近岸水域极值混合浪要素推算方法、系统、介质及装置

技术领域

本发明属于海洋和近岸波浪工程技术领域，涉及一种推算方法，特别是涉及一种近岸水域极值混合浪要素推算方法、系统、介质及装置。

背景技术

近岸设计波浪要素是沿海的堤防、港口、风电等工程设计的关键参数。准确可靠的设计波浪要素对工程的规划、设计、建设和安全运营都至关重要。

目前，外海波要素通常通过长时间序列(30年以上)实测波浪资料进行统计分析，但是很多拟建工程水域附近没有波浪实测站位，或者观测时间较短，代表性不足。在有些研究中，通过搭建南海、东海或渤海等海域尺度的长期波浪数学模型来计算外海波浪，但是无法反演大洋季风或台风产生的风浪以及长周期涌浪，计算结果有进一步改进的空间。

波浪数学模型按照模型基本原理，可以分为3大类，即：能量平衡模型、缓坡方程模型、Boussinesq方程模型。基于能量平衡方程的波浪模型，主要反映波浪的宏观特性，描述波能和波频等要素的变化，既可以考虑风能输入作用，又可以考虑白帽耗散、波浪折射绕射、浅水变形等物理过程，对于波浪绕射计算采用了简化算法，主要用于大范围深海的风浪计算。基于缓坡方程的波浪模型，假定波浪沿一个主方向进行传播，主要用于近岸水域的波浪传播数值模拟。基于Boussinesq方程的波浪模型，描述波浪波动时水质点的运动情况，在考虑波浪折射绕射、结构物反射作用方面比较理想，但是不能计算风浪，且计算耗时长，主要用于水工结构物比较复杂水域的近岸小范围波浪传播变形计算。

因此，目前的近岸波浪推算大多是采用基于能量平衡方程的波浪模型或者是基于Boussinesq方程的波浪模型，前者可以考虑风浪，但是对波浪传播变形模拟不够精细，浅水区或水工结构物内侧结果不够准确，后者可以精细地模拟波浪传播变形，但是不能考虑小风区风浪作用，结果偏小。

现有的近岸水域极值混合浪要素推算方法种类繁多，没有统一的模式，各有优劣，数据量大结果提取比较不便，缺乏一套系统且精准的推算和数据处理方法。

因此，在现有的近岸水域极值混合浪要素推算技术中，由于没有统一的模式而导致的数据提取不便、缺乏系统性和精度，进而会直接影响海洋近岸波浪监测工作的准确度和安全性低稳定性差的问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种近岸水域极值混合浪要素推算方法、系统、介质及装置，用于解决现有技术在近岸水域极值混合浪要素推算技术中，由于没有统一的模式而导致的数据提取不便、缺乏系统性和精度，进而会直接影响海洋近岸波浪监测工作的准确度和安全性低稳定性差的技术问题。

为实现上述目的及其他相关目的，第一方面，本申请提供一种近岸水域极值混合浪要素推算方法，包括以下步骤：获取目标区域再分析风场数据；所述再分析风场数据包括：风速和风向；基于所述再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库；基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库进行外海特征点波浪数据提取，得到目标区域的外海波要素时间序列；基于所述外海波要素时间序列，采用皮尔逊Ⅲ型曲线适线法来推算不同方向不同重现期的外海波要素；基于所述不同方向不同重现期的外海波要素构建小尺度近岸区域波浪传播数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素；基于工程设计风速和风向数据构建近岸小风区波浪数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素；基于所述涌浪要素和所述风浪要素计算每个网格点的混合浪波浪要素；构建所述混合浪波浪要素的转换函数，用转换函数计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。

在第一方面的一种实现方式中，基于所述再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库包括以下步骤：对所述再分析风场数据进行数据预处理，得到预处理后的再分析风场数据；所述数据预处理包括：数据格式转换、数据清洗、异常值处理、缺失值填充和平滑处理中的任一种或多种组合；基于所述预处理后的再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，用卫星和浮标的实测波浪数据对模型进行率定验证，确定合适的模型关键参数，形成率定验证好的大洋尺度风浪数值模型；基于所述率定验证好的大洋尺度风浪数值模型计算不少于30年的大洋波浪要素，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。

在第一方面的一种实现方式中，所述模型关键参数包括：白帽耗散系数；所述白帽耗散系数公式为：

C

其中，C

在第一方面的一种实现方式中，基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库进行外海特征点波浪数据提取，得到目标区域的外海波要素时间序列，并推算不同方向不同重现期的外海波要素包括以下步骤：基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库，进行外海特征点波浪数据提取，得到外海波要素时间序列；基于所述外海波要素时间序列，采用皮尔逊Ⅲ型曲线适线法来推算不同方向不同重现期的外海波要素。

在第一方面的一种实现方式中，基于所述不同方向不同重现期的外海波要素构建小尺度近岸区域波浪传播数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素包括以下步骤：基于所述不同方向不同重现期的外海波要素构建小尺度近岸区域波浪传播数值模型，确定该模型的边界条件；采用结构网格来制作计算地形，输入所述不同方向不同重现期的外海波要素作为计算边界，并设置不同的设计水位；基于所述小尺度近岸区域波浪传播数值模型计算近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素。

在第一方面的一种实现方式中，基于工程设计风速和风向数据构建近岸小风区波浪数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素包括以下步骤：基于能量平衡方程构建近岸小风区波浪数值模型；采用非结构网格来制作计算地形，确定所述近岸小风区波浪数值模型的边界条件采用开边界，设置不同的设计水位、设计风速和风向；考虑白帽耗散作用，计算小风区风浪，并对计算结果进行处理，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素；将非结构网格数据格式的所述风浪要素，通过内插方式转换成结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。

在第一方面的一种实现方式中，基于所述涌浪要素和所述风浪要素计算每个网格点的混合浪波浪要素包括以下步骤：将结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素和风浪要素进行叠加，并计算，得到每个网格点的混合浪波浪要素；将计算出的各个网格点的混合浪波浪要素导入结构网格，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的结构网格数据格式的混合浪波浪数据库；所述每个网格点的混合浪波浪要素计算公式为：

T

MWD

其中，H

在第一方面的一种实现方式中，构建所述混合浪波浪要素的转换函数，用转换函数计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素包括以下步骤：通过线性差值法构建近岸区域混合浪波浪要素和水位、方向、重现期、横坐标和纵坐标的转换函数；基于所述转换函数，计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素；所述转换函数的计算公式为：

H

T

MWD

其中，E表示为近岸区域的水位，单位：m；D表示方向，单位：deg；N表示为重现期，单位：year；X表示为横坐标，单位：m；Y表示为纵坐标，单位：m；f

第二方面，本申请提供一种近岸水域极值混合浪要素推算系统，包括：获取模块，用于获取目标区域再分析风场数据；所述再分析风场数据包括：风速和风向；数据处理模块，用于基于所述再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库；特征提取模块，用于基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库进行外海特征点波浪数据提取，得到目标区域的外海波要素时间序列；基于所述外海波要素时间序列，采用皮尔逊Ⅲ型曲线适线法来推算不同方向不同重现期的外海波要素；模型构建模块，用于基于所述不同方向不同重现期的外海波要素构建小尺度近岸区域波浪传播数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素；基于工程设计风速和风向数据构建近岸小风区波浪数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素；数据计算模块，用于基于所述涌浪要素和所述风浪要素计算每个网格点的混合浪波浪要素；转换模块，用于构建所述混合浪波浪要素的转换函数，用转换函数计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。

最后一方面，本申请提供一种近岸水域极值混合浪要素推算装置，包括：处理器及存储器。所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述近岸水域极值混合浪要素推算装置执行所述近岸水域极值混合浪要素推算方法。

如上所述，本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法、系统、介质及装置，具有以下

有益效果：

本申请提供了一种近岸水域极值混合浪要素推算方法，在缺乏长期实测波浪资料的前提下，搭建长期的大洋尺度波浪场，可更准确地反演大洋的季风或台风产生的风浪以及长周期涌浪，进行外海波浪极值分析，将极值推算值至近岸计算涌浪，根据风速推算小风区风浪，再将近岸不同数据格式的涌浪和风浪要素进行叠加计算，得出更为合理和准确的近岸混合浪结果，构建波浪数据库和转换函数使提取工程所需的数据更为便捷,对实际工程设计和研究更具有指导意义。

附图说明

图1显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的流程示意图。

图2A显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S12的流程示意图。

图2B显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的大洋尺度风浪数学模型计算网格示意图。

图2C显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的某一时刻的CFSR再分析风场数据示意图。

图3A显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S13的流程示意图。

图3B显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的30米水深处的波高时间序列示意图。

图3C显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的30米水深处的波周期时间序列示意图。

图4显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S14的流程示意图。

图5A显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S15的流程示意图。

图5B显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的研究白帽耗散算法的模型计算地形图。

图5C显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的白帽耗散系数公式拟合示意图。

图5D显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的白帽耗散系数拟合公式的验证结果示意图。

图6显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S16的流程示意图。

图7显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S17的流程示意图。

图8显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算系统于一实施例中的原理结构示意图。

图9显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算装置于一实施例中的原理结构示意图。

元件标号说明

81 获取模块

82 数据处理模块

83 特征提取模块

84 模型构建模块

85 数据计算模块

86 转换模块

91 处理器

92 存储器

S11～S17 步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中所提供的近岸水域极值混合浪要素推算方法进行详细描述。

请参阅图1，显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的流程示意图。如图1所示，本实施例提供一种近岸水域极值混合浪要素推算方法。

所述近岸水域极值混合浪要素推算方法具体包括以下步骤：

S11，获取目标区域再分析风场数据。

本实施例中，风场采用美国海洋与大气管理署预报中心的CFSR再分析风场资料。

CFSR气候预测系统再分析风场资料是NCEP(National Centers forEnvironmental Prediction，美国国家环境预报中心)中的一套再分析资料，其时间尺度是1979年-2009年。而NCEP再分析数据是由美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心联合制作的。它采用了当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库，对各种资料来源(地面、船舶、无线电探空、测风气球、飞机、卫星等)的观测资料进行质量控制和同化处理，获得的一套完整的再分析资料集，它不仅包含的要素范围广，且延伸的时段长，是一个综合的观测资料集。NCEP再分析数据是利用观测资料、预报模式和同化系统对全球从1948年到目前的气象资料进行再分析形成的格点资料。数据变量包括地表、近地表(.995sigma层)和不同气压层的多个气象变量，如降水、温度、相对湿度、海平面气压、位势高度、风场和热通量等。

S12，基于所述再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。请参阅图2A、图2B和图2C，分别显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S12的流程示意图、本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的大洋尺度风浪数学模型计算网格示意图和本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的某一时刻的CFSR再分析风场数据示意图。如图2A、图2B和图2C所示，所述S12包含以下步骤：

本实施例中，搭建基于能量平衡方程的大洋尺度风浪数值模型(例如：太平洋或大西洋等)，风场采用美国海洋与大气管理署预报中心的CFSR再分析风场资料，大洋尺度风浪数值模型中的白旄耗散系数对计算结果影响很大，将其作为模型率定参数，用卫星和浮标的实测波浪数据进行模型率定验证，从而确定合适的耗散系数，用率定好的模型反演大洋季风或台风产生的风浪以及长周期涌浪，再用卫星和浮标的实测波浪数据进行验证，总计算时段不少于30年，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。

时间序列是被定义为按照时间排列的数据点数组，数据点表示一个时间间隔内发生的活动。它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。

S121，对所述再分析风场数据进行数据预处理，得到预处理后的再分析风场数据。所述数据预处理包括：格式转换、数据筛选、数据清洗、异常值处理、缺失值填充和平滑处理中的任一种或多种组合。

本实施例中，收集不少于30年的总计算时段的再分析风场数据。然后，对收集到的历史气象数据进行预处理，以以保证数据的准确性和可信度。其中，所述再分析风场数据包括：风速和风向等气象数据。气象数据还包括：历史气象数据和实时气象数据等相关资料。这些数据能够保证反演的准确性。

具体地，优选收集1980年至2010年间的历史气象数据，如：波浪高度、波浪方向和波浪周期等。将收集到的历史气象数据进行格式转换、数据筛选，剔除无效或冗余的数据；再将筛选后的历史气象数据进行数据清洗，去除不符合规范的数据，如缺失值、异常值等数据；再通过统计方法或可视化法对异常值进行处理；然后采用插值法或回归法等进行缺失值的填充；最后对上述数据进行平滑处理，以去除噪声，提高历史气象数据的数据质量。

S122，基于所述预处理后的再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，用卫星和浮标的实测波浪数据对模型进行率定验证，确定合适的模型关键参数，形成率定验证好的大洋尺度风浪数值模型。

本实施例中，基于上述步骤中经过预处理后的再分析风场数据中的历史气象数据，如：波浪高度、波浪方向和波浪周期等相关数据，来构建反演模型，对气象数据进行反演。再将经过预处理后的历史气象数据和该反演模型进行验证，得到初步反演结果。

具体地，根据气象数据选择建立能够描述并计算大洋中风浪的模型，且该模型基于能量平衡方程，包括动能、势能、科氏力、压力等的影响。将收集到并经过预处理后的历史气象数据输入该模型中，对模型进行初始化并根据模型特点设置模型参数，如学习率、迭代次数等参数；然后从历史气象数据中提取波浪数据特征。根据大洋尺度风浪数值模型和历史气象数据选择反演参数，从而反演大洋季风或台风所产生的风浪以及长周期涌浪，然后通过多次迭代逐步优化反演风浪以及长周期涌浪的结果。其中，模型进行初始化包括设定模型的初始条件，如：初始的风场、浪高、波长等；模型关键参数则包括：摩擦系数、科氏力系数、白帽耗散系数等。

需要注意的是，上述涉及的优化方法可采用梯度下降、遗传算法等优化方法来提高反演结果的准确性的稳定性。

S123，基于所述率定验证好的大洋尺度风浪数值模型计算不少于30年的大洋波浪要素，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。

本实施例中，将步骤S122中反演计算得到的结果用卫星和浮标的实测波浪数据进行验证，以保证其真实性和可靠性。得到验证后的反演结果后，再进一步地进行数据分析，以挖掘数据所展现的大洋尺度波浪数据所包含的规律和意义，并最终以图形化展示，以便用户更好地理解和分析反演结果。

具体地，通过采集到的卫星和浮标的实测波浪数据与反演计算后的结果进行对比，评估对比结果的准确性，再通过专家判断对反演结果进行评估，看是否符合实际情况，然后再对其进行误差分析。然后，采用统计学法对反演结果进行分析，并利用实测波浪数据进行数据挖掘以发现反演结果中的规律；最终得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。

另外，根据用户需求，可通过图形化的形式将反演结果进行展示，从而能够更加直观地呈现分析结果。展示内容包括但不限于：图表、地图等形式，如：柱状图、折线图、散点图等。

S13，基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库进行外海特征点波浪数据提取，得到目标区域的外海波要素时间序列，并推算不同方向不同重现期的外海波要素。请参阅图3A、图3B和图3C，分别显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S13的流程示意图、本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的30米水深处的波高时间序列示意图和本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的30米水深处的波周期时间序列示意图。如图3A、图3B和图3C所示，所述S13包含以下步骤：

本实施例中，从大洋尺度波浪数据库中提取拟目标研究区域的外海(水深约30m)的波要素时间序列(波高、波向、波周期)，采用皮尔逊Ⅲ型曲线适线法来推算不同方向不同重现期的外海波要素。

S131，基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库，进行外海特征点波浪数据提取，得到外海波要素时间序列。

基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库中的不同时期的波浪高度、波浪方向和波浪周期进行数据拟合，得到大洋尺度波浪数据的概率分布函数。

本实施例中，将长时间序列的大洋尺度波浪数据库的中波浪高度、波浪方向和波浪周期等数据进行清洗、筛选和处理，去除异常值和缺失值；并根据处理后的波浪高度、波浪方向和波浪周期等数据进行拟合，得到波浪要素的概率分布函数。

波浪要素是表征波浪运动性质和形态的各主要物理量。

根据所述概率分布函数确定外海波要素参数；所述外海波要素参数包括：外海波要素的均值、标准差和偏度。

本实施例中，根据长时间序列的大洋尺度波浪数据库的中波浪高度、波浪方向和波浪周期等数据和拟合得到的概率分布函数，利用最大公似然估计法来确定波浪要素的均值、标准差和偏度等参数。

S132，基于所述外海波要素时间序列，采用皮尔逊Ⅲ型曲线适线法来推算不同方向不同重现期的外海波要素，从而得到外海波要素时间序列。

皮尔逊III型曲线是一种概率分布曲线，它描述了数据如何围绕平均值分布。这种分布通常由三个参数决定：μ(平均值)，σ(标准差)和κ(偏斜度)。

本实施例中，根据皮尔逊III型曲线和确定的波浪要素的均值、标准差和偏度等参数，通过计算概率密度函数和累积分布来建立不同重现期的波浪要素的频率分布；再根据不同重现期的频率分布，计算对应的波浪要素，即：波浪高度、波浪方向和波浪周期等，从而得到外海波要素时间序列。

S14，基于所述不同方向不同重现期的外海波要素构建小尺度近岸区域波浪传播数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素。请参阅图4，显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S14的流程示意图。如图4所示，所述S14包含以下步骤：

搭建基于Boussinesq方程的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，计算地形采用结构网格，输入边界上述步骤推算的不同方向不同重现期的外海波要素，设置不同的设计水位，考虑浅水变形、底摩阻耗散、水工结构物等对波浪传播变形的综合作用，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素(波高、波周期、平均波向)

S141，基于所述不同方向不同重现期的外海波要素构建小尺度近岸区域波浪传播数值模型，确定该模型的边界条件。

本实施例中，搭建基于Boussinesq方程的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，并确定模型参数和边界条件。

Boussinesq方程是一种描述波浪运动的偏微分方程，它包含了波浪传播的速度、高度、周期等信息。

具体地，根据流体动力学和波浪传播基本理论，建立Boussinesq方程；再根据外海波要素时间序列来确定模型的参数和边界条件。然后，采用数值方法，构建Boussinesq方程的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，并对模型进行验证和参数调优，提高模型的精度和可靠性。

需要注意的是，数值方法可采用，如有限元法、有限差分法等来实现。

S142，采用结构网格来制作计算地形，输入所述不同方向不同重现期的外海波要素作为计算边界，并设置不同的设计水位。

计算网格按网格点之间的邻接关系可分为：结构网格和非结构网格。结构网格的网格点之间的邻接是有序、规则的，单元是二维的四边形、三维的六面体。非结构网格点之间的邻接是无序的、不规则的，每个网格点可以有不同的邻接网格数，单元有二维的三角形、四边形，三维的四面体、六面体、三棱柱和金字塔等多种形状。

结构网格的CFD计算方法先进、计算精度高、计算效率高、计算稳定性好、对计算机内存等硬件资源要求低，在同样的物理空间里，需要的网格点数比非结构网格要少。由于结构网格可以很容易生成长宽比很大的黏性网格，计算时也基本可以保证要求的精度，因此，可以精确、高效地模拟边界层等黏性区域。

本实施例中，将目标区域划分模型的边界，按比例均匀划分网格，并设定网格密度；然后设定计算参数，选择合适的计算精度以及迭代计算次数等；再利用结构网格和设定的参数进行数值计算，以模拟波浪变化。同时，设置不同的设计水位；且要考虑浅水变形、底摩阻耗散、水工结构物等对波浪传播变形的综合作用。然后，对比不同时刻的波浪变化情况，分析波浪变化趋势；通过评估结果与实际波浪的拟合程度，调整计算参数和网格划分；可进一步地调整网格点的位置，以提高计算的精度。

S143，基于所述小尺度近岸区域波浪传播数值模型计算近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素。

本实施例中，基于建立的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，计算不同设计水位和不同方向的涌浪要素，如：波高、周期、方向等。这些要素可以通过对模拟结果进行分析得到。然后，对计算得到的涌浪要素进行分析，比较不同设计水位和不同方向的涌浪要素的差异。同时，也可以分析涌浪的传播规律和影响因素。

S15，基于工程设计风速和风向数据构建近岸小风区波浪数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。请参阅图5A，显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S15的流程示意图。如图5A所示，所述S15包含以下步骤：

搭建基于能量平衡方程的近岸小风区波浪数值模型，计算地形采用非结构网格，输入条件考虑不同方向不同重现期的风速，设置不同的设计水位，考虑白旄耗散等作用，耗散系数采用上述步骤中的成果，计算小风区风浪，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素(波高、波周期、平均波向)。

S151，基于能量平衡方程构建近岸小风区波浪数值模型。

本实施例中，确定能量平衡方程和物质导数方程，以及边界条件和初始条件，然后对能量平衡方程和物质导数方程离散化。

S152，采用非结构网格来制作计算地形，确定所述近岸小风区波浪数值模型的边界条件采用开边界，设置不同的设计水位、设计风速和风向。

本实施例中，选择适合的地形非结构网格，能够准确地描述近岸区域的复杂地形特征。输入边界条件的同时，要考虑不同方向不同重现期的风速。根据用户需求设置不同的设计水位，如：潮位、风暴潮位等。

非结构网格由于消除了结构网格中节点的结构性限制，节点和单元的分布可控性好，因而能较好地处理边界，容易控制网格的大小和节点的密度，它采用随机的数据结构有利于进行网格自适应以提高对间断(如：激波等)的分辨率。一旦在边界上指定网格的分布，在边界之间可以自动生成网格，无需分块分区或用户的干预，总能生成整体网格、整体求解，而且不需要在子域之间传递信息，不存在像结构网格分区嵌套需要插值而损失精度。由于它随机的数据结构，使基于非结构网格的网格分区以及并行计算比结构网格要更加直接。非结构网格的最大优点是其几乎无所不能的几何适应能力，也就是对复杂构型强大的灵活性，其网格生成简单，尤其是网格生成的人工工作量少。

S153，考虑白帽耗散作用，计算小风区风浪，并对计算结果进行处理，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。

本实施例中，采用如Smith模型或Munk模型等耗散率模型来模拟白帽耗散的作用。通过计算离散后的能量平衡方程，计算小风区风浪；并对计算结果进行后处理，如绘制波浪图像、计算波高、波周期、平均波向等统计量。

具体地，所述白帽耗散系数公式为：

C

其中，C

而该公式的推导过程如下：目前，国内外常用SMB公式和莆田公式来计算风浪，结果跟风速、风区长度等因素有关，已经经过很多实践检验，计算结果可靠，但是只适用简单的地形，对于复杂地形条件下的波浪计算不如数学模型。

进而，采用的莆田公式为：

SMB公式为：

其中，

基于能量平衡方程的近岸小风区波浪数值模型的结果受白帽耗散系数影响较大，但在模拟复杂地形、计算速度、可视化等方面优于经验公式。

S154，将非结构网格数据格式的所述风浪要素，通过内插方式转换成结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。

本实施例中，采用插值法将非结构网格的风浪要素数据，转换成结构网格的风浪要素数据。

具体地，将近岸区域按照设计水位和方向划分成若干个结构网格。再根据非结构网格数据进行内插计算，得到该结构网格上的风浪要素值。对内插计算得到的结果进行分析和调整，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。这些风浪要素数据具备一到处性和平滑性等特点。

例如：以选取一个简单的规则地形，将基于能量平衡方程的近岸小风区波浪数值模型的模拟结果与国内外较常用的两个经验公式的计算值进行对比分析为例进行说明。

请参阅图5B和图5C，分别显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的研究白帽耗散算法的模型计算地形图、本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的白帽耗散系数公式拟合示意图。

由于不同的工况，根据经验公式的结果来调整白帽耗散系数，使模型和经验公式的结果吻合，调试过程中发现了白帽耗散系数和风速近似存在一种线性关系，将数据进行拟合，得出公式如下：

C

其中，V表示风速，单位：m/s；C

然后，再针对斜坡地形，根据不同风速将白帽耗散系数按照公式计算出精确值后输入模型中，并计算出有效波高的沿程变化。请参阅图5D，显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法于一实施例中的白帽耗散系数拟合公式的验证结果示意图。

按拟合公式调整模型中白帽耗散系数C

因此，能够采用设置好的不同工况的模型计算小风区风浪，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素(波高、波周期、平均波向)。

S16，基于所述涌浪要素和所述风浪要素计算每个网格点的混合浪波浪要素。请参阅图6，显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S16的流程示意图。如图6所示，所述S16包含以下步骤：

S161，将结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素和风浪要素进行叠加，并计算，得到每个网格点的混合浪波浪要素。

本实施例中，当涌浪与风浪两系列波浪相遇时形成混合浪，将结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪和风浪波要素进行叠加计算，从而得到每个网格点的混合浪波浪要素。

而所述每个网格点的混合浪波浪要素计算公式如下：

T

MWD

其中，H

S162，将计算出的各个网格点的混合浪波浪要素导入结构网格，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的结构网格数据格式的混合浪波浪数据库。

本实施例中，将计算出的各个网格点的混合浪波要素(如：混合浪的波高、波周期、平均波向)导入结构网格，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的结构网格数据格式的混合浪波浪数据库。

S17，构建所述混合浪波浪要素的转换函数，用转换函数计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。请参阅图图7显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算方法中的S17的流程示意图。如图7所示，所述S17包含以下步骤：

S171，通过线性差值法构建近岸区域混合浪波浪要素和水位、方向、重现期、横坐标和纵坐标的转换函数。

本实施例中，通过线性函数确定近岸区域混合浪波浪要素和水位、方向、重现期、横坐标和纵坐标之间的转换关系。其线性函数的形式可采用，如：y＝ax+b，其中y是波浪要素，x是水位、方向、重现期、横坐标或纵坐标，a和b是待确定的系数。然后，再根据线性函数构建线性差值模型，并通过最小二乘法等数学方法进行求解，得到系数a和b的值。再将实际近岸区域的混合浪的波浪要素和水位、方向、重现期、横坐标和纵坐标输入至该模型中，以计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。

所述转换函数的计算公式为：

H

T

MWD

其中，E表示为近岸区域的水位，单位：m；D表示方向，单位：deg；N表示为重现期，单位：年；X表示为横坐标，单位：m；Y表示为纵坐标，单位：m；f

S172，基于所述转换函数，计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。

本申请提供的近岸水域极值混合浪要素推算方法，在缺乏长期实测波浪资料的前提下，搭建长期的大洋尺度波浪场，可更准确地反演大洋的季风或台风产生的风浪以及长周期涌浪，进行外海波浪极值分析，将极值推算值至近岸计算涌浪，根据风速推算小风区风浪，再将近岸不同数据格式的涌浪和风浪要素进行叠加计算，得出更为合理和准确的近岸混合浪结果，构建波浪数据库和转换函数使提取工程所需的数据更为便捷。

本申请实施例所述的近岸水域极值混合浪要素推算方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本申请的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本申请的保护范围内。

本实施例另外还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1所述近岸水域极值混合浪要素推算方法。

在任何可能的技术细节结合层面，本申请可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本申请的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。用于执行本申请操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路配置数据或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在计算机上执行、或者完全在计算机或服务器上执行。在涉及计算机的情形中，计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本申请的各个方面。

本申请实施例还提供一种近岸水域极值混合浪要素推算系统，所述近岸水域极值混合浪要素推算系统可以实现本申请所述的近岸水域极值混合浪要素推算方法，但本申请所述的近岸水域极值混合浪要素推算方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的近岸水域极值混合浪要素推算系统的结构，凡是根据本申请的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本申请的保护范围内。

以下将结合图示对本实施例所提供的近岸水域极值混合浪要素推算系统进行详细描述。

本实施例提供一种近岸水域极值混合浪要素推算系统，包括：

请参阅图8，显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算系统于一实施例中的原理结构示意图。如图8所示，所述近岸水域极值混合浪要素推算系统包括：获取模块81、数据处理模块82、特征提取模块83、模型构建模块84、数据计算模块85和转换模块86。

所述获取模块81用于获取目标区域再分析风场数据；所述再分析风场数据包括：风速和风向。

本实施例中，获取目标区域再分析风场数据。

本实施例中，风场采用美国海洋与大气管理署预报中心的CFSR再分析风场资料。

所述数据处理模块82与所述获取模块81相连，用于基于所述再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。

本实施例中，搭建基于能量平衡方程的大洋尺度风浪数值模型，风场采用美国海洋与大气管理署预报中心的CFSR再分析风场资料，大洋尺度风浪数值模型中的白旄耗散系数对计算结果影响很大，将其作为模型率定参数，用卫星和浮标的实测波浪数据进行模型率定验证，从而确定合适的耗散系数，用率定好的模型反演大洋季风或台风产生的风浪以及长周期涌浪，再用卫星和浮标的实测波浪数据进行验证，总计算时段不少于30年，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。

对所述再分析风场数据进行数据预处理，得到预处理后的再分析风场数据。所述数据预处理包括：数据转换、数据筛选、数据清洗、异常值处理、缺失值填充和平滑处理中的任一种或多种组合。

本实施例中，收集不少于30年的总计算时段的再分析风场数据。然后，对收集到的历史气象数据进行预处理，以以保证数据的准确性和可信度。其中，所述再分析风场数据包括：风速和风向等气象数据。气象数据还包括：历史气象数据和实时气象数据等相关资料。这些数据能够保证反演的准确性。

基于所述预处理后的再分析风场数据构建大洋尺度风浪数值模型，用卫星和浮标的实测波浪数据对模型进行率定验证，确定合适的模型关键参数，形成率定验证好的大洋尺度风浪数值模型。

本实施例中，基于上述步骤中经过预处理后的再分析风场数据中的历史气象数据，如：波浪高度、波浪方向和波浪周期等相关数据，来构建反演模型，对气象数据进行反演。再将经过预处理后的历史气象数据和该反演模型进行验证，得到初步反演结果。

基于所述率定验证好的大洋尺度风浪数值模型计算不少于30年的大洋波浪要素，得到长时间序列的大洋尺度波浪数据库。

本实施例中，将反演计算得到的结果用卫星和浮标的实测波浪数据进行验证，以保证其真实性和可靠性。得到验证后的反演结果后，再进一步地进行数据分析，以挖掘数据所展现的大洋尺度波浪数据所包含的规律和意义，并最终以图形化展示，以便用户更好地理解和分析反演结果。

所述特征提取模块83用于基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库进行外海特征点波浪数据提取，得到目标区域的外海波要素时间序列，并推算不同方向不同重现期的外海波要素。

本实施例中，从大洋尺度波浪数据库中提取拟目标研究区域的外海的波要素时间序列(波高、波向、波周期)，采用皮尔逊Ⅲ型曲线适线法来推算不同方向不同重现期的外海波要素。

基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库，进行外海特征点波浪数据提取，得到外海波要素时间序列。

基于所述长时间序列的大洋尺度波浪数据库中的不同时期的波浪高度、波浪方向和波浪周期进行数据拟合，得到大洋尺度波浪数据的概率分布函数。

本实施例中，将长时间序列的大洋尺度波浪数据库的中波浪高度、波浪方向和波浪周期等数据进行清洗、筛选和处理，去除异常值和缺失值；并根据处理后的波浪高度、波浪方向和波浪周期等数据进行拟合，得到波浪要素的概率分布函数。

根据所述概率分布函数确定外海波要素参数；所述外海波要素参数包括：外海波要素的均值、标准差和偏度。

本实施例中，根据长时间序列的大洋尺度波浪数据库的中波浪高度、波浪方向和波浪周期等数据和拟合得到的概率分布函数，利用最大公似然估计法来确定波浪要素的均值、标准差和偏度等参数。

基于所述外海波要素时间序列，采用皮尔逊Ⅲ型曲线适线法来推算不同方向不同重现期的外海波要素，从而得到外海波要素时间序列。

本实施例中，根据皮尔逊III型曲线和确定的波浪要素的均值、标准差和偏度等参数，通过计算概率密度函数和累积分布来建立不同重现期的波浪要素的频率分布；再根据不同重现期的频率分布，计算对应的波浪要素，即：波浪高度、波浪方向和波浪周期等，从而得到外海波要素时间序列。

所述模型构建模块84，用于基于所述不同方向不同重现期的外海波要素时间序列构建小尺度近岸区域波浪传播数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素；基于工程设计风速和风向数据构建近岸小风区波浪数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。

搭建基于Boussinesq方程的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，计算地形采用结构网格，输入边界上述步骤推算的不同方向不同重现期的外海波要素，设置不同的设计水位，考虑浅水变形、底摩阻耗散、水工结构物等对波浪传播变形的综合作用，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素(波高、波周期、平均波向)

本实施例中，搭建基于Boussinesq方程的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，并确定模型参数和边界条件。采用结构网格来制作计算地形，输入所述不同方向不同重现期的外海波要素作为计算边界，并设置不同的设计水位。基于所述小尺度近岸区域波浪传播数值模型计算近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素。

具体地，根据流体动力学和波浪传播基本理论，建立Boussinesq方程；再根据外海波要素时间序列来确定模型的参数和边界条件。然后，采用数值方法，构建Boussinesq方程的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，并对模型进行验证和参数调优，提高模型的精度和可靠性。

将目标区域划分模型的边界，按比例均匀划分网格，并设定网格密度；然后设定计算参数，选择合适的计算精度以及迭代计算次数等；再利用结构网格和设定的参数进行数值计算，以模拟波浪变化。同时，设置不同的设计水位；且要考虑浅水变形、底摩阻耗散、水工结构物等对波浪传播变形的综合作用。然后，对比不同时刻的波浪变化情况，分析波浪变化趋势；通过评估结果与实际波浪的拟合程度，调整计算参数和网格划分；可进一步地调整网格点的位置，以提高计算的精度。

基于建立的小尺度近岸区域波浪传播数值模型，计算不同设计水位和不同方向的涌浪要素，如：波高、周期、方向等。这些要素可以通过对模拟结果进行分析得到。然后，对计算得到的涌浪要素进行分析，比较不同设计水位和不同方向的涌浪要素的差异。同时，也可以分析涌浪的传播规律和影响因素。

构建近岸小风区波浪数值模型，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。

搭建基于能量平衡方程的近岸小风区波浪数值模型，制作计算地形采用非结构网格，输入条件考虑不同方向不同重现期的风速，设置不同的设计水位，考虑白旄耗散等作用，耗散系数采用上述步骤中的成果，计算小风区风浪，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素(波高、波周期、平均波向)。

本实施例中，基于能量平衡方程构建近岸小风区波浪数值模型。采用非结构网格来制作计算地形，确定所述近岸小风区波浪数值模型的边界条件采用开边界，设置不同的设计水位、设计风速和风向。考虑白帽耗散作用，计算小风区风浪，并对计算结果进行处理，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。将非结构网格数据格式的所述风浪要素，通过内插方式转换成结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。

具体地，确定能量平衡方程和物质导数方程，以及边界条件和初始条件，然后对能量平衡方程和物质导数方程离散化。

选择适合的地形非结构网格，能够准确地描述近岸区域的复杂地形特征。输入边界条件的同时，要考虑不同方向不同重现期的风速。根据用户需求设置不同的设计水位，如：潮位、风暴潮位等。

采用如Smith模型或Munk模型等耗散率模型来模拟白帽耗散的作用。通过计算离散后的能量平衡方程，计算小风区风浪；并对计算结果进行后处理，如绘制波浪图像、计算波高、波周期、平均波向等统计量。

基于能量平衡方程的近岸小风区波浪数值模型的结果受白帽耗散系数影响较大，但在模拟复杂地形、计算速度、可视化等方面优于经验公式。

采用插值法将非结构网格的风浪要素数据，转换成结构网格的风浪要素数据。即将近岸区域按照设计水位和方向划分成若干个结构网格。再根据非结构网格数据进行内插计算，得到该结构网格上的风浪要素值。对内插计算得到的结果进行分析和调整，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素。这些风浪要素数据具备一到处性和平滑性等特点。

因此，能够采用设置好的不同工况的模型计算小风区风浪，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的风浪要素(波高、波周期、平均波向)。

所述数据计算模块85用于基于所述涌浪要素和所述风浪要素计算每个网格点的混合浪波浪要素。

将结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪要素和风浪要素进行叠加，并计算，得到每个网格点的混合浪波浪要素。将计算出的各个网格点的混合浪波浪要素导入结构网格，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的结构网格数据格式的混合浪波浪数据库。

本实施例中，当涌浪与风浪两系列波浪相遇时形成混合浪，将结构网格数据格式的近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的涌浪和风浪波要素进行叠加计算，从而得到每个网格点的混合浪波浪要素。将计算出的各个网格点的混合浪波要素(如：混合浪的波高、波周期、平均波向)导入结构网格，得到近岸区域不同设计水位不同方向不同重现期的结构网格数据格式的混合浪波浪数据库。

所述转换模块86用于构建所述混合浪波浪要素的转换函数，用转换函数计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。

通过线性差值法构建近岸区域混合浪波浪要素和水位、方向、重现期、横坐标和纵坐标的转换函数。基于所述转换函数，计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。

本实施例中，通过线性函数确定近岸区域混合浪波浪要素和水位、方向、重现期、横坐标和纵坐标之间的转换关系。然后，再根据线性函数构建线性差值模型，并通过最小二乘法等数学方法进行求解，得到系数值。再将实际近岸区域的混合浪的波浪要素和水位、方向、重现期、横坐标和纵坐标输入至该模型中，以计算近岸任意位置某一设计水位某一方向某一重现期的极值混合浪要素。

近岸水域极值混合浪要素推算模型搭建近岸水域极值混合浪要素推算系统，能够在缺乏长期实测波浪资料的前提下，搭建长期的大洋尺度波浪场，可更准确地反演大洋的季风或台风产生的风浪以及长周期涌浪，进行外海波浪极值分析，将极值推算值至近岸计算涌浪，根据风速推算小风区风浪，再将近岸不同数据格式的涌浪和风浪要素进行叠加计算，得出更为合理和准确的近岸混合浪结果，构建波浪数据库和转换函数使提取工程所需的数据更为便捷，对实际工程设计和研究更具有指导意义，也解决了现有技术中海洋近岸波浪监测工作的准确度和安全性低稳定性差的问题。

需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

请参阅图9，显示为本发明的近岸水域极值混合浪要素推算装置于一实施例中的原理结构示意图。如图9所示，本实施例提供一种近岸水域极值混合浪要素推算装置，所述近岸水域极值混合浪要素推算装置包括：处理器91、存储器92；所述存储器92用于存储计算机程序；所述处理器91与所述存储器92相连，用于执行所述存储器92存储的计算机程序，以使所述近岸水域极值混合浪要素推算装置执行如上所述近岸水域极值混合浪要素推算方法的各个步骤。

优选地，存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

综上所述，本申请提供的近岸水域极值混合浪要素推算方法、系统、介质及装置，具有以下有益效果：

本申请提供的近岸水域极值混合浪要素推算方法，在缺乏长期实测波浪资料的前提下，搭建长期的大洋尺度波浪场，可更准确地反演大洋的季风或台风产生的风浪以及长周期涌浪，进行外海波浪极值分析，将极值推算值至近岸计算涌浪，根据风速推算小风区风浪，再将近岸不同数据格式的涌浪和风浪要素进行叠加计算，得出更为合理和准确的近岸混合浪结果，构建波浪数据库和转换函数使提取工程所需的数据更为便捷，对实际工程设计和研究更具有指导意义。本申请提高了近岸水域极值混合浪要素推算技术中的数据提取的便利性、系统性和数据精度，以及提高了海洋近岸波浪监测工作的准确度、安全性和稳定性。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。