一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法技术

本发明专利技术公开了一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，包括如下步骤：步骤1：确定小尺度的待观测区域；步骤2：获取待观测区域内的海气实时观测信息；步骤3：将实时观测信息进行边缘计算，并整合成数据包；步骤4：将数据包通过低轨道卫星发送到数据中心；步骤5：数据中心对接收的数据包进行分析、挖掘处理，根据步骤1中获取的船舶作业类型和作业区域，利用大气、海流、海浪3种模式耦合的方法，形成针对不同作业船舶和作业区域的海气预报；步骤6：将步骤5中数据中心形成的海气预报发布到船舶接收端。本发明专利技术能够满足海洋气象观监测数据针对气象服务的不同需求问题，实现港口船舶与海洋气象协同的精细化观测和预报。象协同的精细化观测和预报。象协同的精细化观测和预报。

【技术实现步骤摘要】
一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法


[0001]本专利技术涉及海洋海况和气象的观监测
，尤其是一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法。

技术介绍

[0002]由于港口存在特殊的地理位置和复杂的下垫面，港口多发大雾、大风、强降水、雷电等灾害性天气，对港口安全、作业有着直接影响，恶劣天气会影响港口船只的进出、货物卸载，造成严重的港口压港现象，甚至还会导致港口停止作业，造成港口企业和货运船只非常大的经济损失。
[0003]港口作业种类繁多，包括船舶进出港、集装箱吊装、散货装卸、危化品储运、船舶系泊等，不同类型的作业对气象条件的要求也有所不同，装卸、仓储、物流、加工等各个环节对气象服务的需求都不相同，例如集装箱吊装易受大风天气影响，矿石堆垛遇强降雨天气易造成垮塌，危化品储运对作业环境温度和湿度都有严格要求，遇有雷电天气严禁作业等。港口的多功能性对气象服务提出了多样化、针对性、及时性的新需求。现有技术中，对于海气的预报精准度较差，模拟准确度低，无法满足需求。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术中存在的上述问题，本专利技术提出一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，包括如下步骤：步骤1：获取船舶的作业类型和作业区域，确定小尺度的待观测区域；步骤2：获取待观测区域内的海气实时观测信息；步骤3：将实时观测信息进行边缘计算，并整合成数据包；步骤4：将数据包通过低轨道卫星发送到数据中心；步骤5：数据中心对接收的数据包进行分析、挖掘处理，根据步骤1中获取的船舶作业类型和作业区域，形成针对不同作业船舶和作业区域的海气预报；步骤6：将步骤5中数据中心形成的海气预报发布到船舶接收端；其中步骤5中形成海气预报时，利用大气模式、海流模式、海浪模式和SWAN嵌套模式，建立港口区域海气耦合模式，通过耦合器实现大气－海流－海浪的实时双向耦合。
[0006]上述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，所述步骤1中港口作业类型包括船舶进出港、集装箱吊装、散货装卸、危化品储运、船舶靠离泊，作业区域包括航道、锚地、港口、港区、泊位。
[0007]上述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，所述步骤2中的海气实时观测信息包括海洋信息和气象信息，其中海洋信息包括潮汐、流速、流向、表层海水温度、表层海水盐度、海冰，气象信息包括温度、湿度、降雨量、风向、风速、大气压、能见度。
[0008]上述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，所述步骤2中海气实时观测信息可以通过海气观测传感器、岸基自动观测站、船载自动观测站、网络下载GFS和WW3获取。
[0009]上述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，所述步骤3具体实现方式为：针对步骤2中获取的待处理海气观测信号进行边缘处理，主要是基于多源大数据探测及融合处理分析，提取单一微气象因素理化特征，构建理化特征样本集，将数据进行本地清洗、质控、加工、融合，有效降低数据量，并将数据整合形成数据包。
[0010]上述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，所述步骤5中数据中心对数据包的分析时，还包括数据输入路径的控制，具体包括如下步骤：步骤5.1：数据中心接收海气观测数据包后，获取港口海气传感器位置信息；步骤5.2：结合传感器的位置信息以及数据中心位置信息，判断港口作业水域的移动网络覆盖情况；步骤5.3：根据港口水域移动网络信号情况，控制海气观测数据包的传输路径，如果船舶所在的港口水域的移动网络信号情况满足通信要求，关闭信号沿低轨道卫星的传输路径，开启港口水域的移动通信网络信号传输路径，实现数据沿港口水域移动通信网络的传输。
[0011]上述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，所述步骤5中，大气－海流－海浪的实时双向耦合具体方式为：大气模式与海流模式，大气模式传递海面风应力、降雨、长波辖射、短波辐射、热通量等至海流模式，海流模式将海表温度传递至大气模式；大气模式与海浪模式，大气模式传递10m处风速至海浪模式，海浪模式传递波高、波长、波周期至大气模式，由大气模式与海浪模式耦合模式计算得到海面粗糙度，从而实现实时的改变大气下垫面状态；海流模式与海浪模式，海流模式传递流场情况、水位至海浪模式，海浪模式传递波高、波长、波周期、能量耗散率等至海流模式，实现对于波流之间相互作用的模拟。
[0012]本专利技术的有益效果是：1、本专利技术涉及一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，通过针对不同港口船舶作业类型，能够满足海洋气象观监测数据针对装卸、仓储、物流、加工等各个环节对气象服务的不同需求问题，实现港口船舶与海洋气象协同的精细化观测和预报；2、本专利技术涉及的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，通过采用地面移动通讯网络和低轨道卫星相互结合的路径传输方式，在确保传输数据的稳定性的前提下，充分利用港口数据传输的资源；3、本专利技术涉及的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，采用海洋
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大气
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海浪耦合的模式，能够解决港口船舶作业水域中尺度海气预报的精确度问题。
附图说明
[0013]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。
[0014]图1为本专利技术流程图；图2为本专利技术步骤5中数据传输路径流程图；图3为本专利技术耦合数据模式数值交换示意图；
图4为本专利技术实施例中风速耦合计算与实测数据对比图；图5为本专利技术实施例中风向耦合计算与实测数据对比图；图6为本专利技术实施例中潮位耦合计算与实测数据对比图；图7为本专利技术实施例中波高耦合计算与实测数据对比图。
具体实施方式
[0015]为使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作详细说明。
[0016]如图1所示，本实施例公开了一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，包括如下步骤：步骤1：获取船舶的作业类型和作业区域，确定小尺度的待观测区域；步骤2：获取待观测区域内的海气实时观测信息；步骤3：将实时观测信息进行边缘计算，并整合成数据包；步骤4：将数据包通过低轨道卫星发送到数据中心；步骤5：数据中心对接收的数据包进行分析、挖掘处理，根据步骤1中获取的船舶作业类型和作业区域，形成针对不同作业船舶和作业区域的海气预报；步骤6：将步骤5中数据中心形成的海气预报发布到船舶接收端，实现船海协同精细海气动态信息的实时反馈。
[0017]在实际实施过程中：步骤1，确定待观测区域主要是通过AIS获取船舶的作业类型和GPS获取船舶的作业区域，确定小尺度的观测区域。港口船舶的作业类型主要包括船舶进出港、集装箱吊装、散货装卸、危化品储运、船舶靠离泊等，作业区域主要是航道、锚地、港口、港区以及泊位等不同区域。
[0018]在本实施例中，确定的待观测区域为航道，船舶作业类型为集装箱船进港。
[0019]步骤2，在对应的待观测区域内设置相应的海气观测传感器，将采集海气观测传感器的电信号值转变为观测数据，获取待处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取船舶的作业类型和作业区域，确定待观测区域；步骤2：获取待观测区域内的海气实时观测信息；步骤3：将实时观测信息进行边缘计算，并整合成数据包；步骤4：将数据包通过低轨道卫星发送到数据中心；步骤5：数据中心对接收的数据包进行分析、挖掘处理，根据步骤1中获取的船舶作业类型和作业区域，形成针对不同作业船舶和作业区域的海气预报；步骤6：将步骤5中数据中心形成的海气预报发布到船舶接收端；其中步骤5中形成海气预报时，利用大气模式、海流模式、海浪模式和SWAN嵌套模式，建立港口区域海气耦合模式，通过耦合器实现大气－海流－海浪的实时双向耦合。2.根据权利要求1所述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，其特征在于，所述步骤1中港口作业类型包括船舶进出港、集装箱吊装、散货装卸、危化品储运、船舶靠离泊，作业区域包括航道、锚地、港口、港区、泊位。3.根据权利要求1所述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，其特征在于，所述步骤2中的海气实时观测信息包括海洋信息和气象信息，其中海洋信息包括潮汐、流速、流向、表层海水温度、表层海水盐度、海冰，气象信息包括温度、湿度、降雨量、风向、风速、大气压、能见度。4.根据权利要求1所述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，其特征在于，所述步骤2中海气实时观测信息可以通过海气观测传感器、岸基自动观测站、船载自动观测站、网络下载GFS和WW3获取。5.根据权利要求1所述的一种用于港口的船海协同精细化海气观测方法，其特征在于，所述步骤3具体实现方式为：针对步...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔海朋，贺保卫，李志荣，马志宇，刘志刚，陆文超，张兴凤，王绘忠，魏代善，
申请(专利权)人：青岛杰瑞工控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：