风暴潮预报知识讲座

第三讲 风暴潮监测、预报系统与预报准确度 风暴潮监测为风暴潮预报提供基础资料，风暴潮监测系统的有效运行对做好风暴潮预警报服务十分重要。风暴潮预报系统的建立与完善，使我国风暴潮预警报服务有了可靠的组织保证。各级防潮指挥部门了解国内外风暴潮预警报准确度，对于上确实施防潮决策十分重要。预报部门重视技术进步和总结经验，不断提高预报准确度并延长预报时效，永无止境。１ 风暴潮监测系统 风暴潮监测靠设在沿海、入海河口以及感潮河段内的验潮站进行。我国的验潮历史可追溯到１９００年前后，据统计，１９４９年前，全国只有１…     

渤海风场的模拟及风暴潮数值计算

众所周知,历史上渤海沿岸曾多次遭受强风暴潮的侵袭.因此,风暴潮机制和预报的研究是十分重要的,近几年来,国内许多学者曾对渤海的风暴潮进行过一些研究,并取得了有益的成果.其中,山东海洋学院建立的超浅海零阶模型为浅海风暴潮理论及数值计算奠定了基础.     

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.     

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。     

9316号台风风暴潮数值预报和模拟

本文给出了一次袭击珠江口三角洲地区强风暴潮过程的数值预报和模拟结果。结果表明模式对强台风风暴潮有相当强的预报能力，作者指出局地地形对风暴潮影响的重要性，并展望了未来数值预报技术的发展前景。     

广东省沿海防潮减灾研究概述

广东濒临南海，海岸线长，热带气旋活动频繁，历史风暴潮灾害严重。例如1969年7月28日的6903号风暴潮在粤东造成严重的灾害；1980年7月22日的8007号台风造成粤西的南渡站最高风暴潮达594cm，是我国有验潮记录以来的最大值(也是西太平洋沿岸国家的最大值)，居世界第5位。针对广东沿海风暴潮灾的主要特点，本文就其防潮减灾提出以下3个观点：(1)深入了解和研究广东省沿海潮灾史，对做好防潮减灾工作具有十分重要的现实意义，同时对防潮减灾规划的制定与沿海防潮工程的设计也具有不可代估的参考价值：(2)做好广东省沿海防潮减灾的工程措施有着同样重要性，一般的防潮工程，甚至高标准防潮堤，在灾难性风暴潮袭击下也会产生一定的风暴潮灾害；(3)加强广东省的非工程防潮措施方面工作和研究，准确及时的风暴潮预报是预防和减轻灾害的主要非工程措施：要求作业人员对经验预报能熟练运用及掌握；普遍推广风暴潮数值预报；开展业务化高分辨率风暴潮漫滩数值预报研究工作。     

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。     

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。     

风暴潮三维数值计算模式的研究及在渤海湾的应用

以实验室二维温带风暴潮数值模型为基础,综合考虑海洋潮波动力与风应力联合作用,建立温带风暴潮三维数值计算模型.模型从推导三维风暴潮基本控制方程出发,并应用交替方向隐格式(ADI)方法对方程进行离散求解.对于浅水动边界,模型采取局部深槽、缩小水域的活动边界处理方法.利用拟三维数值计算方法,并提出了非平面水深等分模式和平面等水深分布模式,应用这两种计算模式分别对渤海湾2009年5月8～10日发生的风暴潮过程进行了数值模拟.将风暴潮位计算结果和增水位计算结果与塘沽验潮站的实际观测数值进行对比验证,结果显示受风应力与潮波联合作用的风暴潮位和增水位与实测数据吻合良好;通过比较得到了平面等水深分布模式的计算成果要比非平面水深等分模式的计算成果更接近观测资料的结论,为风暴潮预报提供了理论依据.     

人工神经网络在台风风暴潮模拟中的解释应用

将BP人工神经网络引入到风暴潮数值预报的解释应用中,并以惠州站为例,根据台风参数与增水的关系建立3套神经网络模型,对风暴潮的数值预报结果进行订正,计算结果显示:BP人工神经网络可以改进风暴潮数值模式的预报精度,可以作为惠州站数值预报结果解释应用的一种方法,同时也为台风风暴潮数值预测的解释应用提供了新思路。     

广东沿海台风风暴潮可视化预报系统

广东省地处南海北部,风暴潮灾害严重。为快速准确做好风暴潮预报并将预报结果应用于防灾减灾中,根据南海预报中心多年来在风暴潮数值预报、经验统计方法预报和潮汐预报的实践,研制了可视化软件。此软件可显示广东省28个沿海主要港口的逐时风暴增水与天文潮位的综合潮位曲线与数值,以动态或静态显示广东沿海海面的增水等值线图,成为业务化预报软件。多年的风暴潮数值预报的实践证明,国家海洋环境预报中心王喜年等在八·五攻关项目中推广应用的台风风暴潮模式,在广东沿岸的风暴潮数值预报中效果较好,可视化预报软件采用这一模式是合适的。     

“20110901”温带风暴潮过程天气形势分析及数值预报研究

对2011年9月1日在渤海发生的一次较强温带风暴潮过程的成因及发展情况进行了深入的研究,并对此次温带风暴潮的预报情况进行了较为详细的数值研究分析和总结。从数值预报的结果来看,两套温带风暴潮数值预报模式都表现出较好的预报能力,特别是对于此类移动速度较为稳定的温带系统,预报时效可以延长到24 h左右。通过总结近10年来我国渤海典型温带风暴潮过程的致灾特点发现:冷空气和低压配合对渤海特别是渤海湾产生的温带风暴潮灾害性影响不容小觑,夏半年时更要注意中尺度对流天气叠加在气旋天气系统上对灾害的放大作用。     

山东省水文系统防潮减灾经验及建议

本文简要介绍了山东省历史上发生的风暴潮灾害情况，总结了山东省水文系统50多年来在防潮减灾工作中取得的四条经验。在勘测搜集的潮汐水文资料基础上，研制了莱州湾代表站的风暴潮预报方案，积极开展了风暴潮监测预报，直接服务于各级政府的防潮减灾，取得了巨大的经济效益和社会效益。     

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。     

不依赖天气预报具有一定预报时效的风暴潮预报

本文试图从大气运动方程出发,提出一种极坐标形式的风暴潮定解问题,并用作者以前导出的一种风场公式,求解风暴潮高。然后用相关统计方法确定风暴潮预报式的系数,以期寻找一种不依赖天气预报又具有一定预报时效的风暴潮预报方法。     

Cyclone induced storm surge and flood forecasting in the northern Bay of Bengal

A cyclone induced storm surge and flood forecasting system that has been developed for the northern Bay of Bengal is presented. The developed system includes a cyclone forecasting model that uses statistical models for forecasting of the cyclone track and maximum wind speed, and an analytical cyclone model for generation of cyclone wind and pressure fields. A data assimilation system has been developed that allows updating of the cyclone parameters based on air pressure and wind speed observations from surface meteorological stations. The forecasted air pressure and wind fields are used as input in a 2D hydrodynamic model for forecasting storm surge levels and associated flooding. An efficient uncertainty prediction procedure based on Harr's point estimation method has been implemented as part of the forecasting system for prediction of the uncertainties of the forecasted storm surge levels and inundation areas caused by the uncertainties in the cyclone track and wind speed forecasts. The developed system is applied on a severe cyclone that hit Bangladesh in April 1991. The simulated storm surge and associated flooding are highly sensitive to the cyclone data. The cyclone data assimilation system provides a more accurate cyclone track when the cyclone approaches the coastline, which results in a significant improvement of the storm surge and flood predictions. Application of the uncertainty prediction procedure shows that the large uncertainties of the cyclone track and intensity forecasts result in large uncertainties of the forecasted storm surge levels and flood extend. The forecasting system shows very good forecasting capabilities up to 24 h before the actual landfall.     

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。     

SIMULATION OF WIND FIELD AND THE NUMER-ICAL CALCULATION OF STORM SURGE OF THE BOHAI SEA

Up to now, available method of numerical forecasting and suitable wind field model for the Bohai Sea storm surge have been few. In this paper, through the analysis of the weather situation is presented a mathematical model for the wind fields involved mainly the deformation field of a high pressure matched with a low pressure, the temperate cyclone, the cold wave and the northword typhoon. Meanwhile, numerical computations combined with the nonlinear storm surge models are made by using "ADI" method. The computed results are generally coincident with the practical observations. It has showed a success in the simulated wind field and the feasibility of using "ADI" method to forecast the Bohai Sea storm surge.