仉天宇，于福江，董剑希，付翔

（国家海洋环境预报中心，北京 100081）

海平面上升对河北黄骅台风风暴潮漫滩影响的数值研究

仉天宇，于福江，董剑希，付翔

（国家海洋环境预报中心，北京 100081）

基于河北省黄骅地区的风暴潮漫滩灾害风险评估模型，利用成熟的业务化台风风暴潮数值预报模式、100 m分辨率的风暴潮漫滩数值模式，以及该地区的海平面上升和地面沉降结果数据，对台风登陆地点、路径、方向进行科学组合，利用各种组合参数条件进行数值计算，得到了995、985、975、965 hPa四种台风强度下，海平面上升对风暴潮漫滩的影响。在相对海平面上升50 cm和100 cm情况下，四种台风强度的风暴潮平均最大漫滩面积分别增加了约35%和86%；台风强度中等，即985或975 hPa时，风暴潮最大漫滩面积的增加更为显著。研究表明，海平面上升对该地区的漫滩影响非常明显，有效防范风暴潮灾害的同时，在气候变化的大背景下，应进一步研究和提出应对海平面上升的长效防治措施。

河北黄骅；海平面上升；风暴潮；漫滩；风险评估

河北省黄骅地区是中国北方沿海风暴潮灾害多发地区之一，灾害类型包括台风风暴潮，和温带风暴潮，其中台风风暴潮多发生在盛夏台风活动季节。1992年第l6号强热带风暴在福建沿海登陆后，一路北上，河北省黄骅沿海在这次风暴潮灾害中也遭受到惨重损失，直接经济损失0.98亿元。风暴潮越过55 km长的海挡，向内陆推进了4 km以上，沿海渔区四镇被海水浸淹，歧口公路以东至海挡的16个渔村及虾池全部被海水吞没，平均积水达1.2 m，最深处达1.6 m，造成8 000多户居民、43家企业进水被淹，倒塌房屋 100多间。1997年第11号台风也造成河北黄骅市直接经济损失 1.7亿元，冲毁45 km海挡、3万亩（0.2万公顷）虾池被淹，损毁各类船只26艘，盐场13个。

黄骅地区由于位于渤海湾顶端，地理位置特殊，历史上一直是风暴潮重灾区，关于该地区的风暴潮研究也较多。冯士筰[1,2]、王喜年[3,4]等在中国风暴潮灾害空间分布中讨论了该地区的风暴潮特点，冯士筰[2]、王喜年[4]、孙文心[5,6]、史峰岩[7]、吴巍[8]、吴少华[9]等在该地区进行了大量的风暴潮理论和数值研究，国家海洋环境预报中心在“十五”、“十一五”期间，先后自主研发了多个风暴潮数值预报模式和风暴潮漫滩数值模式，并投入到业务化预报，在黄骅地区的风暴潮预报中取得了良好的效果。同时，为了应对严峻的风暴潮防灾减灾形势，河北省海洋局与国家海洋环境预报中心积极合作，开展了风暴潮灾害的风险评估工作，构建了河北省黄骅地区的风暴潮漫滩灾害风险评估模型，该模型由6个数值预报模式和1套基于GIS的风暴潮灾害风险评估系统组成，本文的工作即是在该项风险评估模型基础上进行的。

2 方法和数据资料

2.1 变网格台风风暴潮数值模式的建立

利用完整的二维浅水方程来计算台风风暴潮，基本方程包括连续方程和运动方程。在运动方程中，除了考虑平流项、科氏力项、底摩擦力项外，还考虑侧向粘性项。

图 1 风暴潮模式计算网格Fig. 1 Grids of Storm Surge Numerical Model

选用 Takahashi（1939）和 Fujita（1952）2种嵌套（参见王喜年[10]、于福江[11]）来计算同一台风域中的气压场分布。台风域中的风场由两个矢量场叠加而成，用Veno Takeo（1981）的公式进行计算。

采用计算区域加大，重点区域加细的思想来设计模式的网格分布。因此，我们设计了变网格系统用于计算河北沿海的台风风暴潮。在黄骅沿岸的空间分辨率为200～240 m左右。

2.2 高分辨率台风风暴潮漫滩数值模式的建立与检验

采用了高分辨率的小计算区进行漫滩计算，如表1所示，是黄骅台风风暴潮计算区的两重网格系统的相对位置划分，采用不同的时间步长和空间步长。

利用该嵌套模式对黄骅的台风风暴潮进行了大量的检验，结果较好，且稳定性良好。本文限于篇幅，图表从略。

表 1 黄骅台风风暴潮数值模式的格点系统配置Tab. 1 Nesting grids of storm surge model in Huanghua

图 2 黄骅计算区域粗网格与细网格位置图Fig. 2 Rough and fine grids of storm surge model in Huanghua

2.3 情景参数设置

参考美国NOAA开展的风暴潮风险分析方法：把袭击大西洋和墨西哥湾沿岸的台风按强度分为 5类，对于一个区域，采用业务化的风暴潮数值模式按台风强度分类计算（也可以只有3类，最多5类，第 5类相当可能最大台风），依据气候统计结果而定，本文按我国风暴潮灾害应急预案，分为4类，台风移速用历史上袭击这一地区台风移速的平均值或最佳值，每类台风所有可能路径均利用数值模式进行计算，依据模式计算结果绘出每类台风最大的风暴潮淹没陆地范围。也可按100年一遇台风计算风暴潮淹没陆地的大小。

图 3 7203、7303、8509号台风登陆黄骅台风路径示意图Fig. 3 Tracks of 7203, 7303 and 8509 typhoons landing at Huanghua

黄骅地区从1949年到2005年的台风发生频率刚好是1次/a。因为这个地区处于中国的北方地区，所以受台风影响次数相对较少，但几次较强的台风都引发了比较严重的风暴潮灾害。经统计分析，影响该地区的四类典型台风路径的分别是 9406、0108、0209、0421。同时，我们还对6005、9711、0509号等几十个典型台风做了分析研究，根据检测结果选定了以 7203、8509、7303号台风为基准，通过变动台风路径的位置，对上百种台风路径进行了试算，选取了可能引起比较严重灾害的台风路径。同时根据中国的台风强度分级（中心低气压）将台风风暴潮淹没危险性分成了四级，对应着相应的四级风力。台风风暴潮淹没危险性分级：第一级台风风暴潮，中心气压 995hPa，近中心最大风力8～9级；第二级台风风暴潮，中心气压985hPa，近中心最大风力10～11级；第三级台风风暴潮，中心气压975 hPa，近中心最大风力12级；第四级台风风暴潮，中心气压965 hPa，近中心最大风力12～13级。

2.4 相对海平面上升

根据具体的相对海平面上升数据来分析风暴潮灾害对海平面上升的响应情况。《中国海平面公报》[12]提供的数据表明：近 30年来，中国沿海海平面总体上升了约90 mm。其中，天津沿岸上升最快，约为196 mm。同时我们还综合考虑了当地的地面沉降因素[13]。由于地下水超量开采等原因，该地区的地面沉降速率急速上升（表2）。

表 2 黄骅地面沉降幅度和速率Tab. 2 Land sediment observation in Huanghua

3 主要结果

图 4 不同台风强度下海平面上升对风暴潮漫滩的模拟结果（蓝色：风暴潮漫滩风险范围；黄色：海平面上升50 cm的漫滩风险增加区域；红色：海平面上升100 cm的漫滩风险增加区域）Fig. 4 Storm surge inundation modeling results affected by sea level rising in different P0

我们将海平面上升和地面沉降两个因素综合考虑，对该区的海平面上升程度重新进行了风险评估和计算。假设该地区海平面上升50 cm/100 cm，那么淹没区的面积会增加多少。图4是台风强度分别为995、985、975和965 hPa时的海平面上升模拟结果。图中该区域对应了三种颜色，蓝色是海平面不上升的情况，黄色是海平面上升50 cm的情况，红色是海平面上升100 cm的情况。可以看出，在995百帕的台风强度下海平面高度的变化还不是特别大。但是当台风强度增强到985、975和965 hPa时，其变化范围就迅速的扩大了。表3是不同台风强度下的海平面上升模拟结果。在海平面上升50cm的情况下，风暴潮淹没面积平均增加百分比为35.4%；上升 100 cm的情况下，增加百分比为86.4%。

表 3 海平面上升对黄骅台风风暴潮的影响Tab. 3 Effects on typhoon storm surge inundation in Huanghua by sea level rising

4 分析与结论

4.1 海平面上升对风暴潮的可能影响因素

海平面上升对风暴潮的可能影响因素可分为直接和间接影响因素。直接影响因素又包括海平面上升和地面沉降，它们都将引起风暴潮水位升高。风暴潮的间接影响因素有：气候变暖可能会引起的中国北方登陆台风风力强度加强，风力变大；海平面上升会使得地面降水的径流水位提高，从而变相地抬高了风暴潮，引起风暴潮水位上升；水位上升引起近岸浪增高，破坏力变强；地形变化影响导致天文潮变高，进一步引起海浪破坏能力增强等因素的影响。

4.2 主要结论

（1）海平面上升可能通过多方面因素加剧黄骅沿海地区风暴潮灾害，当海平面上升 50 cm和100 cm时，该地区平均最大淹没面积可能增加约35%和86%；

（2）台风强度中等，即985或975 hPa时，风暴潮最大漫滩面积的增加更为显著；

（3）海平面上升对黄骅沿海地区的风暴潮漫滩影响非常明显，有效防范风暴潮灾害的同时，在气候变化的大背景下，应进一步研究和提出应对海平上升的长效防治措施，尤其是与黄骅毗邻的天津滨海新区，是中国沿海经济当前和未来发展的重点地区，进行海平面上升背景下风暴潮灾害风险评估是非常必要的，需要在这方面引起足够的重视。

[1] 冯士筰. 风暴潮的研究进展 [J]. 世界科技研究与发展, 1998,20(4): 44-47.

[2] 冯士筰. 风暴潮导论 [M]. 北京:科学出版社, 1982.

[3] 王喜年. 风暴潮灾害及其地理分布 [J]. 海洋预报, 2001, 18(2):70-77.

[4] 王喜年. SLOSH模式的进一步应用—西南佛罗里达风暴潮图集[J]. 海洋预报, 1987, 4(S1): 30-47.

[5] 孙文心. 超浅海风暴潮进一步研究 [J]. 山东海洋学院学报,1987, 17(1): 34-45.

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[7] 史峰岩, 孙文心. 渤海局部海域风暴潮漫滩数值模拟 [J]. 海洋与湖沼, 1993, 24(1): 16-23.

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Numerical research on effects of mean sea level on storm surge inundation in Huanghua

ZHANG Tian-yu, YU Fu-jiang, DONG Jian-xi, FU Xiang

(National Marine Environmental Forecasting Center, Beijing 100081, China)

Based on the risk assessment model for the storm surge flood disaster in Huanghua of Hebei Province, with robust typhoon storm surge numerical model and 100m spatial resolution storm surge overland numerical model, and with the result data about mean sea level rising and land subside, the author calculated all possible routes, landing points, and direction of typhoon, and also considered 4 levels typhoon strength, including P0= 995 hPa, 985 hPa, 975 hPa and 965 hPa, and finally concluded with the effects of mean sea level on storm surge flooding area. The results show, if sea level rising 50/100cm, the average typhoon storm surge flooding area would increase about 35%/86%. And while P0=985 hPa or 975 Pa, the increasing area would become larger in percentage. The research indicates that the sea level rising will affect severely on the typhoon storm surge inundation in Huanghua. Nowadays, the climate change causing sea level rising will lead to some important attention on these low plain areas such as Huanghua and its adjacent Tianjin Binhai New District.

Huanghua; sea level rising; storm surge; inundation; risk assessment

P731.23

A

1001-6932(2010)05-0499-05

2010-07-07；

2010-07-25

海洋公益项目资助：200905013

仉天宇（1974- ），男，博士，研究员，主要从事风暴潮灾害风险评估、海洋GIS应用和海洋观测预报发展战略研究。电子邮箱：zhangty@nmefc.gov.cn