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基于机器学习的重力式深水网箱受灾风险评估分析研究

发布时间:2020-05-27 22:17
【摘要】:近十年来,随着我国深水离岸养殖装备技术的提高,以重力式深水养殖网箱为代表的海水设施渔业规模日益扩大,养殖区域不断向深远海拓展。由于我国近海处于台风、风暴潮等海洋灾害性天气高发区域,近海及深远海渔业设施面临台风、强流等恶劣海洋环境的严峻威胁,严重阻碍了我国海洋设施渔业的健康发展。我国海水设施渔业整体水平较低,多以仿制国外的渔业设施结构为主,且每年因海洋灾害的影响而损失严重。针对渔业设施的致灾因子(风、浪、流、设施结构脆弱性)、设施受灾响应及受灾破坏机理尚不清楚,导致每年海洋设施渔业受灾破坏的灾前预判和应对对策都不具有针对性。通过开展重力式深水养殖网箱的受灾风险评估分析,从而为养殖网箱在灾害天气下的风险预警提供技术支持。通过收集重力式深水养殖网箱受灾破坏历史统计资料,养殖网箱的受灾破坏形式主要包括浮架开裂、网衣严重变形和锚绳脱锚。本研究以分布在温州南麂岛附近海域的重力式深水网箱作为研究对象,分别选取了周长分别为40m、60m和80m的单体重力式深水圆形网箱为研究样本,根据当地的水文参数设计相应的计算波况,波高在4m~10m,周期在5.4s~12.5s,水深分别为20m、22m以及23m,流速分别为0m/s和0.4m/s,计算单体重力式深水圆形网箱在设计波况下的数值水动力响应。通过人工神经网络(ANN)构建立重力式深水网箱破坏的致灾因子与网箱结构受灾破坏的定量关系,并利用灰色关联度识别出网箱受灾破坏的主控致灾因子。根据重力式深水网箱受灾破坏历史资料,制定出网箱受灾破坏等级水动力指标阈值表及对应的描述。本文中以1808号台风“玛利亚”为例,通过灾前调研,灾前预报以及灾后调研验证了养殖网箱风险预警模型的可行性和正确性。并且结合养殖网箱受灾破坏等级水动力指标阈值表,确定和绘制出南麂岛附近海域重力式深水网箱在不同破坏等级下的波高阈值表和在不同重现期下受灾破坏等级的空间分布图。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:S967.3

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