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研究简介：评估安大略湖
在沿海社区中，极端天气事件会产生强风，大浪和风暴潮。随着水位迅速上升，这些潮流可能会使沿海地区淹没。能够[...]研究后的摘要：评估安大略湖上的新型风暴浪潮预测模型首先出现在科学家湖上。
来源:湖泊科学家在沿海社区中，极端天气事件会产生强风，大浪和风暴潮。随着水位迅速上升，这些潮流可能会使沿海地区淹没。能够预测这些事件是公共安全问题，告知疏散令和其他警告。
风暴潮可用的许多风暴潮预测都需要高处处理能力，从而产生越来越准确的预测，地平线越小。在大湖中，大湖沿海预测系统（GLCF）通常用于预测风暴潮。
Horizon 一项在地球科学模型开发中发表的2024年研究开发了安大略湖湖（Coastlines-LO）的开源风暴浪潮预测模型。新开发的模型的目标是提供与处理较低的GLCF相同的精度。1 地球科学模型开发 1 研究定义了两个模型之间的差异，声称“这些模型的预测之间的差异可以根据每个系统的设置来解释，包括不同的流体动力模型，网格分辨率和大气强迫输入。” 1 > 概述海岸线-LO与GLCF之间的建模方法差异。 GLCF设置的详细信息来自NOAA的GLERL网页（https://www.glerl.noaa.gov/res/res/glcfs/）和各种模型验证研究（Kelley等人，2018; Peng et et et and; Peng et et et et an。 Swatridge等人的图，2024。 https://www.glerl.noaa.gov/res/glcfs/ 方法 Coastlines-Lo模型使用具有结构化网格的动态耦合的DELFT3D-SWAN模型，以生成安大略湖湖的48小时风暴潮预测（更具体地说是水位和波浪）。预测每6小时更新一次，并由高分辨率风预测模型的空间风场驱动。 Coastlines-Lo模型使用动态耦合 delft3d-swan模型 水位 波 将海岸线-LO模型产生的预测与OB 进行了比较 数据浮标 结果 风速和方向 -1Horizon
一项在地球科学模型开发中发表的2024年研究开发了安大略湖湖（Coastlines-LO）的开源风暴浪潮预测模型。新开发的模型的目标是提供与处理较低的GLCF相同的精度。1 地球科学模型开发1
研究定义了两个模型之间的差异，声称“这些模型的预测之间的差异可以根据每个系统的设置来解释，包括不同的流体动力模型，网格分辨率和大气强迫输入。” 1
概述海岸线-LO与GLCF之间的建模方法差异。 GLCF设置的详细信息来自NOAA的GLERL网页（https://www.glerl.noaa.gov/res/res/glcfs/）和各种模型验证研究（Kelley等人，2018; Peng et et et and; Peng et et et et an。 Swatridge等人的图，2024。https://www.glerl.noaa.gov/res/glcfs/ 方法 Coastlines-Lo模型使用具有结构化网格的动态耦合的DELFT3D-SWAN模型，以生成安大略湖湖的48小时风暴潮预测（更具体地说是水位和波浪）。预测每6小时更新一次，并由高分辨率风预测模型的空间风场驱动。 Coastlines-Lo模型使用动态耦合 delft3d-swan模型 水位 波 将海岸线-LO模型产生的预测与OB 进行了比较 数据浮标 结果 风速和方向 -1
https://www.glerl.noaa.gov/res/glcfs/
方法 Coastlines-Lo模型使用具有结构化网格的动态耦合的DELFT3D-SWAN模型，以生成安大略湖湖的48小时风暴潮预测（更具体地说是水位和波浪）。预测每6小时更新一次，并由高分辨率风预测模型的空间风场驱动。 Coastlines-Lo模型使用动态耦合 delft3d-swan模型 水位 波