-
公开(公告)号:CN108492236B
公开(公告)日:2019-06-14
申请号:CN201810124747.6
申请日:2018-02-07
申请人: 国家海洋环境预报中心
IPC分类号: G06F17/10
CPC分类号: Y02A90/16
摘要: 本发明公开了一种基于蒙特卡洛随机模拟的多重现期海啸灾害评估方法,方法包括:S1应用多种震源参数估计方法建立潜在海啸源区地震活动性参数逻辑树;S2应用线性海啸数值模拟建立海啸单位源格林函数库;S3根据上述逻辑树,应用蒙特卡洛随机模拟生成随机地震事件集;S4根据海啸单位源格林函数库和随机地震事件集,应用随机滑移量模拟生成海啸波幅集;S5根据海啸波幅集,对多重现期的海啸灾害分布结果统计及结果的不确定性分析。上述方法能够解决现有技术中风险评估结果偏高及无法给出其对应发生概率的问题,将多种不确定性融合到最终的评估结果中,增加了结果的可信度,同时提高了运行效率,方便决策者针对性的做出防灾减灾部署和城市建设规划。
-
公开(公告)号:CN116187118B
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202211494615.5
申请日:2022-11-25
申请人: 国家海洋环境预报中心
IPC分类号: G06F30/23 , G06F17/11 , G06F9/50 , G06F111/10
摘要: 本发明涉及一种基于多GPU并行的多目标区域精细化海啸传播计算方法,包括:基于球坐标系统的多目标区域的多层网格嵌套信息及相关信息,CPU和GPU初始化相关参数及变量,每一GPU按照由外向内的顺序依次计算每一层网格的海啸传播过程,在达到结束条件时,将计算结果发送CPU;针对待处理的至少一个目标区域的第N层网格,CPU读取第N层网格的相关参数及变量以传输至指定的GPU;每一GPU进行海啸传播计算,按照逐层递进方式执行,直至处于最内层的目标区域完成海啸计算。上述CPU协同控制所有目标区域的计算,每个GPU单独负责一个目标区域所有层级网格的计算流程;目标区域数量不大于GPU的数量,充分发挥多GPU的整体计算性能。
-
公开(公告)号:CN114239709A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111519525.2
申请日:2021-12-13
申请人: 国家海洋环境预报中心
IPC分类号: G06K9/62 , G06F16/958 , G06F40/186 , G06F40/143 , G08B21/10
摘要: 本发明实施例公开了一种智能化海啸预警产品生成方法及系统,通过对实时采集的原始海啸预警产品信息数据进行智能化识别,并与预先创建的预警产品模板进行匹配,根据匹配的模板生成可发布的文件格式类型的预警产品,通过采用智能化的加工和制作方法,避免了海啸预警产品发布的滞后性,有效提高了海啸预警产品信息的准确性。
-
公开(公告)号:CN108492236A
公开(公告)日:2018-09-04
申请号:CN201810124747.6
申请日:2018-02-07
申请人: 国家海洋环境预报中心
IPC分类号: G06Q50/26
CPC分类号: Y02A90/16 , G06Q50/265
摘要: 本发明公开了一种基于蒙特卡洛随机模拟的多重现期海啸灾害评估方法,方法包括:S1应用多种震源参数估计方法建立潜在海啸源区地震活动性参数逻辑树;S2应用线性海啸数值模拟建立海啸单位源格林函数库;S3根据上述逻辑树,应用蒙特卡洛随机模拟生成随机地震事件集;S4根据海啸单位源格林函数库和随机地震事件集,应用随机滑移量模拟生成海啸波幅集;S5根据海啸波幅集,对多重现期的海啸灾害分布结果统计及结果的不确定性分析。上述方法能够解决现有技术中风险评估结果偏高及无法给出其对应发生概率的问题,将多种不确定性融合到最终的评估结果中,增加了结果的可信度,同时提高了运行效率,方便决策者针对性的做出防灾减灾部署和城市建设规划。
-
公开(公告)号:CN114239263B
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202111519537.5
申请日:2021-12-13
申请人: 国家海洋环境预报中心
IPC分类号: G06F30/20
摘要: 本发明实施例公开了一种有效校正越洋海啸传播延迟的方法及系统,创造考虑浅水方程忽略的二阶物理效应,基于新的物理框架,推导了新型的波浪频散关系,最终通过深度校正方法模拟波浪频散、地球弹性及海水密度层结等效应对海啸相速度的影响,从而降低越洋海啸的到时误差。相较于经典的浅水方程而言,本方法有效校正了越洋海啸的延迟误差,海啸传播到时误差可以提升60‑80%不等。相较于其他方法,本技术发明所得到的结果计算精度相当的前提下,计算效率可以提升数十倍以上。因此,本方法特别适合于海啸预警系统的升级。
-
公开(公告)号:CN114239263A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111519537.5
申请日:2021-12-13
申请人: 国家海洋环境预报中心
IPC分类号: G06F30/20
摘要: 本发明实施例公开了一种有效校正越洋海啸传播延迟的方法及系统,创造考虑浅水方程忽略的二阶物理效应,基于新的物理框架,推导了新型的波浪频散关系,最终通过深度校正方法模拟波浪频散、地球弹性及海水密度层结等效应对海啸相速度的影响,从而降低越洋海啸的到时误差。相较于经典的浅水方程而言,本方法有效校正了越洋海啸的延迟误差,海啸传播到时误差可以提升60‑80%不等。相较于其他方法,本技术发明所得到的结果计算精度相当的前提下,计算效率可以提升数十倍以上。因此,本方法特别适合于海啸预警系统的升级。
-
公开(公告)号:CN108460195A
公开(公告)日:2018-08-28
申请号:CN201810130177.1
申请日:2018-02-08
申请人: 国家海洋环境预报中心
CPC分类号: Y02A90/16 , G06F17/5009 , G06F9/3001 , G06F9/3877 , G06F9/5027
摘要: 本发明公开了一种海啸数值计算模型基于GPU并行的快速执行方法,方法包括:CPU接收海啸数值计算模型的启动指令后,获取与所述海啸数值计算模型相关的参数信息,并获取初始海表面形变信息;CPU读取到数据传输指令时,CPU将参数信息和初始海表面形变信息传输至GPU;GPU通过内核函数执行所述海啸数值计算模型的海啸传播计算过程,获取最终的计算结果;GPU读取到数据回传指令时,GPU将海啸计算结果传输至CPU;CPU根据输出指令,对计算结果进行格式化处理并输出。上述方法将计算量小的过程交由CPU执行,计算量大的过程通过内核函数实现在GPU端并行处理,进而可显著提高海啸数值计算模型的执行效率,提高了海啸快速预警能力。
-
公开(公告)号:CN118377057B
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410510261.1
申请日:2024-04-26
申请人: 国家海洋环境预报中心
摘要: 本发明涉及一种全球地震海啸精细化数值预报方法,包括:获取最新时刻发生地震的地震基本参数和最危险海啸源参数;计算大区域低分辨率海啸数值预报信息;根据预报信息中最大波幅预报场中超过设定波高阈值的网格点信息,确定海啸潜在影响区域及最大海啸传播时间ETAMax;获取地震的震源机制,更新海啸源参数,根据潜在影响区域范围信息和ETAMax,计算海啸潜在影响区域的中等分辨率海啸数值预报信息;判断海啸潜在影响区域中是否包含至少一个目标区域,若包含,则提取目标区域的最大海啸传播时间,根据其与地震位置的关系,采用不同流程计算目标区域高分辨率的精细化海啸预报结果。上述方法实现全球地震海啸的递进式精细化预报,时效性高。
-
公开(公告)号:CN118377057A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410510261.1
申请日:2024-04-26
申请人: 国家海洋环境预报中心
摘要: 本发明涉及一种全球地震海啸精细化数值预报方法,包括:获取最新时刻发生地震的地震基本参数和最危险海啸源参数;计算大区域低分辨率海啸数值预报信息;根据预报信息中最大波幅预报场中超过设定波高阈值的网格点信息,确定海啸潜在影响区域及最大海啸传播时间ETAMax;获取地震的震源机制,更新海啸源参数,根据潜在影响区域范围信息和ETAMax,计算海啸潜在影响区域的中等分辨率海啸数值预报信息;判断海啸潜在影响区域中是否包含至少一个目标区域,若包含,则提取目标区域的最大海啸传播时间,根据其与地震位置的关系,采用不同流程计算目标区域高分辨率的精细化海啸预报结果。上述方法实现全球地震海啸的递进式精细化预报,时效性高。
-
公开(公告)号:CN116187118A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202211494615.5
申请日:2022-11-25
申请人: 国家海洋环境预报中心
IPC分类号: G06F30/23 , G06F17/11 , G06F9/50 , G06F111/10
摘要: 本发明涉及一种基于多GPU并行的多目标区域精细化海啸传播计算方法,包括:基于球坐标系统的多目标区域的多层网格嵌套信息及相关信息,CPU和GPU初始化相关参数及变量,每一GPU按照由外向内的顺序依次计算每一层网格的海啸传播过程,在达到结束条件时,将计算结果发送CPU;针对待处理的至少一个目标区域的第N层网格,CPU读取第N层网格的相关参数及变量以传输至指定的GPU;每一GPU进行海啸传播计算,按照逐层递进方式执行,直至处于最内层的目标区域完成海啸计算。上述CPU协同控制所有目标区域的计算,每个GPU单独负责一个目标区域所有层级网格的计算流程;目标区域数量不大于GPU的数量,充分发挥多GPU的整体计算性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-