南黄海海域风暴潮精细化数值模式研究

基于目前国际上应用广泛的ADCIRC水动力模型在南黄海海域建立了重点岸段网格分辨率达到100 m的精细化风暴潮数值预报模型,该模型采用非结构三角网格及并行计算技术,能够准确地刻画出南黄海海域复杂的岸线分布和地形情况。通过对历史典型台风风暴潮和温带风暴潮的模拟、预报检验发现:台风风暴潮的后报平均相对误差为14%,温带风暴潮24 h预报平均相对误差为12.9%。     

近岸浪-风暴潮耦合模型在天津沿海的应用

为了精细化描述天津沿海台风天气下近岸浪和风暴潮特征,基于非结构三角网格,建立近岸浪与风暴潮的耦合模型,其中台风风场采用藤田台风模型,近岸浪采用SWAN波浪模型,风暴潮采用ADCIRC模型。通过对几次典型台风暴潮数值模拟的验证,耦合模型对风速、有效波高和增水的计算结果与实际观测资料符合性均较好,能够很好地反映台风过程中天津沿海近岸浪和风暴潮特征,可以为天津的防灾减灾工作提供科学依据。     

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。     

温州洞头中心渔港精细化浪潮耦合数值预报系统研究

浙江温州沿海是我国台风风暴潮灾害的重灾区之一。本文基于目前国际上广泛应用的浪潮耦合模型(ADCIRC+SWAN),在洞头中心渔港附近建立了高分辨率的天文潮、风暴潮和近岸浪耦合数值预报系统。该系统综合考虑了天文潮、风暴潮和海浪的实时相互作用,系统对温州及洞头渔港区域的水平分辨率在100 m左右。通过近年来对温州洞头地区影响严重的台风风暴潮(含近岸浪)过程的后报模拟可以看到,该系统均能够较好的模拟天文潮的演进,准确的反映台风过程期间风暴潮、海浪的传播过程,精细化浪潮耦合预报系统采用了Matlab+GUI方式实现了计算结果的人机交互展示。     

“天鸽”台风风暴潮预报及数值研究

介绍1713号"天鸽"台风风暴潮过程,并利用不同数值模型对整个台风风暴潮过程进行了后报检验,从风速和风暴潮实况角度发现中央气象台给出的台风强度弱于实况,并依据风暴潮实况分析出了"天鸽"台风可能的最大强度,指出"天鸽"登陆前后强度很可能已经达到超强台风级别,对于此类我国近海突变型台风风暴潮过程需要引起风暴潮预报工作者的高度关注。     

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.     

温州近岸围堤对风暴潮漫滩影响的数值研究

利用-套基于非结构网格且能计算海水漫堤溢流的超高分辨率风暴潮漫滩数值模式模拟由9417号台风特大风暴潮引起的漫滩,结果与实测吻合良好。此外,选取超强台风强度并以9417台风路径为南路径,往北每间隔30 km为中路径和北路径设计了3条台风路径,进行了-系列数值模拟得出:近岸围堤加大了风暴潮、漫滩淹没对温州的威胁,而且由南路径引起的漫滩深度和中路径引起的漫滩面积影响最大。究其原因,近岸围堤对外海风暴潮在温州近海及瓯江口传播的阻隔和分流作用,两者综合变相加大了风暴潮往瓯江口北侧海域、瓯江北口、瓯江中上游的输送量。     

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。     

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。     

Delft3D在天文潮与风暴潮耦合数值模拟中的应用

本文应用Delft-3D水动力学计算软件,以长江口地区为例建立的台风风暴潮、天文潮耦合数值预报模型,对台风风暴潮、天文潮两潮耦合预报模式进行探研和分析。该模式不同于以往的单纯台风增水模型与天文潮叠加的风暴潮模式,而是在计算中直接对天文潮和台风风暴潮进行两潮耦合,有效地消除了近岸地区潮波与增水之间叠加的非线性影响。通过模拟台风8114和7708过境对长江口的影响,并与实测数据比较,预报结果和实测水位过程的对比说明,台风风暴潮耦合数值预报模式对增水和高潮的过程预报是准确的,两者在高水位时同步且相差甚微。     

海南岛近岸养殖区台风浪预报技术研究

随着海南深水网箱养殖规模的不断扩大,海浪精细化预报的需求越来越紧迫。以海南岛周边海域为目标区域,基于近岸海洋模式ADCIRC(Advancedcirculationmodel)和海浪模式SWAN(Simulating WavesNearshore),建立了海南岛近岸养殖区台风浪数值预报系统。该系统采用非结构高分辨率网格,近岸分辨率达到了100m。选取2014年第9号超强台风"威马逊"(RAMMASUN)进行针对海南岛近岸养殖区的台风浪数值模拟后报。模拟结果与实测数据较为吻合。采用全球预报系统GFS(Global Forecast System)风场和气压场数据作为驱动场对2018年7月的一次热带风暴过程进行预报,48小时、24小时预报的有效波高和实测结果比较平均相对误差分别为20.75%和17.0%。总体来说,该模型的预报精度可以满足近岸养殖区台风浪预报业务的需求。     

基于BP神经网络的厦门沿海风暴潮预报应用

以BP人工神经网络可有效描述非线性问题的特性应用于短期风暴潮增水预报,利用风暴潮增水与各项影响因素的关系,建立厦门沿海的风暴潮增水预报的人工神经网络模型。该模型将以台风中心最低气压、最大风速,七级大风半径、台风中心距测站位置的距离和测站当地气压、当地风速、天文潮位及增水值、作为主要的输入因子,预测未来1 h、2 h、3 h及6 h风暴潮增水值。分别探讨厦门沿海的风暴潮増水在3种代表性热带气旋路径的影响下的模型应用情况,由预报结果的分析显示:该BP神经网络模型所预报的风暴潮增水较好的拟合了实际变化趋势,表明本模型对于厦门沿海风暴潮増水的预报具有相当不错的成效。     

1409号和1415号台风风暴潮预报的数值研究

分析了1409"威马逊"和1415"海鸥"台风特点及风暴潮、潮位情况。给定较准确的台风特征参数并利用ADCIRC模式对两次台风风暴潮进行数值模拟,各站模拟与实测吻合良好,选取海南岛北部铺前湾作为重点岸段,利用秀英站的风暴潮模拟及北港岛灾后调查推断铺前湾口(P1)、湾顶(P2)输出点的风暴潮模拟值可信度高。对于环流范围较小的超强台风1409"威马逊",P1和P2的模拟最大增水明显高于秀英站,而P2又明显高于P1;对于环流范围较大的台风1415"海鸥",P1、P2的模拟最大增水与秀英站无显著差别。因此,台风特征的预报判断将是风暴潮预报的重要因素。     

福建沿海精细化台风风暴潮集合数值预报技术研究及应用

该文首先基于高级环流模型(ADCIRC)建立了一个适合台湾海峡及福建沿海区域的精细化台风风暴潮数值预报模式。利用所建立的精细化数值预报模式对影响台湾海峡及福建沿海的8次台风风暴潮个例进行了模拟,对模拟的24个站次的风暴潮增水峰值与实测值进行了对比,平均绝对误差小于15 cm;其次,为了尽可能减小由于台风路径预报误差而造成的风暴潮增减水误差,本文采用了集合数值预报技术,试报证明此方法可以在一定程度上减小风暴潮增减水误差。     

超强台风“桑美”及“韦帕”风暴潮预报分析

基干河口海岸水动力模型MIKE2l,以及全球潮汐预报模型,建立浙江省沿海天文潮与风暴潮耦合预报模式.针对登陆浙江省的两次超强台风"桑美"和"韦帕",以预报的天文潮潮波和台风参数为依据,进行浙江沿海风暴潮位预报,在路径基本准确的情况下,风暴高潮位预报值与实测值相差17cm,后报精度为12cm,为沿海防汛提供了可靠的依据.     

波流耦合作用下渤海及北黄海风暴潮增水及海浪过程的数值模拟

本文基于三维波流耦合FVCOM-SWAVE数值模式,采用Jelesnianski参数化风场与再分析数据集ECMWF风场数据叠加而成的合成风场作为外力驱动力,模拟了1818号"温比亚"台风引起北黄海及渤海海域风暴潮增减水及波浪的生长与消减过程,进而分析该海域在"温比亚"台风作用下波浪对流速垂向分布的影响。研究结果表明:合成风场得到的风速最大值及出现时刻与实测数据符合较好,合成风场较为合理,能够为模拟波流耦合机制下海域水动力变化提供准确的风场条件;几个测站的风暴潮增水模拟结果与实测数据较为吻合,FVCOM-SWAVE耦合系统合理地再现了"温比亚"台风在黄渤海引发的风暴潮增水以及台风浪过程。此外,计算结果显示"温比亚"期间黄渤海海域最大有效波高分布于台风中心外围,且位于台风前进方向上,波浪最大有效波高值与台风强度有关;在台风过境期间,波流相互作用对近岸海域流速的垂向分布具有一定影响,考虑波流相互作用可有效提高台风风暴潮数值模拟精度。研究结果对台风灾害预报、防灾减灾及港口建筑选址具有一定的参考意义。     

珠江口地区台风风暴潮的数值模拟试验

本文选取了3个珠江口对造成严重风暴潮灾害的南海西北向路径的台风作为个例,利用国家海洋环境预报中心建立的业务化的台风风暴潮模式进行风暴潮后报检验.将结果与珠江口地区三个验潮站实际观测资料进行对比发现:模式的后报效果比较理想,对业务预报中最为关心的最大风暴增水值模拟较好,说明该模式对模拟这类型路径台风引起的风暴增水有较好的预报适用性.并且进一步发现:强度越大的台风,增水峰值模拟效果越好;该地区各验潮站的最大增水通常发生在台风中心距离验潮站最短的几个小时内.     

超强台风作用下钱塘江河口的台风浪计算

基于SWAN波浪传播模型建立包含风暴潮与天文潮耦合传播的台风浪数值模型,将1949年以来登陆我国大陆沿海最强的5612#台风作为典型的超强台风,计算了超强台风沿中线和北线路径登陆遭遇天文潮高潮位时产生的沿海波高过程。结果显示:河口波高总体分布下游大于上游,北岸大于南岸,两岸代表断面堤前最大有效波高可达5.5 m;中线路径生成的近岸台风浪波高为单峰过程,北线路径时北岸的波高出现双峰过程,波高峰值与风暴高潮位并非总是同步出现,两者时间差最大为4 h;根据频率曲线分析,中线、北线路径超强台风作用下乍浦站台风浪的重现期分别为135 a和350 a;中潮时的近岸台风浪波高比大潮降低0.1~0.2 m,小潮时再比中潮降低同样幅度。这些结论对海堤工程设计和防灾减灾具有重要意义。     

南海风暴潮对风场和外围海水敏感性研究

为探索来自西北太平洋台风风暴潮与南海局地生成台风风暴潮不同,本研究在假设两种台风气象条件相同情况下,研究随台风而来外围海水所形成增水对南海沿岸的影响。以0814"黑格比"强台风风暴潮为基础,使用ROMS(regional ocean modeling system)模式进行数值模拟并通过设计对比试验方法进行研究,研究发现在台风登陆时引起的增水最大,最大增水出现在台风路径右侧,其中在沿岸区域,外围海水形成增水约占总增水10%,且大约3 h后出现增水回震现象。同时,设计对比试验,研究来自西北太平洋台风风暴潮对台风路径、台风强度、台风移动速度和流入角等气象条件敏感性,并获得与前人一致的结果。