Code and data for: A Generalized Framework for Multi-Parameter Optimization of Numerical Wind–Wave Model

台风诱发波浪的准确模拟对于海洋灾害预报至关重要，但在极端风况下，数值波浪模型因经验校准参数的不确定性而仍受限。此外，传统的调优方法在协调多参数优化中效率较低。 本研究开发了一个多目标优化框架，用于数值波模型中的经验参数校准。以WAVEWATCH III模型为试验平台，针对台湾岛附近水域台风条件优化了影响近岸和近岸波浪模拟的五个关键参数在台湾岛附近水域。拉丁超立方体采样用于生成参数组合，批次模拟则利用均方根误差和偏差与浮标观测进行评估。构建了一个自适应回归模型，将参数空间映射到误差度量，并应用非支配排序遗传算法III（NSGA-III）来识别最优参数组合。 独立台风事件验证显示，优化配置有效改善了显著的波高模拟，降低了RMSE和相对于默认方案的偏置。该框架提供了一种高效且可迁移的方法，用于在极端风条件下提升波浪模型的性能。