[物理海洋] 来自海上的杀人魔王:风暴潮

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每年的7-9月是我国灾害性风暴潮的多发期,风暴潮在世界自然灾害中居首位,在人员死亡和破坏方面甚至超过地震。在西北太平洋沿岸国家中,我国沿海的台风发生频数最高,遭受的台风风暴潮灾害最频繁、最严重,因此,我国风暴潮的预报技术及应用对保护人民生命和财产安全有着重要的现实意义。

风暴潮(storm surge)是指由强烈的大气扰动如强风和气压骤变引起的海面异常升高的现象。风暴潮叠加在正常潮位上,同时叠加风浪、涌浪,三者共同作用所引起的沿岸海水暴涨常常酿成巨大灾害,称为风暴潮灾害。

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▲ 风暴潮示意图

国际自然灾害防御和减灾协会认为:风暴潮在世界自然灾害中居首位,在人员死亡和破坏方面甚至超过地震。自1875年以来,全球范围直接和间接的风暴潮经济损失超过1000亿美元,至少有150万人丧生,这些损失还不包括与风暴潮相关联的海岸和土地侵蚀产生的长期影响。据统计,在台风灾害中,死亡人数中的90%以上是死于风暴潮,余下的不足10%是死于风的影响。世界气象组织在2014年出版的Atlas of Mortality and Economic Losses from Weather,Climate and Water Extremes(1970~2012)中,统计了1970~2012年全球水文气象灾害所造成的死亡人数和经济损失,其中在死亡人数前10名中,风暴潮灾害占据3名,经济损失前10名中,风暴潮灾害占据5名,因此,风暴潮也被称为“来自海上的杀人魔王”。

台风历史资料统计表明,在全球7个台风生成区中,西北太平洋区生成台风的频数最高、强度最大。在西北太平洋沿岸国家中,我国沿海的台风发生频数最高,遭受的台风风暴潮灾害最频繁、最严重。因此,我国的风暴潮灾害史料和验潮仪记录的风暴潮资料极其丰富。我国历史上最早的潮灾记载可追溯到公元前48年,随着年代的延伸,有关潮灾的记载日趋详细。据史料记载,1696年(康熙年间)发生在长江口的特大潮灾,“漂没海塘千丈,灶户一万八千户,淹死者共十万余人”;1895年4月(光绪年间)发生在渤海湾的风暴潮造成“海防各营死者2000余人”;1922年汕头特大风暴潮使得“平地水深丈余,乡村多被卷入海涛中”,7万余人因此丧生。虽然近几十年我国没有发生特大的风暴潮灾害,但是我国发生风暴潮灾害的潜在风险仍然非常大。

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▲ 我国沿海风暴潮灾害危险性分布图

我国的风暴潮数值预报始于“七五”时期。“八五”时期,我国自主研发的台风风暴潮数值预报模式正式在国家海洋预报台风暴潮业务预(警)报中使用,成为风暴潮预报的重要手段。“十五”时期,我国自主研发的温带风暴潮数值预报模式正式在国家海洋预报台风暴潮业务预(警)报中使用。2007年,国家海洋环境预报中心与美国国家海洋与大气局(NOAA)同年推出业务化台风风暴潮集合预报和概率预报产品。“十二五”时期,我国正式推出风暴潮-天文潮-近岸浪-河流洪水耦合的业务化风暴潮漫堤数值预报系统,该系统经过实况检验,吻合良好。从国内外看,我国的风暴潮数值预报技术和业务化水平接近世界发达国家水平。

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随着风暴潮预报形成和发展机制的不断完善与计算机技术的日新月异,数值预报在风暴潮预报中发挥着越来越重要的作用。《现代风暴潮预报技术及应用》(于福江等著. 北京:科学出版社,2020.5)在全面回顾风暴潮基础理论、风暴潮灾害时空分布的基础上,重点阐述近年来国家海洋环境预报中心在风暴潮数值预报方面取得的研究成果,主要包括业务化风暴潮数值模型集合预报、异模式集合预报、温带风暴潮数值预报、风暴潮漫堤数值预报、风暴潮漫滩数值预报、风暴潮数值预报资料同化及最大可能风暴潮数值计算等方面,涉及集合预报、风暴潮-近岸浪耦合、天文潮-风暴潮-近岸浪-河流洪水耦合、资料同化等风暴潮前沿技术,并对风暴潮数值预报、检验、业务化应用和工程应用进行了详细阐述,为风暴潮数值预报提供了较客观的依据和开阔的思路。

近几年世界气象组织(WMO)开展了沿海风暴潮漫滩预报示范计划(coastal inundation forecasting demonstration project,CIFDP),旨在进一步提高风暴潮数值预报的能力和水平。

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▲ 风暴潮漫滩数值预报计划框架图

01

持续改进天气数值预报和台风数值预报模式,提高海面风场数值预报和台风数值预报水平。

我们知道,风暴潮是由风场和气压场驱动的,是典型的边值问题,所以风暴潮的初始值可以赋零而不影响风暴潮预报的精度,风暴潮可以在几小时内迅速与海面风场适应。海面风场的预报精度直接决定风暴潮的预报精度,它是目前风暴潮数值预报的瓶颈。所以,必须提高海面风场数值预报的精度,如果海面风场的预报精度差,再好的风暴潮数值模式也是没有用的。

02

进一步改进风暴潮集合数值预报模式,提高风暴潮集合预报和概率预报水平。

风暴潮的集合预报和概率预报对于风暴潮防灾减灾辅助决策非常重要,也是最近几年风暴潮预报的最新产品。我国与美国同时在2007年正式推出风暴潮集合预报和概率预报,虽然该模式已经使用了几年,但是在大多数沿海地区的防灾指挥部门都没有发挥相应的作用。一方面,要通过大量的实际应用把风暴潮集合预报和概率预报利用好,要对使用部门进行技术培训,使之充分了解其内涵和意义。另一方面,要研究如何利用蒙特卡罗法筛选风暴潮的集合成员,改进模式算法,使模式可以高效运行多个风暴潮成员,使得到的概率预报更精准可靠。

03

建立覆盖我国沿海的风暴潮-天文潮-近岸浪-河流洪水耦合的漫堤数值预报系统。

目前的风暴潮耦合漫堤技术相对成熟,高性能计算机能力又可以承受,基础资料也可以满足模式需求(主要是水深和海堤资料),所以目前完全可以全面建立覆盖我国沿海地区的风暴潮耦合漫堤数值预报系统。根据风暴潮的空间尺度和计算能力的均衡分析,本书认为以地级市为计算区域是比较合适的,这样全国沿海可以划分为40~50个部分覆盖的计算区域,最高分辨率可以达到百米以内;该风暴潮耦合漫堤数值预报系统既可以提供风暴潮漫堤风险预报,又可以提供风暴潮最大增水概率预报等产品,还可以进一步完善风暴潮数值预报的产品和辅助决策产品,提高风暴潮防灾减灾能力。

04

建立沿海重要河口地区和城市的风暴潮-天文潮-近岸浪-河流洪水耦合的漫滩数值预报系统。

风暴潮漫滩预报是风暴潮预报的目的之一。一要进一步加强风暴潮漫滩数值预报关键技术的研究,特别是复杂地形(如城市街道等)参数化、复杂地形的底摩擦系数、风暴潮的漫滩计算方法、基础资料特别是激光雷达测量的地形资料的处理技术、高效的并行模式算法等。二要加强风暴潮漫滩的观测,目前我国没有业务化风暴潮漫滩观测系统,仅仅是在风暴潮漫滩后去测量一下淹没范围,风暴潮淹没陆地的过程资料目前仍然空白。观测资料的缺乏导致无法校准风暴潮漫滩模式的参数,也无法验证风暴潮漫滩预报的准确性,所以加强风暴潮漫滩的观测是目前的当务之急。三要尽快建立我国沿海重要河口地区和城市的风暴潮-天文潮-近岸浪-河流洪水耦合的漫滩数值预报系统。按目前的高性能计算机的计算能力,其最大的空间分辨率只能大于20m,未来随着高性能计算机的发展,预计在10年内,空间分辨率可以达到街道分辨尺度(米级),从而使风暴潮预报更精准更有用。

05

发展智能化风暴潮预报技术。

虽然风暴潮数值预报取得了巨大的成功,是目前风暴潮预报业务不可或缺的重要手段,但是由于地球系统的复杂性,有些风暴潮过程变化复杂,仍然难以预测,需要预报员的积极研判和会商。换句话说,有时候风暴潮过程也有一定的随机性,而不总是表现为确定性。人工智能的发展,特别是机器学习和深度机器学习的发展与应用,给风暴潮的智能化预报带来了前所未有的机遇。相信在不远的将来,通过机器学习,特别是深度机器学习的进一步发展,风暴潮数值预报加上历史的经验和统计预报实用技术的综合应用,计算机做出的风暴潮预报的精度会超过预报员的预报精度。

06

建立风暴潮预报减灾辅助决策平台。

风暴潮数值预报模式会产生大量预报结果数据,如果数值模式的空间分辨率高的话,就会输出海量的“大数据”。这些数据必须依托一个信息平台展示出来,可以方便地查询、分析预报的结果。另外,与风暴潮灾害相关的基础地理信息和一些重要的承灾体也必须一起展示出来,以便于分析预报的风暴潮可能造成的灾害后果,指导民众应急疏散并实施其他一些防灾减灾措施。目前已经非常成熟的地理信息系统(GIS)为该决策平台提供了技术支撑,利用GIS技术可以集成基础地理信息数据、预报数据、实时观测数据等,可以实现基本的风暴潮减灾辅助决策。如果使用目前流行的“大数据”分析技术、人工智能,特别是深度学习技术等,就会使风暴潮减灾决策更加智能化、自动化、高效化,就可以在风暴潮灾害的应急管理决策中真正发挥作用。


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本文摘编自《现代风暴潮预报技术及应用》(于福江等著. 北京:科学出版社,2020.5)一书“前言”“第9章 结语与展望”。有删减,标题为编者所加。

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《现代风暴潮预报技术及应用》

于福江 傅赐福 郭洪琳 刘秋兴 等 著

ISBN 978-7-03-063599-0

责任编辑:朱 瑾 习慧丽

本书在我国近40 年风暴潮数值预报的发展和大量观测资料、数值模拟分析的基础上,总结并发展了现代风暴潮数值预报技术及其应用。本书主要介绍了我国自2000 年以来风暴潮数值预报技术的发展及其在沿海防潮减灾、涉海工程等领域的应用。全书由9 个部分组成,分别为:风暴潮概论,风暴潮的时空格局,风暴潮集合预报技术,风暴潮漫堤数值预报技术,风暴潮漫滩数值预报及研究,风暴潮数值预报模式资料同化,可能最大风暴潮数值计算,气旋致异常增水(边缘波)分析模拟,结语与展望。本书可供国家和地方有关决策部门的管理人员,从事风暴潮警报及科研等的国家和地方海洋预报减灾部门人员,以及从事物理海洋、海岸带规划及管理等的专业科研人员与高等院校师生参考使用。


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白小禾
活跃在2024-1-28
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