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融合众包智能和数据同化的沿岸洪水预测方法研究
编号：2623
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-12 15:25:39 浏览：1428次
口头报告
报告开始：2024年05月18日 14:40（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S6] 主题6、海洋地球科学 [S6-2] 主题6、海洋地球科学 专题6.15、专题6.16、专题6.6（18日下午，203）
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摘要
沿岸洪水对人类社会危害严重，当前全球有数十亿人面临洪水风险。数值模式在灾害预测中起着重要的作用，但现有的数值模式难以对复杂的城市环境和人类活动进行建模，因此对沿岸城市淹水预报仍具有一定误差。利用观测数据通过数据同化来改进模式是提升预报水平的有效方法。然而，如何在灾害期间有效获取观测数据已成为沿岸洪水预报的主要挑战。由此，本文采用一种新兴的计算方式——众包智能，通过互联网和社交媒体指派网络用户完成数据采集、推理计算等任务。本文提出一个通用的方法框架，充分发挥人的智能，从灾区现场或网络线上获取与洪水相关的照片、文本、视频等多模态数据，并在此基础上进行数值模式问题识别、因果分析、融合数据同化，最终实现洪水预测水平的有效提升。此方案在天鸽和山竹引发的澳门淹水预报中得到了有效验证。
关键词
数据同化,数值预报,风暴潮淹没,众包智能
报告人
王晓慧
助理研究员 中国人民解放军国防科技大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
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03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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