深度改进的JONSWAP谱与分形算法：近海浅水海浪仿真优化

本文主要探讨了近海海浪的建模与仿真研究，针对经典JONSWAP谱在模拟浅水海浪时存在的局限性，即不适用于近海复杂的波动性质变化。作者首先指出，传统的JONSWAP谱由于没有考虑水深对波形的影响，其单峰结构难以准确捕捉到近海海浪的特征，如谱峰较高且窄，存在多个峰的变化。 针对这个问题，研究者提出了一个深度修正的改进JONSWAP谱，这个方法在原有的JONSWAP谱基础上加入了深度因子，旨在更好地模拟不同水深条件下的海浪特性。深度因子的引入使得谱的能量分布更加符合实际的浅水海浪情况，能够生成更逼真、平滑的海浪效果，尤其在近海区域表现出色。 在处理海浪分形算法方面，研究者发现传统的算法中相邻插值点之间的信息传递跨度过大，导致生成的波浪图象出现折痕和尖峰现象。为了解决这个问题，作者提出了一种新的方形-方形细分阈值滤尖峰算法。这种算法通过对海浪数据进行细化处理，有效地减少了波纹的不自然表现，提高了仿真的真实感。 OpenGL仿真结果显示，改进后的JONSWAP谱结合新的分形算法，不仅在理论层面提升了海浪模拟的精度，还实现了近海浅水环境的实时仿真。这种方法的优势在于既能保持计算效率，又能确保生成的海浪图像具有良好的视觉效果和实时性，这对于海洋工程、航海模拟以及海洋环境预测等领域具有重要的应用价值。 这篇论文深入研究了近海海浪建模的关键问题，并提供了一种创新的方法，通过深度修正的JONSWAP谱和优化的分形算法，实现了对近海复杂海浪环境的高效仿真，对于提升海浪模拟的精度和真实感具有显著的贡献。