【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析，具体涉及一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法。
技术介绍
1、长期遭受高盐胁迫可能是造成大蚝春季大规模死亡的主要原因。因此，密切监测大蚝养殖海域的盐度变化，适时调整养殖方式对大蚝养殖至关重要。
2、目前，大蚝养殖海域的环境监测主要依靠调查采样及检测，具有效率低、样本少、覆盖范围小等劣势，并且不能根据大蚝养殖海域的水文气象状况，快速精准的预报盐度变化，这在很大程度上影响了大蚝养殖方式调整的快速性和准确性。在对盐度预报中，数值模拟是非常重要的一个手段，但目前的数值模拟主要关注河口和近海区域，对大蚝养殖海域关注较少。因此，如何基于fvcom模型建立大蚝养殖的盐度预报模型，对大蚝养殖海域不同纬度的盐度变化范围进行预测，是我们要解决的问题，为此，现提出一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，包括以下步骤：
4、步骤1，确定盐度预测研究区，获取gshhg岸线数据和etopo1水深数据，并结合实测水深数据，制作高精度研究区地形文件；
5、步骤2，基于高精度地形文件，制作初始输入文件和潮汐驱动文件，并利用fvcom模型建立研究区的水动力模型，比较模拟的潮汐和实测潮汐数据；确保潮位模拟值与观测值基本相同，模拟的潮流场
6、步骤3，采集研究区的实测河流径流量、温度和盐度数据制作河流文件，并提取研究区的蒸发数据、降水数据、热通量数据和大气风场数据，制作上强迫场文件；
7、步骤4，根据水动力模型的起止时间，下载水动力模型起始时间点的数据，制作模型初始温盐场文件，基于水动力模型起止时间，获取cmems海洋月均数据，提供开边界温盐场，并结合水动力模拟数据，制作盐度模拟的开边界文件；
8、步骤5，根据fvcom模型建立研究区的盐度模型，比较模拟的盐度和实测盐度数据，分析盐度模拟值与观测值的对比值，确保盐度模拟值与观测值基本相同；
9、步骤6，获取gfs海洋预报数据，并对gfs海洋预报数据和上强迫场文件的关联数据进行处理，输入到盐度模型中进行模拟，得到预测的盐度数值，并确定大蚝养殖的风险预警等级。
10、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤1中，研究区高精度地形文件的制作过程为：
11、步骤101，确定盐度预测研究区的位置和范围，下载研究区的gshhg岸线数据，在geodas-ng软件中设置经纬度范围以匹配研究区，并绘制出相应的海岸线，导出研究区岸线数据；
12、步骤102，在matlab中将岸线数据处理为sms软件可用的文件格式；
13、步骤103，下载etopo1水深数据，在geodas-ng软件中设置经纬度范围，生成研究区水深数据，包括水深点经纬度和水深值，并在matlab中做平滑处理；
14、步骤104，在sms软件中加载岸线数据，生成满足水平分辨率的非结构化三角网格并进行质量控制，加载平滑处理过的水深数据和实测水深数据，将两者融合后插值到三角网格中，完成研究区高精度地形文件的制作。
15、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤2中，水动力模型的构建过程为：
16、步骤201，根据已经制作的研究区高精度地形文件，制作水动力模型所需的输入文件，并设定垂向分层类型及数量；
17、步骤202，确定水动力模型的模拟起止时间，利用tpxo数据集制作初始输入文件和潮汐驱动文件；
18、步骤203，给定研究区初始场，将输入文件和潮汐驱动文件导入fvcom模型中，设置内模和外模步长，运行正压模型，得到输出结果；
19、步骤204，将模拟值潮位和潮流与实测值进行对比，根据对比结果调整底摩擦系数进行重复计算，直到观测点的计算潮位结果与潮位观测结果的基本一致。
20、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤2中水动力模型为：
21、初始运动方程、连续方程为：
22、
23、其中，t为时间；x,y,z分别为笛卡尔坐标系中正东、正北和垂直方向的坐标；u,v,w分别为x,y,z方向上的速度分量；f为科氏力参数；g为重力加速度；ρ为海水密度；ρ0为参考密度；km为垂向涡旋粘性系数；fu、fv为水平动量扩散项。
24、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤2中σ坐标下的水动力模型如下，
25、σ坐标变换用于竖向得到不规则可变底部地形的平滑表达式，σ坐标变换定义为：
26、
27、d＝z+ζ；
28、其中，ζ为自由表面高度，d为总水深，σ的取值范围从海底-1变化到海面0；
29、动量方程、连续方程变换为：
30、
31、ρ＝ρ(t，s)；
32、水平扩散项定义为：
33、
34、其中，am表示水平涡动粘性系数，t为时间，x,y,z分别为笛卡尔坐标系中正东、正北和垂直方向的坐标，u,v,w分别为x,y,z方向上的速度分量，f为科氏力参数，g为重力加速度，ρ为海水密度，ρ0为参考密度，km为垂向涡旋粘性系数。
35、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤3中，河流文件及上强迫场文件的制作过程为：
36、步骤301，搜集研究区主要河流的月均径流量、温度、盐度数据；
37、步骤302，确定河流分叉数量，根据水动力模型起止时间，在matlab中将径流量插值为日均值，河流文件的起止时间小于等于水动力模型的起止时间，生成包含时间、河流径流量、河流名称信息的nc文件；
38、步骤303，在三角网格中确定所有河流输入的node点，设置河流垂向分层系数，制作模型所需要的river.nml文件；
39、步骤304，根据研究区经纬度范围和水动力模型起止时间，从era5数据集网站下载研究区蒸发数据、降水数据、热通量数据和大气风场数据，对下载的数据文件进行预处理，确保数据的完整性和正确性，在matlab中插值到三角网格中，生成上强迫场文件。
40、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤3中所述盐度模型如下，
41、原始温度、盐度方程为：
42、
43、ρ＝ρ(t,s)；
44、其中，t为海水温度，s为海水盐度，ft、fs分别为温度、盐度扩散项，通过smagorinsky涡流参数化方法计算得到；
45、所述步骤3中σ坐标的盐度模型为：
46、在σ坐标下，原始温度、盐度方程变换为：
47、
48、水平扩散项为
49、
50、其中，t为时间，x,y,z分别为笛卡尔坐标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤1中，研究区高精度地形文件的制作过程为：
3.根据权利要求2所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤2中，水动力模型的构建过程为：
4.根据权利要求3所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤2中水动力模型为：
5.根据权利要求4所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤2中σ坐标下的水动力模型如下，
6.根据权利要求1所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤3中，河流文件及上强迫场文件的制作过程为：
7.根据权利要求6所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤3中所述盐度模型如下，
8.根据权利要求1所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤4中，初始温盐场文件和开边界文件的制作过程为：
9.根据权利要求1所述的一种
10.根据权利要求1所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤6中，盐度模型的制作过程为，
...【技术特征摘要】
1.一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤1中，研究区高精度地形文件的制作过程为：
3.根据权利要求2所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤2中，水动力模型的构建过程为：
4.根据权利要求3所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤2中水动力模型为：
5.根据权利要求4所述的一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：所述步骤2中σ坐标下的水动力模型如下，
6.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：田洁，宋军，富砚昭，史飞，孔宁，郭俊如，蔡宇，马天鸣，
申请(专利权)人：大连海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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