浅海流体动力学一种含变湍粘性系数的流速分解模型(Ⅱ)——模型在超浅海风暴潮零阶问题中的应用

本文将流速分解模型应用于作为超浅海风暴潮的渤海风潮,并讨论了变湍粘性系数的确定。作为一个初步的,但较为成功的数值试验例子,描述了实际风场作用下的渤海风潮,比较了变湍粘性系数模型与常湍粘性系数模型的计算结果间的差异。     

0010号台风"碧利斯"对厦门港湾表层海水中溶解无机砷含量的影响

本文研究了0010号台风“碧利斯”影响期间及其随后的恢复期中,厦门港湾中九龙江口和西港海域站表层海水总溶解砷（TDIAs)、As^3 含量和As^3 /As^5 值的变化特征。结果表明,观测期间两站TDIAs和As^5 含量均比非台风时期呈数倍增加,经10d后仍未恢复到非台风时的水平。As^3 含量也有较大幅度的增加,但波动较大。文中还对观测期间影响溶解无机砷含量的因素进行了初步的探讨。     

青岛港风暴潮经验统计预报

本文利用青岛港多年实测资料,分析了该港风暴潮概况。而后通过多元回归技术,求取了该港极值增减水的预报公式。经非独立和独立检验,结果令人满意。     

莱州湾温带风暴潮预报研究

本文依据莱州湾羊角沟、夏营两站建国以来的风暴增水资料，对莱州湾建国后发生的风暴潮进行了统计分析，并探讨了温带风暴潮产生的物理机制，此外还对莱州湾温带风暴增水以及诱发增水的天气形势进行了分析分类。在此基础上建立了莱州湾温带风暴潮统计预报方法，并在作业预报中对模型进行了检验，取得较为理想的效果。     

汕头近岸区的台风波浪 (二)后报台风波浪及其基本特征

本文采用《受陆岸影响浅水区台风风浪的推算方案》后报影响汕头近岸区的台风风浪，并以此与Ｔｈｏｍｐｓｏｎ关于波型的判据和合田良实的不同波型能量集中度的规定相结合，计算台风混合浪，经与现场实测资料相比较，效果良好；依４４年台风浪的后报结果，可以得到各场台风过程的波高，波能和主波向的变化以及后报台风较大浪时能随方向的分布     

香港附近海区台风波浪的波群统计分析

根据香港附近海区１９８５，１９８６年两次台风大浪的实测资料，以有效波高为相应水平，对波群作统计分析，得出可供海洋工程参考的波群连长、波群重复长度、波群出现频率以及波群中最大波高与有效波高的关系等。并将统计值与理论值作比较，结果表明：统计值大于“连”的理论值，而与包线理论中采用合田修正公式的汁算值相近。     

受陆岸影响浅水区台风风浪的计算方案

在我国港口工程技术规范的波浪成长理论基础上，考虑到台风波浪的基本特点、等效水深的概念、浅水区波浪的折射、不规则波的能量分布特性、受陆岸和岛屿影响角度范围内的有效能量风区长度等因素，提出了受陆岸、岛屿影响浅水区（包括海湾区）台风风浪的计算方案。本方案只需台风中心位置、中心气压和计算点于各方位的风区长度（受陆岸影响部分）等资料，便可快速地得到计算点的波浪要素。经实测资料验证，效果良好。     

派比安台风对上海黄浦江潮位的影响及成因探讨

2000年派比安台风产生的历史第二高潮位对上海的防汛带来严重影响。本文通过比较历史上的风暴潮，从动力机制、天文高潮与增水极值相碰头，潮波共振和水利工程的影响等四个方面分析了这次风暴潮造成的高水位，及台风余振期边缘波的影响，并用SLOSH（Sea,Lake,Overland Surge from Hurricanes)模式模拟了这次风暴潮，为防台减灾的正确决策提供了理论依据。     

热带气旋的云系结构对其移动影响的数值试验

应用上海台风研究所发展的东海热带气旋模式，根据热带云团的特点，设计了积云模型并叠加到台风中去，研究台风云系结构对其路径的影响。理想试验表明，只考虑温度场扰动，台风的移动偏向于密闭云区方向；而仅考虑湿度场扰动，台风的移动无固定的偏向。对9414号台风19940810的初始场，叠加积云模型的试验表明，预报路径较好地反映了其运动的特征。     

The Huelva (Spain) Tsunami-Ready Station and Its Interaction with Storm Emma (March 2018)

Abstract

The sea level station operating since 1996 at Mazagón (Huelva, Spain) has been progressively upgraded to fit tsunami warning requirements, due to its location in one of the main regions at risk. Its radar water level sensor was complemented in 2017, with the addition of a pressure sensor. The performance of both sea level sensors and their response to sea level oscillations, at different frequencies, is assessed. Particular emphasis is put on the effect of extreme events, such as Storm Emma, when alternative methods to obtain 1-min data are tested, in contrast to the one based on arithmetic means. The overall differences are small, for the whole period of study (centered-root-mean-square-error below 1?cm, for 5-min, and hourly data; similar tidal parameters and sea level oscillations with periods between 30?s and 5?min). However, during Storm Emma, the pressure sensor presents sensibly lower readings than the radar, with the centered-root-mean-square-error rising to 80?mm on the March 2^nd 2018. A new method to compute 1-min data, based on medians, reduced this value to 10?mm for the same day.