本发明涉及地震海啸预报技术，尤其涉及一种全球地震海啸精细化数值预报方法。
背景技术：
1、海啸是最不可预知的海洋灾害之一，破坏力巨大。目前，尚不存在覆盖全球沿海区域的快速地震海啸精细化数值预报流程。现有的处理方案是，每个大洋或者半封闭海域周边国家共同运维面向固定区域的海啸数值预报系统。区域内的国家和地区负责本国沿海的数值预报和警报，本土之外的海啸威胁依赖其他国家的数值预报结果。如果期望自主评估海啸危险，则需要针对特定沿海区域(或称为“目标区域”)建立覆盖固定范围的海啸数值预报模型；如果期望得到精细化预报结果，还需要结合区域嵌套方案。
2、当前，业务化的海啸数值预报技术主要包括两大类，一类是海啸情景数据库方法；另一类是利用震源机制解启动准实时海啸数值模型方法，两者各有优势和不足。
3、数据库方法是在划分海啸源的基础上进行海量情景计算，然后将海啸模拟结果存储至数据库。一旦发生可能引发海啸的强地震，数据库可以在短时间内根据地震位置和震级迅速匹配相应的海啸场景，通过空间插值计算海啸波幅。显然，该方法只适用于发生在数据库地震目录中的海啸场景，一旦地震发生目录之外，数据库方法将无法响应；而且，数据库方法无法在第一时间考虑地震的震源震源机制。长期而言，随着对地震、地质和海啸科学认知的更新，数据库内的海啸情景还需要重新计算。
4、海啸数值模型方法则根据地震的震源参数计算海啸源参数以及海啸传播过程。其优势体现在可以针对任何位置的海底地震做出响应，海啸模拟结果也更加接近实际情况。对于面向小区域的精细化数值预报结果，往往采用多层网格逐级嵌套的方法实现。然而，海啸数值模型方法需要实时反演震源参数，最快的稳定结果也需要在震后10-20分钟之后才能完成，加之数值模型计算也需要一些时间，因此，该方法的时效性较数据库方法略显不足。
5、全球大洋通用的地震海啸精细化数值预报系统是缺失的，任意海域的海啸预报和警报结果需要从国际合作的层面进行沟通和协议获取。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种全球地震海啸精细化数值预报方法。
3、(二)技术方案
4、为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
5、第一方面，本发明实施例提供一种全球地震海啸精细化数值预报方法，包括：
6、s10、获取最新时刻发生地震的地震基本参数和地震基本参数对应的最危险海啸源参数；地震基本参数包括：震中位置、地震时刻、震级；
7、s20、根据预先划分的海洋区域信息和地震基本参数、最危险海啸源参数，获取大区域低分辨率海啸数值预报信息；所述大区域低分辨率海啸数值计算信息包括：海啸传播时间预报场、最大波幅预报场；
8、s30、根据海啸数值预报信息中最大波幅预报场中超过设定波高阈值的网格点信息，确定海啸潜在影响区域；以及，从海啸传播时间预报场中获取与海啸潜在影响区域对应的最大海啸传播时间etamax；
9、s40、获取地震的震源机制及更新的最危险海啸源参数，再根据潜在影响区域范围信息和所述etamax，计算海啸潜在影响区域的中等分辨率海啸数值预报信息；以及，
10、判断海啸潜在影响区域中是否包含至少一个目标区域，若包含，则提取目标区域的最大海啸传播时间retamax，根据目标区域的基本信息，判断目标区域与地震位置的关系，从而采用不同流程计算目标区域的精细化海啸预报结果。
11、具体地，所述s10包括：
12、判断震中位置是否位于海底或海岸线陆地一侧p距离以内且震级达到m级以上，若否，则结束；p大于100km，m大于7.0；
13、否则，基于震中位置确定当前地震所属的海洋区域及大预报区域，每一海洋区域对应一个固定的大预报区域，所述大预报区域的空间范围为已知边界；
14、根据震中位置从全球俯冲带板片系统中获取海啸源参数中的走向角、倾角、断层面深度、90°滑动角、破裂长度和破裂宽度、滑移量。
15、具体地，所述s20包括：
16、根据确定的大预报区域，获取大预报区域的已知边界信息，数值计算时的球面正交网格分辨率、时间步长、预报时长、潜在影响的波高阈值，得到海啸数值模型所需的参数文件；数值计算时的球面正交网格分辨率为2～5arc-min；
17、根据所述海啸源参数、海啸模型参数文件，采用大区域低分辨率海啸数值模型执行基于gpu加速的数值计算方法，获取大区域低分辨率海啸数值预报信息；
18、具体地，在数值计算过程中，基于所述时间步长逐步计算所有网格点的海啸波高演变过程，并判断每一网格点是否达到设定的波高阈值，若达到，则记录该网格点信息即时间；
19、以及，将每一个时间步长获取的海啸波高与上一积分时刻的海啸波高比较大小，将海啸波高最大值信息进行记录；在完成设定预报时间的计算后，获取大区域低分辨率海啸数值预报信息。
20、具体地，所述s30包括：统计最大波幅预报场中超过波高阈值的网格点的点位，由点及面的方式获取海啸潜在影响区域；
21、以及从海啸传播时间预报场中统计得到潜在影响区域的最大海啸传播时间etamax。
22、具体地，所述s40包括：
23、s41、获取海啸潜在影响区域的边界范围信息，球面正交网格分辨率、时间步长、预报时长，造成影响的波高阈值；
24、s42、获取最新时刻发生地震的震源机制信息，更新最危险海啸源参数并获得海啸初始场信息；
25、s43、根据所述海啸潜在影响区域的边界范围信息、震源机制信息、海啸初始场信息，计算海啸潜在影响区域的海啸预报结果；
26、s43、判断海啸潜在影响区域是否包含至少一个目标区域，所述目标区域为存在财产或生命威胁的区域；
27、s44、若存在至少一个目标区域，则针对待精细化分析的目标区域，根据该目标区域的基本信息和更新的地震震源参数、计算目标区域的精细化海啸预报结果，或者，根据该目标区域的基本信息和更新的地震基本参数、震源机制信息，计算目标区域的精细化海啸预报结果。
28、具体地，所述s44包括：
29、针对待精细化分析的第一目标区域，判断震中位置是否距离第一目标区域在第一指定范围，若是，则基于第一目标区域的范围、球面正交网格分辨率、预报时长，和最新时刻的震源机制信息、最新时刻的海啸初始场，进行高分辨率近距离海啸数值计算，获得第一目标区域的精细化海啸预报结果；
30、若震中位置不位于第一目标区域的第一指定范围，且位于第二指定范围，则获取第一目标区域的边界驱动数据；
31、根据第一目标区域的球面正交网格分辨率、预报时长和边界驱动数据，进行高分辨率近距离海啸数值计算，获得第一目标区域的精细化海啸预报结果。
32、具体地，采用非线性方程或者包辛内斯克方程进行高分辨率近距离海啸数值计算，获得第一目标区域的精细化海啸预报结果；
33、第一指定范围是小于等于500km，第二指定范围是大于500km；
34、震中位置距离第一目标区域在第一指定范围内时，球面正交网格分辨率为0.125～0.25arc-min，预报时长为6h+roundup(retamax)；roundup表示向上取整数。
35、retamax为潜在影响区域海啸传播时间预报场中提取目标区域内的最大传播时间；
36、震中位置距离第一目标区域大于第一指定范围，小于第二指定范围内时，球面正交网格分辨率同样为0.125～0.25arc-min，预报时长为6h+(roundup(retamax)-rounddown(retamin))；rounddown表示向下取整数；
37、retamax为从潜在影响区域中等分辨率海啸传播时间预报场中提取目标区域内的最大传播时间，retamin为从潜在影响区域中等分辨率海啸传播时间预报场中提取目标区域内的最小传播时间；
38、所述边界驱动数据为利用潜在影响区海啸传播计算的过程数据为第一目标区域提供时间段在[rounddown(retamin),6h+roundup(retamax)]内的边界条件。
39、具体地，所述s43包括：
40、海啸潜在影响区域中等分辨率的球面正交网格分辨率为0.5～1arc-min，预报时长为6h+roundup(etamax)，
41、采用非线性方程或者包辛内斯克方程进行高分辨率近距离海啸数值计算，获取海啸潜在影响区域的海啸预报结果。
42、第二方面，本发明实施例还提供一种计算设备，其包括：存储器、cpu、gpu和总线，所述cpu、gpu与所述存储器均通过所述总线连接；
43、所述存储器用于存储控制程序，所述cpu和gpu协调配合以运行控制程序，其中，所述控制程序运行时执行第一方面任一所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法。
44、(三)有益效果
45、本发明的目的是提供一种全球地震海啸精细化数值预报方法，在数值预报过程采用“大区域低分辨率-潜在影响区中等分辨率-目标区域高分辨率”的递进方式，便能够在利益攸关区域遭受损失之前利用更短的时间到海啸威胁的实时评估结果。
46、本发明的方法实现了全球地震海啸的精细化预报，时效性高，计算资源使用合理。
1.一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，所述s10包括：
3.根据权利要求2所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，所述s20包括：
4.根据权利要求1至3任一所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，所述s30包括：统计最大波幅预报场中超过波高阈值的网格点的点位，由点及面的方式获取海啸潜在影响区域；
5.根据权利要求1至3任一所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，所述s40包括：
6.根据权利要求5所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，所述s44包括：
7.根据权利要求6所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，
8.根据权利要求5所述的一种全球地震海啸精细化数值预报方法，其特征在于，所述s43包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：存储器、cpu、gpu和总线，所述cpu、gpu与所述存储器均通过所述总线连接；
