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淤泥质潮滩高程遥感反演数据在数值模拟中的应用
  • ISSN号:1672-5174
  • 期刊名称:中国海洋大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013.8.15
  • 页码:80-85
  • 分类:TP75[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]国家海洋局北海海洋工程勘察研究院,山东青岛266033, [2]中国海洋大学海洋地球科学学院,山东青岛266100
  • 相关基金:基金项目:国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室开放基金项目(201316);国家自然科学基金项目(41106039)资助
  • 相关项目:辽东浅滩潮流沙脊演化过程及响应机制
中文摘要:

渤海湾西南部海岸是典型的淤泥质潮滩地貌,潮滩宽广平坦,而潮滩上的高程观测受客观条件影响测量比较困难。本文利用多时相卫星遥感影像水边线高程反演技术,反演了渤海湾西南部的潮滩高程.结果表明,通过反演得到的潮滩高程能够准确反映l叶l潮滩高程的变化趋势,但结果存在不可避免的误差。本文将反演得到的潮滩高程数据应用到附近海域潮流数值模拟中,解决了存在大面积潮滩的潮流数值模拟过程中海图上匮乏的潮滩高程信息。潮流数值模拟结果表明,潮滩上的潮流分布状况与潮滩高程具有良好的对应关系,潮流动边界效果良好,能够较为真实的反映出潮滩上的潮流特点,对潮滩上的泥沙输运以及冲淤演变等方面的研究也具有重要的参考价值。

英文摘要:

The type of topography in the southwest coast of Bohai Bay is typical silt tidal flat. It is diffi- culty to measure the elevation on the tidal flat because of the objective conditions. In this paper, the au- thors made the remote sensing inversion of the tidal flat elevation in study area, using the discrimination of waterline from the multi-temporal satellite remote sensing image. The inversion results show that the in- versed tidal flat elevation can accurately reflect the trend of the tidal flat elevation, but the error of the in- versed results is inevitable. Then the inversed DEM data is applied to the numerical simulation of tidal cur- rents in the study area. The inversed DEM data is a supplement in the sea chart for the numerical simula- tion. The simulation results show that there is a good corresponding relation between the tidal flat eleva- tion and the tidal current distribution on the tidal flat, and the tidal current characteristics of tidal flat can be truly reflected, which is an important reference value on the research of sediment transport and deposi- tion/erosion evolution on the tidal flat.

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期刊信息
  • 《中国海洋大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国海洋大学
  • 主编:管华诗
  • 地址:青岛市松岭路238号
  • 邮编:266100
  • 邮箱:xbzrb@ouc.edu.cn
  • 电话:0532-82032256
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-5174
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1414/P
  • 邮发代号:24-31
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11624