标题中的“大数据-算法-不规则地形上浅水动力学数值模型研究”表明,这篇论文主要探讨了在处理不规则地形上的浅水流动问题时,如何利用大数据和算法来优化数值模型,以提高模拟的准确性及计算效率。描述中提到了当前研究的不足,包括模型的简化导致的不准确性以及在复杂地形上计算效率低下的问题,以及在山洪和城市洪水灾害预测方面的技术挑战。
论文的创新点集中在以下几个方面:
1. **高性能不规则地形浅水二维数值模型**:基于完整的浅水二维动力学方程,采用高精度的黎曼近似解数值格式离散,能更准确地模拟不规则地形上的水流运动。同时,通过自适应时间步长技术,解决了时间步长受到地形限制的问题,提高了计算效率。
2. **暴雨山洪形成与演化的浅水动力学模型**:考虑降雨和下渗因素,突破传统水文学方法,建立了一个新的数值模型,用于预测山洪灾害的临界降雨条件,为山洪灾害防御提供技术支持。
3. **城市溃堤洪水数值模型**:基于浅水动力学模型,对模型参数进行了敏感性分析,研究了计算网格精度、紊动扩散项、糙率和溃口流量过程等因素的影响,以提升城市洪水灾害防御的能力。
论文的背景指出,中国作为洪水灾害频发的国家,有效防御洪水对于社会经济的可持续发展至关重要。目前的洪水数值模型在处理复杂不规则地形时存在局限性,这正是本研究要解决的关键技术问题。
论文通过实证研究,比如对比现有模型的冰湖溃决洪水模拟和1998年长江九江堤防溃决洪水的案例分析,证明了新模型的优越性和实用性。这些结果表明,新模型在保证精度的同时,显著提高了计算效率,对于山洪和城市洪水的预测与防治具有重大意义。
综上所述,这篇论文的核心知识点涉及:
- 不规则地形浅水流动的数值模拟技术
- 高性能算法在优化数值模型中的应用
- 自适应时间步长技术
- 暴雨山洪形成与演化的动态模型
- 城市洪水数值模型的敏感性分析
- 防御洪水灾害的新技术与策略
这些知识点对于改进洪水预测模型,提升防灾能力,以及推动大数据在环境科学中的应用具有深远影响。