羅佳敏，姜云鵬，龐亮，馮鈺棟

( 1. 中國(guó)海洋大學(xué) 工程學(xué)院，山東 青島 266100；2. 交通運(yùn)輸部天津水運(yùn)工程科學(xué)研究所，天津 300456；3. 山東電力工程咨詢?cè)河邢薰?，山東 濟(jì)南 250013)

1 引言

臺(tái)風(fēng)是我國(guó)東南沿海常見的氣象災(zāi)害，影響范圍廣、發(fā)生頻次高、變異性強(qiáng)、破壞力大，由臺(tái)風(fēng)引發(fā)的風(fēng)暴潮災(zāi)害是破壞沿海地區(qū)人民生命財(cái)產(chǎn)最主要的方式之一[1]。浙江省是臺(tái)風(fēng)影響頻率最高、受災(zāi)最為嚴(yán)重的省份之一，2000-2016年共有46場(chǎng)臺(tái)風(fēng)對(duì)浙江省造成影響[2]。在氣候變化的背景下，風(fēng)暴潮發(fā)生的頻率不斷增加，精細(xì)化且能真實(shí)反映風(fēng)暴增水變化的風(fēng)暴潮數(shù)值模擬研究顯得尤為重要。

臺(tái)風(fēng)是風(fēng)暴增水最直接的驅(qū)動(dòng)因素。風(fēng)場(chǎng)的可靠性直接影響到風(fēng)暴潮數(shù)值模擬的準(zhǔn)確度。風(fēng)暴潮數(shù)值模擬中多采用基于簡(jiǎn)化的物理模型和數(shù)值模型的參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模式。1980年，Holland[3]根據(jù)澳大利亞低緯度海域臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)，提出了Holland模型。在最大風(fēng)速半徑(Rmax)的基礎(chǔ)上，引入Holland參數(shù)，即徑向氣壓分布系數(shù)(B)，用來(lái)描述臺(tái)風(fēng)徑向剖面結(jié)構(gòu)的變化，使模型具有更普遍的適用性[4-6]。研究發(fā)現(xiàn)，Rmax和B對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)及風(fēng)速的影響較大[7-9]。Powell等[10]基于美國(guó)東南沿海地區(qū)的飛機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)B進(jìn)行了擬合研究，給出了B關(guān)于Rmax和緯度 ?的擬合關(guān)系式；Vickery和Wadhera[11]將B與Rmax關(guān)聯(lián)，提出了B與Rmax和中心氣壓差(ΔP)的擬合公式；在澳大利亞海域，Love和Murphy[12]、Hubbert等[13]、Harper和Holland[14]分別給出了B與ΔP的擬合公式；Jakobsen和Madsen[15]根據(jù)孟加拉灣海域臺(tái)風(fēng)資料，提出了B與ΔP、1 min最大風(fēng)速的擬合關(guān)系；在西北太平洋海域，江志輝等[8]結(jié)合《熱帶氣旋年鑒》數(shù)據(jù)，利用地球物理流體動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室（Laboratory of Geophysical Fluid Dynamics,LAGFD）的部分計(jì)算方法，得到ΔP關(guān)于Rmax的擬合曲線公式；李瑞龍[16]結(jié)合李小莉等[7]關(guān)于Rmax的計(jì)算方法，認(rèn)為Rmax服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，同時(shí)擬合得到我國(guó)沿海臺(tái)風(fēng)多發(fā)地區(qū)的Rmax計(jì)算公式；Fang等[17]利用中國(guó)氣象局（China Meteorological Administration, CMA） 最佳路徑數(shù)據(jù)集，根據(jù)1949-2016年的歷史臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)，給出B關(guān)于ΔP和緯度?的擬合關(guān)系式，構(gòu)建了適用于西北太平洋海域的參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型。

近年來(lái)，諸多學(xué)者針對(duì)我國(guó)沿海海域進(jìn)行了臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)研究。唐建等[18]將CCMP（Cross Calibrated Multi-Platform）背景風(fēng)場(chǎng)與多種經(jīng)驗(yàn)風(fēng)場(chǎng)模型結(jié)合，模擬了1105號(hào)臺(tái)風(fēng)，發(fā)現(xiàn)Holland模式的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)較接近。程雨佳等[19]將聯(lián)合概率法與Holland參數(shù)風(fēng)場(chǎng)模型結(jié)合，推算得到臺(tái)風(fēng)影響下南海海域的波高重現(xiàn)期。潘冬冬等[6]發(fā)現(xiàn)在南海海域，將歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECWMF）第五代再分析資料（ERA-5）背景風(fēng)場(chǎng)與選用Hubbert等[13]提出的B計(jì)算方法構(gòu)建的Holland風(fēng)場(chǎng)模型相疊加得到的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)，能較好地重現(xiàn)臺(tái)風(fēng)“山竹”的風(fēng)速過程。方根深等[20]基于典型臺(tái)風(fēng)過程建立風(fēng)場(chǎng)模型并針對(duì)我國(guó)南部沿海進(jìn)行了模型適用性研究，通過對(duì)比不同的B、Rmax計(jì)算公式，認(rèn)為在西北太平洋海域，采用盧安平等[21]提出的B、Rmax組合方案進(jìn)行“黑格比”臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)的模擬具有較高的精度。

針對(duì)影響浙江沿海的風(fēng)暴潮災(zāi)害，諸多學(xué)者采用不同的數(shù)值模型開展了相關(guān)研究。孫志林等[22]運(yùn)用Delft-3D模型，探究了舟山漁港風(fēng)暴潮位對(duì)不同臺(tái)風(fēng)路徑的響應(yīng)規(guī)律。丁駿等[23]采用MIKE 21水動(dòng)力模型，建立了浙江沿海的二維風(fēng)暴潮模型，準(zhǔn)確模擬了1323號(hào)臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮過程。陳潔等[24]利用MIKE 21模型，選用0608號(hào)臺(tái)風(fēng)，進(jìn)行海平面上升情景下的臺(tái)州市玉環(huán)市的風(fēng)暴潮數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)玉環(huán)市北側(cè)登陸的臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮對(duì)海平面上升較敏感。何威等[25]選用Holland模型，對(duì)B、Rmax參數(shù)公式進(jìn)行比選構(gòu)建9711號(hào)臺(tái)風(fēng)模型，并使用MIKE 21模型研究了椒江河口不同形態(tài)變化對(duì)風(fēng)暴潮的影響，認(rèn)為河口收窄會(huì)使風(fēng)暴高潮位抬升。

上述研究結(jié)果顯示，不同海域獲得的風(fēng)場(chǎng)參數(shù)擬合方法差異較大，因此需綜合比較不同的計(jì)算方法以獲得適用于浙江海域的參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型，在此基礎(chǔ)上能夠?qū)Φ湫团_(tái)風(fēng)誘發(fā)的風(fēng)暴增水進(jìn)行合理的數(shù)值分析。本文以該海域常用的Holland模型為切入點(diǎn)，比較風(fēng)場(chǎng)模型中最大風(fēng)速半徑Rmax和徑向氣壓分布系數(shù)B的計(jì)算方法，以0216號(hào)臺(tái)風(fēng)“森拉克”、0414號(hào)臺(tái)風(fēng)“云娜”為例，分析Rmax和B不同計(jì)算方法的組合對(duì)風(fēng)速發(fā)展的影響，由此得到適用于浙江海域的參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型。基于生成的輸入風(fēng)場(chǎng)，利用MIKE 21模型進(jìn)行該海域的臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮數(shù)值模擬，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比較，進(jìn)行天文潮位和風(fēng)暴增水水位驗(yàn)證與分析。

2 參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型及其關(guān)鍵參數(shù)

Holland模型[3]的徑向氣壓分布公式為

式中，Pr為距離臺(tái)風(fēng)中心r處的氣壓；Pc為臺(tái)風(fēng)中心氣壓；ΔP=Pa-Pc，為臺(tái)風(fēng)中心氣壓差，Pa為臺(tái)風(fēng)外圍氣壓， 取1 010 hPa；Rmax為臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)最大風(fēng)速半徑；B為徑向氣壓分布系數(shù)。

梯度風(fēng)場(chǎng)模型的計(jì)算公式為

式中，Vg(r)為距離臺(tái)風(fēng)中心r處的梯度風(fēng)速；ρA為空氣密度，取1.2 kg/m3；f=2Ωsin?，為科氏力系數(shù)，其中，?為臺(tái)風(fēng)中心緯度。

式（2）Rmax中和B的表達(dá)式大多是基于實(shí)測(cè)或數(shù)值模擬的擬合結(jié)果[20]，應(yīng)用較為廣泛的計(jì)算表達(dá)式見表1和表2。

由表1和表2可以看出，臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型中各個(gè)參數(shù)間相互影響，特別是Rmax和B與臺(tái)風(fēng)中心氣壓差ΔP、中心緯度?、中心移動(dòng)速度Vf等之間可能都存在一定的關(guān)系，并且不同海域獲得的風(fēng)場(chǎng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)擬合關(guān)系差異較大，需對(duì)計(jì)算方法進(jìn)行綜合比較來(lái)確定參數(shù)組合計(jì)算模式。

表1 徑向氣壓分布系數(shù)B的主要計(jì)算表達(dá)式Table 1 Main calculation methods of radial pressure profile coefficient B

表2 最大風(fēng)速半徑Rmax的 主要計(jì)算表達(dá)式Table 2 Main calculation methods of maximal wind velocity radius Rmax

為得到適用于浙江沿海的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)，本文基于前人總結(jié)的參數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式，分別選取3個(gè)典型且適用于我國(guó)沿海海域的徑向氣壓分布系數(shù)B、最大風(fēng)速半徑Rmax的計(jì)算方法，對(duì)應(yīng)組合得到9種不同的參數(shù)組合方案，下文稱自匹配模式。B、Rmax的計(jì)算表達(dá)式及編號(hào)見表1和表2，9種自匹配模式的組合情況見表3。

表3 自匹配模式Table 3 Self-matching patterns

3 參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)的驗(yàn)證

3.1 臺(tái)風(fēng)選取

基于CMA最佳路徑數(shù)據(jù)集[30-31]提供的臺(tái)風(fēng)軌跡、中心氣壓及臺(tái)風(fēng)中心最大風(fēng)速等數(shù)據(jù)，采用表3所示的自匹配模式，得到不同Rmax和B組合關(guān)系的9種參數(shù)風(fēng)場(chǎng)模型，再現(xiàn)0216號(hào)臺(tái)風(fēng)和0414號(hào)臺(tái)風(fēng)在發(fā)展過程中的風(fēng)速變化。為驗(yàn)證風(fēng)場(chǎng)的準(zhǔn)確性，本文選取大陳、石浦、嵊泗氣象站的實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)與數(shù)值模擬結(jié)果對(duì)比。圖1給出了兩場(chǎng)臺(tái)風(fēng)的軌跡示意圖以及實(shí)測(cè)站點(diǎn)的位置。

3.2 風(fēng)場(chǎng)驗(yàn)證

根據(jù)現(xiàn)有資料，對(duì)海平面10 m高度風(fēng)速進(jìn)行驗(yàn)證，圖2、圖3分別為0216號(hào)臺(tái)風(fēng)、0414號(hào)臺(tái)風(fēng)的風(fēng)速對(duì)比結(jié)果。

從圖中可以看出，9種自匹配模式模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)風(fēng)速在變化趨勢(shì)上基本相似，但在不同臺(tái)風(fēng)中，各模式在風(fēng)速極值與臺(tái)風(fēng)影響前期的風(fēng)速模擬上差別較大。R3計(jì)算方法在極值風(fēng)速的模擬上相對(duì)偏大，R1、R2方法模擬結(jié)果相近。B1、B2計(jì)算方法在臺(tái)風(fēng)影響前期風(fēng)速和極值風(fēng)速的模擬上效果較好，B3計(jì)算方法整體風(fēng)速偏小，不能很好地反映風(fēng)速變化特征。

為更好地評(píng)估各種計(jì)算模式的計(jì)算偏差，選用相關(guān)系數(shù)C0與極大值相對(duì)誤差C1進(jìn)行檢驗(yàn)，公式如下：

式中，F(xiàn)i、Oi、Fmax、Omax分 別為模擬值、實(shí)測(cè)值、模擬值最大值和實(shí)測(cè)值最大值；N為樣本總?cè)萘俊?/p>

采用極大值相對(duì)誤差C1來(lái)評(píng)價(jià)模型在預(yù)測(cè)極值風(fēng)速上的精度，采用相關(guān)系數(shù)C0來(lái)評(píng)價(jià)臺(tái)風(fēng)整體過程中模擬風(fēng)速的綜合效果。當(dāng)C0=1.0時(shí)，表示兩變量完全線性相關(guān)；一般情況下，若C0＞0.8，就可認(rèn)為兩變量相關(guān)性較好。相關(guān)系數(shù)和均方根誤差結(jié)果見表4。

由表可知，綜合不同臺(tái)風(fēng)及不同站點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)和相對(duì)誤差，自匹配模式B1R1在9個(gè)模式中是和實(shí)測(cè)結(jié)果符合度最好的，其次是B1R2。由此可知，選用江志輝等[8]提出的R1計(jì)算方法以及Jakobsen和Madsen[15]的B1方法進(jìn)行臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)的構(gòu)造，能較準(zhǔn)確地反映該區(qū)域臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)特征。

圖1 臺(tái)風(fēng)軌跡及氣象站實(shí)測(cè)站點(diǎn)Fig. 1 Track of typhoon and location of weather observation sites

圖2 0216號(hào)臺(tái)風(fēng)風(fēng)速數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)對(duì)比Fig. 2 Comparison of Typhoon 0216 wind speed between simulated and observed results

4 風(fēng)暴潮數(shù)值模擬

4.1 模型設(shè)置

本文基于MIKE 21水動(dòng)力模型，結(jié)合Holland 參數(shù)風(fēng)場(chǎng)模型和全球潮汐模型TPXO 7.2，建立了天文潮-風(fēng)暴潮耦合數(shù)值模型。該模型將二維水動(dòng)力模塊與海面風(fēng)強(qiáng)迫力相結(jié)合，在風(fēng)暴潮模擬研究中具有良好的適用性[32-33]。

模型以浙江海域?yàn)檠芯繉?duì)象，天文潮-風(fēng)暴潮耦合模型計(jì)算海域?yàn)?6.1°～31.0°N，120.1°～124.35°E，如圖4a所示?？紤]到浙江沿海島嶼眾多、岸線復(fù)雜，計(jì)算域采用不規(guī)則三角網(wǎng)格劃分，網(wǎng)格從外海至近岸逐漸加密，外海網(wǎng)格最大分辨率為9.5 km，近岸臺(tái)州沿岸網(wǎng)格分辨率為50～200 m，寧波、溫州海域網(wǎng)格分辨率為100～1 000 m。整個(gè)計(jì)算域共287 503個(gè)單元、146 733個(gè)節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)格圖見圖4b。模擬區(qū)域的岸線數(shù)據(jù)采用美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）的高精度岸線數(shù)據(jù)；寧波市石浦港至溫州市鰲江口一帶的近岸海域水深由海圖數(shù)字化得到，其他海域的水深數(shù)據(jù)引用NOAA的30″×30″的ETOPO1水深數(shù)據(jù)，模型最小時(shí)間步長(zhǎng)為 0.1 s，最大時(shí)間步長(zhǎng)為60 s。

圖3 0414號(hào)臺(tái)風(fēng)風(fēng)速數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)對(duì)比Fig. 3 Comparison of Typhoon 0414 wind speed between simulated and observed results

4.2 模型的驗(yàn)證與分析

4.2.1 臺(tái)風(fēng)資料

0216號(hào) 臺(tái) 風(fēng) 于2002年8月29日6時(shí)（UTC）生成，9月7日10時(shí)30分（UTC）在浙江蒼南登陸, 登陸時(shí)中心氣壓為965 hPa，近中心最大風(fēng)力達(dá)12 級(jí)以上。登陸時(shí), 溫臺(tái)等地出現(xiàn)了狂風(fēng)巨浪、暴雨高潮等現(xiàn)象，沿海最大風(fēng)速超40 m/s，且臺(tái)風(fēng)過程正值天文大潮期，實(shí)測(cè)資料顯示臺(tái)風(fēng)過程中整個(gè)浙江沿岸最高潮位均超警戒水位，浙中、浙南岸段受災(zāi)尤為嚴(yán)重[34]。0414號(hào)臺(tái)風(fēng)于2004年8月8日12時(shí)（UTC）生成，12日12時(shí)（UTC）在浙江溫嶺市石塘鎮(zhèn)登陸，登陸時(shí)近中心風(fēng)速與中心氣壓分別為45 m/s和950 hPa。0414號(hào)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度高、風(fēng)力大、影響范圍廣，是1956-2004年間在浙江沿海登陸的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)。臺(tái)風(fēng)登陸適逢天文大潮起潮期，引起登陸點(diǎn)附近潮位站2.30～3.58 m的最大增水。

表4 風(fēng)速計(jì)算值與實(shí)測(cè)值的誤差Table 4 Error between simulated and observed results of wind speed

圖4 模型水深圖和網(wǎng)格圖Fig. 4 Water depth map and grid map of modle

選取上文的參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型生成的0216號(hào)臺(tái)風(fēng)和0414號(hào)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)作為天文潮-風(fēng)暴潮耦合模型的驅(qū)動(dòng)風(fēng)場(chǎng)，對(duì)兩場(chǎng)臺(tái)風(fēng)影響下的天文潮潮位及風(fēng)暴潮增水水位進(jìn)行驗(yàn)證，臺(tái)風(fēng)路徑見圖5。

4.2.2 天文潮驗(yàn)證

潮汐和風(fēng)暴潮的非線性作用在風(fēng)暴潮增水模擬中尤其重要[35]。檢驗(yàn)天文潮-風(fēng)暴潮耦合模型能否較好反映沿岸的水位變化情況，首先要進(jìn)行潮位驗(yàn)證。進(jìn)行潮位驗(yàn)證時(shí)，模式只給予開邊界潮汐水位驅(qū)動(dòng)，不加入風(fēng)場(chǎng)。本文根據(jù)國(guó)家海洋信息中心提供的2002年和2004年潮汐表中浙江省的7個(gè)潮位站的潮位預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行天文潮潮位驗(yàn)證，驗(yàn)證站點(diǎn)位置見圖5。

兩場(chǎng)臺(tái)風(fēng)模型的模擬時(shí)間分別為2002年8月29日6時(shí)至9月8日6時(shí)（UTC）、2004年8月6日0時(shí)至8月14日0時(shí)（UTC），軟啟動(dòng)時(shí)間均為72 h，軟啟動(dòng)期間不進(jìn)行潮位驗(yàn)證，天文潮驗(yàn)證結(jié)果如圖6、圖7所示。

圖5 臺(tái)風(fēng)路徑及驗(yàn)證站點(diǎn)Fig. 5 Track of typhoon and location of verification sites

圖6 0216號(hào)臺(tái)風(fēng)期間天文潮位數(shù)值模擬結(jié)果與潮汐表對(duì)比Fig. 6 Comparison of tide level between simulated and tide table value during Typhoon 0216

由圖可知，潮位模擬值與實(shí)測(cè)值整體趨勢(shì)較為一致，在各站點(diǎn)符合較好。

0216號(hào)臺(tái)風(fēng)期間，從潮時(shí)差來(lái)看，各站高低潮位出現(xiàn)時(shí)間與潮汐表數(shù)據(jù)的相位差在1 h左右，誤差原因是健跳站、坎門站在8月29日至9月2日的高潮潮時(shí)提前約1 h；東門村站、海門港站、鎮(zhèn)海站在9月4-8日的低潮潮時(shí)滯后約1 h。從潮位差來(lái)看，7個(gè)站點(diǎn)的潮位高潮絕對(duì)平均誤差最大為0.16 m（鎮(zhèn)海站），最小為0.03 m（黃大岙站）；低潮絕對(duì)平均誤差最大為0.24 m（鎮(zhèn)海站），最小為0.10 m（海門站、坎門站）。其中，坎門站模擬高潮位偏低，海門站、海門港站在高潮位模擬中的誤差主要源于9月1-4日3次低高潮的潮位偏低。

0414號(hào)臺(tái)風(fēng)期間，各站高低潮位的出現(xiàn)時(shí)間與潮汐表數(shù)據(jù)的相位差在1 h左右，誤差主要是東門村站、海門港站、海門站、健跳站在8月6-8日以及12-14日的低潮潮時(shí)滯后約1 h導(dǎo)致。6個(gè)站點(diǎn)的潮位高潮絕對(duì)平均誤差最大為0.23 m（海門港站），最小為0.09 m（東門村站）；黃大岙站模擬高潮位偏高，健跳站、坎門站、海門站、海門港站在8月10-13日的3次低高潮的模擬潮位偏低。低潮絕對(duì)平均誤差最大為0.27 m（健跳站），最小為0.05 m（坎門站）；除健跳站在低潮位的模擬中誤差較大外，其余站點(diǎn)低潮絕對(duì)平均誤差均在0.1 m內(nèi)。

可以看出，模型模擬結(jié)果與潮汐表數(shù)據(jù)較為一致，能夠較好地反映研究區(qū)域的潮位變化特征。但也存在一定誤差，例如個(gè)別站點(diǎn)在模擬后期出現(xiàn)低高潮位、相位滯后的問題，如健跳站、坎門站、鎮(zhèn)海站整體相比其他站點(diǎn)不能很好地再現(xiàn)潮位的變化等。產(chǎn)生的主要原因如下：

（1）模型本身的誤差。建立模型時(shí)，為確保計(jì)算效率，個(gè)別站點(diǎn)分辨率較低，導(dǎo)致模擬潮位誤差，如健跳站、鎮(zhèn)海站；同時(shí)，個(gè)別站點(diǎn)水深較淺、地形特殊，非線性效應(yīng)顯著，易導(dǎo)致潮波畸變；另外，模型中未考慮漫灘也是造成結(jié)果差異的原因之一。

（2）初始潮位及驗(yàn)證資料的誤差。一方面，模型選取TPXO 7.2在外邊界的模擬結(jié)果來(lái)確定模型開邊界潮位，與實(shí)況存在一定誤差；另一方面，驗(yàn)證資料選自潮汐表，忽略了實(shí)際水位是潮汐項(xiàng)和擾動(dòng)項(xiàng)之和。

（3）模擬過程中的誤差。模型以開邊界潮汐水位為驅(qū)動(dòng)，進(jìn)行由外海向近岸的計(jì)算，模擬范圍較大，會(huì)增大近岸的累積誤差[36]；此外，不同天文潮位時(shí)實(shí)際海床糙率不同，難以在模型中準(zhǔn)確反映[23]。

4.2.3 風(fēng)暴潮增水驗(yàn)證

模擬總水位與模擬天文潮水位相減可以得到風(fēng)暴潮增水水位。其中，模擬總水位是在模擬中添加潮位和風(fēng)場(chǎng)的共同驅(qū)動(dòng)得到。

0216號(hào)臺(tái)風(fēng)與0414號(hào)臺(tái)風(fēng)增水的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比分別如圖8、圖9所示。從圖中可以看出，風(fēng)暴潮增水的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值的過程吻合度較好，主峰契合。

圖7 0414號(hào)臺(tái)風(fēng)期間天文潮位數(shù)值模擬結(jié)果與潮汐表對(duì)比Fig. 7 Comparison of tide level between simulated value and tide table value during Typhoon 0414

0216號(hào)臺(tái)風(fēng)期間，坎門站距離臺(tái)風(fēng)中心較近，其過程風(fēng)暴潮增水較大，出現(xiàn)的增水是標(biāo)準(zhǔn)型增水過程；海門站、健跳站呈現(xiàn)波動(dòng)型增水過程；鎮(zhèn)海站呈現(xiàn)混合型增水過程。從風(fēng)暴潮主振階段來(lái)看，各站峰值時(shí)間差在1 h內(nèi)，風(fēng)暴潮增水極大值最大誤差出現(xiàn)在海門站，為0.19 m；最小誤差出現(xiàn)在坎門站，為0.09 m；4個(gè)站的平均誤差為0.14 m。除海門站以外，其余站點(diǎn)誤差均在0.15 m以下。從先兆波增水情況來(lái)看，4個(gè)站在趨勢(shì)上與實(shí)測(cè)增水情況符合，出現(xiàn)先兆波的周期性增水且增水時(shí)間長(zhǎng)；但先兆波的周期性增水水位較實(shí)測(cè)值偏低0.05～0.60 m，其中，海門站、坎門站模擬效果稍好，除個(gè)別周期的先兆波增水水位的模擬誤差大于0.5 m外，其余的增水水位誤差在0.05～0.30 m范圍內(nèi)，健跳站、鎮(zhèn)海站模擬水位誤差較大，偏低0.10～0.65 m。除模型中岸線和水深數(shù)據(jù)的可靠性因素外，誤差可能和站點(diǎn)與臺(tái)風(fēng)中心的距離、網(wǎng)格精度有關(guān)。先兆波是由外海強(qiáng)風(fēng)低壓所引起的自由長(zhǎng)波，由臺(tái)風(fēng)中心向外傳開，并比臺(tái)風(fēng)中心超前傳至岸邊，站點(diǎn)離臺(tái)風(fēng)中心較遠(yuǎn)會(huì)導(dǎo)致摩擦損耗以及累計(jì)誤差，例如離臺(tái)風(fēng)行進(jìn)路徑相對(duì)較遠(yuǎn)的健跳站、鎮(zhèn)海站，先兆波增水模擬誤差較其他站點(diǎn)偏大；同時(shí)，先兆波發(fā)生時(shí)期，站點(diǎn)附近風(fēng)力較小，風(fēng)暴潮與天文潮的耦合作用偏弱，也會(huì)導(dǎo)致模擬增水過程波動(dòng)不明顯。另一方面，網(wǎng)格精度的問題也可能會(huì)導(dǎo)致難以準(zhǔn)確刻畫先兆波的增水情況。

圖8 0216號(hào)臺(tái)風(fēng)期間增水水位數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)對(duì)比Fig. 8 Comparison of storm tide between simulated and observed results during Typhoon 0216

0414號(hào)臺(tái)風(fēng)期間，各站點(diǎn)距離臺(tái)風(fēng)中心較近，過程增水水位較大，呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)型增水。從風(fēng)暴潮主振階段來(lái)看，各站峰值時(shí)間差均在1 h內(nèi)，風(fēng)暴潮極值增水最大誤差出現(xiàn)在海門港站，為0.22 m；最小誤差在海門站, 為0.15 m；3個(gè)站的平均誤差為0.18 m。除海門站以外，其余站點(diǎn)誤差均在0.20 m以下。綜上，可以認(rèn)為模型能夠較好地模擬臺(tái)風(fēng)過程中的風(fēng)暴潮增水變化情況。

圖9 0414號(hào)臺(tái)風(fēng)期間增水水位數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)對(duì)比圖Fig. 9 Comparison of storm tide between simulated and observed results during Typhoon 0414

5 結(jié)論

本文基于Holland參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型，研究了臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型中關(guān)鍵參數(shù)最大風(fēng)速半徑Rmax和徑向氣壓分布系數(shù)B對(duì)風(fēng)速的影響，將3種典型的Rmax、B參數(shù)計(jì)算公式進(jìn)行對(duì)應(yīng)組合得到9種不同的參數(shù)化方案，對(duì)其在兩場(chǎng)臺(tái)風(fēng)下的各站點(diǎn)風(fēng)速模擬值進(jìn)行了驗(yàn)證分析；采用選定的Holland參數(shù)風(fēng)場(chǎng)模型構(gòu)成的0216號(hào)臺(tái)風(fēng)和0414號(hào)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)作為輸入風(fēng)場(chǎng)，利用MIKE 21數(shù)值模型進(jìn)行浙江海域風(fēng)暴潮數(shù)值模擬，并對(duì)實(shí)測(cè)站點(diǎn)的天文潮位及風(fēng)暴潮增水水位進(jìn)行了驗(yàn)證分析，得出如下結(jié)果。

（1） 采用參數(shù)計(jì)算方法比選的方式確定Holland參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型，能使風(fēng)場(chǎng)模擬更為準(zhǔn)確。針對(duì)參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型中不確定性較強(qiáng)的最大風(fēng)速半徑Rmax和徑向氣壓分布系數(shù)B，不同的參數(shù)風(fēng)場(chǎng)公式獲得的風(fēng)速模擬結(jié)果表現(xiàn)出明顯的差異。選用大西洋海域Graham[29]的最大風(fēng)速半徑Rmax方法所得的風(fēng)場(chǎng)模型在極值風(fēng)速的模擬上偏大，Powell等[10]的徑向氣壓分布系數(shù)B方法在臺(tái)風(fēng)影響前期的模擬風(fēng)速偏小。采用江志輝等[8]、Fang等[27]提出的Rmax計(jì)算方法及Jakobsen和Madsen[15]、Fang等[17]的B計(jì)算公式組合得到的參數(shù)風(fēng)模型能較準(zhǔn)確地重現(xiàn)研究區(qū)域臺(tái)風(fēng)過程的風(fēng)速變化情況。

（2）浙江沿海地區(qū)，采用江志輝等[8]的Rmax和Jakobsen及Madsen[15]的B方法確定的參數(shù)化風(fēng)場(chǎng)模型可較準(zhǔn)確地模擬臺(tái)風(fēng)過程中整體與極值風(fēng)速的變化特征。

（3）基于本文提出的風(fēng)場(chǎng)參數(shù)選取方法構(gòu)建臺(tái)風(fēng)場(chǎng)，輸入MIKE 21風(fēng)暴潮數(shù)值模型，在風(fēng)暴潮增水的模擬精度上已經(jīng)達(dá)到要求。從風(fēng)暴潮主振階段來(lái)看，各站增水最大時(shí)間誤差在1 h內(nèi)，增水最大值誤差在0.25 m以內(nèi)，平均誤差在0.15 m左右。從先兆波增水情況看，0216號(hào)臺(tái)風(fēng)模擬過程中，各站風(fēng)暴潮增水趨勢(shì)與實(shí)測(cè)情況相符，但在增水水位上偏低0.05～0.60 m不等，這可能是由于地形、岸線數(shù)據(jù)及網(wǎng)格精度等問題導(dǎo)致。未來(lái)可采用更高分辨率或是選用臺(tái)風(fēng)發(fā)生期間的岸線水深數(shù)據(jù)，提高風(fēng)暴潮數(shù)值模型的準(zhǔn)確性。