1. 引言
风暴潮灾害是全球范围内最严重的海洋灾害,在西北太平洋沿岸国家中,我国是风暴潮灾害发生次数最多、损失最严重的国家 [1] [2] [3]。中国海洋灾害公报显示,我国每年由于风暴潮灾害造成的经济损失占海洋灾害总损失的80%以上。统计数据显示,2012年至2014年间平均每年海洋灾害引起的经济损失超过135亿元,其中由风暴潮灾害引起的经济损失超过126亿元。
风暴潮灾害的发生虽然是随机事件,但是也具有统计规律性。为减少风暴潮灾害造成的经济损失,国内外许多学者对风暴潮灾害规律进行了研究。吴少华等 [4] 采用1950至1998年塘沽验潮站的实测水位数据,研究了天津沿海风暴潮灾害的统计特征,指出天津沿海是世界上风暴潮频发区和最严重的海域之一,风暴潮灾害在一年四季均有发生。谢丽等 [5] 对20年(1989~2008)中国沿海风暴潮灾害的强度进行了统计分析,指出在全球气候变暖条件下,中国沿海地区的高潮位呈明显上升趋势,风暴潮灾害的频次、强度和时间尺度均有增加的趋势。Marta Marcos等 [6] 利用r-极值理论,对1960至2000年间南欧风暴潮的模拟数据进行统计分析,研究了气候变化对风暴潮灾害的影响。Wang Yanping等 [7] 利用ADCIRC模型和SWAN模型模拟了1985至2014年的32次风暴潮过程,并利用Gumbel模型对模拟数据进行统计分析,指出寒潮大风对莱州湾风暴潮的影响较大。
本文利用FVCOM浅海动力学模型 [8],对渤海20年(1987~2006)的风暴潮灾害进行数值模拟,每年提取一次最大风暴潮过程,利用GEV广义极值理论对未来渤海风暴潮极值水位进行统计分析研究。
2. 模型设置与验证
FVCOM模型是由美国学者陈长胜博士团队开发的非结构网格海洋模型,模型采用有限体积法,该方法具有离散简单,计算高效,具有较强的适应性等优点,模型利用有限差分方法对控制方程进行离散,模型使用三角形网格便于实现对复杂海岸线的拟合 [8]。FVCOM模型目前被广泛用于近岸河口等复杂岸线的模拟,如美国的乔治亚和麻州等河口地区和中国黄渤海海域。
2.1. 模型设置
本文中模型的研究区域是黄渤海海域如图1,其中A是渤海海域,计算区域的经纬度分别是北纬33.72˚N~41.05˚N,东经117.56˚E~126.93˚E,模型的开边界设置在长江口北岸到韩国济州岛连线。模型研究海域的空间分辨率在渤海湾近岸是1000 m,逐渐向外海增加,到开边界达到10,000 m。模型采用的是三角形网格,网格节点数为14,663个,三角形单元个数为28,236个,开边界节点个数为18个。采用正压模型,温度和盐度分别设为10度和30。外模的时间步长设为3秒,内模的时间步长设为30秒,在开边界利用OTPS软件预报得到实时水位驱动,对M2和O1等八个主要分潮进行调和分析,提供海洋水边界条件 [9]。
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Figure 1. The topography and water depth of Yellow Sea and Bohai Sea
图1. 模型研究区域黄渤海海域的地形和水深图
2.2. 模型验证
基于FVCOM模型,建立渤海潮汐预报模型,利用OTPS软件预报得到实时水位驱动,模拟了2003年10月的渤海潮汐过程。收集各个验潮站记录的实测数据,对潮汐模型进行校正,使FVCOM模型能够较好反映渤海潮汐水位变化,验证分析参见文献 [9] [10]。
利用WRF中尺度气象预报模型模拟的风场数据,利用OTPS模拟得到的潮汐数据作为海洋水边界条件,对2003年10月的渤海寒潮风暴潮过程和2005年8月的台风风暴潮过程进行数值模拟,并与实测数据进行对比分析,验证模型的有效性。图2是2003年10月塘沽站风暴潮增水模拟与实测数据对比,图3是2005年8月塘沽站风暴潮水位模拟与实测数据的对比。结果显示,模拟的风暴潮过程在増水极值及时间上与实测数据基本吻合,这说明模型能够用来较好模拟渤海风暴潮过程。
3. 模拟结果与分析
3.1. 广义极值理论
利用构建的FVCOM渤海风暴潮模型,对1987~2006年的渤海风暴潮过程进行数值模拟,利用广义极值理论对模拟数据进行统计分析。每年提取一次最大风暴潮过程,记研究海域的每个格点最大风暴潮水位为
,20年一共20个数据,构造随机变量序列
,设随机变量X服从
广义极值分布,假设随机变量相互独立且服从同一分布,定义广义极值概率分布函数为(参见文献 [11])。
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Figure 2. The modeled and observed storm surge level at Tanggu Port in Oct. 2003
图2. 2003年10月塘沽站风暴潮增水模拟与实测数据的比较
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Figure 3. The modeled and observed water elevation at Tanggu Port in Aug. 2005
图3. 2005年8月塘沽站风暴潮水位模拟与实测数据的比较
(1)
其中,
分别为位置参数、尺度参数和形状参数,三个参数通过构造极大似然函数计算得到估计值。
记U(T)是T年观测重现期水位,其中T表示时间,单位是年,计算得到重现期水位为(参见文献 [11])
(2)
将塘沽站模拟计算的重现期风暴潮极值水位与文献 [12] 中塘沽站预测的重现期极值水位进行比较,计算得到绝对误差均值是0.11,误差标准差是0.10,相对误差均值是1.77%,两组预测数据基本一致(见表1)。说明利用广义极值理论进行统计分析的有效性,能够用来预测渤海风暴潮未来的变化规律。
3.2. 渤海沿岸未来风暴潮极值水位统计分析
3.2.1. 塘沽站风暴潮重现期极值水位分析
利用广义极值理论,对塘沽站的风暴潮极值水位进行预测分析。表2是不同重现期塘沽站风暴潮重现期极值水位的变化预测。研究发现,与历史数据相比,塘沽站的风暴潮极值水位增加明显,预测10年、20年和30年的风暴潮极值水位分别增加了2.91%、7.76%和10.53%。
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Table 1. Comparison of the prediction and literature extreme water level of storm surge in Tanggu Port
表1. 塘沽站风暴潮极值水位预测数据和文献数据比较(单位:m)
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Table 2. Prediction of the extreme water level of storm surge in return periods at Tanggu Port
表2. 塘沽站的风暴潮重现期极值水位变化预测
3.2.2. 渤海沿岸三个典型站位的风暴潮极值水位变化预测
图4显示的是曹妃甸港、塘沽港和黄骅港风暴潮极值水位的变化预测。在曹妃甸港,由于风暴潮水位不高,因此,未来百年内风暴潮极值水位增加不大,预计在2030年,风暴潮极值水位达到4.4 m的可能性为55%,在2050年风暴潮极值水位达到4.7 m的可能性达到50%,而在2100年,风暴潮极值水位达到4.7 m的可能性达到75%。在塘沽港和黄骅港,未来百年风暴潮极值水位增加幅度较大。在塘沽港,目前的风暴潮警戒水位是4.7 m,超过警戒水位1.5 m以上为特大风暴潮,预测风暴潮极值水位达到6.2 m特大风暴潮的可能性,在2010达到10%,在2030年内达到60%,在2050年内达到85%,而在2100年达到92%以上。在黄骅港,目前的风暴潮警戒水位是4.8 m,特大风暴潮水位定义为6.3 m以上,预测风暴潮极值水位达到6.3 m以上的可能性,在2010是17%,在2030年内达到65%,在2050年内达到86%,而在2100年达到93%以上。
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Figure 4. Expected fraction of years with extreme water levels of storm surge at Caofeidian, Tanggu and Huanghua Ports
图4. 曹妃甸港、塘沽港和黄骅港风暴潮极值水位未来预测
4. 结论与讨论
本文利用FVCOM浅海动力学模型,对渤海20年风暴潮过程进行数值模拟,利用广义极值理论研究了渤海沿岸站位风暴潮未来极值水位的变化。研究发现,未来百年塘沽站和黄骅港未来风暴潮极值水位较高,风暴潮灾害风险较大。预测塘沽站10年、20年和30年的风暴潮极值水位相比历史数据分别增加了2.91%、7.76%和10.53%。在塘沽站发生特大风暴潮的可能性在2030年内达到60%,在2050年内达到85%,而在2100年达到92%以上。
由于本文利用数值模拟的模型数据进行统计分析,统计预测的结果具有一定的局限性,今后将会利用更多的实测数据对模型进行改进,为未来渤海风暴潮灾害预报和海堤防护建设提供指导。
基金项目
天津科技大学大学生创新创业训练项目(201910057265);天津市应用基础与前沿技术研究计划(19JCYBJC22000);天津市高等学校基本科研业务费(2018KJ12)。
NOTES
*通讯作者。