宁波市风暴潮漫堤预警辅助决策系统

在准直角坐标下建立了粗细矩形网格嵌套的宁波市台风暴潮数值模式,模式细网格空间分辨率为2',对影响宁波市1949~2007年间的41次台风过程的风暴潮增水进行了后报模拟,将模拟的94个站次的风暴潮增水峰值前后2 d的数据与实测值进行了对比和误差统计,平均绝对误差为23.6 cm,平均相对误差27.6%,说明模式是成功的.进而,引入福建省风暴潮漫堤预警辅助决策模式"一种基于台风路径预报概率圆的风暴潮集合预报模式和基于假想台风增水数据库的风暴潮增水快速预报算法",并集成地理信息系统,建立了宁波市风暴潮漫堤预警辅助决策系统,系统可对宁波市的海塘在台风期间进行风暴潮漫堤预警报.系统于2012年在宁波市水文气象站投入试运行,1209号台风"苏拉"和1211号台风"海葵"的预报结果表明,集合预报结果比单一路径预报结果有不同程度的改善,该集合预报技术可以有效的解决由于台风路径预报偏差引起的风暴潮预报漏报和误报问题,证明模式在宁波市的应用是成功的,为其在更多区域的推广应用提供参考.     

浙江省台风风暴潮检索分析系统的开发和应用

文章根据台风风暴潮预报的业务需求,利用浙江省海洋监测预报中心多年积累的台风和台风风暴潮历史数据,开发台风风暴潮检索分析系统,并应用于实际工作中。系统包括基础数据和检索分析平台2个部分,其中显示和检索采用B/S架构,借助GIS技术,以Web方式实现;可快速和准确检索相似台风及其影响下的风暴潮信息,为台风风暴潮的经验预报提供依据,提高预报效率。     

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。     

基于多源数据的台风风暴潮概率预报研究：数值预报系统

采用台风集合构建方案,基于WRF中尺度气象模型和FVCOM三维海洋模型建立了一套适用于长江口的风暴潮概率预报系统。以1909号台风"利奇马"为例,应用该概率预报系统得到丰富的预报信息,如最大和最小可能增水、平均增水及其标准差、概率增水值及增水概率值等。预报系统还能够确定不同发生概率的增水范围,为风暴潮防灾减灾工作提供更系统的技术支持和决策参考。     

覆盖中国沿海地区的精细化台风风暴潮模型的研究及适用

精细化风暴潮预报是目前风暴潮预报重点发展方向之一,本文首次建立起了一个覆盖整个中国沿海地区的精细化台风风暴潮数值模型,克服了以往分区域数值模型的不足,该模型在中国沿海地区的分辨率达到300m左右。模型采用了并行计算,并对2012年和2013年灾害性台风风暴潮过程进行了数值检验,计算精度和计算所用时间都能够满足业务化运行的要求。本文同时还根据中国气象局、美国国家气象局等5家主要台风预报机构给出的24h台风预报,对2013年度灾害性台风风暴潮过程进行了24h数值预报检验,检验结果表明:根据中国气象局台风登陆前24h预报可以得到更准确的风暴潮预报结果,其预报结果优于其他各家预报结果。该结论可以为今后的台风风暴潮预报中台风路径的选取提供重要的参考。     

基于多源数据的台风风暴潮概率预报研究:台风集合的构建

建立了一套用于台风风暴潮集合预报的台风集合构建方案。首先基于中国中央气象台、中国香港天文台、中国台湾中央气象局、美国联合台风预警中心、日本气象厅和韩国气象台6家预报中心的预报数据,构建一个误差更小的24 h、48 h和72 h预报时效的台风分析数据;然后基于分析数据构建9个路径样本(1条分析路径+2个概率圆上的8条概率路径)和3个台风最大风速(概率偏弱、居中和偏强)样本,形成27个台风样本集合,并根据分析风场的误差分布合理确定不同台风样本的发生概率。通过对台风"利奇马"的应用,证实该集合方案可以覆盖大部分可能的情景,集合样本具有较强的代表性,可用于台风风暴潮的集合预报。     

基于多源数据的长江口概率风暴潮预报系统

将6个气象预报机构对西北太平洋一带台风的预报数据合并为一个分析数据。根据分析数据,共得到45个台风样本（5条台风路径、3个台风最大风速和3个台风中心气压）,基于WRF和FVCOM模型建立了一套适用于长江口及附近海域的风暴潮预报系统,以热带气旋“利奇马”（201909）为例,利用该预报系统进行了模拟预报,实现了风暴潮的集合预报和概率预报。结果表明,该系统对增水具有较好的预测精度,可提供各增水场的发生概率。     

台风风暴潮异模式集合数值预报技术研究及应用

台风风暴潮数值预报的准确性在很大程度上取决于台风路径预报和强度预报的精度以及风暴潮预报模型的计算精度。目前,国际上24/48 h台风路径预报平均误差分别约为120/210 km左右[1],对于走向异常的台风误差更大;更有,根据单一的台风路径和单族的风暴潮数值预报模式并不能保证获得可靠的风暴潮预报结果。考虑多重网格法原理具有在疏密不同的网格层上进行迭代以达到平滑不同频率的误差分量,使得计算快速收敛,精度提高的特性。在前期研究基础上基于业务化高分辨率(结构网格/有限差分算法)和精细化(非结构网格/有限元算法)台风风暴潮集合数值预报模型构建多模型台风风暴潮集合数值预报系统。采用"非同族"模型进行集合预报很大程度上降低了误差相似遗传的可能性。应用该方法对典型台风风暴潮过程进行了试应用,试报结果表明:该方法对风暴潮增、减水预报效果高于单一集合预报,具有一定的应用前景。     

广州市海洋防灾减灾信息化建设成果及其应用

阐述广州市海洋防灾减灾信息化建设现状,介绍了广州市海洋防灾减灾信息化建设成果:广州市海洋综合观测系统、风暴潮风险评估与预警系统,并以台风"妮妲"为例介绍了观测和预报预警两个系统在海洋防灾减灾中的应用。结果表明:海洋综合观测系统在台风期间可对水文及气象要素进行连续实时的观测并提供有效的灾害天气观测数据,预报预警系统可对风暴潮漫滩进行模拟并对风暴潮灾情进行预评估,为防灾减灾提供决策依据。最后对广州市海洋防灾减灾信息化建设的特点和不足进行了总结,并对未来海洋防灾减灾信息化建设提出了具体规划。     

海上实时监测系统在台风“凤凰”监测预报和防御中的应用

台风周围的天气系统和大气环流是瞬息万变的,特别是在台风穿过台湾岛时,受台湾岛地形的影响,其强度和移动路径常常会发生改变,易导致风暴潮预报的失败。本文基于"台湾海峡海洋环境立体实时监测系统"实时监测海上水文、气象要素的变化,准确分析判断了台风"凤凰"的移动路径,提高了临近台风风暴潮预警报的准确度,为地方决策部门安排重点设防风暴潮灾害提供了有力支持。