（自然地理学专业论文）闽江口台风风暴增水预报的研究.pdf

福建师范大学 闽江口台风风暴潮极值预报的研究 福建师范大学学位论文使用授权声明 t 0 7 0 0 2 交的论文! 途塞题目! 闽堑旦鱼凰迅墨擅盔亟拯笪班壅2是我个人在导 师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加 以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果。本人了解福建师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留送交的学位论文并允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全 部或部分内容；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名指导教师签名 瓣日期三咽斗戡她 哗 腔、0 福建师范大学闽江口台风风暴增水预报的研究 摘要 福建夏秋两季最主要的海洋灾害是风暴潮，加上沿海地区人口密集，经济繁荣，受 风暴潮的影响较为严重，因此对福建沿海风暴潮特征进行研究，为风暴潮预报提供参考， 对该沿海地区的风暴潮防灾减灾有重要意义。位于福建省中部的福州市夏、秋两季频繁 受到热带气旋的袭击，不管台风是否正而登陆该地，该区域均会有不同程度晌增水，对 沿江和沿海的长乐，马尾地区的农田、海堤、海洋工程、房屋等均构成威胁：甚至风暴 潮水能上溯到福州城区，对福州市区的防洪排涝产生重要影响。 本文选用经验预报方法即统计方法和人工神经网络模型进行闽江口风暴增水预报 的研究。根据冯士稚的理论结合闽江口实际情况，即水深有限，区域有限，风暴增水水 最多不超过2 5 米，其风暴潮运动，属于浅海风暴潮甚至足超浅海风暴潮问题，从理论 上推出了风暴增水极值与气压和风速两个气象因子的相关公式。选用闽江口梅花站多年 气象和水文资料，采用统计方法得出统计因子p 。、w 2c o s 0 的量值，建立极值预报的 回归方程；同时选用b p 算法的人工神经网络模型进行极值预报，对气象资料进行训练， 本文选用隐含层节点数控制在6 - 8 之间，输出层节点数为1 层，算出风暴增水极值的输 入层与输出层的连接权重矩阵。根据建立的预报方程，对梅花站的2 0 0 0 2 0 0 1 年的台风 风暴潮进行了试报。与实测资料对比分析，表明两种方法预报值都在允许的误差范围之 内，且用b p 算法的a n n 模型建立的预报方程的试报精度相对较高。 关键词：台风风暴增水，极值预报，统计方法，人工神经网络，闽江口 a b s t r a c t d u r i n gs u m m e ra n df a l lt h em a j o rn a t u r a ld i s a s t e r st h a to f t e nf a c e db yt h ep r o v i n c eo f f u j i a na r es t o r ms u r g e a n db e , c a u s eo ft h eh i g hp o p u l a t i o nd e n s i t ya n de c o n o m i cp r o s p e f i t y i nt h a tc o a s t a ia r e a t h ei n f l u e n c eb yt h es t o r i l li sm o r es e r i o t i s t h ee s t u a r yo ft h em i n j i a n g r i v e rb e i n gs i t u a t e di nt h ec e n t r a l c o a s t a la r e a so ff u j i a np r o v i n c e t r o p i c a lc y c l o n e f r e q u e n t l yi n f l u e n tt h ea r e ai ns u m m e ra n df 砒1 n om a t t e rw h e t h e rt y p h o o ni a n d sf r o n t a l l yo r n o t t h a tb r i n g sm o r ew a t e rt ot h i sa r e aw h i c hm a yc a u s eat h r e a tt ot h ef a r m l a n d s e a w a l l ， m a r i n ee n g i n e e r i n g , h o u s i n g , e t eo fc h a n g l e ，m a w e i ；s o m e t i m e sw a t e rm a ye v e nf l o o d f u z h o uc i t y , t h u sp o s e st h r e a tt ot h eu r b a na r e ao f f l o o dc o n t r o la n dd r a i n a g e t h e r e f o r ct h e a u t h o rt r i e st og i v er e f e r e n c e st ot h ef o r e c a s t i n go fs t o r ms u r g e st h r o u g ht h es t u d yo ft h o s e a p p e a r e di nt h ee s t u a r yo f t h em i n j i a n gr i v e r t h i sp a p e rt r i e st om a k ear e s e a r c ho ft h ew a t e rc a u s e db ys t o r m ss u r g e sa sw e l la ss t o r m p r e d i e f f o r tt h r o u g hf o r e c a s t i n ge x p e r i e n c ei ns t a t i s t i e a im e t h o d sa n da r t i f i c i a in e u r a ln e t w o r k m o d e l a c c o r d i n g t of e n g st h e o r y , c o m b i n i n ga c t u a lm o u t ho f t h em i 面i a n gr i v e ri e 1 i m i t e d d e p t ho fw a t e rd e p t ha n dr e g i o n t h ea u t h o rf i n d st h a ts t o r mw a t e rw i l lb ei n c r e a s e db yn o m o r et h a n2 5m e t e r s s ot h es t o r ms u r g e sc a m p a i g ni ss h a l l o ws t o r ms u r g e so re v e n u l t r a - s h a l l o ww a t e rs t o r ms u r g e ，t h u st h ea u t h o rt h e o r e t i c a l l yd e d u c e st w om e t e o r o l o g i c a l f a c t o r si nt h ef o r m u l a b a s e do ny e a r so fm e t e o r o l o g i c a la n dh y d r o l o g i 【e a ld a t ao fs t a t i o n m e i h u a ，t h ea u t h o rg e t ss t a t i s t i e a lf a c t o rb yu s i n gs t a t i s t i e a lm e t h o d s b pa l g o r i t h ma p p l i c a t i o no fa r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r km o d e l si su s e df o rm e t e o r o l o g i c a l i n f o r m a t i o nt r a i n i n g t h r o u g hh i d d e nn o d e sc o n 订o la t6 8b e t w e e nt h eo u t p u tl a y e rn o d e st oa l a y e ro f w a t e rc a l c u l a t e db ye x t r e m et u r m o i li n p u tl a y e ra n do u t p u tl a y e rc o n n e c t i v i t yw e i g h t m a t r i x , t h ec x t r m ew a t e rf o r e c a s tc a l lb em a d e b a s e do nb o t hm e t h o d sd e s c r i b e da b o v e ，t h ea u t h o ra t t e m p t st op r e d i c t6s t o r ms u r g e so f t h em e i h u as t a t i o nf r o m2 0 0 0 - 2 0 0 1 c o m p a r e dw i t ht h em e a s u r e dd a t aa n dt a k i n gi n t o c o n s i d e r a t i o no ft h ep e r m i t t e ds c o p eo fe f f o r t h er e s u l ts h o w st h a tt w om o t h o d so f f o r e c a s t i n gm o d e lc a l lb ea p p l i e dt op r a c t i c a lf o r e c a s t i n ga n db pa i na l g o r i t h mm o d e l p r e d i c t i o nj so f ar e l a t i v e l yh i g ha c c u r a c y k e yw o r d s ：s t o r ms u r g e , a ( 1 职扭ew a t e rf o r e c a s t , s t a t i s 6 c a lm e 出o d , a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k , t h ee s t u a r yo f m i n j i m a gr i v e r i i 福建师范大学闽江口台风风暴增水预报的研究 中文文摘 风暴潮是一种复杂的海洋运动现象，潮波传播过程往往受风、气压等气象因子的作 用，使得实际的潮波与单纯由天文原因引起的潮波有所区别，特别是台风影响使得潮位 变化尤为明显。台风强度、移动方向和所处位置的不同，将引起风、气压等气象因子的 巨变，从而引起潮位的变化。闽江口浅水大陆架较广，形状为喇叭口，朝向与热带气旋 移动方向相向，有利于风暴潮能量集中，导致沿海风暴潮强度增大，长乐至连江一带， 是福建热带气旋风暴潮增水的多发区和严重区，尤其马尾港最严重，长乐梅花次之，白 岩潭( 马尾) 1 9 5 6 1 9 8 0 年曾出现过3 7 次l 米以上增水，超过2 米的有3 次，最大绝对 热带气旋增水高达2 5 米，居全省之冠，致使福州地区每年因风暴潮灾经济损失巨大。 因此研究闽江口风暴潮增水问题对于福州地区的防潮减灾具有重要意义。 风暴潮在很多国家引致严重的自然灾害，影响到国家和地区的经济发展，由此对风 暴潮机制的研究及其预测预报一直是气象领域豹热点闯题。目前用于风暴潮预报的方法 大体可分为两类：其一，数值预报方法：其二，经验统计预报方法。实际的风暴潮位是 风暴增水和天文潮位的非线性耦合，通常为研究方便风暴增水是依据实测潮位减去正常 潮位预报值计算出的剩余值，这样一来台风增水就带有明显的潮周期振动。但风暴潮灾 害发生的阶段在于“主振阶段”，在这一阶段，该地区将产生急剧的水位升高，潮高能 达数米；因此我们只要能预报风暴潮位的最大潮高，那可大大减轻由于海水漫堤而造成 的损失。风暴潮位随时间变化的过程曲线中的最大高度即是所谓的“极值”。预报风暴 潮位的最大高度即是。极值预报”。 本文根据冯士榨的理论结合闽江口实际情况，即水深有限，区域有限，风暴增水最 多不超过2 5 米，其风暴潮运动，属于浅海风暴潮甚至是超浅海风暴潮问题，从理论上 推出了风暴增水极值与气压和风速两个气象因子的相关公式 选用经验预报方法即统计方法和人工神经网络模型进行闽江口风暴增水极值预报 的研究：根据闽江口梅花站多年气象和水文资料，采用统计方法得出统计因子p 。、 2c o s 目的量值，建立极值预报的回归方疆，对于单个站，i 的从骐潮极值计算，从现钉 的文献资料看，基本上都对台风路径进行分类，按照类别分别预报，而本文通过资料处 理将不同类型的台风风场在不同时刻对风暴潮商极值的贡献通过口角的变化来体现，因 i l l 而不需对台风进行分型计算，使即将建立的预报公式和及其应用大大简化。由于影响风 暴潮的因子很多，象台风的路径、台风移动的速度、台风登陆角及位置等都对风暴增水 有一定的影响；鉴于气象因子作用下风暴潮的响应过程和预见的问题，p 、w 2 c o s 占均 采用最大增水时刻前2 4h ( 即4 个正点资料) 的平均值。同时考虑到不同时刻同一参数 对最大增水贡献的差异，在平均值计算中引进权函数。 同时应用b p 算法的人工神经网络模型进行极值预报，b p 网络是神经网络的一种重 要形式，它具有结构简单、易于实现的特点，由于引入了隐含层神经元，提高了其解决 问题的能力，而且采用了误差反向传播算法，从而使网络的学习可以收敛，网络也达到 了实用的程度，被广泛地应用到许多领域，取得了良好的效果。本文选用单点输出神经 网络预报模型，对气象资料进行训练，选用隐含层节点数控制在p 8 之间，输出层节点 数为l 层，学习效率取为o 2 5 ，动量因子为0 9 6 ，期望误差为0 0 8 。算出风暴增水极值 的输入层与输出层的连接权重矩阵，从而得到闽江口风暴增水极值。 根据建立的两种预报模式，对梅花站的2 0 0 0 2 0 0 1 年的台风风暴潮进行了试报。选 取该期间登陆闽浙沿海并造成增水极值达5 0 c m 以上的台风暴潮6 次，经检验，经检验 统计方法预报的平均误差1 0 c m ，人工神经网络方法预报的平均误差为6 c m ，两种方法精 度评定结果。均在合格及合格以上，表明两种方法建立的预报模式都可以应用于实际预 报作业，且用b p 算法的a n n 模型建立的预报方程的试报精度相对较高。 本文应用统计方法和b p 网络的a n n 模型，初步研究了闽江口台风风暴增水的极值 预报。尽管两种预报方法都可以应用于实际预报工作，但也有值得进一步改进和提高的 地方。比如统计预报方法需要收集更多的资料。从而建立更加符合实际的预报公式。由 于预报结果总是在预报对象的平均值上下波动，对于接近平均情况的风暴极值往往预报 效果较好，而对于极端情况，则预报结果常常不能令人满意。因此在运用统计预报方法 时，对于超强台风要结合具体情况加强研究。b p 网络同其他荆l 经网络一样，存在收敛 速度慢、易陷入局部极小的缺陷。而遗传算法作为一种全局优化搜索算法，能同时在解 空间的多个区域进行搜索，并且能以较大的概率跳出局部最优，以找出整体最优解，从 而大大加快了网络的收敛速度。若能在b p 网络中引入遗传算法，则既利用神经网络良 好的学习能j ，又加快嘲络的收敛述嫂。 另外，风暴潮预掇成功与否，在很大程度，1 - 取次于气象条件的麒报。周为风骐潮足 由异常大气扰动引起的，要想报准风暴潮，需先搬准朱米的气象条件。而气象预报也受 i v 福建师范大学 闽江口台风风暴增水预报的研究 很多复杂因素的影响。尤其灾害性天气更难报准。以线性方法为主的预报方法，在预报 方面很难取得重大进展。模糊分析、人工神经网络，以及其他非线性科学方法都可能成 为有效的新的分析途径。风暴潮的复杂性及变化的不确定性，决定了用单一方法，或把 希望寄托于数理统计方法的改进，无法全面提高预报计算、预测和决策的可靠性。将各 种方法结合起来，即采用所谓的耦合途径，特别是确定性的人工神经网络方法结合不确 定性的随机、模糊、灰色、混沌等方法及其各种耦合，将在风暴潮预报中发挥越来越重 要的作用。 v 福建师范大学 闽江口台风风暴增水预报的研究 第一章绪论 1 1 风暴潮简介 由于强烈的大气扰动和强风、台风、温带气旋和气压骤变等所引起的海水面异常变 化，这种现象称为风暴潮。风暴潮是一种重力长波，其周期在数小时或几天之间。能使 海岸的局部出现显著的增水或减水。振幅可达数米，如在大潮期间，恰遇风暴潮袭击， 所涉海域潮水位暴涨，甚至海水向沿岸内陆溢侵酿成严重灾害。风暴潮可分为温带风暴 潮和热带风暴潮两类。台风风暴潮多见于夏秋季节台风鼎盛时期，这类风暴潮的特点是 来势猛、速度快、强度大、破坏力强，凡是有台风影响的海洋沿岸地区均可能发生：温 带风暴潮多发生于春秋季节，夏季也自发生，一般特点足增水过程比较3 卜缓，增水岛j 立 低于台风风暴潮，中纬度沿海地区常会出现，以欧洲北海沿岸、美周东海岸以及我同的 北方海区沿岸为多。但如果遇到相反的气象条件下，也会产生海面的异常下降，有人 称之为“负风暴潮”“。新西兰先驱报报道说，遥控观测结果显示，2 0 0 2 年7 月南 太平洋海平面下降了大约0 5 米，出现了负风暴潮。这有可能是第一次观测到的南太 平洋的”负风暴潮4 ，而且覆盖范围巨大，似乎要吸光新诬兰的海水。像导致海平面上 升的正风暴潮”一样，负风暴潮”带来的也是灾难。虽然迄今还没听说任何船只遇难， 但如果船只低潮时在浅水区航行，灾难就很可能发生，因为水深比海图标明的低了半米 嘲 风暴潮灾害的轻重，除受风暴增水的大小和当地天文大潮高潮位的制约外，还取决 于受灾地区的地理位置、海岸形状和海底地形、社会及经济情况，一般来说地理位置正 处于海上大风的正面袭击、海岸形状里喇叭口、海底地形较平缓、人口密度较大、经济 发达的地区，所受的风暴潮灾相对来讲要严重些。 近年来因风暴潮灾而造成的损失呈逐年上升的趋势，每年都在百亿元左右。国际 自然灾害防御和减灾协会主摩认为，风暴潮在世界自然灾害中居首位，甚至在人员死亡 和破坏方面超过地震。他指出，从1 8 7 5 年以来全球范围直接和间接的风暴潮经济损 失超过1 0 0 亿美元，至少有15 万人在风暴潮袭击下丧生：这些损失还不包括与风驭潮 相关联的上地侵蚀的长期影哟。而死【：人数中的9 0 以一i ：足死于风蔡潮，余下的巧i 足1 ( ) 是死于风的影响。所以研究风暴潮的内在机制，探讨和研究潮灾的发生规律，对于人类 第一章绪论 是非常紧追和必要的“”。 从国外风暴潮灾害情况来看“，美国地处中纬，也是一个频受风暴潮灾害的国家， 其东海岸以及墨西哥湾沿岸，濒临大西洋，在夏秋季节多发生飓风暴潮，濒临大西洋的 东北部沿岸则以冬季的温带风暴潮为主。特大飓风暴潮约每隔四五年发生次，每次损 失均高达数亿美元，1 9 6 9 年登陆美国的一次飓风，在密西西比的一个观测站曾记录了 7 5 米的潮高值，创造了美国最高风暴潮位记录。荷兰是一个低洼泽国，极易受风暴潮 灾的影响，1 9 5 3 年1 月底一次最大的温带气旋袭击荷兰，海水内侵6 0 多公里，死亡2 0 0 0 多人，6 0 多万人流离失所，经济损失2 5 亿美元。这次强风暴潮过程还侵袭了英国 使3 0 0 多人丧生，北海沿岸的一些西欧国家也不同程度遭受了灾害。日本伊势湾顶的名 古屋，由于地理位置和海底地形条件很适合风暴潮的成长，在1 9 5 9 年9 月2 6u 发生，r 日本历史上最严重的风暴潮灾害：最大风暴增水达3 4 5 米。强台风弓f 起的激浪，汹涌 地扑向堤岸，使6 0 万户民房被毁，损失船舶近3 千艘，人员伤亡7 万多，经济损失近 1 0 亿美元。盂加拉国邻近印度洋，位于孟加拉湾的海岸呈喇叭口状，面向印度洋，极 易受风暴潮的侵袭。1 9 7 0 年1 1 月1 3 日，一次震惊全球的特大风暴潮灾害发生，导致 恒河三角洲带约3 0 万人丧命，i 0 0 多万人无家可归，是亚洲地区近百年来最严重的 一次海洋灾害。时隔1 0 年后的1 9 8 1 年又发生一次严重风暴潮，由于预报及时，采取了 有效措施防范，死亡人数和灾害程度大大降低。但是隔了1 0 年，1 9 9 1 年4 月又发生的 一次特大风暴潮却再次夺去了1 3 万人的生命。 在西北太平洋的沿岸国家中，我国是受台风袭击最多的国家，全球有8 个热带气旋 ( 1 i p 台风或飓风) 多发区，西北太平洋是台风最易生成的海区，全球台风有1 3 左右是 发生在这个海区，强度也是最大的；从历史资料看，几乎每隔三四年就会发生一次特大 的风暴潮灾。1 9 2 2 年8 月2 日，一次强台风风暴潮袭击汕头地区，造成特大风暴潮灾 害，有7 万余人丧生，无数的人流离失所，这是2 0 世纪以来，我国死亡人数最多的一 次风暴潮灾害，当时台风强度超过1 2 级，造成增水达3 5 米。1 9 5 6 年8 月2 日，正值 朔望大潮期间，在浙江杭州湾引发特大风暴潮，在乍浦站测得最大增水值达4 5 7 米， 创全球风暴潮的最大增水值记录。1 9 9 0 年4 月5 日发生在渤海的一次温带风暴潮，海 水涌入内陆近3 0 公里，为建国以来渤海沿岸最大的一次潮灾。 表l 一1 足福建省2 0 0 1 年2 0 0 6 年受风骐湖影响损久统计，数捌球门肌年r f 1 向 洋灾害公报和福建省海洋灾害公报。 2 福建师范大学闽江口台风风暴增水预报的研究 表1 - i福建每年风暴潮灾害损失表 芷 受灾人口潮水淹没农田海洋水产养殖潮灾损毁房损毁船只死亡人数直接经济损 份( 万)( 万公顷)损失( 万公顷)屋( 万间)( 艘)( 人)失( 亿元) 2 0 0 l8 0 42 1 13 4 69 46 4 3 0 1 2 95 7 9 2 0 0 2 2 2 1 0 1 2 51 7 3 51 6 6 6l3 2 5 8 2 0 0 31 4 2 30 4 70 7 3 27 9 5 2 0 0 45 8 2 41 3 1 9 81 0 0 22 2 28 8 583 9 7 5 2 0 0 58 7 0 8 03 5 。8 43 6 0 22 3 0 7 41 3 8 2 0 2 0 0 67 4 8 42 4 56 07 8 5 2 4 4 43 2 41 1 4 4 9 福州市闽江口地区也是风暴潮频发区域灾害不断。9 0 0 5 号台风登陆福建省福鼎 县，引起风暴潮与天文大潮相逢，造成影响所及沿海地区的高潮位。在闽江口两岸观测 到1m 以上风暴潮，据统计福建省福州市各市( 县) 水利工程损失约1 0 0 0 万元，毁 坏船只s 0 0 艘，沉没1 艘。9 0 1 2 号台风于8 月2 0 臼在福建省福清市登陆后又入海， 先后3 次，在闽江口附近盘旋达5 天之久，此时正值天文大潮期( 农历六月三十至七 月初四日) ，风暴潮与天文大潮相逢，且潮蜂、洪峰在闽江口相遇，造成潮洪项托，致 使沿海地区的形成高潮位。福建省闽江口附近各验潮站于8 月1 9 2 1 日的3 天内高 潮时潮位均超过当地警戒水位，各站风暴潮都在lm 以上，严重的增水1 5m 以上， 最大增水2 2m ，出现在浙江省温州。闽江口附近潮水、洪水泛滥，淹没城镇、村庄， 福建省北部福清、长乐、福安、福鼎、龙溪等s 个( 市) 县县城和3 0 多个乡镇受淹， 福清市城关潮水淹及二层楼，时间达2 天之久。福州市仓山区的低洼地区受淹也特别 严重。据全省7 个地区( 市) 的统计，受灾人口：4 1 4 4 5 万，死亡1 2 1 人，受淹农 田2 5 7 0 7 万亩( 1 7 1 4 万h m 2 ) ，倒塌房屋4 45 1 0 间，牲畜死亡5 3 5 2 头，冲毁 桥梁4 4 7 座，漂走船只1 5 7 艘，毁坏通讯线路电线杆2 8 2 6 根，直接经济损失2 2 6 2 亿元。9 0 1 8 号强台风登陆福建省晋江市后，继续向西北方向移动，导致沿海高潮位， 在台风风暴潮的共同影响下，沿岸普遍出现1 0 2 om 的增水，最大增水2 4 1m ， 出现在温州，沿岸有1 5 个站的高潮位超过当地警戒水位。福建省福州市9 月7 日至9 日几乎所有工厂停产，3 0 的工厂被淹，市区电力、交通、供水、通信等设施均遭到 严重破坏，造成全市停电、停水、停课、交通中断，这是福州市1 9 4 9 年以来非常少有 的情况一。2 0 0 1 年第2 时台弘l ”匕燕”十6 月2 312 2 时2 0 分n ：福建锕描浦f l j 登陆， 恰遇当地天文大潮，引起严重风暴潮灾。此次风暴增水大、潮位商，福州以北验潮站域 大增水达0 8 1 。2 m ，最商潮位均超过当地警戒水位，其中自岩潭超过警戒水位 第一章绪论 0 6 9 m ，为5 0 年来同期最高值。潮灾给福建沿海重大灾害，造成直接经济损失4 5 2 亿元，死亡1 2 2 入。福建中北部沿海海洋养殖业遭到严重破坏，损失2 2 8 亿元：福 州马尾造船厂正在建造的2 艘1 7 6 万吨的货船( 每艘价值1 3 0 0 万美元) 被强台风暴 潮推离船坞并抛至岸边搁浅，堤防决口8 0 处、损坏3 2 处，损坏护岸9 6 4 处、水闸 1 0 4 座，损失4 3 7 亿元l 4 4 j 。 1 2 风暴潮的物理机制 风暴潮是一种复杂的海洋运动现象，风暴潮的运动规律是以流体力学的湍流方程组 来描述的。从本质上说，风暴潮是一种非线性的湍流现象，对于这种复杂的非线性湍流 问题，从物理的观点来描绘和分析其形成和传播的机制，足很有必要的。由于方程中的 非线性项能使天文潮和风暴潮相互作用，两者并非严格的线性叠加，因此从验潮曲线中 准确分离风暴潮是困难的，依据实测潮位减去正常潮位预报值计算出的剩余值有明显的 潮周期振动吲。风暴潮往往含有长波成分，非线性效应的重要与否可以用波幅和水深之 比值来度量。当波幅远小于水深的时候，非线性效应是可以近似略去的。当波幅与水深 之比值量阶为1 的时候，非线性效应是显著的。由于强烈的风暴潮总是在浅水域中发生 和成长起来的，因此，在大陆架上，在封闭的或半封闭的浅海中，在港湾乃至河口，对 风暴潮的发展和成长是极为有利的。引起和影响风暴潮的因素是相当复杂的，在最具有 实际意义的沿岸浅水域中，风应力和低压所引起的共振是导致风暴潮的主要因素，他们 主导了风暴潮的产生和发展，控制了风暴潮的主要轮廓，确定了风暴潮的量阶。因此研 究风暴潮在近岸浅水域中的特征和各种效应，具有重要的价值和意义。浅海风暴潮的一 个重要特征是：风应力与气压变化相比较，风应力是风暴潮的主要强迫力。只有当水很 深时，风应力与气压相比较才为小量【l l 。 实际的风暴潮位是风暴增水和天文潮位的非线性耦合，二者的区别可看下图卜1 。 通常为研究方便风暴增水是依据实测潮位减去正常潮位预报值计算出的剩余值，这样一 来台风增水就带有明显的潮周期振动。通过刘金芳等2 6 1 对历年各次台风增水过程曲线分 析，可看到台风增水过程曲线变化是多样的；经综合分析比较，将台风增水的五种情况 所产生的增水过程曲线分为四种类型： 4 福建师范大学 闽江口台风风擘增水预报的研究 一 ， 八，。一n l ， q 、v 对同 圈i - i 实际潮位和风暴增水 ( 1 ) 标准型。增水过程曲线的初振、激振、余振三个阶段十分明显，曲线在激振阶 段有明显的高大突起的峰值这一类型主要是登陆热带气旋，尤其是台风所产生的，如 5 6 1 2 号台风，宁波的增水曲线为标准型。 第一阶段：在台风还远在大洋或外海的时候，即在风暴潮尚未到达以前，潮位会有 2 0 c n r - 3 0 c m 的波幅的缓慢波动，称之为“先兆波”必须指出，先兆波并非是必然呈现 和存在的现象。 第二阶段：风暴潮已逼近或过境时，此时，该地区将产生急剧的水位升高。招致风 暴潮灾主要是在这一阶段，潮商能达数米；故谓之“主振阶段”。但这一阶段时问不太 长，也就是数小时的量阶。 第三阶段：当风暴过境以后，往往仍然存在一系列的振动一假潮或自由波，称为 “余振”。见图1 - 2 圈1 2风暴潮的一般形式 5 第一章绪论 ( 2 ) 多峰值型。增水过程的激振阶段不是一个高大突起的峰值，而是有两个或多个 峰值。这一类型有登陆台风。或近海经过或转向的台风产生此类型在福建的梅花、浙江 的海门、西泽站均可见到，如7 6 1 3 号台风在福建莆田登陆，梅花站的增水曲线为双峰 型：7 9 1 0 号台风在舟山附近转向东北行，西泽站增水曲线为三峰型。 ( 3 ) 波动型。其主要特征是三个阶段分界不明显，曲线类似正弦那样起伏波动，或 呈锯齿状波动，并具有一定的周期性。这一类型主要是港口离台风登陆点较远，或台风 在外海多过、海上转向或打转所产生的。如6 9 1 2 号台风在台湾东侧转向东北行，温州、 马尾、厦门、东山等站的增水曲线为波动型。7 1 2 3 号台风穿过台湾省在福建连江登陆， 二都澳站的增水曲线为波动型。7 7 1 0 号台风进入南海后，在东沙附近打转，此时厦门、 东山增水曲线为波动型，振动周期东山为8 h 。 ( 4 ) 图形对称相似型。其增水曲线不像波动型那样规则，这一类型在浙闽出现较多， 如7 7 0 1 号强热带进入台湾海峡在福建惠安登陆，浙江的乍浦、敖江和福建的沙埕三地 增水曲线为图形相似型。 1 3 风暴潮预报现状 风暴潮在很多国家引致严重的自然灾害，影响到国家和地区的经济发展，由此对风 暴潮机制的研究及其预测预报一直是气象领域的热点问题。目前用于风暴潮预报的方法 大体可分为两类：其一，数值预报方法；其二，经验统计预报方法。 l3 1 风暴潮位数值预报方法 风暴潮的数值预报是在给定的气压场、风场( 由天气数值预报实现) 作用下，在合 理的边界条件和初始条件下数值求勰风暴潮的基本方程组，从而给出整个计算域的风暴 潮位时空分布，其中包括了最具有实际预报意义的岸边风暴湖位、分布。欧美对风暴潮 的数值预报始于1 9 5 0 年代，我国1 9 7 4 年正式向全国发布风暴潮预报信息。就风暴潮机 制的理论、数值预报模型和方法的研究而言，我国与国外先进国家差距不大，但是欧美 一些国家依托其先进的计算机技术和适于风暴潮数值预报的数值天气预报技术，以及系 统的监测网络和先进的观测技术，在风暴潮数值预报方面处于领先地位“1 。如英国风暴 潮预报局( s t f s ) 最近开发的人工神经网络( a n n ) 模型只有能够进行非线性建摸、一 般建模、抗嗓卢数据的能力等。将a n n 模型与先进的计算机技术结合，其预报结果显示， 与其他相关预报方法进行比较，最适合于6 h r 、1 2 h r 、2 4 h r 的未来水位预报，其误差( 均 6 福建师范大学 闽江口台风风暴增水预报的研究 方差) 较小，为1 1 7 c m ，而其他的预报方法的误差则在2 5 o o m 以上“1 近年来，我国在沿海风暴潮实时监测预报系统的研发方嚣也取得了较大的进步。其 中，国家海洋技术中心的一项成果“天津沿海风暴潮实时监测预报系统的预制与应用” 实现监测数据、潮汐预报、风暴潮预报及相关信息向天津市和沿海三区防汛指挥部门的 实时发布“。 在上海地区，针对上海及洋山海域强风暴潮的预警预报，上海市海洋环境预报台利 用现代计算机网络技术，建立了强风暴潮预报工作站，并且着重研究了上海沿海的台风 风暴潮预报专家系统方法( 内设专家推理法、统计经验预报法、数值模型归纳预报法三 个子模块) ，在风暴潮的数值预报中加入了人工智能分析，进一步增强了强风暴潮预警 预报网络发布系统的功效。在预报精度方面，该系统逐渐向国际先进水平靠近，从5 次 风暴潮2 4 h r 、4 8 h r 高潮位预报的结果来看，平均误差分别为1 7 c m 、2 3 c m ：高潮位潮时 预报平均误差均为9 m i n 。 福建最主要的海洋灾害是风暴潮。然而，由于台湾海峡特殊的地理位置、复杂的地 形，给这方面的工作带来很大困难，科学家们研究成果如：1 9 8 1 年吴培木等首先提出 台湾海峡台风风暴潮非线性数值计算，从理论上提出适合台湾海峡特殊地形的风暴潮和 天文潮的非线性耦合问题；1 9 8 4 年陈金剁”1 等在前人研究基础上对福建海岸风暴潮数 值预报方法进行初步研究，提出合适的开边界处理假设以及计算方法的选择；1 9 8 6 年 王喜年等也开始研究闽粤沿海台风风暴，进一步改善了预报模式；2 0 0 0 年江毓武【1 4 】等 对厦门港进行风暴潮和天文潮耦合的研究，提出适合厦门地区的数值预报模式。近2 0 多年来，尽管风暴潮数值计算对研究风暴潮时空变化有一定优势，但对其能否真实反映 某特殊地理区域( 如台湾海峡) 风暴潮时空变化特征，缺乏足够的事实依据，因此目前还 很难用于实际风暴潮预报工作【7 1 。后米的数值研究儿乎忽略台湾海峡的背段，直接进行 东中国海海域和南中国海域的研究，这些建设性的研究虽然往往不把台湾海峡作为研究 重点，但对日后台湾海峡的研究工作打下很好的基础。 闽江口风暴潮数值预报研究的成果尚未见文献报道，有一定相关的仅足在2 0 0 2 年， 王船海l 巧1 等为“闽江口深水航道治理及大型港址选择研究”等实际工程应用而建立闽 江口河网二维数学模型，应用“矩阵追赶法”和“非线性二维潮流模型”等求解方法， 模拟了闽江河口复杂的潮流场。 风暴潮的数值预报受很多因素影响，有很高的技术难度，是一利1 j 艮复杂的自然现象， 目前的主要困难是：首先，风暴潮预报成功与否，在很大程度上取决于气象条件的预报。 7 第一章绪论 因为风暴潮是由异常大气扰动引起的，要想报准风暴潮，需先报准未来的气象条件。而 气象预报也受很多复杂因素的影响，尤其灾害性天气更难报准。因此，目蘸国内外常规 气象预报的精度很难达到精确风暴潮预报的要求。再者，风暴潮还受很多难于精确表达 的因素影响，很难给出便于计算的精确数学表达式，只能近似地计算；目前天文潮的预 报也有某些误差，对风暴潮预报的精度也有一定影响。医此，风暴潮预报就不可能十分 准确。另外，灾害性高潮位通常是风暴潮与天文潮叠加，甚至是相互作用的结果，这就 更加重了风暴潮灾害的预报警报的难度垆l 。 1 3 2 经验预报方法 风暴潮的经验统计预报方法的是选取物理意义清楚的气象因子( 数值模式计算为因 子的选择提供了科学依据，例如，海面气压、盛行风风力和风向) 与风暴潮建立棚关关 系。因此，必须从大量的实测资料中，找出增水值与各种影响因素的关系，建立预报图 或经验公式。这种方法比较方便、实用，因而应用较为普遍。其主要手段是利用回归分 析和统计相关。这类预报方法包含了预报员的主观经验，预报准确与否则取决于预报人 员经验积累的多寡和对风暴潮复杂物理本质理解的深浅。依据特定地点历史实测台风暴 潮增水资料与气象要素，建立它们之间的经验相关关系，例如广东省就建立高潮相对增 水与单站风力( 风速) 相关法，本站台风暴潮与台风要素合轴相关预报法、多元线性回归 法、考虑本站的因次关系和台风对浅海影响的预报方法、水文气象要素台风登陆 地点台风暴潮预报方法、台风路径分类与增水关系预报法、趋势外推法和对型预 报法等等l 嘲。然而统计方法要以大量的符合要求的观测资料为基础，不是所有区域都具 备这种历史资料。就世界范围而言，在一些地区已经收集了一些不完全的资料用于建立 风暴潮的经验预报方法。尽管就全球而言数值方法在风暴潮预报中正发挥着越来越大的 怍用。但经验预报方法对提高风暴潮预报准确度的作用仍不可低估。 实际上对于单个台站或特定的港口而言，经验统计预报方法简单、便利、易于学习 和掌握；而且，它也避开了数值预报中的一些人为假设，仅简单地代之以历史资料来确 定的若干回归系数：同时还引入了局地效应。这些往往是在数值预报中考虑不尽的、甚 至有时是无法考虑，而在经验统计预报中，却如此简单地被特定的回归系数包含了。所 以经验预报方程凼时，凶地，闪人f n j 不f n 。然而这类方法需要仃足够k 系列的观测资料 而受到限制，特别足在那些没彳观测资料的沿海地区。随着现代计算机的酱及，址界各 国正在采用后一类方法进行风暴潮顶报。 8 福建师范大学闽江口台风风暴增水预报的研究 国内有谢亚力【1 9 l 等研究钱塘江河口风暴潮经验预报，主要是利用线性模型将动力学 的线性问题转换为统计学的线性回归模型，通过合理选取预报量和预报因子，并利用正 交筛选技术确定每个预报因子所对应的系数建立经验方程。黄裕火【2 0 】等对象山县潮汐分 析和风暴潮预报，利用丰富的单站气象、台风、潮位资料，分析了台风暴潮发生的规律， 将有关台风划定关键区，进行分类，定出2 型4 类，利用d p s 数据处理系统，进行筛 选处理，建立了适合本县使用的8 组预报方程，并制作了预报方程操作平台，使用简单、 操作方便，所用因子物理意义清楚，符合自然规律。为此，所建的预报方程相关系数平 均为8 0 左右，最高的达9 0 ，最低的也有6 6 ，经显著性检验，效果极显著。利用 1 9 9 8 , 2 0 0 0 年的1 2 个台风1 1 2 个样本试报，预报结果与实况准确率为9 8 。 福建沿海的风暴潮研究大多集中在单站风暴潮和台风个例风暴潮方面，如沙埕港台 风风暴潮特征分析，1 9 9 5 年和2 0 0 1 年李克先等 2 4 1 【2 咒以沙埕港历史台风风暴潮实例资 料为依据，分析了影响增水的主要因素，并通过该港台风与增水特征的对应关系，初步 揭示了产生这一现象的物理本质。 1 , 4 本文主要的思路 福建最主要的海洋灾害是风暴潮，加上沿海地区入口密集，经济繁荣，受风暴潮的 影响较为严重，因此对福建沿海风暴湖特征进行研究，为风暴潮预报提供参考，对该沿 海地区的风暴潮防灾减灾有重要意义。福州市夏，秋两季频繁受到热带气旋的袭击。不 管台风是否正面登陆该地，闽江口地区均会有不同程度的增水，对沿江和沿海的长乐， 马尾地区的农田、海堤、海洋工程、房屋等均构成威胁；更有甚者，闽江口产生的风暴 潮水能上溯到竹岐( 闽侯县) ，途经福州城区，福州市内河水网密集，内河泄洪出口在 闽江，一旦受到风暴增水的影响形成内涝，损失惨重。这可以从2 0 0 5 年l o 月2 日“龙 王”台风的影响，福卅i 市区五四路积水深达2 米，可见一斑。然而。由于台湾海峡特殊 的地理位置、复杂的地形，闽江口风暴潮预报研究的成果尚未见文献报道。 本文选用经验预报方法即统计方法和人工神经网络模型进行闽江口风暴增水预报 的研究。根据冯士绍的理论结合闽江口实际情况，即水深有限，区域有限，风暴增水水 最多不超过2 。5 米，其风暴潮运动，属于浅海风暴潮甚至是超浅海风暴潮问题，从理论 一k 推 i 了风鬃增水极值与气i ! 和风速两个气象肉了的年f 1 父公式。选用闽；丁u 机f 硝多年 气象和水文资料，采用统计方法得 l j 统计因子卸。、w 2c o s 0 的量值，建立极值预报的 回归方程；同时选用b p 算法的人工神经网络模型进行极值预报，对气象资料进行训练， 9 第一章绪论 本文选用隐含层节点数控制在6 8 之间，输出层节点数为1 层，算出风暴增水极值的输 入层与输出层的连接权重矩阵。 本文选用闽江口梅花站进行预报研究，根据建立的预报方程，对梅花站的 2 0 0 0 2 0 0 1 年的台风风暴潮进行了试报。与实测资料对比分析，表明两种方法预报值都 在允许的误差范围之内，且用b p 算法的a n n 模型建立的预报方程的试报精度相对较高。 l o 福建师范大学闽江口台风风暴增水预报的研究 2 1 闽江口地形概况 第二章闽江口风暴潮特征分析 闽江是福建省第一大江，主流全长5 5 2 k m ，流域而积6 0 9 2x1 0 k m 2 。约占福建省 总面积的5 0 。竹岐水文站为闽江干流主要控制站，控制闽江流域8 9 5 的面积，根据 1 9 3 4 1 9 9 9 年实测资料统计，其多年平均径流量为5 5 0 1x1 0 8 舻，多年平均流量 1 7 4 4 m 3 s 。 闽江口河道平面分布见图2 - 1 ( 图形比例尺为l ：1 0 0 0 0 0 ) 。其自亭江附近受琅岐岛 阻隔，分为南、北两支南支绕过琅岐岛南侧，经浮岐、潭头至梅花注入东海，称梅花 水道，长1 8 k m 。北支绕过琅岐岛北侧经英屿、长安至珀头长门口称长门水道；出长门 水道后受熨斗岛、川石岛及壶江岛等阻隔，又分为四支：乌猪水道、熨斗水道、川石水 道和壶江水道，分别注入东海闽江口河道形成了三级分汉，五口入海的复杂河网【1 0 j 。 r j 履秘互1 - p ， lj 7。意7 第二章闽江口风暴潮分析 的三角洲地貌。闽江口地质：沿岸岸滩区属第四系松散沉积主要为砂、淤泥、淤泥质 粘土，下覆基岩起伏较大。闽江口水底地形图2 2 和闽江口等水深线图2 3 如下所示： 一叫l 卜一“l ：卜_ ”h ，i l- f 嚏羔i 一：一 m 一一一l 二“ 0 一”“j l 札 r 。呲小卡汁酬，：q 焉叵卜圈盼匮墨誊 图2 - 2闽江口水底地形 福建师范大学闽江口台风风暴增水预报的研究 ，曩 ：一一 2 叶推强 j r i i 三静囊 挪= i t t 蛊 7 甫电矗l 单敢山一囊 ，鸟错确l 口珥扭印托 1 1 i 1 t r1 1 曲灯 l 3 汪岛重扛廿囊 1 5 五成酋i e 琶曩蔗 l 店井挣乏问爵埠膏 掌 睬蝗一- l h 鼙删 l s m 辱坶墁一i n m 鼙辱d中丫 j | c 下礁轶_ _ 凡工曩衄 一承1 鼍盛苹鼋鼻魂 瘩f 三砖埘