近日，国际环境科学与水资源顶尖期刊《Water Resources Research》在线发表了题为“Improved prediction of local significant wave height by considering the memory of past winds” 的最新研究成果。此项成果由中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室张少同副教授，李广雪教授和李三忠教授等与武汉理工大学，天津水科院以及澳大利亚天主教大学、昆士兰大学、格里菲斯大学合作完成。

海岸带关键海区的有效波高预测对于工程构筑物的选址与安全至关重要。该研究基于在黄河三角洲地区的风力、波高原位长期监测数据与前沿数据驱动方法，开发了一种基于现场原位观测风速预测现场波高的数据驱动模型。该模型突破了同步数据回归建模的传统模式，构建了考虑历史风速残留效应的记忆曲线，并将其写入传统支持向量机回归模型，优化确定了记忆曲线关键参数。该成果一方面构建了更为准确的有效波高现场预测模型，另一方面刻画了风速历史影响有效波高的作用方式。

图1：传统SVR与考虑记忆曲线的SVR模型预测与实测有效波高对比

Zhang, S., Yang, Z., Zhang, Y., Zhao, S., Wu, J., Wang, C., Wang Y, Jeng D-S, Nielsen P., Li G., Li, S. 2023. Improved prediction of local significant wave height by considering the memory of past winds. Water Resources Research, 59(8), e2023WR034974

文章链接：https://doi.org/10.1029/2023WR034974

该成果受到国家自然科学基金资助：项目号42276215; 42121005