的臺風風場。利用ww3和優化后的拖曳系數參數化方案模擬有效波高(swh)。并通過高度計數據進行驗證，根據驗證結果表明使用所提出的拖曳系數參數化可以提高ww3臺風過程海浪模擬的精度。本專利技術提供的方法能夠提升ww3模式臺風過程海浪模擬的精度。
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1.一種適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述風場數據通過HY-2衛星散射計、AMSR2輻射計和SMAP衛星獲取，所述波譜數據通過SWIM波譜儀獲得。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述風場數據以及所述波譜數據確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系，包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述波譜數據計算獲得拖曳系數，包括：
5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述預設誤差范圍內的時間差與距離差是所述時間差小于1小時，所述距離差小于2公里。
6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述風場數據以及所述波譜數據確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系，還包括：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述拖曳系數參數化方案進行WW3模式的海浪模擬之后，方法還包括：
8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述驗證海浪模擬結果的準確性，包括：
9.一種適用臺風過
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有多條指令，所述指令適于由處理器加載以執行權利要求1至8中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種適用臺風過程海浪模式的拖曳系數參數化方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述風場數據通過hy-2衛星散射計、amsr2輻射計和smap衛星獲取，所述波譜數據通過swim波譜儀獲得。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述風場數據以及所述波譜數據確定風速和基于波浪參數的拖曳系數之間的關系，包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述波譜數據計算獲得拖曳系數，包括：
5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述預設誤差范圍內的時間差與距離差是所述時間差小于1小時，所述距離差小...
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