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Journal of Tropical Oceanography >

2019 , Vol. 38 >Issue 1: 1 - 10

DOI: https://doi.org/10.11978/2018046

Orginal Article

Inundation risk assessment of storm surge along Lei Zhou coastal areas*

  • ZHANG Min ,
  • LUO Jun ,
  • HU Jinlei ,
  • ZENG Xuezhi
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  • South China Sea Prediction Center, State Oceanic Administration, Guangzhou 510310, China
Corresponding author: ZHANG Min. E-mail:

Received date: 2018-06-25

  Request revised date: 2018-10-30

  Online published: 2019-01-16

Supported by

National Key Research and Development Program of China (2016YFC1401503)

Water Resource Science and Technology Innovation Program of Guangdong Province (2016-02)

Copyright

热带海洋学报编辑部
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Abstract

A storm surge and wave coupled inundation simulation model for Lei Zhou coastal areas at high resolution has been established based on ADCIRC (a parallel advanced circulation model for oceanic, coastal and estuarine waters) and SWAN (simulating waves nearshore) ocean numerical models. A total of 1415 typhoon cases that seriously impacted Lei Zhou were simulated. The result of contrastive analysis shows that wave has a significant impact on storm surge in Lei Zhou coastal areas. We designed 35 typhoon cases based on 8007 typhoons, and reserve flooded area and submerged depth for seven different grades. The inundated area of Lei Zhou can reach 463.2 km2 under 900 hPa grade. We developed 60 cases of possible maximum storm surge and calculated the biggest inundated extent and depth. Under the impact of maximum typhoon, the sea water will spill over seawalls and cause serious flooding disaster. The total submerged area is 602.0 km2 in Lei Zhou. The area whose dangerousness is first grade with flooding depth bigger than 3 m is 465.8 km2. The eastern coastal areas of Lei Zhou will face larger storm surge disaster risk than the western coastal areas. The results of the study have important implications for guiding prevention and mitigation work of storm surge disaster in Lei Zhou.

Key words： storm surge; coupled model; inundation; risk assessment

Cite this article

ZHANG Min , LUO Jun , HU Jinlei , ZENG Xuezhi . Inundation risk assessment of storm surge along Lei Zhou coastal areas*[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2019 , 38(2) : 1 -12 . DOI: 10.11978/2018046

雷州市地处雷州半岛中部, 北回归线以南, 位于东经109°42′—110°23′, 北纬20°26′—21°11′, 东濒南海, 西靠北部湾, 北与湛江市麻章区、遂溪县接壤, 南与徐闻县毗邻。雷州市是台风风暴潮灾害较为严重的地区之一, 台风影响该地区的时间主要集中在每年的7月至10月。1950年至2016年间, 登陆湛江市而影响这一地区的台风共有73次, 平均每年1.09次, 其中直接登陆雷州市的台风有18次。雷州市由于其特殊的海岸线形态和地形, 十分有利于海水堆积, 我国历史上有记录的最大风暴增水发生在雷州市南渡站——8007号台风带来了590cm的风暴增水, 该值为我国最大记录增水值, 位居世界第三大值。2014年先后有近41年来登陆华南最强台风“威马逊”以及台风“海鸥”侵袭了湛江市, 都给雷州市带来了近年来罕见的风暴潮灾害, 并且引发了多处海堤漫堤和沿海地区漫滩现象, 带来重大的经济、社会损失。
风暴潮漫滩模式研究开始于20世纪60年代末期, 与传统的固定网格模式相比, 这类模式允许边界位置随水位升降而改变。目前国内对于风暴潮漫滩的研究开展了大量的工作, 莎日娜等(2007)基于POM模式的改进, 采用Flather-Heaps干湿网格法和两重网格嵌套的数值计算格式, 建立了针对天津近岸海域的三维东边界风暴潮漫滩模型。吴玮等(2012)利用近岸海洋数值模式(ADCIRC)建立了温州近岸风暴潮漫滩模型, 评估了各台风路径下漫滩淹没对温州的威胁。曹丛华等(2013)基于FVCOM研发了胶州湾高分辨率三维风暴潮漫滩数值模式。
近年来不少学者开展了风暴潮危险性评估工作(何佩东 等, 2015; 郑国诞 等, 2016), 但都未考虑波浪与风暴潮的相互影响, 而不少学者的研究中均表明波浪辐射应力对风暴潮的大小有至关重要的作用(陈华伟 等, 2010; 刘秋兴 等, 2011), 故本文将ADCIRC海洋数值模式与近海波浪数值模式(SWAN)第三代波浪模式进行双向耦合, 构建雷州市风暴潮-海浪耦合漫滩数值模型, 充分考虑波浪与风暴潮的相互作用, 并进行雷州市风暴潮淹没危险性评估工作。

1 模型介绍

1.1 台风模型

本文使用的台风气压场采用高桥公式(Takahashi , 1939)和藤田公式(Fujita, 1952), 在2倍最大风速半径(R, 单位: m)范围以外, 前者更具有代表性, 台风中心至2R范围内, 后者能更好地反应台风的气压变化(王喜年 等, 1991), 故将两个公式嵌套来计算同一台风的气压场分布:
$\frac{{{P}_{r}}-{{P}_{0}}}{{{P}_{\infty }}-{{P}_{0}}}=1-\frac{1}{1+r/R} 2 R \le ≤r$
$\frac{P(r)-{{P}_{0}}}{{{P}_{\infty }}-{{P}_{0}}}=1-\frac{1}{\sqrt{1\text{+}2{{\left( r/R \right)}^{2}}}}$ 0<r<2R
式中: r为计算点至台风中心的距离(单位: m); Pr为距离台风中心r距离处的气压(单位: hPa); P0为台风中心气压(单位: hPa); ${{P}_{\infty }}$为台风外围气压(正常气压, 取1010hPa)。
本文的风场采用改进的Jelesnians公式(周水华 等, 2010), 修正公式如下:
$\vec{W}=\frac{r}{r+R}({{u}_{{\vec{i}}}}+{{v}_{{\vec{j}}}})+{{W}_{m}}{{(\frac{r}{R})}^{1.5}}\frac{1}{r}({{A}_{{\vec{i}}}}+{{B}_{{\vec{j}}}})$ r≤R
$\vec{W}=\frac{r}{r+R}({{u}_{{\vec{i}}}}+{{v}_{{\vec{j}}}})+({{W}_{10}}+{{(\frac{{{R}_{10}}-r}{{{R}_{10}}-R})}^{1.5}}({{W}_{m}}-{{W}_{10}}))\frac{1}{r}({{A}_{{\vec{i}}}}+{{B}_{{\vec{j}}}})$ R<r≤R10
$\vec{W}=\frac{R}{r+R}({{u}_{{\vec{i}}}}+{{v}_{{\vec{j}}}})+{{W}_{\text{m}}}{{(\frac{r}{R})}^{0.5}}\frac{1}{r}({{A}_{{\vec{i}}}}+{{B}_{{\vec{j}}}})$ R10<r
$A=-[(x-{{x}_{\text{c}}})sin\theta +(y-{{y}_{\text{c}}})cos\theta ]$
$B=[(x-{{x}_{c}})\cos \theta -(y-{{y}_{c}})\sin \theta ]$
式中: $\vec{W}$为风速(单位: m•s-1); u、v为台风移动速度在x、y方向的分量; i, j分别表示东分量和北分量; Wm为台风中心最大风速(单位: m•s-1), R7、R10分别为台风的七级和十级大风半径(单位: m); W7、W10分别为七级和十级风速(单位: m•s-1); (xc, yc)为台风中心坐标; $\theta $为流入角, 文中取值为20°。

1.2 SWAN波浪模型

SWAN模型适用于海岸、湖泊、河口水域风浪、涌浪和混合浪的预报, 可模拟水底地形和流场的变化引起的波浪折射、浅水变形, 逆流时波浪的反射和破碎, 波浪遇到障碍物的透射及阻碍, 波浪辐射应力变化导致的增减水, 能反应非线性波之间的相互作用, 包括3组分波与4组分波相互作用。
在存在水流的情况下, 波谱的作用量守恒而能量密度不守恒。因此, SWAN模型采用两维波作用密度谱平衡方程作为控制方程(Ris et al, 1999), 笛卡尔坐标系下, 表达式为:
$\frac{\partial }{\partial t}N+\frac{\partial }{\partial x}{{C}_{x}}N+\frac{\partial }{\partial y}{{C}_{y}}N+\frac{\partial }{\partial \sigma }{{C}_{\sigma }}N+\frac{\partial }{\partial \theta }{{C}_{\theta }}N=\frac{S}{\sigma }$
式中: $N=N(\sigma ,\theta ,x,y,t)=E(\sigma ,\theta ,x,y,t)/\sigma $, 为波作用密度谱(单位: J•s•m-2); σ为相对波频(单位: s-1); θ为波向; Cx和Cy为波浪在x和y方向的传播速度分量(单位: m•s-1); Cσ为σ空间的波浪传播速度(单位: s-2); Cθ为θ空间的波浪传播速度(单位: s-1); t为时间(单位: s); S是以谱密度表示的源项, 包括风能输入、波与波之间的非线性相互作用和能量耗散(单位: J• m-2)。
源项S可表示为:
$S={{S}_{\text{in}}}+{{S}_{\text{dis}}}+{{S}_{\text{nl}}}$
式中: ${{S}_{\text{in}}}$表示风能输入, ${{S}_{\text{dis}}}$表示由于波浪破碎及底摩擦引起的波能耗散, ${{S}_{\text{nl}}}$表示非线性波波相互作用。

1.3 风暴潮模型

ADCIRC模式是由北卡罗来纳大学的Luettich博士和圣母大学的Westerink博士联合研发的水动力数值模式, 可对二维和三维的自由海表面流动和物质输运问题进行求解, 模拟海洋、近岸与河口的水位、流场等, 并可计算一维障碍物溢流。它基于有限元方法, 采用可局部加密的无结构网格。
1.3.1 控制方程
为了避免或者是减小Galerkin有限元离散出现的振荡、不守恒性等数值问题, ADCIRC模型将对短波有阻尼作用的通用波动连续性方程GWCE (generalized wave continuity equation)代替原有的连续性方程(Blain et al, 2004)。采用通用波动连续性方程来求解水位。GWCE通用波动连续性方程如下:
$\frac{{{\partial }^{2}}\zeta }{\partial {{t}^{2}}}+{{\tau }_{0}}\frac{\partial \zeta }{\partial t}+\frac{\partial {{J}_{x}}}{\partial x}+\frac{\partial {{J}_{y}}}{\partial y}-UH\frac{\partial {{\tau }_{0}}}{\partial x}-VH\frac{\partial {{\tau }_{0}}}{\partial y}=0$
其中:
$\begin{align} & {{J}_{x}}=-{{Q}_{x}}\frac{\partial U}{\partial x}-{{Q}_{y}}\frac{\partial U}{\partial y}+f{{Q}_{y}}-\frac{g}{2}\frac{\partial {{\xi }^{2}}}{\partial x}- \\ & \ \ \ \ \ \ gH\frac{\partial }{\partial x}[\frac{{{P}_{\text{s}}}}{g{{\rho }_{0}}}-\alpha \eta ]+\frac{{{\tau }_{\text{s}x\text{,wind}}}+{{\tau }_{\text{s}x\text{,waves}}}-{{\tau }_{\text{b}x}}}{{{\rho }_{0}}}+ \\ & \ \ \ \ \ \ ({{M}_{x}}-{{D}_{x}})+U\frac{\partial \delta }{\partial t}+{{\tau }_{0}}{{Q}_{x}}-gH\frac{\partial \zeta }{\partial x} \\ \end{align}$
$\begin{align} & {{J}_{y}}=-{{Q}_{x}}\frac{\partial V}{\partial x}-{{Q}_{y}}\frac{\partial V}{\partial y}+f{{Q}_{x}}-\frac{g}{2}\frac{\partial {{\xi }^{2}}}{\partial y}- \\ & \ \ \ \ \ gH\frac{\partial }{\partial y}[\frac{{{P}_{\text{s}}}}{g{{\rho }_{0}}}-\alpha \eta ]+\frac{{{\tau }_{\text{s}y\text{,wind}}}+{{\tau }_{\text{s}y\text{,waves}}}-{{\tau }_{\text{b}y}}}{{{\rho }_{0}}}+ \\ & \ \ \ \ \ ({{M}_{y}}-{{D}_{y}})+V\frac{\partial \delta }{\partial t}+{{\tau }_{0}}{{Q}_{y}}-gH\frac{\partial \zeta }{\partial y} \\ \end{align}$
采用以下动量方程求解潮流:
$\begin{align} & \frac{\partial U}{\partial t}+U\frac{\partial U}{\partial x}+V\frac{\partial U}{\partial y}-fV=-g\frac{\partial }{\partial x}\left[ \zeta +\frac{{{P}_{\text{s}}}}{g\rho c}-\alpha \eta \right]+\ \\ & \frac{{{\tau }_{\text{s}x\text{,wind}}}+{{\tau }_{\text{s}x\text{,waves}}}-{{\tau }_{\text{b}x}}}{{{\rho }_{0}}H}+\frac{{{M}_{x}}-{{D}_{x}}}{H} \\ \end{align}$
$\begin{align} & \frac{\partial V}{\partial t}+U\frac{\partial V}{\partial x}+V\frac{\partial V}{\partial y}+fU=-g\frac{\partial }{\partial y}\left[ \zeta +\frac{{{P}_{\text{s}}}}{g{{\rho }_{0}}}-\alpha \eta \right]+\ \\ & \frac{{{\tau }_{\text{s}y\text{,wind}}}+{{\tau }_{\text{s}y\text{,waves}}}-{{\tau }_{\text{b}y}}}{{{\rho }_{0}}H}+\frac{{{M}_{y}}-{{D}_{y}}}{H} \\ \end{align}$
式中: $H=\zeta +h$是总水深(单位: m), ζ是水表面与平均海面的高度差, h是水深(单位: m); U和V分别是x, y方向沿水深积分的平均流速(单位: m•s-1); Qx=UH, Qy=VH, 为单位宽度的流量(单位: m2•s-1); f为科氏力系数; g为重力加速度; Ps为海表面大气压强; ρ0是水体密度; η是牛顿潮势; α是地球弹性影响因子; ${{\tau }_{\text{s,wind}}},{{\tau }_{\text{s,waves}}}$是分别关于表面风和波浪的应力; ${{\tau }_{\text{b}}}$是底部切应力(单位: N•m-2); M是斜压梯度(单位: m•N•kg-1); D是动量耗散项(单位: m2•s-2); ${{\tau }_{0}}$是传播过程的优化系数。
1.3.2 漫堤溢流计算
在风暴潮发生过程中, 若不考虑海浪影响, 在潮位低于海堤顶高时, 海堤能起到保护内陆的作用。但是如果潮位高于海堤, 海水将漫过堤顶进入内陆, 并向低洼地区堆积。
ADCIRC模式的一大特点就是允许将一维障碍物(海堤)作为一种内势垒边界添加到模式的网格, 并参与模式的计算。
当海水的潮位在某一时刻高于当地的海堤时, 漫过的海水单位长度溢流量的计算, 采用Henderson (1996)经典水力学公式:
$Q={{C}_{d}}\frac{2}{3}\sqrt{2g}{{h}_{1}}^{\frac{2}{3}}$
式中: Q为海水溢流量(单位: m2•s-1); h1为海水漫过海堤的高度(单位: m); Cd为流量系数, 表达式为:
${{C}_{d}}=0.611\ [{{(1+\frac{{{v}_{1}}^{2}}{2g{{h}_{1}}})}^{\frac{3}{2}}}-{{(\frac{{{v}_{1}}^{2}}{2g{{h}_{1}}})}^{\frac{3}{2}}}]$
式中: v1为海水漫过海堤高度(h1)部分的海水流速(单位: m•s-1)。
1.3.3 模型网格及设置
模型的计算范围包括南海北部及西北太平洋部分海域(图1), 具体经纬度范围为105°37′48″E— 126°55′48″E, 14°39′N—27°12′36″N; 陆地范围包含了雷州市10m等高线以下的区域。雷州市沿海的网格进行了加密处理, 网格分辨率达到了30~50m, 计算区域网格数为1094799个, 节点数为561370个。海上地形使用海图水深和ETOPO1数据, 陆地高程采用国土资源部提供的2014年修订的5m分辨率实测地形。海堤采用广东省水利厅提供的海堤信息, 并在模型的计算网格中予以了精确刻画。模型的地形高程数据均统一至平均海平面。模式陆地范围的底摩擦系数参考全球30m地表覆盖数据(GlobeLand30)设置, 陆地上底摩擦系数的范围取在0.012~0.049之间, 海洋中底摩擦系数取值范围在0.0025~0.005之间。
Fig. 1 Grid and bottom topography (units: m) of the study area

图1 模型范围内网格及水深分布图

SWAN波浪模式的计算时间步长为20min, 方向步长为15°, 频率范围为0.042~0.411Hz, 频段数取25, 白帽浪的计算采用KOMEN公式, 其他参数采用默认值。
ADCIRC模式的时间步长设置为1s, 初始场均设为0, 与SWAN模式数据交换时间间隔设置为1200s。外海开边界潮位采用俄勒冈州立大学的潮汐反演软件OTIS获得。OTIS数据是由多个卫星数据及验潮站观测数据、船载声学多普勒流速剖面仪ADCP观测数据等数据同化而来。使用OTIS的中国海海区天文潮模型结果, 该数据分辨率为1/30°×1/30°, 共有901×1201个网格。模型通过外海边界加入M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1、Q1八个主要的全日及半日分潮引入天文潮的影响。

1.4 典型风暴潮过程模拟分析

本文模拟后报了多场影响雷州市较严重的典型台风风暴潮过程, 篇幅所限, 仅给出对1415号台风“海鸥”风暴潮模拟的分析结果, 分析了波浪对雷州市海域风暴潮的影响。
1415号台风“海鸥”于2014年9月12日14时在西北太平洋洋面上生成, 于13日17时加强为台风级别, 生成后向西北偏西方向移动, 于15日02时经菲律宾进入南海海面, 中心最大风速35m•s-1, 后继续向西北偏西方向移动, 强度加强, 于16日09时40分前后以台风级别(40m•s-1)在海南省文昌市翁田镇沿海登陆, 登陆后继续向西北方向移动, 于16日12时45分在广东省湛江市徐闻县南部沿海再次登陆, 登陆时仍然为台风级别(40m•s-1), 登陆湛江后强度减弱, 进入北部湾海域, 并于16日23时前后在越南登陆, 并远离华南沿海(图2)。
Fig. 2 Path of Typhoon Kalmaegi (No. 1415)

图2 1415号台风“海鸥”路径图

受1415号台风过程影响, 南渡站于2014年9月16日12时出现了5.11m的风暴增水, 最高潮位5.49m (85高程, 下同); 湛江站于16日12时出现4.35m的最大风暴增水, 最高潮位为4.89m; 硇洲站于16日13时出现3.88m的最大风暴增水, 最高潮位为3.74m。图3和图4分别为在考虑波浪作用和不考虑波浪作用下的湛江站和硇州站风暴增水和总潮位模拟结果与实测对比。不加波浪时, 湛江站最大增水和最高潮位与实测相比误差分别为0.26m和0.33m, 硇洲站最大增水和最高潮位的误差分别为0.29m和0.11m; 加波浪作用后, 湛江站最大增水和最高潮位的误差分别为0.12m和0.19m, 硇洲站最大增水和最高潮位的误差分别为0.07m和0.07m。从模式模拟的结果来看, 考虑波浪作用下的模拟结果更接近实测值。图5和图6分别为不考虑波浪作用和考虑波浪作用的最大增水和最高潮位分布图, 考虑波浪作用后, 雷州半岛东岸的增水和总潮位明显变大, 总潮位增加幅度可达0.26m, 西岸也有较小幅度的增加。由分析可知, 考虑波浪作用下, 沿海总潮位较不考虑波浪作用时将有所增大, 漫滩范围和淹没水深也将增大, 不同台风路径下, 波浪的影响也会有所差异, 考虑波浪作用对风暴潮淹没危险性评估的结果将产生重要影响。
Fig. 3 Storm surge (a) and water level (b) correlation curves of Zhanjiang station during Typhoon Kalmaegi (No. 1415)

图3 1415号台风“海鸥”湛江站增水过程(a)及潮位过程(b)对比曲线

Fig. 4 Storm surge (a) and water level (b) correlation curves of Naozhou station during Typhoon Kalmaegi (No. 1415)

图4 1415号台风“海鸥”硇州站增水过程(a)及潮位过程(b)对比曲线

Fig. 5 Distributions of maximum storm surge (units: m) when considering wave effect (a) and without wave effect (b) during Typhoon Kalmaegi (No. 1415)

图5 考虑波浪(a)和不考虑波浪(b)作用下“海鸥”过程最大增水分布图

Fig. 6 Distributions of maximum water level (units: m) when considering wave effect (a) and without wave effect (b) during Typhoon Kalmaegi (No. 1415)

图6 考虑波浪(a)和不考虑波浪(b)作用下“海鸥”过程最高潮位分布图

2 不同等级风暴潮危险性分析

2.1 最不利路径选取

根据风暴潮历史统计资料, 雷州市沿海在8007号台风过程中出现历史最大风暴潮, 故选取8007号台风过程作为不同等级台风风暴潮的基础热带气旋, 通过将8007号台风的原始台风路径以0.25倍Rmax (登陆前最大风速半径)距离为基础, 向南北(东西)移动生成36条台风路径, 完全覆盖雷州市岸段, 路径的分布详见图7, 8007号台风路径集合按照由南至北分别标为路径t0 ~ t35。在雷州市沿岸均匀选取9个点的增水结果作为判断最不利路径的依据(具体分布见图8), 各点在8007号台风路径集合中的增水详见表1, 从表中挑选各点增水最大所对应的台风路径, 得到雷州市岸段出现增水最不利的前5条路径由南至北分别是t14、t15、t25、t29及t32 (图9)。
Fig. 7 Paths of No. 8007 typhoon after translation

图7 8007号台风平移后路径集

Fig. 8 Location distribution of representative points. Circle represents location and number denotes identifier

图8 代表点位置分布
圆圈表示代表点位置, 数字表示代表点编号

Fig. 9 The top five worst paths of No.8007 typhoon after translation

图9 最不利路径中的前5条8007号台风平移后路径

Tab. 1 The maximal storm surge (units: m) of every representative point during No. 8007 typhoon cases

表1 8007台风事件集下各代表点最大风暴增水(单位: m)

路径 1 2 3 4 5 6 7 8 9
t0 4.291 4.142 3.648 3.413 3.707 0.453 0.465 0.445 0.407
t1 4.383 4.219 3.718 3.469 3.785 0.447 0.462 0.454 0.397
t2 4.469 4.300 3.790 3.541 3.853 0.450 0.464 0.451 0.399
t3 4.557 4.391 3.872 3.604 3.933 0.451 0.460 0.447 0.393
t4 4.654 4.472 3.945 3.677 4.010 0.445 0.458 0.440 0.390
t5 4.745 4.567 4.020 3.745 4.114 0.439 0.452 0.442 0.378
t6 4.852 4.657 4.111 3.835 4.218 0.442 0.445 0.435 0.374
t7 4.967 4.777 4.206 3.937 4.361 0.435 0.442 0.434 0.394
t8 5.103 4.896 4.318 4.056 4.508 0.436 0.441 0.423 0.442
t9 5.251 5.044 4.434 4.189 4.675 0.439 0.448 0.432 0.452
t10 5.424 5.192 4.563 4.325 4.849 0.442 0.450 0.431 0.451
t11 5.593 5.352 4.682 4.456 5.028 0.456 0.453 0.449 0.492
t12 5.768 5.504 4.806 4.577 5.180 0.465 0.475 0.440 0.465
t13 5.922 5.632 4.911 4.663 5.294 0.495 0.480 0.467 0.499
t14 6.033 5.723 4.980 4.697 5.324 0.509 0.487 0.485 0.507
t15 6.064 5.706 4.953 4.587 5.028 0.699 0.512 0.473 0.493
t16 5.966 5.565 4.832 4.346 4.649 0.829 0.505 0.489 0.501
t17 5.718 5.266 4.567 4.075 4.436 0.892 0.623 0.489 0.519
t18 5.433 4.942 4.240 3.818 4.117 0.916 0.727 0.480 0.484
t19 5.151 4.649 3.979 3.560 3.750 0.929 0.791 0.481 0.527
t20 4.763 4.265 3.681 3.297 3.400 1.018 0.866 0.477 0.503
t21 4.346 3.850 3.377 3.038 3.065 1.099 0.948 0.478 0.545
t22 3.918 3.436 3.078 2.773 2.736 1.174 1.049 0.516 0.571
t23 3.587 3.121 2.809 2.508 2.399 1.205 1.184 0.631 0.534
t24 3.332 2.867 2.550 2.233 2.045 1.221 1.225 0.731 0.538
t25 3.062 2.607 2.294 1.944 1.742 1.233 1.230 0.821 0.554
t26 2.777 2.342 2.083 1.743 1.643 1.169 1.186 0.931 0.575
t27 2.469 2.062 1.859 1.570 1.507 1.088 1.107 0.983 0.572
t28 2.167 1.778 1.642 1.408 1.347 1.027 1.012 0.955 0.601
t29 1.958 1.584 1.415 1.221 1.161 0.957 0.932 1.015 0.663
t30 1.694 1.341 1.186 1.040 0.908 0.886 0.864 0.982 0.717
t31 1.387 1.060 0.981 0.900 0.722 0.826 0.803 0.900 0.747
t32 1.227 0.899 0.814 0.793 0.627 0.751 0.725 0.811 0.863
t33 1.107 0.791 0.709 0.696 0.569 0.690 0.651 0.727 0.819
t34 1.017 0.713 0.652 0.628 0.507 0.622 0.580 0.642 0.746
t35 0.950 0.659 0.609 0.568 0.476 0.572 0.530 0.554 0.758

注: 加粗数字表示各代表点在某路径下增水最大

其中, 雷州市东岸段的最大风暴增水主要由t14和t15引起; 雷州市西岸段的风暴增水主要由t25、t29和t32引起, 因为在偏南的台风路径下, 雷州市东岸沿海受台风右半圆向岸风影响时间较长, 风暴增水较大, 而西岸则主要受离岸风作用; 在偏北的台风路径下, 西岸将较长时间受台风左半圆向岸风影响, 因此, 西岸的较大增水主要发生在偏北的台风路径下。

2.2 不同等级台风强度构造

不同等级台风强度划分是采用评估区域300~400km范围内历年路经本海区的台风最小气压值为样本, 采用极值 Ⅰ 型计算200a一遇的台风中心气压作为最低中心气压, 然后每隔10hPa来构造不同等级, 直到影响区域未出现明显淹没为最低等级。统计1949年至2015年(共67a)影响雷州区域的台风强度, 利用极值 I 型计算所得雷州市200a一遇的台风中心最低气压为900hPa, 最低等级气压根据模式淹没结果确定为960hPa, 因此构造的台风不同等级如表2。
Tab. 2 Classification of typhoon intensity

表2 台风强度等级划分表

级别 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ
最低气压/hPa 900 910 920 930 940 950 960
本文以t14、t15、t25、t29及t32这5条最不利路径为基础, 分别进行7组不同强度等级的构造, 共35个构造热带气旋进行风暴潮淹没计算。

2.3 天文潮位的选取

建立不同等级和可能最大台风风暴潮事件集天文潮背景, 以叠加增水过程, 产生极端的风暴潮高潮位。本文选取湛江站为雷州岸段的代表站点, 通过潮汐预报等方式得到连续19a天文潮位数据, 选取最大天文潮10%超越高潮位作为天文潮背景。计算结果显示, 湛江站最大天文潮10%超越高潮位出现在2011年10月29日0:00, 潮位为328cm (基面为85高程, 如图10所示)。
Fig. 10 The frequence curve graph of monthly maximal tide of Zhanjiang station from 1997 to 2015

图10 1997—2015年湛江站月最大天文潮位频率曲线图

2.4 不同等级台风的淹没范围及水深

基于上述35个构造热带气旋案例, 模拟计算了不同等级的台风风暴潮淹没情况(图11), 热带气旋等级越高, 同一条路径事件的淹没范围和淹没水深越大。900hpa、910hpa和920hpa等级下, 南渡河沿岸由于出现了较高的潮位, 在波浪共同的作用下, 海水将越过南渡河大堤, 在南渡河沿岸造成大面积的淹没范围, 900hpa等级下淹没水深大约在2~4m之间, 910hpa等级下淹没水深大约在1~3m之间, 920hpa等级下淹没水深大约在0~2m之间。930hpa和940hpa等级下, 海水通过南渡河以及南渡河大堤与迈豪海堤之间的缺口处倒灌, 造成南渡河沿岸一定面积的淹没, 淹没水深在1m以下。950hPa等级下南渡河岸段淹没范围明显减小, 只在南渡河大堤前的岸滩上有部分淹没。950hPa等级以上情景, 南渡河大堤前岸滩上仍有部分淹没, 但淹没范围及水深随等级升高而逐渐减小。雷州市西岸段总体淹没情况较东岸段轻, 只在部分地势较低区域出现淹没, 无大面积淹没情况, 大部分淹没水深在1.5m以下。960hPa等级情景下, 淹没范围明显减小。表3为各台风强度等级下湛江站、硇洲站、南渡站最大增水和最高潮位。
Fig. 11 The inundated range and depth (units: m) in Leizhou during the typoon of each strength grade. (a) 900hPa; (b) 910hPa; (c) 920hPa; (d) 930hPa; (e) 940hPa; (f) 950hPa; (g) 960hPa

图11 各台风等级下雷州市淹没范围及淹没水深
a. 900hPa; b. 910hPa; c. 920hPa; d. 930hPa; e. 940hPa; f. 950hPa; g. 960hPa

Tab. 3 The maximum storm surge and water level of Zhanjiang, Naozhou, and Nandu stations during the typoon of each strength grade (under 85 elevation datum)

表3 各台风强度等级下湛江站、硇洲站、南渡站最大增水和最高潮位(基面: 85高程)

级别 最低气压/hPa 湛江站 南渡站 硇洲站
最大增水/m 最高潮位/m 最大增水/m 最高潮位/m 最大增水/m 最高潮位/m
Ⅰ 900 5.993 7.694 6.898 9.691 4.892 5.222
Ⅱ 910 5.586 7.335 6.455 9.333 4.522 4.852
Ⅲ 920 5.202 7.053 6.093 8.949 4.261 4.591
Ⅳ 930 4.759 6.737 5.637 8.348 3.969 4.299
Ⅴ 940 4.373 6.443 5.162 7.721 3.674 4.004
Ⅵ 950 3.532 5.772 4.369 6.728 3.108 3.438
Ⅶ 960 3.066 5.368 3.798 6.049 2.653 2.983
表4为各台风强度等级下雷州市东岸和西岸各危险性等级对应淹没水深下的面积统计。900hPa等级下, 雷州东岸的淹没面积达到367.8km2, 其中大部分淹没水深都在1.2m以上, 危险性等级为 Ⅰ 级的面积为176.5km2, 危险性等级为 Ⅱ 级的面积为162.4km2。台风等级越小, 淹没面积越小。当台风等级为930hPa时, 东岸的淹没面积降到132.1km2, 当台风等级为950hPa时, 东岸的淹没面积降到55.9km2。在900hPa强度台风下时, 雷州西岸淹没面积为95.4km2, 仅有0.3km2的淹没面积达到危险性等级 Ⅰ,各台风等级下, 西岸的淹没面积均大大小于东岸。
Tab. 4 Area statistics of submerge depth in eastern and western coastal areas of Leizhou during the typoon of each strength grade

表4 不同强度台风下雷州市东西两岸淹没水深面积统计

东岸淹没面积/km2 西岸淹没面积/km2
危险性等级 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 合计 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 合计
淹没水深/m [3,+∞) [1.2~3.0) [0.5~1.2) [0.15~0.5) [3,+∞) [1.2~3.0) [0.5~1.2) [0.15~0.5)
一级, 900hPa 176.5 162.4 23.5 5.4 367.8 0.3 59.6 23.9 11.6 95.4
二级, 910 hPa 131.9 161.7 38.1 6.1 337.8 0 45.8 27.2 11.1 84.1
三级, 920 hPa 67.4 96.3 79.8 27.9 271.4 0 44.3 22.9 10.1 77.3
四级, 930 hPa 57.3 23.7 36.0 15.1 132.1 0 42.3 23.5 9.4 75.2
五级, 940 hPa 50.7 17.9 32.6 12.3 113.5 0 35.4 23.2 9.7 68.3
六级, 950 hPa 32.3 19.4 2.2 2.0 55.9 0 14.2 32.6 11.5 58.3
七级, 960 hPa 27.7 17.7 4.0 0.2 49.6 0 9.3 35.0 11.9 56.2

3 可能最大台风风暴潮危险性分析

3.1 可能最大台风事件集构造

本文中有关可能最大热带气旋参数的确定主要参照《核电厂工程水文技术规范》(中华人民共和国住房和城乡建设部, 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 2012)、《核电厂海工构筑物设计规范》(国家能源局, 2011)、《核电厂设计基准热带气旋》(国家核安全局政策法规处, 1991)提供的方法, 以及国内外学者以往开展的可能最大热带气旋的研究方法进行。
3.1.1 台风中心气压
热带气旋中心气压P0取千年一遇的中心气压, 以雷州市为中心、方圆400km范围作为雷州市评估区域, 以1949—2015年中国气象局最佳台风路径集作为原始数据, 统计出历年经过评估区域的台风最小气压P0值, 然后利用极值 I 型计算出不同重现期下气压和中心最低气压。根据计算, 影响雷州的可能最大台风(千年一遇)中心气压为875hPa。
3.1.2 近中心最大风速
收集历史上影响雷州区域的台风中心气压与最大风速数据, 并结合Atkinson等(1977)风-压经验公式, 修订其关系式得到影响雷州的地区的风压关系式:
${{V}_{\max }}=3.3\times {{(1010-{{P}_{0}})}^{0.644}}$
结合上文计算得到的最大可能台风中心气压值875hPa, 计算得到台风近中心最大风速(Vmax)为78m•s-1。
3.1.3 台风移速和移向
根据李颖等(2014)的研究, 台风在低纬度地区平均移动速度为20km•h-1左右, 雷州半岛处于低纬度地区, 本文所构造的台风移动速度定为20km•h-1。
热带气旋在登陆雷州岸段时与海岸的交角设为θ, 根据王喜年(1989)通过数值计算对开阔海风暴潮的研究结果表明, 当热带气旋其他参数不变, θ角在75°到90°之间时, 最大增水达到最大。考虑到雷州半岛东岸岸线比较曲折, 较小的路径角度变化就能引起增水的变化, 因此本文以90°00′、82°30′、75°00′和67°30′作为对雷州威胁最大的台风移动方向。
3.1.4 可能最大台风风暴潮事件确定
根据以上选取的参数, 分别计算67°30′、75°00′、82°30′和90°00′登陆角度的风暴潮过程, 提取雷州沿岸9个代表点的最大增水值(表5), 根据代表点最大增水值的情况, 最终选取67°30′和90°00′这两类台风路径作为可能最大台风风暴潮事件的移动路径。
Tab. 5 The maximal storm surge (units: m) of every representative point during the typhoon in four directions

表5 四个方向台风路径下代表点最大风暴增水(单位: m)

角度 1 2 3 4 5 6 7 8 9
67°30′ 8.410 7.989 6.998 6.968 8.146 3.075 2.734 1.776 0.488
75°00′ 9.057 8.442 7.651 6.843 7.603 2.788 2.341 1.541 0.330
82°30′ 9.321 8.641 7.536 6.696 6.743 2.631 2.164 1.254 0.476
90°00′ 9.347 9.007 7.733 6.950 6.910 2.450 1.893 0.608 0.468

注: 加粗数字表示各代表点在某角度路径下增水最大

本文选择67°30′和90°00′这两类路径, 分别以0.25倍的最大风速半径为间隔构造了30条共60组可能最大热带气旋路径, 见图12。路径按照从南到北的顺序, 分别予以编号1~30, 在此基础上确定了60组可能最大台风风暴潮事件, 可能最大热带气旋的其他参数按上文确定为: 中心气压875hpa, 中心最大风速78m•s-1, 移动速度为20km•h-1。
Fig. 12 The constructed paths of possibly maximum tropical cyclone. (a) land at an angle of 67°30′; (b) land at an angle of 90°

图12 构造的可能最大热带气旋路径
a. 67°30′角度登陆的台风路径集; b. 90°角度登陆的台风路径集

3.2 可能最大台风风暴潮淹没范围及水深

通过模型计算和统计, 得到各情景下雷州市淹没范围和水深分布。可以发现, 当台风以870hPa的强度在雷州市及其南边登陆时, 将造成雷州市东岸段出现较大的风暴增水, 大量海水将漫过南渡河大堤及调南海堤, 给雷州市东边的南渡河岸段及东里镇岸段带来极其严重的淹没。而西岸段地势较高, 低洼区域面积较小, 且台风经过雷州市后有所减弱, 总体的淹没情况较东岸段明显较轻。台风路径及登陆点偏北时则容易造成西岸段企水镇出现较大范围的淹没, 但淹没水深较小(小于2m)。
对上述60个案例的淹没范围及水深统计最大值, 得到最大可能台风风暴潮的淹没范围及水深包络图(图13)。由于台风强度非常强, 风暴增水非常大, 总水位将高于堤顶。最大可能台风风暴潮作用下, 雷州市东岸段及西岸段各处均出现不同程度的淹没情况, 其中以南渡河岸段及东里镇岸段最为明显。南渡河岸段地势平缓, 海水一旦漫过南渡河大堤, 将造成大面积的淹没。而东里镇岸段则是因为调南海堤的堤顶高程较低, 比较容易出现漫堤情况。南渡河岸段大部分区域的淹没水深可以达到7~8m, 东里镇北边及东边岸段近海地势较低区域淹没水深也可达到8m, 其他地方淹没水深为2~6m。雷州西岸的淹没水深相对较小, 在5m以下。表6为可能最大台风风暴潮下湛江站、硇洲站、南渡站最大增水和最高潮位。
Fig. 13 The inundated range and depth (units: m) in Leizhou during possible maximum typoon

图13 雷州市可能最大事件淹没范围及水深包络图

Tab. 6 The maximum storm surge and water level of Zhanjiang, Naozhou, and Nandu stations during possible maximum typoon (under 85 elevation datum)

表6 可能最大情景下湛江站、硇洲站、南渡站最大增水和最高潮位(基面为85高程)

站位 最大增水/m 最高潮位/m
湛江 7.806 10.081
硇洲 5.534 7.184
南渡 8.015 10.382
表7为可能最大台风风暴潮情景下雷州市东岸和西岸各等级淹没水深下的面积统计, 雷州东岸淹没面积达到457.0km2, 其中408.9km2的面积达到了危险性等级 Ⅰ 级; 雷州西岸总淹没面积为145km2。
Tab. 7 Area statistics of submerge depth in eastern and western coastal areas of Leizhou during possible maximum typoon

表7 可能最大台风风暴潮情景下雷州市东西两岸各等级淹没水深面积统计

东岸 西岸
危险性等级 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 合计 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 合计
淹没水深/m [3,+∞) [1.2~3.0) [0.5~1.2) [0.15~0.5) [3,+∞) [1.2~3.0) [0.5~1.2) [0.15~0.5)
面积/km2 408.9 41.1 6.2 0.8 457.0 56.9 44.5 31.2 12.4 145.0

4 小结

本文以8007号台风路径为基础, 通过路径平移构造了7个不同等级台风共35个台风风暴潮案例, 利用风暴潮-海浪耦合漫滩模型计算出不同等级台风强度下雷州市风暴潮淹没范围及水深分布。900hPa等级下, 雷州市淹没范围可达463.2km2。本文还构造了60组可能最大风暴潮事件集, 得到雷州市可能最大台风风暴潮淹没范围及水深分布, 在可能最大台风影响下, 大量海水将漫过南渡河大堤及调南海堤, 给雷州市东边的南渡河岸段及东里镇岸段带来极其严重的淹没, 雷州市总的淹没面积达到602.0km2, 其中465.8km2的面积达到了危险性等级 Ⅰ 级。从淹没分布来看, 雷州市东岸的风暴潮淹没灾害均大于西岸, 雷州市东岸面朝开阔的南海海域, 热带气旋有较好的发展条件, 历史上常有较强的热带气旋正面袭击雷州市东岸, 再加上其独特的岸线地形, 常常会造成较大的风暴潮灾害, 而雷州市西岸面朝北部湾海域, 其风暴潮灾害主要由登陆雷州半岛东岸热带气旋的左半圆气象场造成, 故风暴潮灾害相对东岸来说较小。上述淹没范围的结果均是将最大台风增水叠加到天文高潮位上得来, 实际情况相同强度的台风造成的风暴潮灾害会较小一些。
*感谢所有对本文付出努力的人, 感谢各位审稿专家对本文提出的宝贵建议。

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WU WEI, FU CIFU, YU FUJIANG, et al, 2012. Numerical simulation of the influence of Wenzhou coastal dike on storm surge inundation[J]. Journal of Marine Sciences, 20(2): 36-42 (in Chinese with English abstract).

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ZHENG GUODAN, XIE YALI, HU JINCHUN, et al, 2016. Inundation risk assessment of typhoon storm surge along Taizhou Wenling city[J]. Marine forecasts, 33(6): 40-50 (in Chinese with English abstract).

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周水华, 李远芳, 冯伟忠, 等, 2010. “0601”号台风控制下的广东近岸浪特征[J]. 海洋通报, 29(2): 130-134.利用0601号强台风"珍珠"期间广东省沿岸海洋站的波浪、风况等观测资料,并采用SWAN(Simulating WAves Nearshore)波浪数学模型模拟了本次台风期间灾情最严重的汕头—云澳海域的波况,分析了0601号台风期间广东省近岸的台风浪特点。

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ZHOU SHUIHUA, LI YUANFANG, FENG WEIZHONG, et al, 2010. Wave characteristics dominated by typhoon named ‘Pearl’[J]. Marine Science Bulletin, 29(2): 130-134 (in Chinese with English abstract).

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ATKINSON G D, HOLLIDAY C R, 1977. Tropical cyclone minimum sea level pressure/maximum sustained wind relationship for the Western North Pacific[J]. Monthly Weather Review, 105(4): 421-427.Determining the proper relationship between the minimum sea level pressures and maximum sustained winds in tropical cyclones has been a long standing problem. The major obstacle has been the lack of sufficient ground truth, i.e., actual measurements of maximum wind speeds in tropical cyclones with a wide range of central pressures. In this study, 26 years of maximum wind measurements made at coastal and inland stations in the western North Pacific were collected and analyzed. Because of problems in measuring and interpreting sustained surface wind speeds, only recorded peak gusts values were used. These peak gusts values were reduced to a standard anemometer level of 10 meters using a power law relationship and then coverted to one-minute sustained wind speeds using gust factors representative of an over water environment. The sample was restricted to those cases in which it was reasonably certain that the station experienced the cyclone's maximum winds during its passage. The resulting equation V sub m = 6.7 (1010-P sub c) 0.644 where P sub c is the minimum sea level pressure (mb) and V sub m is the maximum sustained wind speed (knots), indicates maximum wind speeds that are significantly lower than many previous studies. (Author)

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BLAIN C A, MASSEY T, 2004. Application of a coupled discontinuous-continuous galerkin finite element shallow water model to coastal ocean dynamics[J]. Ocean Modelling, 10(3-4): 283-315.A coupled discontinuous–continuous Galerkin (DG–CG) shallow water model is compared to a continuous Galerkin generalized wave-continuity equation (GWCE) based model for the coastal ocean, whereby local mass imbalance typical of GWCE-based solutions is eliminated using the coupled DG–CG approach. Two mass imbalance indicators for the GWCE-based model are presented and analyzed. The indicators motivate discussion on the suitability of using a GWCE-based model versus the locally conservative coupled DG–CG model. Both realistic and idealized test problems for tide, wind, and wave-driven circulation form the basis of the study. For the problems studied, coupled DG–CG solutions retain the robustness of well-documented solutions from GWCE-based models and also capture the dynamics driven by small-scale, highly advective processes which are problematic for GWCE-based models. Issues associated with the coupled DG–CG model are explored, including increased cost due to increased degrees of freedom, the necessary application of slope limiters, as well as the actual coupling process.

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