10、环境研究中的模拟分析与环境探针应用

环境研究中的模拟分析与环境探针应用

1. 沿海地区风暴潮模拟分析

在沿海地区,风暴潮带来的风险评估至关重要。通过模拟分析,我们可以了解不同地区受风暴潮影响的程度。

1.1 各地区模拟情况

对多个沿海地区进行了风暴潮模拟,不过并非所有地区的模拟数据都展示出来。分析结果显示,在安得拉邦的沿海地区中,克里希纳(Krishna)和东戈达瓦里(East Godavari)地区受风暴潮影响最为严重,而斯里卡库兰(Srikakulam)和维沙卡帕特南(Visakhapatnam)地区受影响最小。

1.2 最大风半径增加的影响

为了研究最大风半径(Rmax)增加对沿海脆弱性的影响,进行了进一步实验。仅对克里希纳地区进行了计算,结果表明:
- 当Rmax分别增加20%和40%(无风力增强)时,图5a展示了所有可能穿越克里希纳地区的气旋导致的最大水位和峰值涌浪位置。
- 图5b呈现了在正常情况、Rmax增加20%和40%三种情景下,风暴潮可能导致的沿海脆弱程度。当Rmax增加40%时,最大水位不仅向右移动,还升高了30%,这可能导致额外的洪水泛滥,情况十分严峻。

1.3 结论

使用ADCIRC模型来评估热带气旋在安得拉邦沿海地区引发风暴潮的风险脆弱性。同时,考虑了未来气候变化情景下风暴强度和规模的变化进行模拟。通过计算约200米最小网格尺寸下的水位和淹没范围,对各地区的沿海脆弱性进行评估。实验发现,与较高水位相关的最大风险集中在克里希纳河和戈达瓦里河沿岸。在极端气候变化情况下,约75%的地区可能面临超过一米水位的淹没,这是极其危险的情况。

下面是一个简单的表格总结上述信

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值