计算海洋波浪力用什么编程软件pythonmobccfaf的技术博客

本质上波动和流没有什么严格的界限,尺度不同

海洋中各种波动能量分布,能量最大的就是海浪

我们通常用波陡来衡量波的非线性。当波陡很小,也就是说波高很小波长有很长,接近流的状态,就是一个线性问题,比较好解决。而非线性很强波陡很大我们基本上什么也做不了。只能近似成线性的再修正,当非线性比较弱,还能这么做,当非线性比较强就误差很大了。非线性问题一般来说是没法解的,这就是为什么海洋学科的不成熟性,非线性问题我们只能做近似,每个人做的近似又不同,就出现了各种理论。

这个时候我们认为就是一个正弦波,这是最简单的波动

k是波数(2π内振动的次数),λ是波长,ω是频率,T是周期

w是角频率,g重力加速度,k波数,d是水深

视觉上波浪好像是向前传播的,但传的只是运动,特定位置的质点并没有动。例如放一个小球在水面上,该小球上下运动,但不向前走。

所有质点都在画圆圈,表面运动稍大,越往下越小。

深水即忽略海底摩擦力存在的理想情况,当水深大于1/2波长就认为是深水,小于1/20认为是浅水,注意潜水波的运动轨迹是一个椭圆,其长轴方向上的长度不随深度变化。

本来波动在一起,由于长波跑得快短波跑得慢就散开了,所以称为频散关系

即频率和传播速度的关系。

相速度=波长/周期 (单位周期内传播了波长的距离)

而公式相速度c=ω/k,其中k是波数,是波长的倒数,ω是角频率,是周期的导数,所以两个正好反过来。

相速度就是波动向前传播的速度。

上面内容的整理:我们通常用波陡来衡量波的非线性程度,一般认为波陡接近0,可以近似为线性问题。这样更容易得到频散关系。

有了频散关系后,我们又通长假设深水,做进一步简化,把tanh函数换成线性的。

能量=势能+动能

把两个波动叠加以后,合成波的振幅也呈周期性变化,从公式上我们可以认为sin前面的就是振幅的变化规律。

图中振幅的包络线的变化(虚线)我们称之为群速。

通俗的讲就是小波组成了大波,大波向前传播的速度就是群速。

大部分情况下我们不关心波动传播的速度,我们关心其能量是不是真实的传过来了,所以我们研究群速度,群速度代表能量传播的速度

对于海浪而言,群速度与相速度方向相同。

对于深水而言,群速度比相速度慢,浅水(岸边)中群速度和相速度一样(即能量和运动传播的速度是一样的,老师这句话暗含着的意思就是相速度代表运动的传播,群速度代表能量的传播)。

波高的定义:

上或者下都行

我们上面说假设波陡趋于0,近似为线性问题的是小振幅(假设振幅趋于0)重力(波由风扰动,但其恢复力是重力)波

但这种情况过于理想,所以下面提出有限振幅波,虽然波陡假设为0,但依然要假设其远小于1

考虑非线性之后,出现了许多非线性的理论,但由于过于复杂,在海浪的研究当中基本上没有使用

斯托克斯波简化为直线,上面的夹角叫波峰角

上面的结论只是理论证明,实际上波浪破碎的条件远远没有这么简单,关于这个问题我们到现在知之甚少

实验室水槽虽然可以用鼓风机吹比真实海面大的多的风,但是也只能造出十几厘米的浪

而海上超过两米我们通常才认为是大浪

注意,大浪跑的快,小浪跑的慢。同时要注意,浪(运动)是以相速度往前传的,能量是以群速度往前传的。

风浪越成长:波高越大,波长也越大。原因:风在不断的给浪输入能量,当浪的相速度越来越大,也就认为风浪越来越成长。理论上讲,波龄最大为1,也就是波浪相速度与风俗一样时,风无法再给浪输入能量。但实际观测中发现并非如此

无因次好像是无量纲的意思

当风区很长时,风浪也不会无限增大,到达充分成长状态时会破碎,这是一个极限值

波高不能超过Hs,周期不能超过Ts

海浪的强随机性使得流体力学那一套东西不灵,无法解出无数种可能性的海浪频率,所以一般将时域转化为频域使用海浪谱:

把海面看成无数正弦波的叠加,其相位具有随机性

变成海浪谱以后,所有的海浪谱都具有相似性,只用较少的参数就可以表示或控制

任何一个函数都可以用傅里叶级数展开(sin和cos的叠加),当然以前也接触过泰勒级数展开

当函数不收敛(趋于无穷)的时候,无法展开,当函数收敛容易展开

这是海浪的频谱,上面的数字代表风速

可见风速越大,谱峰越高(能量越大),谱峰向左移动表示其主波频率变小(同时波长变大)

海浪谱是我们的主要研究对象,同时它积分以后算出m0,进一步算出波高Hs

如果用海浪谱进行研究,实际上隐藏着你把海浪当作线性的条件,所谓线性即  尽管你认为海面的波是无数波的叠加,但波之间并没有相互作用。但实际并非如此,波与波之间作用后有非线性效应。但由于这部分非线性效应较弱,所以一般在展开的时候多展开一项,进行修正即可。

风为什么会生成浪:

把具有湍流性质的风看作是一个一个的湍涡,它们就像一个个小锤子一样敲击海面

但这种解释方法与海浪成长过程实际相差甚远

这个机制能够比较好的解释海浪成长,但却无法解释海浪如何从无到有

一般将他们俩结合起来解释海浪

但在海浪模式中Philips不起作用,它太慢了。一般在模式中可以随便给一个初始状态,所以一般使用第二个Miles。海浪模式对初始场的要求很低,随便给一个,模式很快就能根据风场匹配起来

海流与此不同,海流是个满过程,对初始场的以来非常强(即模式的记忆性强)

第一代: 波与波之间没有相互作用(运动互不相干原理)

第二代:考虑波波相互作用,但由于计算复杂,是间接考虑

第三代:到现在还是第三代

海浪在海边总是和海岸线平行的

我们知道,光在不同介质交界面上会发生折射,而不同介质的本质是光的传播速度的改变

海浪从深海到近海,传播速度越来越慢(相当于穿过不同介质),相当于一直穿过不同的介质,传播方向一直在发生改变,一直到与海底等深线垂直的方向上(光也是在垂直方向是不会再进行折射)不再改变传播方向。

如上图,岸边比较突出的位置由于率先变的比较浅,把浪的速度降了下来,周围速度快的浪就要往这个方向上倾斜,所以突出的位置更容易密集的被浪拍击。同时,海湾里的浪由于被突出的地方吸引走了,浪更少。这就是为什么港口要建在海湾里,尤其是深水港,深水的浪容易被吸引走。有时我们建造防波堤并不是为了挡住浪,而是吸引浪。

内波:

深海中湍流很弱,混合主要靠效率非常低的热运动。当深海的温盐等突然发生特别大的变化,一般只能用内波解释。

意大利灯:在瓶中放入水和油轻轻晃动,油面是平静的,油水界面有较大波动。也就是说内波是海洋内部界面上的波动,注意一定是稳定层结上才能发生,不稳定的层结(上面密度大下面密度小)会发生对流。

f是科氏参数,在内波中我们称为惯性频率

N是维塞拉频率(浮力频率),c0是声音在海水中的速度

可以看到,上式与上下两层的密度差有关系(ρ2-ρ1),这个密度差很小

内波振幅很大,对海洋内部的混合起非常重要的作用。

所以内波的能量很快就耗散掉了,所以内波的生命周期通常较短

内波对海洋内的水声通信影响较大。

由于其频率低,速度慢,所以考虑科氏力

右界波是指波的传播方向的右边如果有边界就会出现开尔文波。

注意,由于科氏力效应,波峰变得更高,波谷变得更低。

赤道开尔文波研究较多,因为厄尔尼诺发生在赤道上

海岸开尔文波:

ξ是波面方程,u是x方向水质点速度,这俩除了系数外完全一样,即水质点真的在往前走(波浪是在原地画圈的)。可以看作波动,也可以看作流

相速度c(波速)就是浅水重力波的那个速度,v是垂直速度

波峰处水运动方向与传播方向一致,由于受科氏力作用,向右堆积,右边偏高

波谷运动方向与传播方向相反,向左堆积

所以在右边界上波峰比理论更高,波谷比理论更低,造成右边界非常明显,左边反而削弱波峰波谷,看不见了

在南北半球,开尔文波在海盆西边界向赤道传,在东边界向极地传

注意,在赤道不管是南半球还是北半球,都是向东

西太有暖池,所以海面比较高,很容易受到扰动,激发开尔文波,向东传播

所以很多时候,我们会分析沿途水温变化,判断存在开尔文波

因为开尔文波的波长非常长,波高只有10cm,是一个大尺度波动,很难直接观测到,数据也需要比较仔细的处理后才能看出来

这里老师又解释“西风爆发”(另外一次是在海气相互作用那一章enso那里,说厄尔尼诺的时候,暖池东移造成西风):西太暖池上空气体上升,西边印度洋空气补充,形成西风,扰动暖池,发生开尔文波带动暖池东移(我不知道这个东移是不是就是厄尔尼诺)。

压低温跃层:阻止下面水上来

这个尺度比开尔文波更大,更无法观测到,未知的东西更多。其恢复力是β效应

相速度,东西方向的和南北方向的

由公式得,rossby波只向西走

分子是浅水重力波的速度,f是科氏参数

变形半径是几百公里的一个很大的值

开尔文波激发rorssbey波

又说西边界流,rossbey波也有很大的贡献

是传播速度,不是运动速度

离岸流是非常强的,并且从海岸上难以观察到哪里有离岸流,这里经常会将自认为水性很好的到深水游泳的人冲到海里造成死亡。遇到离岸流教科书上的做法是水平游,游出离岸流区域,再返回沙滩

老师说最好的办法是喊救命

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THE END
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19.创世理论达成超强引力波驱动的“时空海啸”:从量子黑洞到宇宙暴涨“时空海啸”是宇宙早期由超强引力波主导的指数膨胀阶段(即“暴涨”)的核心过程,其本质是量子场的真空涨落通过引力相互作用,转化为经典时空的剧烈震荡。以下从量子场论基础、QHBH形成、引力波产生、暴涨动力学、结构遗产五个维度,完成全链条、无简化的物理推导,涵盖数学细节与物理机制。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa5<83B;421gsvrhng1jfvjnnu1765@:636>
20.实用编程|Python+Matplotlib制作超高分辨率动态气象/海洋要素数据可视化matlab编程算法numpy python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的,为更新colorbar绘制应用范围,我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图,试着用matplotlib 进行绘制(也是小伙伴提出:用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时,存在无法共用的情况,即软件是一幅一幅的出图,导致汇总jvzquC41enuvf7ygpekov7hqo1jfxnqqrgx0c{ykenk03B5388=
21.实时波浪能监测系统构建全记录,手把手教你用Python处理传感器时序数据该函数实现传感器数据采集与封装,pressure经校准算法转换为有效波高,TIMESTAMP确保数据时序一致性,适用于长期趋势分析。 2.2 使用Python串口通信实时读取传感器数据 在物联网和嵌入式系统开发中,通过串口实时获取传感器数据是常见需求。Python凭借其简洁语法和丰富的库支持,成为实现该功能的理想选择。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8KcuvIpoynng1gsvrhng1jfvjnnu1765:5;62=
22.基于球坐标系点源计算的海啸射线追踪matlab模拟仿真目录 1.算法仿真效果 2.MATLAB源码 3.算法概述 4.部分参考文献 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.MATLAB源码 %*** %订阅用户可以获得任意一份完整代码,私信博主,留言文章链接和邮箱地址, %一般第二天下午4点前会将完整程序发到邮箱中。 %***jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8Xkow}ptui1ctzjeuj1fgzbkux136;49<=:;
23.Python做相关性检验的底层理论3.3 Python代码实现 4.总结对比 众所周知,在做特征筛选以及相关性检验的时候会经常用到相关系数,知其所以然,这次完完全全通过理论、案例计算以及多种方法Python的实现展示一下,方便理解。其他相关的也可以参考之前的文章数值型变量的简单相关性分析python应用 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8r2a6<799=721gsvrhng1jfvjnnu1766=9986=