基于Delft3D的珠江前航道尸体模型漂移轨迹预测OA
Prediction of Corpse Model Drifting Trajectories in Pearl River Front Channel Based on Delft3D Model
为预测珠江前航道中尸体的漂移轨迹,帮助当地水警确定溺亡者尸体的具体位置,利用Delft3D构建珠江前航道水动力模型,并使用尸体模型进行了多次现场漂移试验.通过对珠江前航道表层流速进行拟合,建立了尸体模型漂移的预测模型,R2为0.88.研究结果表明,珠江前航道释放的尸体模型受潮汐和径流作用沿河道做往复运动,并呈逐渐漂向下游的趋势;漂移模型验证中尸体模型的漂移速度和方向基本与潮流一致,模拟结果的误差在1 km以内,终点距离误差率小于15%;实例验证中…查看全部>>
To predict the drifting trajectories of bodies in the Pearl River Front Channel and assist local water police in locating the specific positions of drowning victims,this study uses Delft3D to construct a hydrodynamic model of the Pearl River Front Channel and conducts multiple on-site drifting tests using a corpse model.By fitting the surface flow velocity of the Pearl River Front Channel,the paper builds a prediction model for corpse model drifting with an …查看全部>>
程香菊;陈泽海;李斌;李旭;毕锦进;王龙威
华南理工大学土木与交通学院,广东 广州 510641华南理工大学土木与交通学院,广东 广州 510641广州市公安局水上分局,广东 广州 510235广州市公安局水上分局,广东 广州 510235广州市公安局水上分局,广东 广州 510235华南理工大学土木与交通学院,广东 广州 510641
水利科学
Delft3D感潮河段漂移轨迹预测模型拟合
Delft3Dtidal reachdrifting trajectoryprediction modelfitting
《人民珠江》 2024 (5)
65-74,10
广东省水利科技创新项目(2023-06)
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