长江下游感潮段“96.8”超历史高潮位成因分析

在大量实测资料基础上，分析了长江下段“９６．８”特大高潮形成原因：①适逢天文大潮；②长江径流影响；③沿江泄洪增加；④７号台风前期影响以及８号台风风暴潮增水。接着进行了各类增水因素的比值分析，最后分析了不同纬度台风移动对沿江增水影响程度。认为在长江江苏河段下游一定范围内，强台风是沿江大幅增水的主要因素，最高潮痊的产生往往是天文大潮、台风风暴潮增水和长江大径流三者的组合。而风暴潮增水又因台风移动位置及     

台风“韦森特”对中山沿海风暴潮增水分析——以横门水道小隐测站为例

对台风"韦森特"的形成发展过程以及对中山横门水道风力影响进行分析,并进一步分析中山沿海地区横门水道水位动态变化以及增水过程中增水幅度、时长、速率变化与台风"韦森特"影响的关系,认为:1台风影响期未改变原水位动态变化格局,仍呈现二峰二谷形态,台风影响虽处天文小潮期,但天文潮高潮位与风暴潮位叠加,增水变大;2风暴潮增水时期涨水速率并不一定大于前期未受或未明显受台风影响时期涨水速率;3横门水道风力最强时段并不一定是水位增长速率最大时段;4风暴潮增水大,主要是台风影响提前了涨潮时间和延迟退潮时间,从而大大增加了水位上涨时间。     

Spatio-temporal distribution characteristics and influencing mechanisms of storm surge in Guangdong. Hong Kong and Macao Greater Bay AreaEI北大核心CSCD

基于1970—2018年珠江口潮位站历史潮位资料，结合风暴潮数值模拟结果，统计分析了粤港澳大湾区风暴潮的时空分布特征并探讨了风暴潮增水影响机理。结果表明：在空间分布上，伶仃洋、狮子洋、前航道等区域出现较大增水的频率较高，与该区域特殊的地理位置及伶仃洋河口湾漏斗状形态产生的能量辐聚有关，增水极值与台风登陆地点和台风强度均有关系；风暴潮发生时间主要集中在7—9月，占全年总次数的74.4%；影响粤港澳大湾区的强台风以上级别的台风频次增加趋势明显，各站点历年最高潮位呈增加趋势，平均速率为0.02~0.03m/a；台风路径对风暴潮增水的空间分布有较大影响，当台风在大湾区西岸登陆，距离台风登陆点约2.5倍最大风速半径的位置可产生较大的增水值；最大增水随着台风中心压强的降低而升高，中心压强每下降10hPa，最大增水值上升0.4~1.1m；当台风移动速度接近8.3m/s，珠江口形成较为稳定的风暴潮水位梯度，产生较大的风暴潮增水。     

珠海海域台风风暴潮经验预报方法研究

珠海是台风风暴潮灾害的多发区。根据珠海市三灶站1973~2007年的实测潮位资料,对三灶站台风风暴潮的增水极值进行了统计,通过线性拟合,建立了本站风暴潮最大增水值与相关台风中心气压以及台风与本站距离的相关性,给出了三灶站风暴潮经验预报公式。最后利用2008~2009年的实测资料对预报方程进行了后报检验,检验效果良好,为珠海海域台风风暴潮的预报提供了一定依据。     

“0814”号强台风“黑格比”增水及暴雨洪水分析

通过对“0814”号强台风“黑格比”引起的增水和降雨的分析,总结台风增水规律和降雨特性,为防台风和风暴潮预报积累经验。     

基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法

为充分挖掘风暴潮增水的时序关联特性,提高风暴潮增水的预报精度,综合考虑台风因素、气象要素和天文潮因素对风暴潮增水的影响,结合长短期记忆(LSTM)神经网络和灰色模型(GM)的优势,提出基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法。利用该方法采用12场历史台风数据对小清河入海口风暴潮增水进行模拟预报,并将预报结果与LSTM神经网络、BP神经网络的预报结果进行对比。结果表明：相较于LSTM神经网络和BP神经网络,LSTM-GM神经网络模型的纳什效率系数分别提高了6.5%和11.4%,均方根误差分别降低了70.6%和72.2%,平均相对误差分别降低了50%和69.2%;LSTM-GM神经网络模型可有效处理风暴潮增水与各影响因素间的非线性关系,提高风暴潮增水预报的精度。     

长江口登陆台风增水数值模拟

1810号强台风“安比”是1990年以来直接登陆上海的最强台风,却并未诱发较大风暴增水。采用ERA-Interim数据集作为背景风场资料建立了双重嵌套的高分辨率风暴潮与天文潮耦合数学模型,研究了台风“安比”在长江口地区风暴潮增水特征及成因。结果表明:台风期间增水主要集中在长江口北支出口沿岸,而长江口南支在台风登陆后出现明显的减水过程,台风登陆位置导致了长江口南、北支增水分布的差异;移行风对台风路径右侧增水影响更大,除梯度风场的向岸风作用外,落潮期间移行风场的作用致使连兴港附近岸段风暴增水平均增幅26.8%;除台风强度外,台风路径也是影响长江口地区风暴增水大小的重要因素之一。     

上海黄浦公园站强风暴潮增水特征分析

黄浦公园站为上海市区重要的防汛预报指标站。通过对1949年以来对黄浦公园站潮位影响较大的台风的统计分析,得出沿海北上路径的台风最多,并且强风暴潮遇天文大潮的频率很高,增水具有明显的波动特性。通过对黄浦公园站强风暴潮增水过程的分析,对黄浦公园站风暴潮预报可提供有益的参考。     

长江口登陆台风增水数值模拟——以“安比”为例

1810号强台风"安比"是1990年以来直接登陆上海的最强台风,却并未诱发较大风暴增水。采用ERAInterim数据集作为背景风场资料建立了双重嵌套的高分辨率风暴潮与天文潮耦合数学模型,研究了台风"安比"在长江口地区风暴潮增水特征及成因。结果表明:台风期间增水主要集中在长江口北支出口沿岸,而长江口南支在台风登陆后出现明显的减水过程,台风登陆位置导致了长江口南、北支增水分布的差异;移行风对台风路径右侧增水影响更大,除梯度风场的向岸风作用外,落潮期间移行风场的作用致使连兴港附近岸段风暴增水平均增幅26.8%;除台风强度外,台风路径也是影响长江口地区风暴增水大小的重要因素之一。     

琼州海峡附近海域2014年强台风下潮位的数值模拟与特征分析

建立了天文潮与风暴潮耦合模型,对2014年经过琼州海峡的1409号与1415号台风进行风暴潮数值模拟,比较表明,模拟结果与实测结果相吻合,数学模型具有较好的天文潮和风暴潮耦合计算适应性。结果表明:台风经过琼州海峡时,雷州半岛东部会出现最大增水,琼州海峡东部增水较为显著。1415号台风经过琼州海峡时,海口秀英站最高水位超警戒水位1.57 m,为有记录以来历史最高水位。     

河口风暴潮极值增水研究进展与展望——以粤港澳大湾区为例

台风风暴潮造成的大幅度增水和极端潮位是河口地区洪涝安全面临的首要威胁，也是造成近年粤港澳大湾区重大自然灾害损失的主要原因。揭示了历年来风暴潮增水的演变规律，并介绍了相应的研究方法，分别从国外和国内系统阐释了风暴潮极值潮位形成机制方面的研究成果，总结了国内外天文潮与风暴潮增水形成的极值潮位组合计算模式，重点阐述了风暴潮极端增水过程中的动力机制方面的成果。构建了大范围南海海域和珠江河口海域二维嵌套风暴潮数学模型，设计了最不利台风强度及路径，初步模拟并获得了大湾区近岸水域最大增水分布，指出需对天文潮和风暴潮相互作用物理机制认识的基础上，尽快提出一套安全、简洁和适用的风暴潮极端潮位计算公式极为必要。     

香港沿岸台风暴潮灾害联合强度概率分析

以香港东部鲗鱼涌和大埔滘两个验潮站的风暴增水数据为基础,以1999-2018年影响香港的台风过程所引发的风暴最大增水为研究对象,利用广义极值分布分别对两站的最大台风增水进行一元拟合,并基于二元Copula函数,构造两站最大台风增水的联合概率分布,根据其联合重现频率进行潮灾的联合强度概率分析。研究结果表明:两站台风暴潮最大增水变量的联合重现频次能够反映台风在香港东部引发的风暴潮的强度,这种联合概率分析较一元分析有更强的地区适用性。     

琼州海峡台风风暴潮增水过程的数值分析

建立琼州海峡风暴潮与天文潮耦合数值模型,并通过1409号"威马逊"台风实测数据验证模型的可靠性,随后通过多组数值试验研究琼州海峡风暴潮与台风移动路径、最大风速半径及中心气压的关系。结果表明:台风移动路径与增水分布关系密切;随着台风最大风速半径的增大,琼州海峡区域风暴增水达到增水极值的时间提前且增水极值增大,但增水极值增加幅度逐渐减小,距离台风中心路径较近区域其增水极值受半径变化的影响相对较小。琼州海峡风暴增水极值随台风中心气压的降低而增大,台风中心气压降低10 h Pa,增水极值增加10%左右。     

“烟花”台风影响下长江南通以下河段的增水分布特征

为探讨台风对河口区域的影响,构建了覆盖中国东南沿海大范围数学模型,对2106号台风“烟花”产生的风暴潮进行了模拟,与实测气象及水位数据对比表明该模型可靠、合理。基于此模型,研究了“烟花”台风在长江口地区风暴潮增水的时空分布特征。研究表明,“烟花”台风期间,长江口区域整体表现为增水状态,最大增水大于0.5 m区域北至连云港、南至台州。南通以下河段最大增水值分布较均匀,均在1.5 m左右;上游区域增水幅度随潮汐过程呈规律波动,增水在涨潮中间时刻达到最大,于落潮中间时刻降至最低,至下游区域,波动规律逐渐消失;0.5 m以上增水历时从上游至下游逐渐减小。     

珠江河口地区风暴潮增水过程数值模拟

1713号台风"天鸽"是53 a来对港、珠、澳地区影响最大的台风。通过对"天鸽"风暴潮的模拟,验证了MIKE21模型和Holland风场构建的天文潮以及二维风暴潮模模型的可靠性,在此基础上探究了珠江河口在不同路径、不同中心气压以及不同最大风速半径下的风暴潮作用的增水极值。结果表明,不同风暴潮路径对登陆沿岸不同验潮测站的影响不同,其中珠江河口东南角较易受到风暴潮影响且风暴潮的沿岸增水极值较大;当风暴潮中心气压下降10 h Pa时,珠江河口处各测站增水极值增幅大约为2%至3%;最大风速半径减小则对距离风暴潮行进路线较远的地区影响较大。     

麦莎台风期间渤海风暴潮数值模拟

利用平面二维水流模型反演了2005年麦莎台风期间渤海风暴潮、天文潮及最大增水时空分布,分析了风应力系数对渤海流场的影响,认为风应力系数取0.000 63比较合适.模拟结果表明:麦莎台风期间最大增水主要在渤海西岸,为0.8～1.6 m;最大增水发生时遭遇天文潮高潮,加剧了麦莎台风致灾的力度.     

上海长江口风暴潮数值预报模型实例研究

风暴潮是一种灾害性的自然现象。为了有效提高风暴潮数值预报精度,以上海长江口沿海为研究对象,构建了长江口风暴潮数值预报模型。该模型能够模拟风暴潮与天文潮等多重因素作用下潮水位过程变化。为了验证模型,选取201718号超强台风"泰利"作为典型案例,并对该场台风过程引起的风暴增水进行了跟踪预报。经验证,台风"泰利"的中心位置距上海沿岸400 km以外,未造成超过1.00 m的风暴增水;且预报潮位精度良好,能够满足风暴潮预报要求。     

珠江河口波浪—风暴潮耦合数值模拟

为提高珠江河口风暴潮增水的数值模拟精度,建立了珠江河口高分辨率的波浪—风暴潮耦合数值模型,该模型基于非结构三角形网格,对复杂岸形具有较好的适应能力。采用实测资料对模型计算结果进行验证,有效波高平均绝对误差为0.52m,最大有效波高相对误差仅5.3%。运用该模型对1822号"山竹"台风风暴潮及波浪过程进行数值模拟,并分析波浪对风暴潮增水的影响,结果表明:波浪最大值增水值约10～20cm,占风暴潮增水的6.5%。考虑波浪—风暴潮耦合作用后,计算结果更接近观测值,可提高风暴潮数值预报的精度,同时对沿岸设计潮位的确定具有一定参考意义。     

风拖曳力系数和曼宁系数对风暴潮流模拟的影响

利用0205号威马逊台风期间实测风暴增水和风暴潮流数据,采用NCEP FNL和台风模型风场的融合风场作为驱动项,建立了覆盖东海的三维风暴潮流数值模型,研究风拖曳力系数和曼宁系数对风暴增水和风暴潮流的影响。计算结果表明:(1)风拖曳力系数取值应考虑随风速变化。表层风暴潮流受风拖曳力系数影响较大,中层和底层风暴潮流基本不受影响。(2)风暴潮流结构在一定程度上取决于曼宁系数;曼宁系数对中层和底层风暴潮流影响大于表层,曼宁系数越大,底摩擦阻力越大,风暴潮流垂向分层越明显。(3)风暴增水和风暴潮流对曼宁系数的响应不同,建立模型时,应同时率定风暴增水和风暴潮流。     

茅洲河口可能最大台风暴潮研究

在统计分析对茅洲河口影响较大的风暴潮特征基础上,利用华南近岸ADCIRC风暴潮模型和捷氏风压模式构建了茅洲河口台风暴潮数学模型,并利用3个典型月和10次典型台风对模型进行了参数率定和验证。通过设计不同的台风中心气压、移动速度、最大风速半径、台风路径参数组合,计算得到台风在澳门登陆、行进方向为340°时为可能最大台风风暴潮,并模拟了可能最大风暴潮下茅洲河口的增水过程。计算结果可为茅洲河口工程建设风暴潮防灾减灾提供参考与依据。