【摘 要】
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近年来,红树林作为然“海岸卫士”在防浪护岸方面的显著作用已逐步进入海岸工程学者研究视野。然而现阶段关于考虑风暴潮影响的红树林消浪研究少见。同时,随着人工智能技术快速发展,越来越多的AI算法被应用于海洋领域,但尚未用于植被覆盖区域波浪预测。本文以海南清澜红树林消浪为研究对象,考虑风暴潮影响数值模拟分析了风暴潮对红树林消浪的影响,并基于XGBoost算法预测分析了红树林的消浪性能。首先,本文基于SWA
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近年来,红树林作为然“海岸卫士”在防浪护岸方面的显著作用已逐步进入海岸工程学者研究视野。然而现阶段关于考虑风暴潮影响的红树林消浪研究少见。同时,随着人工智能技术快速发展,越来越多的AI算法被应用于海洋领域,但尚未用于植被覆盖区域波浪预测。本文以海南清澜红树林消浪为研究对象,考虑风暴潮影响数值模拟分析了风暴潮对红树林消浪的影响,并基于XGBoost算法预测分析了红树林的消浪性能。首先,本文基于SWAN波浪模式与FVCOM潮流模式,对1409号台风“威马逊”过境海南省时的波浪与潮流进行模拟,采用站点实测数据进行对比,验证了其对风浪传播及潮流运动模拟的准确性;随后基于已有物理模型试验数据,对SWAN模式在模拟植被水域波浪传播演化的准确性进行验证。在数值模式得到验证的基础上,数值模拟探讨了考虑潮流影响及未考虑潮流影响下台风“威马逊”期间海南清澜红树林海域波浪传播演化。结果表明:潮流的存在使波浪运动变得更为复杂,对波高有明显的增大效应;有潮流的影响下,红树林对波浪的衰减效应更为显著,最大衰减率达到了75%,且红树林的存在对波向及波周期无明显影响。利用SWAN模拟红树林带内波高数据作为训练数据集导入XGBoost算法,经XGBoost训练后用于红树林水域波高预测。在XGBoost算法得到验证的基础上,利用XGBoost探讨入射波浪参数以及红树林参数对波浪的影响,结果表明随着红树林区参数:种植宽度、种植密度、生长高度的升高,波高相应有所降低,但并非线性关系;随着波浪边界参数:波高、波周期、波向的提高,波高相应有略微升高,但整体上无太大变化。
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