影响连云港的几次显著温带风暴潮过程分析和及其数值模拟

本文建立一个温带风暴潮模式，包括海上边界层风场模式和风暴潮数值模式。利用建立的温带风暴潮模式，模拟了影响连云港的几次显著温带风暴潮过程，结果表明，本模式所采用的海上边界层风场模式和风暴潮数值模式是匹配的，能够满足海洋工程中的风暴潮数值计算的需要，甚至可以成为日常温带风暴潮数值预报的有用手段。     

2012年“苏拉”和“达维”双台风影响的近海风暴潮过程

作为影响我国沿海的主要自然灾害之一,台风风暴潮的产生和影响机制与防灾减灾息息相关。双台风引起的风暴潮因台风强度、路径等相对关系复杂多变,目前双台风相互作用下的风暴潮研究还不充分。采用参数化台风模型对2012年典型双台风"苏拉"和"达维"的风场、气压场过程进行了模拟与融合,并采用ELCIRC模型对双台风作用下的风暴潮过程进行了模拟。引入单台风单独作用的假设算例,探讨了双台风之间对增水、流场的相互影响和影响区域。研究结果表明,虽然两个台风登陆强度相当,但台风"达维"在海州湾海域引起的增水要远大于"苏拉"在台湾、福建海域引起的增水。风暴潮引起的增水及流速变化与台风在海表的风应力密切相关,较大变化幅值分布在台风行进路径的右侧。与台风单独作用时相比,台风"苏拉"与"达维"引起的风暴潮增水与流速变化在两者相互作用下均有所削弱,其中"苏拉"引起的风暴潮受到的影响更大。双台风风暴潮之间的非线性效应在不同区域的强度存在差异,在台风"苏拉"主要影响区域内非线性效应较强,其他区域则相对较弱。以上结果表明产生风暴潮较弱的台风一方对气象环境敏感性更高,风暴潮的响应更显著。     

基于海气耦合模型的渤海两种类型风暴潮数值模拟与对比分析

渤海一年四季都易受到由温带风暴和热带气旋所致风暴潮的影响。为了缓解风暴潮灾害对海岸地区人员生命财产的影响,十分有必要了解大型风暴潮的发生过程和机制。目前大部分研究主要局限于单一的温带风暴潮或台风风暴潮。本文利用所构建的海气耦合数值模型研究了发生于渤海的两种类型的风暴潮,对发生在渤海的2次典型强风暴潮过程进行了模拟。由WRF模型模拟得到的风场强度和最低海平面气压与实测数据吻合较好,由ROMS模型模拟得到的风暴潮期间水位变化过程与潮位站观测结果也吻合较好。对两种类型风暴潮期间的风场结钩、海面风应力、海洋表面平均流场以及水位分布进行了分析对比,并将耦合模型结果与非耦合模型结果进行了对比。研究表明,渤海两种类型风暴潮期间的风场结钩、海面风应力、海洋表面平均流场以及水位分布等均存在巨大差异。渤海风暴潮的强度主要由海洋表面的驱动力所决定,但同时也受海岸地形地貌的影响。     

基于多变量LSTM神经网络模型的风暴潮临近预报

台风的风暴潮是台风引发的一种重要次生灾害,对沿海城市带来的威胁是多方面的。及时准确地预报风暴潮,对沿海地区采取合理措施减少人员伤亡和经济损失具有重要意义。本文利用长短期记忆神经网络 （LSTM） 模型,综合考虑风速、 风向、气压等气象因素和前时序的潮位数据,建立了风暴潮的临近预报模型。结果表明,基于 LSTM 的临近预报模型具有相当的预报技巧,利用前时序的风速和风向数据以及潮位数据建立的模型可对风暴潮潮位进行准确地预测。研究还表明,仅考虑前时序潮位的预测模型误差最大,考虑气压后的模型预测能力有一定进步,而考虑风的要素以后,预测的效果提升更为明显。     

渤海"9216"特大风暴潮过程的数值模拟

本文论述了我国渤海地区风暴潮的特点,指出渤海地区一年四季均有风暴潮发生,而且发生在这里的温带风暴潮较台风风暴潮既频繁又严重。建立了一个球坐标系下的温带风暴潮数值模式,并利用该模式对发生在渤海地区的9216号特大风暴潮进行了数值模拟,成功地再现了这次过程,这表明：只要计算的风场准确,温带风暴潮的数值预报是可行的．     

Development and application of an operational tide and storm surge prediction model for the seas around Taiwan

Storm surges are abnormal rises in sea level along coastal areas and are mainly formed by strong wind and atmospheric depressions.When storm surges coincide with high tide,coastal flooding can occur.Creating storm surge prediction systems has been an important and operational task worldwide.This study developed a coupled tide and storm surge numerical model of the seas around Taiwan for operational purposes at the Central Weather Bureau.The model was calibrated and verified by using tidal records from seas around Taiwan.Model skill was assessed based on measured records,and the results are presented in details.At 3-minute resolution,tides were generally well predicted,with the root mean-square errors of less than 0.11 m and an overall correlation of more than 0.9.Storms(winds and depressions) were introduced into the model forcing by using the parameter typhoon model.Five typical typhoons that threatened Taiwan were simulated for assessment.The surges were well predicted compared with the records.     

台风“圣帕”登陆福建前后的风暴潮特征分析

通过普查台风影响和登陆前后的气象和水文资料,分析总结了2007年登陆福建的第9号台风"圣帕"风暴增水特征及其与气象要素的相互关系."圣帕"引起的福建沿海风暴增水明显 ( 50 cm 以上 ) 且持续时间长 (52 h );风暴增水最大峰值出现在台风位于台湾海峡时,次峰值分别出现在台风登陆台湾岛前 1～2 h 和台风登陆福建沿海前 4 h."圣帕"风暴增水幅度与各验潮站的海平面气压关系密切,6h变压值对于风暴增水幅度的预报有一定的提前预报价值.     

深圳近海风暴潮影响因素分析

风暴潮可能给沿海城市造成巨大破坏, 而深圳位于易受台风影响的南海北部沿岸, 经济和人口总量巨大, 但有关深圳近海风暴潮的研究工作却十分匮乏。本文基于区域海洋模式系统(regional ocean model system, ROMS)建立了一个以深圳近海为中心的三层嵌套模型, 用于研究深圳近海台风所致风暴潮的影响因素。首先对2018年台风“山竹”过境深圳导致的风暴潮进行模拟, 模拟结果与观测结果较为一致。在此基础上, 进行一系列参数调整试验, 研究台风登陆地点、登陆角度、台风尺度、台风强度以及移动速度的改变对风暴潮及其分布的影响。结果表明, 在深圳西边登陆的台风, 比在深圳东边登陆的台风产生的最大增水高1.5m左右。由东往西移动并登陆深圳的台风, 比由南向北移动的台风产生的最大增水高1.0m左右。台风最大风速半径增加15%, 最大增水上升0.2m左右。台风强度增强15%, 最大增水上升0.4m左右。台风移动速度总体上对风暴潮影响不大, 但不同登陆地点存在明显差异。当台风在深圳西边或者东边登陆时, 台风移动速度增加30%, 深圳沿海各海湾的最大增水反而上升0.2~0.6m。当台风从深圳中部登陆时, 台风移动速度增加30%, 珠江口的最大增水降低0.1m左右, 大鹏湾和大亚湾的最大增水却相反地上升0.2m左右, 不同海湾对台风移动速度呈现不同的变化特征, 与各海湾水体重新分布到稳定状态时间和台风作用时间有关。     

渤海风暴潮概况及温带风暴潮数值模拟

分析研究表明,天津沿海是世界上风暴潮最频发区和最严重的区域之一,风暴潮灾一年四季均有发生,除夏季有台风风暴潮灾害发生外,春、秋、冬季均有灾害性温带风暴潮发生.采用球坐标系下的二维风暴潮模式,对1969年4月23日引起渤海最大温带风暴增水过程进行了数值模拟.对风场和增水过程的计算结果验证表明,该模式可用于温带风暴潮的工程计算,并且只要依据文中方法计算出预报气压场和风场,该模式也具有预报能力.     

Multi-step ahead short-term predictions of storm surge level using CNN and LSTM network

Storm surges pose significant danger and havoc to the coastal residents' safety, property, and lives, particularly at offshore locations with shallow water levels. Predictions of storm surges with hours of warning time are important for evacuation measures in low-lying regions and coastal management plans. In addition to experienced predictions and numerical models, artificial intelligence (AI) techniques are also being used widely for short-term storm surge prediction owing to their merits in good level of prediction accuracy and rapid computations. Convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) are two of the most important models among AI techniques. However, they have been scarcely utilised for surge level (SL) forecasting, and combinations of the two models are even rarer. This study applied CNN and LSTM both individually and in combination towards multi-step ahead short-term storm surge level prediction using observed SL and wind information. The architectures of the CNN, LSTM, and two sequential techniques of combining the models (LSTM–CNN and CNN–LSTM) were constructed via a trial-and-error approach and knowledge obtained from previous studies. As a case study, 11 a of hourly observed SL and wind data of the Xiuying Station, Hainan Province, China, were organised as inputs for training to verify the feasibility and superiority of the proposed models. The results show that CNN and LSTM had evident advantages over support vector regression (SVR) and multilayer perceptron (MLP), and the combined models outperformed the individual models (CNN and LSTM), mostly by 4％–6％. However, on comparing the model computed predictions during two severe typhoons that resulted in extreme storm surges, the accuracy was found to improve by over 10％ at all forecasting steps.     

渤、黄海天文潮—风暴潮相互作用及其对极值水位的贡献

基于Delft3D模型建立了中国渤、黄海风暴潮数值模型,选取1979—2020年影响该海域的93场风暴过程（包括台风、寒潮和温带气旋）,模拟了所产生的风暴增水和风暴潮总水位。采用泊松—皮尔逊复合极值分布理论,推算了渤、黄海对应不同重现期的极值水位;通过数值试验,对天文潮—风暴潮非线性相互作用对极值水位的贡献进行了量化分析。研究结果表明,渤海的莱州湾、渤海湾,以及黄海的江华湾、西朝鲜湾风暴增水最大,其中江华湾北侧和渤海湾西南侧的百年一遇风暴增水可达4 m;天文潮—风暴潮非线性相互作用在潮差较大、水深较浅的河口、湾顶区域更为显著,与耦合模型结果相比,非线性作用使极值水位值偏小,天文潮、风暴潮增水的线性叠加可显著高估极值水位,高估的幅值可达0.5~0.8 m。考虑重现期极值水位是海岸灾害防护工程的关键设计参数之一,对海岸构筑物的安全和建造成本影响极大,应重视天文潮—风暴潮非线性相互作用对重现期水位的影响。     

东海风暴潮与天文潮的非线性相互作用

中国东海的风暴潮具有明显的周期性波动。凤暴潮除了决定于风应力和长波效应外,还受到天文潮与风暴潮相互作用的影响。本文利用一个二维数值模式对天文潮与风暴潮相互作用的水位进行了模拟。我们选取了8114号台风加以计算。计算结果与实测资料基本相符,由此说明水位曲线中的潮周期波动主要是由于天文潮与风暴潮之间的非线性相互作用所致。数值实验还表明,如果考虑到天文潮与风暴潮的相互作用可以显著改善水位的预报精度。     

海口湾沿岸风暴潮漫滩风险计算

引用《海港水文规范》(1998)中的方法计算海口湾的极值高水位,计算不同重现期的风暴潮与最高天文潮位的组合高水位;同时应用经检验为可靠的台风风暴潮数值模式,由气候学统计方法得出的可能最强台风的参数,按3种路径类型12条路径分别计算,并对产生可能最大风暴潮的假想台风路径根据移速变化分别计算,由此确定海口湾可能最大风暴潮(PMSS)。计算所得3组数据作为海口湾风暴潮漫滩风险值,1000a一遇的极值高水位、1000a一遇的风暴潮与最高天文潮的组合高水位及可能最大风暴潮与最高天文潮的组合高水位分别为546cm,634cm和977cm。     

北海市沿岸风暴潮特征研究

根据1965—2009年间影响北海市沿岸的热带气旋资料和风暴增水资料,进行统计分析北海市沿岸的风暴潮特征。结果表明:北海市沿岸平均每年发生风暴增水2—3次,其中较大以上强度的风暴增水每年0.87次,严重以上强度的风暴增水每3年有一次;北海市沿岸每年4—11月均有可能发生风暴增水,且集中在7—10月,尤以9月最多。影响北海市沿岸的热带气旋主要以西北行路径为主,且多是穿过雷州半岛或海南岛后在越南沿海登陆,此种情况下,风暴增水曲线表现为周期性波动。另外,本文还采用Pearson-Ⅲ分布和Gumbel分布来估算风暴增水频度,得出北海市沿岸不同重现期的高潮位值。     

基于GPU技术的风暴潮集合预报

台风预报的准确性在风暴潮预报中起着重要作用。台风强度和路径的不确定性意味着使用集合模式来预报风暴潮。本文利用中央气象台的最优路径台风参数驱动国家海洋环境预报中心业务化的水动力学模型,开展华南沿海的风暴潮模拟,模式模拟结果与实测吻合较好。为了改进计算效率,采用CUDA Fortran 语言对模型进行了改造,改造后的模型在计算结果与原模型基本一致的基础上,计算时间缩短了99%以上。通过融合欧洲中期天气预报中心（ECWMF）的50条路径与3种可能台风强度构造出了150个台风事件,并用150个台风事件驱动改进的风暴潮数值模型,计算结果可以提供集合预报产品和概率预报产品。通过“山竹”台风风暴潮过程可以发现集合平均预报结果和概率预报结果与实测吻合较好。改进的数值模型可以运行普通工作站上,非常适合风暴潮集合预报,并且可以提供更好的决策产品。     

Storm surge simulation using wind-wave-surge coupling model

Simulation of a storm surge caused by Typhoon 9918 in the Yatsushiro Sea, Kyushu, Japan was hindcasted by the synchronous coupled wind-wave-surge model composed of a Meso-scale meteorological model (MM5) for the wind and sea surface pressure, a spectral third-generation wind-wave model (Wavewatch III) for waves, and the coastal ocean model (Princeton Ocean Model). Inclusion of the whitecap wave breaking stresses (whitecap dissipation stress) in the coastal ocean model made it possible to reproduce the extreme surge height in the extremely shallow bay.     

海岸工程对渤海湾风暴潮高潮位影响分析

渤海湾是全世界受风暴潮灾害最严重的地区之一。近年来渤海湾建设了大量的大型海岸工程,为研究其建设以后风暴潮可能发生的变化,采用大-中-小区域多重嵌套方法,建立渤海风暴潮二维数值模型。以对渤海海域影响最显著的9216、9711台风和2003年10月三次风暴潮为例,对渤海湾大型工程实施前、后的风暴潮过程进行模拟,分析工程实施后风暴潮高潮水位变化,为工程实施可能对风暴潮防护带来的影响提供基础。计算表明,由于沿岸围垦减小海域的纳潮受水面积,海水被挤压抬升,渤海湾海域工程后风暴潮高潮位普遍抬升。在特大风暴潮作用下,水位最大升高可达0.10 m以上,在堤防设计中需引起重视。     

日照地区风暴潮增水重现值计算

为给政府、规划、设计部门决策提供参考,采用组合分布法对日照地区风暴潮增水的重现值进行了计算。提出了以台风发生强烈的季节和月份进行统计抽样统计的替代方法,简化了工程设计初期的数据处理工作量;并给出了适用于日照地区风暴潮增水的分布模式。与传统的年极值法和过阈法相比,该方法考虑了风暴潮增水的季节变化,物理意义更趋明确。     

Effects of winds,tides and storm surges on ocean surface waves in the Sea of Japan

Ocean surface waves are strongly forced by high wind conditions associated with winter storms in the Sea of Japan. They are also modulated by tides and storm surges. The effects of the variability in surface wind forcing, tides and storm surges on the waves are investigated using a wave model, a high-resolution atmospheric mesoscale model and a hydrodynamic ocean circulation model. Five month-long wave model simulations are inducted to examine the sensitivity of ocean waves to various wind forcing fields, tides and storm surges during January 1997. Compared with observed mean wave parameters, results indicate that the high frequency variability in the surface wind filed has very great effect on wave simulation. Tides and storm surges have a significant impact on the waves in nearshores of the Tsushima-kaihyō, but not for other regions in the Sea of Japan. High spatial and temporal resolution and good quality surface wind products will be crucial for the prediction of surface waves in the JES and other marginal seas, especially near the coastal regions.     

天津沿海风暴潮灾害概述及统计分析

经分析研究，表明天津沿海是世界上风暴潮最频发区和最严重的区域之一，风暴潮灾一年四季均有发生，除夏季有台风风暴潮灾害发生外，春、秋、冬季均有灾害性温带风暴潮发生。本文分析了天津沿海风暴潮的统计特征，概要介绍了几次严重的潮灾案例，并计算了不同重现期风暴潮和高潮位，所做工作对改善天津沿海的风暴潮预报和防潮减灾工作有所裨益。