Journal of Marine Sciences >

2024 , Vol. 42 >Issue 2: 15 - 25

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-909X.2024.02.002

The applicability study of different typhoon wind fields in typhoon wave simulation in Zhejiang sea area

  • CHEN Xiangyu 1, 2 ,
  • YU Jiangmei 3 ,
  • SHEN Yuan 2, 4 ,
  • NI Yunlin 1, 2, * ,
  • LU Fan 5
Expand
  • 1. School of Marine Engineering Equipment, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, China
  • 2. Key Laboratory of Nearshore Engineering Environment and Ecological Security of Zhejiang Province, Second Institute of Oceanography, MNR, Hangzhou, 310012, China
  • 3. Zhoushan Ecological Environment Low Carbon Development Center, Zhoushan 316021, China
  • 4. Zhoushan Natural Resource Surveying and Mapping Design Center,Zhoushan 316021, China
  • 5. Nanxun District Traffic Bureau of Huzhou City, Huzhou 313000, China

Received date: 2023-07-25

  Revised date: 2024-01-09

  Online published: 2024-08-09

Fold

Abstract

Combined with the Holland wind fields and the ERA5 wind fields, the mixed wind fields was set up by introducing a weight coefficient varying with the radius of wind speed, and a typhoon wave model in Zhejiang sea area was established using MIKE21 SW. Then, the Holland, the ERA5 and the mixed wind fields were used as the input wind fields to simulate the wind speed and the significant wave height during No.1918 typhoon Mitag, respectively. The verification shows that the simulated results obtained using the Holland wind fields and the ERA5 wind fields cannot agree accurately with the observed data, while the mixed wind fields proposed in this study can improve the simulation accuracy. In order to study whether the above conclusion is universal in Zhejiang sea area, five typical typhoons that have the most serious impact on Zhejiang sea area in the recent 5 years were selected for typhoon wave numerical simulations and the error statistical analysis. The results indicate the wind speed around the typhoon center is relatively good using the Holland wind fields and the average relative errors of the maximum wind speed are 8.62%-10.19%, but the average relative errors of the wind speed below 10 m/s is relatively bigger, reaching 29.76%-44.29%. However, the wind speed around the typhoon center using the ERA5 wind fields is smaller than the observed data, and the average relative errors of the maximum wind speed are 17.64%-25.77%, but the average relative errors of wind speed below 10 m/s are smaller than that using the Holland wind fields, which are 19.64%-32.00%. During the five typhoon processes, the average values of the average relative errors of the significant wave height driven by Holland, the ERA5 and the mixed wind fields are 29.92%, 25.62% and 22.82%, respectively. Correspondingly, the average root mean square errors are 0.46 m, 0.42 m and 0.39 m and the consistency indexes are 0.94, 0.95 and 0.96. The above results shows that the mixed wind fields proposed in this study is universal in Zhejiang sea area and can improve the simulation accuracy of typhoon waves.

Key words： MIKE21 SW; Holland wind fields; ERA5 wind fields; mixed wind fields; Zhejiang sea area; typhoon wave

Cite this article

CHEN Xiangyu , YU Jiangmei , SHEN Yuan , NI Yunlin , LU Fan . The applicability study of different typhoon wind fields in typhoon wave simulation in Zhejiang sea area[J]. Journal of Marine Sciences, 2024 , 42(2) : 15 -25 . DOI: 10.3969/j.issn.1001-909X.2024.02.002

0 引言

浙江省海洋灾害复杂多样,是我国海洋灾害最严重的省份之一,其中台风是导致直接经济损失最为严重的海洋灾害[1]。台风形成的台风浪通常强度大、破坏力强[2]。例如,1918号台风“米娜”以强热带风暴级登陆浙江舟山,给浙江沿海带来了极大的台风浪影响[3];2106号台风“烟花”在浙江温岭登陆,由台风浪引发的越浪事件对海岸附近人员的安全造成严重威胁[4]。因此提高台风浪的预测准确度对于防灾减灾具有重要意义。
台风浪数值模拟的准确度与海面风场的准确度密切相关。目前,再分析资料和参数化台风风场是诸多学者开展台风浪后报研究的主流选择。例如,季余等[5]选取了影响浙江海域的37个台风,基于第三代近岸海浪模型(simulating waves nearshore,SWAN)进行台风浪数值模拟,通过改变输入参数的值进行敏感性分析,提出了适用于浙江海域的参数方案,即波浪破碎参数选取0.79,底摩擦耗散选取Jonswap模式等。李江夏等[6]基于中国沿海不同观测点的实测资料,对ERA5和ERA-Interim再分析资料中的风速以及由这两种再分析资料驱动的波浪模型计算所得波高进行对比,发现风场质量是造成中国近海波浪模拟误差的主要原因之一,ERA5再分析资料在模拟台风浪时较ERA-Interim更准确。李新文等[7]以台风“烟花”为例对比了ERA5、CCMP和CFSv2这3个常用风场数据集模拟台风浪的效果,结果表明ERA5风场的模拟结果最优。李爱莲等[8]将台风“利奇马”期间ERA5再分析资料与浮标站点的观测数据进行对比,评估其在渤海、黄海和东海区域的适用性,结果显示ERA5再分析资料中的风速、风向和有效波高数据与浮标观测数据匹配度较好。谭海燕等[9]利用NCEP风场和ERA5风场分别驱动MIKE21 SW模型,模拟东海、黄海区域的台风浪过程,结果表明ERA5风场驱动的波浪模型效果更好。张亮等[10]比较了藤田、内域藤田+外域高桥、修正外域藤田、Jelesnianski和Holland风场模型,认为Holland风场模型由于可以调整和台风结构相关的参数B,因此能适应不同的台风场结构。唐建等[11]将CCMP背景风场与藤田、Myers、Jelesnianski以及Holland风场模型结合,模拟了台风“米雷”,发现与Holland风场模型结合的模拟效果最好,与实测数据较接近。
风场叠加是指将参数化风场与再分析资料进行结合,许多研究通过风场叠加构建混合风场,以实现对风场的改善。例如,梁连松等[12]在浙江省舟山海域的台风浪数值模拟中,将Holland风场与CCMP背景风场叠加构建混合风场,来提高台风浪的模拟准确度。陈橙等[13]将Holland风场和ECMWF的再分析资料叠加形成的混合风场作为输入风场,利用SWAN模型模拟台风“玛莉亚”过境期间的有效波高,其结果与卫星观测数据较为吻合。金罗斌等[14]发现Myers风场模型在台风中心附近波高较大时的模拟值与实测值更加吻合,CCMP风场模型在离台风中心较远时的模拟值与实测值更加吻合,结合Myers风场和CCMP风场各自优点的混合风场得到的台风浪数值模拟结果与实测值吻合较好。
对于不同再分析资料的适用性对比,研究结果普遍认为ERA5再分析资料更加准确[6⇓⇓-9];对于参数化风场模型的研究,一般认为Holland风场模型能使台风浪模拟更为准确[10-11]。因此,在浙江海域的台风浪数值模拟中,单独利用上述两种风场构建台风输入风场,或是将参数化风场叠加到再分析资料上形成的混合风场作为输入风场,都是目前的主流选择。但对于Holland风场与ERA5风场的空间适用范围及其对比以及由这两种风场形成的混合风场的改进效果,还未有学者进行全面、系统的研究,缺乏有效的验证。
本文选取了近5年影响浙江海域较为严重的5个典型台风,分别选用Holland风场和ERA5风场作为MIKE21 SW台风浪模型的输入风场,进行数值模拟和误差分析,以评估不同风场的性能。进而将Holland风场与ERA5风场相结合,构建了一种随风速半径变化的混合风场,同样进行台风浪的数值模拟,评估风场性能的改善情况,确定混合风场在浙江海域台风浪数值模拟中的适用性和准确性。

1 海浪模式和区域设置

1.1 海浪模式

本文采用丹麦水力研究所的MIKE21 SW模型进行海浪数值模拟,该模型广泛应用于海洋工程和海浪预测[15]。MIKE21 SW模型是基于能量守恒原理的平衡方程,除了考虑第三代海浪模型共有的特点,还充分考虑了模型在浅水模拟中的各种需要,在波作用源汇项中同时考虑了风输入、波波相互作用及由白帽耗散、底摩擦、深度破碎等引起的能量损耗。控制方程形式如下:
∂ N ∂ t+ ∂ ( C x N ) ∂ x+ ∂ ( C y N ) ∂ y+ ∂ ( C σ N ) ∂ σ+ ∂ ( C θ N ) ∂ θ= S σ
式中:t代表时间;N为动谱能量密度;σ为相对波浪频率;θ为波向;Cx、Cy为波浪沿x、y方向传播的速度;Cσ、Cθ为波浪在σ、θ坐标下的传播速度;S为源汇项,如下式表示:
S=Sin+Snl+Sds+Sbot+Ssurf
式中:Sin为风能输入项,Snl为非线性波之间相互作用的能量传输,Sds为波浪白帽耗散造成的能量损失,Sbot为波浪底摩擦造成的能量损失,Ssurf为波浪破碎引起的能量损失[16]。

1.2 区域设置

1.2.1 网格设置

为了提高台风浪模拟的准确度,本文将网格区域向北延伸至41°N左右,南至20.3°N左右,东至130.4°E左右,模型包括渤海、黄海、东海以及南海北部区域(如图1所示)。由于浙江海域岛屿众多、岸线复杂,该模型采用了非结构三角形网格。网格由外海向近岸逐渐细化。模型网格数为133 830个,节点数为76 437个,网格分辨率最低为5 000 m,最高可达30 m。
图1 模型水深图(a)和网格图(b)

Fig.1 Water depth (a) and mesh grids (b) of the model

1.2.2 边界及参数设置

结合模型运行稳定性,模型时间步长在0.01~60 s内动态调整;波浪破碎方程基于Battjes和Janssen模型,破碎参数选择0.79[5];白帽耗散系数Cdis取值4.5;其余参数根据推荐取默认值[17]。采用全谱非定常公式进行模拟,频率上使用25个离散度,方向上使用32个离散度。

2 数据资料

2.1 水深数据及观测站位置

水深数据对数学模型的计算准确度至关重要,为满足区域计算需要,水深数据选用美国国家地理数据中心(U.S. National Geophysical Data Center,NGDC)发布的分辨率为1'×1'的 ETOPO1数据,观测站附近增加电子海图数据。观测站分布如图2所示,分别为嵊山站、舟山外海站、虾峙站、象山站和温州站。观测站实测资料包括台风期间逐小时整点有效波高、最大波高和海面上空10 m处风速。台风“米娜”和台风“利奇马”期间的实测资料来自舟山外海站和温州站,台风“灿都”期间的实测资料来自舟山外海站,台风“烟花”期间的实测资料来自嵊山站,台风“梅花”期间的实测资料来自虾峙站和象山站。
图2 观测站位置

Fig.2 Location of the observation stations

2.2 台风选取

为了验证本文构建的混合风场在浙江海域是否普遍适用,根据温州台风网(http://www.wztf121.com/)的台风时间、路径、强度等数据和观测站现有资料,选取近5年对浙江地区影响较为严重的5个台风进行统计分析,所选的5个典型台风路径如图3所示。
图3 研究选取的5个典型台风的路径

Fig.3 Tracks of five typical typhoons selected in this study

1909号台风“利奇马”于北京时间2019年8月10日1时 45分在浙江温岭登陆,登陆时风速为52 m/s,等级为超强台风级[18]。1918号台风“米娜”于北京时间2019年10月1日20时30分在浙江舟山登陆,登陆时风速为30 m/s,等级为强热带风暴级[19]。2106号台风“烟花”于北京时间2021年7月25日12时30分在浙江舟山登陆,登陆时风速为35 m/s,等级为台风级[20]。2212号台风“梅花”于北京时间2022年9月14日20时30分在浙江舟山登陆,登陆时的风速为40 m/s,等级为台风级[21]。2114号台风“灿都”于北京时间2021年9月7日8时在西北太平洋生成,并于9月8日5时加强为超强台风,9月12日晚进入东海,向东北偏北方向移动,强度缓慢减弱至强台风级,并沿近海向北移动,未在我国登陆[22]。

2.3 ERA5风场资料选取

ERA5风场是由欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)开发的再分析资料,包含28个大气同化系统,将数值模拟结果与全球气候观测历史数据相结合,提供1940年以来的全球大气数据。相比此前的ERA-Interim,ERA5再分析资料实现了很大提升[23]。现如今,ERA5再分析资料所提供的变量高达240种,本文选用了海面上空10 m处的纬向和经向风速场。风场的空间分辨率为0.25°×0.25°,考虑到输入的台风路径等信息间隔时长为6 h,本文中ERA5风场数据同样每6 h选用1次。

3 研究方法

3.1 风场构建

3.1.1 Holland风场

常用的参数化台风风场计算方法基本上可以分为两类,一类是利用经验公式,直接用最大风速、最大风速半径等台风要素构建台风风场;另一类是由台风要素给出台风气压场,再由梯度风关系求算台风风场。相较于其它模型,Holland风场模型加入了参数B以调整气压剖面分布,可以表现出不同台风气压剖面的形状差异,具有较强的适用性,控制参数少且准确度高[24-25]。因此本文选用Holland台风风场模型进行模拟。Holland风场模型的气压公式和风场公式分别为
$p(r)=p_{\mathrm{c}}+\left(p_{\mathrm{n}}-p_{\mathrm{c}}\right) \cdot\left(-\frac{R_{\max }}{r}\right)^B$
和
$V_{\mathrm{g}}(r)=\sqrt{\left(p_{\mathrm{n}}-p_{\mathrm{c}}\right) \frac{B}{\rho_{\mathrm{a}}}\left(\frac{R_{\max }}{r}\right)^B \exp \left(-\frac{R_{\max }}{r}\right)^B+\left(\frac{r f}{2}\right)^2}-\frac{r f}{2}$
式中:p(r)为计算所得气压场;pc为台风中心气压;pn为外围气压(取1 013 hPa);Vg(r)为梯度风速;Rmax为最大风速半径;r表示与台风中心的距离;f为科氏参数;ρa为空气密度;参数B会影响台风的峰度和强度,随着参数B的增大,最大风速半径处的风速随之增大,离台风中心较远位置的风速则变弱。参数B计算采用如下公式:
B= W m a x 2 ρ a e p n - p c
式中:Wmax为最大风速;e为自然对数,取值2.718 3。
最大风速半径Rmax采用WILLOUGHBY[26]提出的公式计算:
Rmax=51.6 e ( - 0.0223 × W m a x + 0.0281 × L a t )
式中:Wmax为最大风速。

3.1.2 混合风场

对于远离台风中心的风场,再分析资料提供的风场数据(简称再分析风场)优于参数化台风模型提供的风场数据(简称参数化风场)[27-28];然而,与再分析风场相比,参数化台风模型通常可以在台风中心附近创建准确度更高的风场[29]。因此,将再分析风场和参数化风场相结合,可以产生更好、更完整的台风风场[30]。本文是将ERA5再分析资料的风场数据和Holland风场模型进行优化组合。但与SHAO等[31]在台风中心(r<2Rmax)完全使用Holland风场模型不同,本文通过引入一个随风速半径变化的权重系数,改进了混合风场,保证了两个风场的平稳过渡。当r>7Rmax时,认为Holland模型无法反映真实风场,直接选用ERA5风场。混合风场具体表示如下:
VD= V H × ( 1 - e ) + V E × e , 　 r < 2 R m a x α 0.70 α 0.06 × V H + ( 1 - α ) 0.72 ( 1 - α ) 0.28 × V E , 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 2 R m a x ≤ r ≤ 7 R m a x V E , 　 　 　 　 　 　 　 　 r > 7 R m a x
式中:VD表示混合风场风速,VH表示Holland风场风速,VE表示ERA5风场风速;e为权重系数,e=C4/(1+C4),C是考虑台风影响范围的一个系数,取C=r/(9Rmax)[12];α为风速修正参数,取α=(7-r/Rmax)/5[32]。

3.2 统计参数的计算公式

为了对比不同风场模型在5个台风模拟时的表现,分别将使用Holland风场、ERA5风场和混合风场作为输入风场模拟得到的台风浪有效波高以及风速与实测值进行误差统计分析,计算平均相对误差MRE、均方根误差RMSE和WILLMOTT[33]提出的一致性指数I,其计算公式如下:
MRE= 1 N ∑ i = 1 N D i - M i D i
RMSE= ∑ i = 1 N ( M i - D i ) 2 N
I=1- ∑ i = 1 N M i - D i 2 ∑ i = 1 N ( M i - D ¯ + D i - D ¯ ) 2
式中:Mi表示模拟值,Di表示实测值, D ¯表示实测平均值,N为样本数量。I值越接近1,表明模拟结果越好。

4 数值模型验证与分析

4.1 模型验证

为了验证使用不同风场数据的模拟效果,针对1918号台风“米娜”,分别将利用Holland风场、ERA5风场、混合风场模拟的风速和有效波高与观测站实测值进行对比(图4和图5)。由图可以看出,利用Holland风场模拟得到的最大风速和有效波高最大值与实测值吻合较好,在舟山外海站和温州站的最大风速平均相对误差分别为9.66%和10.19%,有效波高最大值的平均相对误差分别为1.19%和1.44%;但在低风速时,Holland风场对风速和有效波高的模拟效果不如ERA5风场,例如当温州站风速低于10 m/s时,风速平均相对误差达到44.29%。ERA5风场在台风中心周围模拟的风速偏低,模拟的有效波高最大值明显低于实测值,例如在舟山外海站和温州站模拟的有效波高最大值的平均相对误差分别达到31.97%和28.10%。当台风中心距离观测站较近时,利用混合风场和Holland风场模拟得到的有效波高和风速特征基本一致,效果较好;当台风中心距离观测站较远时,混合风场与ERA5风场模拟得到的有效波高和风速特征一致,效果优于Holland风场。这说明Holland风场与ERA5风场叠加后的混合风场,既改善了Holland风场的外围风速,也解决了ERA5风场在台风中心附近风速偏小的问题。
图4 1918号台风“米娜”期间风速模拟结果与实测值对比

Fig.4 Comparison of the simulated wind speed and the measured data during No.1918 typhoon Mitag

图5 1918号台风“米娜”期间有效波高模拟结果与实测值对比

Fig.5 Comparison of the simulated significant wave height and the measured data during No.1918 typhoon Mitag

4.2 利用Holland风场和ERA5风场的模拟结果及误差分析

利用Holland风场和ERA5风场得到的风速、有效波高最大值与实测值的平均相对误差统计如表1所示。结果表明,5次台风期间,利用Holland风场模拟的最大风速的平均相对误差为8.62%~10.19%,有效波高最大值的平均相对误差为1.01%~1.52%。在强风区外(强风指风等级达6级以上的风,即风速大于10.8~13.8 m/s[34],本文以风速10 m/s作为强风界限),利用Holland风场模拟的风速平均相对误差为29.76%~44.29%。分析原因,实际台风风场为不规则风圈,而Holland风场为参数化风场,导致模拟的风圈外围风速不准确[35]。
表1 使用Holland风场和ERA5风场的模拟结果的误差统计

Tab.1 Error statistics of the simulated results using the Holland wind fields and the ERA5 wind fields

台风名称 观测站 强风区外风速①的平均相对误差 最大风速的平均相对误差 有效波高最大值的平均相对误差
Holland风场 ERA5风场 Holland风场 ERA5风场 Holland风场 ERA5风场
利奇马 舟山外海 37.34% 29.41% 9.52% 23.86% 1.29% 23.22%
米娜 温州 44.29% 32.00% 10.19% 25.77% 1.44% 28.10%
烟花 嵊山 29.76% 23.45% 8.62% 19.44% 1.01% 12.76%
灿都 舟山外海 32.37% 26.49% 10.17% 21.13% 1.52% 25.25%
梅花 象山 38.83% 19.64% 8.67% 17.64% 1.35% 11.03%

① 表中统计的强风区外的风速为小于10 m/s的风速。

ERA5风场在强风区外表现相对较好,10 m/s以下风速的平均相对误差均优于Holland风场,但在风速越大的区域,平均相对误差越大。例如,在台风“米娜”期间,ERA5风场的最大风速平均相对误差达到25.77%,有效波高最大值的平均相对误差为28.10%。分析原因,台风风速较大时,在台风行进过程中很难准确测量其风速,导致台风中心周围的风速遥感值偏小[36],因此ERA5风场在台风中心附近存在风速偏小的缺陷,不适用于强风区内,无法准确反映此区域内的真实风场[32]。

4.3 利用混合风场的模拟结果及误差分析

为了验证混合风场模型的模拟效果以及其在浙江海域是否存在普适性,结合图5和图6,分别对同一台风不同观测站、不同台风不同观测站以及不同台风同一观测站的结果进行对比分析。由图5和图6可知,在台风中心附近,利用混合风场与Holland风场模拟得到的有效波高基本一致,两者与实测值接近;在距离台风中心较远时,利用混合风场与ERA5风场模拟得到的有效波高基本一致,模拟效果优于Holland风场。由于混合风场完善了强风圈以外的风场,在距离台风中心较远的地区叠加上准确度较高的ERA5风场,因此,混合风场可以更加真实地模拟台风期间每一级风速的大小,提高台风浪模拟的整体准确度。
图6 不同台风期间有效波高模拟结果与实测值对比

Fig.6 Comparison of the simulated significant wave height and the measured data during different typhoons

从表2也可以看出,使用混合风场模拟的台风浪准确度相对较高,有效波高的平均相对误差的平均值由Holland风场的29.92%和ERA5风场的25.62%减小到22.82%;均方根误差的平均值为0.39 m,小于Holland风场的0.46 m和ERA5风场的0.42 m;一致性指数平均值为0.96,大于Holland风场的0.94和ERA5风场的0.95。
表2 使用Holland风场、ERA5风场和混合风场模拟的有效波高误差统计

Tab.2 Error statistics of the simulated significant wave height using the Holland wind fields, the ERA5 wind fields and the mixed wind fields

台风名称 观测站 平均相对误差 均方根误差/m 一致性指数
Holland风场 ERA5风场 混合风场 Holland风场 ERA5风场 混合风场 Holland风场 ERA5风场 混合风场
利奇马 温州 33.47% 27.60% 25.51% 0.48 0.44 0.46 0.91 0.94 0.93
米娜 舟山外海 41.31% 31.49% 28.72% 0.51 0.52 0.47 0.92 0.87 0.92
烟花 嵊山 23.03% 22.18% 18.91% 0.46 0.43 0.41 0.97 0.97 0.98
灿都 舟山外海 26.34% 25.51% 25.22% 0.39 0.36 0.32 0.97 0.98 0.98
梅花 虾峙 25.45% 21.34% 15.73% 0.45 0.34 0.30 0.94 0.97 0.99
平均值 29.92% 25.62% 22.82% 0.46 0.42 0.39 0.94 0.95 0.96
为进一步评估本文构建的混合风场的优越性和台风浪模型的可靠性,将本文模拟结果与其他同类工作进行横向对比。

4.3.1 与李新文等[7]模拟结果的比较

李新文等[7]使用ERA5、CCMP、CFSv2三种不同风场模拟得到台风“烟花”期间嵊山站的有效波高最大值分别为7.9 m、8.8 m和9.6 m。本文使用ERA5风场和混合风场得到的有效波高最大值分别为7.56 m和8.76 m(表3)。
表3 2106号台风“烟花”期间本文与李新文等[7]模拟的嵊山站有效波高及误差统计

Tab.3 The simulated significant wave height and the error statistics of this study and those of LI et al[7] during No.2016 typhoon In-Fa at Shengsha station

数据来源 风场 有效波高
最大值/m		 平均绝对
误差/m		 均方根
误差/m		 一致性
指数
李新文等[7] ERA5 7.9 0.36 0.49 0.97
CCMP 8.8 0.52 0.74 0.96
CFSv2 9.6 0.76 1.12 0.90
本文 ERA5 7.56 0.34 0.43 0.97
混合风场 8.76 0.32 0.41 0.98
在同样使用ERA5风场的条件下,本文所得结果与李新文等[7]的结果较为符合,一致性指数均为0.97。从有效波高最大值来看,本文中混合风场的模拟结果更接近实测值8.6 m[7]。

4.3.2 与季余等[5]模拟结果的比较

季余等[5]使用CCMP风场模拟的“烟花”、“利奇马”、“灿都”期间有效波高的平均相对误差分别为21.20%、30.00%和26.60%;本文使用混合风场模拟得到的有效波高的平均相对误差均有所减小,分别为18.91%、25.51%和25.22%(表4)。
表4 本文与季余等[5]模拟的有效波高平均相对误差对比

Tab.4 Comparison of the average relative errors of simulated significant wave height of this study and those of JI et al[5]

数据来源 台风名称 风场 平均相对误差
季余等[5] 烟花 CCMP 21.20%
利奇马 CCMP 30.00%
灿都 CCMP 26.60%
本文 烟花 混合风场 18.91%
利奇马 混合风场 25.51%
灿都 混合风场 25.22%

4.3.3 与蒋璐璐等[3]模拟结果的比较

图7为台风“米娜”期间,本文基于混合风场、蒋璐璐等[3]基于ECMWF数值模式产品模拟的舟山外海站的风速和有效波高与实测值的对比。通过对比可知,实测最大风速为25 m/s、有效波高最大值为7.2 m,蒋璐璐等[3]计算的最大风速约为18 m/s,有效波高最大值约为5.2 m,本文结果与之相比优势明显。
图7 1918号台风“米娜”期间本文与蒋璐璐等[3]模拟的舟山外海站的风速和有效波高结果对比

Fig.7 Comparison of the simulated wind speed and significant wave height between this study and those of JIANG et al[3] during No.1918 typhoon Mitag at Zhoushan external sea area station

综合上述比较结果可知,本文构建的混合风场在浙江海域具有普适性,台风浪模型可靠,模拟得到的台风浪准确度较高。

5 结论

本文利用MIKE21 SW建立浙江海域台风浪模型,选取了近5年影响浙江最为严重的5个典型台风进行数值模拟和误差分析,评估不同风场的性能以及在浙江海域台风浪模拟中的适用性,具体结论如下。
1)Holland风场在台风中心周围的风速表现较好,最大风速的平均相对误差较小,为8.62%~10.19%,但在强风区外,10 m/s以下风速的平均相对误差较大,为29.76%~44.29%;ERA5风场在台风中心周围风速偏小,最大风速的平均相对误差较明显,为17.64%~25.77%,但10 m/s以下风速的平均相对误差较小,为19.64%~32.00%。
2)将Holland风场与ERA5风场相结合构建混合风场,通过引入一个随风速半径变化的权重系数,改进了混合风场,保证两个风场的平稳过渡。使用混合风场作为输入风场得到的台风浪模拟结果,其有效波高平均相对误差的平均值由Holland风场和ERA5风场的29.92%和25.62%减小到22.82%,均方根误差的平均值由Holland风场和ERA5风场的0.46 m和0.42 m减小到0.39 m,一致性指数由Holland风场和ERA5风场的0.94和0.95提高到0.96。
3)为进一步验证混合风场的优越性和台风浪模型的可靠性,将本文模拟结果同李新文、季余、蒋璐璐等人的模拟结果进行比较,结果表明本文构建的混合风场在浙江海域具有普适性,台风浪模型的可靠性高,模拟得到的台风浪准确度较高。
4)Holland风场模型中的参数B与台风所在位置有关,本文中的经验公式、波浪破碎参数等都是参考基于浙江海域的研究结果,并不一定适用于其他海域。

References

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[1]
邱王泽禾, 章蓝文. 1917号台风“塔巴”对浙江沿海风场的影响及其成因分析[J]. 应用海洋学学报, 2021, 40(2):332-341.

QIU W Z H, ZHANG L W. Analysis of the impacts and formation cause of coastal wind field in Zhejiang by 1917 typhoon Tapah[J]. Journal of Applied Oceanography, 2021, 40(2): 332-341.

[2]
刘晓建, 侯堋, 胡晓张, 等. 超强台风“山竹”风浪过程数值模拟研究[J]. 长沙理工大学学报:自然科学版, 2023, 20(4):117-126.

LIU X J, HOU P, HU X Z, et al. Numerical simulation of wind wave process of super typhoon “Mangkhut”[J]. Journal of Changsha University of Science & Technology: Natural Science, 2023, 20(4): 117-126.

[3]
蒋璐璐, 涂小萍, 王毅, 等. “米娜”(1918)台风浪特征及其与“利奇马”(1909)的差异[J]. 海洋预报, 2021, 38(4):53-60.

JIANG L L, TU X P, WANG Y, et al. Characteristics of typhoon-induced wave by Mitag(1918) and their differences with that induced by typhoon Lekima(1909)[J]. Marine Forecasts, 2021, 38(4): 53-60.

[4]
刘竹琴, 殷铭简, 赵西增, 等. 孤立波低顶海堤越浪的数值模拟研究[J]. 海洋工程, 2023, 41(4):91-102.

LIU Z Q, YIN M J, ZHAO X Z, et al. Numerical study of solitary wave overtopping a low-crested seawall[J]. The Ocean Engineering, 2023, 41(4): 91-102.

[5]
季余, 朱业, 李莉, 等. 浙江沿海台风浪模式的参数适应性研究[J]. 海洋预报, 2023, 40(2):22-31.

JI Y, ZHU Y, LI L, et al. Study on the parameters adaptability of typhoon wave model in Zhejiang coastal area[J]. Marine Forecasts, 2023, 40(2): 22-31.

[6]
李江夏, 朱钰, 徐杰, 等. ERA-Interim和ERA5再分析风资料在中国近海的适用性对比研究[J]. 海洋通报, 2023, 42(3):260-271.

LI J X, ZHU Y, XU J, et al. A comparative study on the applicability of ERA-Interim and ERA5 reanalysis wind data in the coastal waters of China[J]. Marine Science Bulletin, 2023, 42(3): 260-271.

[7]
李新文, 丁骏, 黄君宝, 等. 不同风场数据集对台风期间海浪模拟的影响[J]. 水利水运工程学报, 2021(6):34-42.

LI X W, DING J, HUANG J B, et al. Performance assessment of different wind forcing datasets for simulation of wind wave during typhoon[J]. Hydro-Science and Engineering, 2021(6): 34-42.

[8]
李爱莲, 刘泽, 洪新, 等. 台风条件下ERA5再分析数据对中国近海适用性评估[J]. 海洋科学, 2021, 45(10):71-80.

LI A L, LIU Z, HONG X, et al. Applicability of the ERA5 reanalysis data to China adjacent sea under typhoon condition[J]. Marine Sciences, 2021, 45(10): 71-80.

[9]
谭海燕, 邵珠晓, 梁丙臣, 等. ERA5风场与NCEP风场在黄海、东海波浪模拟的适用性对比研究[J]. 海洋通报, 2021, 40(5):524-540.

TAN H Y, SHAO Z X, LIANG B C, et al. A comparative study on the applicability of ERA5 wind and NCEP wind for wave simulation in the Huanghai Sea and East China Sea[J]. Marine Science Bulletin, 2021, 40(5): 524-540.

[10]
张亮, 牛海英, 齐晴. 不同台风场模型的比较研究[J]. 山西建筑, 2015, 41(12):27-28.

ZHANG L, NIU H Y, QI Q. Comparisons of several typhoon field models[J]. Shanxi Architecture, 2015, 41(12): 27-28.

[11]
唐建, 史剑, 李训强, 等. 基于台风风场模型的台风浪数值模拟[J]. 海洋湖沼通报, 2013(2):24-30.

TANG J, SHI J, LI X Q, et al. Numerical simulation of typhoon waves with typhoon wind model[J]. Transactions of Oceanology and Limnology, 2013(2): 24-30.

[12]
梁连松, 李瑞杰, 丰青, 等. 舟山海域台风浪数值模拟[J]. 水道港口, 2014, 35(6):582-588.

LIANG L S, LI R J, FENG Q, et al. Numerical simulation of typhoon wave in Zhoushan[J]. Journal of Waterway and Harbor, 2014, 35(6): 582-588.

[13]
陈橙, 杜飞, 李焱, 等. 福建沿海台风浪模拟及其对台风路径平移的响应[J]. 水运工程, 2022(8):32-39.

CHEN C, DU F, LI Y, et al. Simulation of typhoon waves along the coast of Fujian and its responses to typhoon path translation[J]. Port & Waterway Engineering, 2022(8): 32-39.

[14]
金罗斌, 陈国平, 赵红军, 等. 合成风场在南海台风浪数值模拟中的研究[J]. 水道港口, 2015, 36(1):12-20.

JIN L B, CHEN G P, ZHAO H J, et al. Study of combined wind in simulating storm waves in the South China Sea[J]. Journal of Waterway and Harbor, 2015, 36(1): 12-20.

[15]
赵津京, 李继选. 飓风极值波浪数值模拟[J]. 水运工程, 2017(6):39-44.

ZHAO J J, LI J X. Numerical simulation of extreme hurricane waves[J]. Port & Waterway Engineering, 2017(6): 39-44.

[16]
黄靖茗. 台风路径对浙江渔港避风能力影响的研究[D]. 大连: 大连海洋大学, 2022.

HUANG J M. Study on berthing capacity evaluation of Zhejiang fishing port under the influence of typhoon[D]. Dalian: Dalian Ocean University, 2022.

[17]
王卫远, 何倩倩, 杨娟. 杭州湾海域50年一遇波浪数值模拟研究[J]. 海洋学研究, 2013, 31(4):44-48.

WANG W Y, HE Q Q, YANG J. Numerical simulation research of wave with a return period of 50 years in the Hangzhou Bay[J]. Journal of Marine Sciences, 2013, 31(4): 44-48.

[18]
董美莹, 陈锋, 邱金晶, 等. ECMWF驱动场谱逼近对浙江超强台风“利奇马”(2019)精细化数值预报的影响[J]. 大气科学, 2021, 45(5):1071-1086.

DONG M Y, CHEN F, QIU J J, et al. Impact of spectral nudging technique driven with ECMWF data on the fine numerical prediction of super typhoon Lekima(2019) in Zhejiang Province[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2021, 45(5): 1071-1086.

[19]
王海平, 董林. 2019年西北太平洋和南海台风活动概述[J]. 海洋气象学报, 2020, 40(2):1-9.

WANG H P, DONG L. Overview of typhoon activities over western North Pacific and the South China Sea in 2019[J]. Journal of Marine Meteorology, 2020, 40(2): 1-9.

[20]
项素清, 韩兴, 方鹤鸣, 等. 2106号台风“烟花”的路径及降水特点分析[J]. 海洋预报, 2023, 40(3):75-84.

XIANG S Q, HAN X, FANG H M, et al. The path and precipitation characteristics of “In-Fa” in typhoon 2106[J]. Marine Forecasts, 2023, 40(3): 75-84.

[21]
聂高臻, 钱奇峰. 2022年西北太平洋和南海台风活动概述[J]. 海洋气象学报, 2023, 43(4):99-109.

NIE G Z, QIAN Q F. Overview of typhoon activities over western North Pacific and the South China Sea in 2022[J]. Journal of Marine Meteorology, 2023, 43(4): 99-109.

[22]
吴福浪, 易军, 蒋迪. 2114号台风“灿都”东海北部海域曲折路径成因分析[J]. 浙江气象, 2022, 43(2):39-44.

WU F L, YI J, JIANG D. Cause analysis of winding path of Typhoon Candu in the northern East China Sea[J]. Journal of Zhejiang Meteorology, 2022, 43(2): 39-44.

[23]
肖鸿飞, 王冬, 边志刚. 基于ERA5数据集的黄渤海海平面变化特征研究[J]. 海洋湖沼通报, 2020(5):9-15.

XIAO H F, WANG D, BIAN Z G. Study on the characteristics of sea level change in the Bohai and Yellow Seas based on ERA5 dataset[J]. Transactions of Oceanology and Limnology, 2020(5): 9-15.

[24]
刘涛, 陈学恩, 陈子健. 不同参数模型对南黄海典型台风的适用性研究[J]. 海洋湖沼通报, 2022, 44(2):8-16.

LIU T, CHEN X E, CHEN Z J. A study on the applicability of different models to typical typhoons in the South Yellow Sea[J]. Transactions of Oceanology and Limnology, 2022, 44(2): 8-16.

[25]
HOLLAND G J. An analytic model of the wind and pressure profiles in hurricanes[J]. Monthly Weather Review, 1980, 108(8): 1212-1218.

[26]
WILLOUGHBY H E, RAHN M E. Parametric representation of the primary hurricane Vortex. Part I: Observations and evaluation of the Holland (1980) model[J]. Monthly Weather Review, 2004, 132(12): 3033-3048.

[27]
PAN Y, CHEN Y P, LI J X, et al. Improvement of wind field hindcasts for tropical cyclones[J]. Water Science and Engineering, 2016, 9(1): 58-66.

[28]
王其松, 邓家泉, 刘诚, 等. 叠加风场在南海台风浪数值后报中的应用研究[J]. 海洋学报, 2017, 39(7):70-79.

WANG Q S, DENG J Q, LIU C, et al. Application of superimposed wind fields to the hindcast modelling of typhoon-induced waves in the South China Sea[J]. Haiyang Xuebao, 2017, 39(7): 70-79.

[29]
ROLDÁN M, MONTOYA R D, RIOS J D, et al. Modified parametric hurricane wind model to improve the asymmetry in the region of maximum winds[J]. Ocean Engineering, 2023, 280: 114508.

[30]
TIAN Z, ZHANG Y. Numerical estimation of the typhoon-induced wind and wave fields in Taiwan Strait[J]. Ocean Engineering, 2021, 239: 109803.

[31]
SHAO Z X, LIANG B C, LI H J, et al. Blended wind fields for wave modeling of tropical cyclones in the South China Sea and East China Sea[J]. Applied Ocean Research, 2018, 71: 20-33.

[32]
XIONG J, YU F J, FU C F, et al. Evaluation and improvement of the ERA5 wind field in typhoon storm surge simulations[J]. Applied Ocean Research, 2022, 118:103000.

[33]
WILLMOTT C J. On the validation of models[J]. Physical Geography, 1981, 2(2): 184-194.

[34]
杨玉华, 雷小途. 我国登陆台风引起的大风分布特征的初步分析[J]. 热带气象学报, 2004, 20(6):633-642.

YANG Y H, LEI X T. Statistics of strong wind distribution caused by landfall typhoon in China[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2004, 20(6): 633-642.

[35]
潘冬冬, 王俊, 周川. 基于“山竹” 台风的波浪数值模拟[J]. 水道港口, 2021, 42(2):194-199,219.

PAN D D, WANG J, ZHOU C. Numerical simulation of wave based on Typhoon Mangkhut[J]. Journal of Waterway and Harbor, 2021, 42(2): 194-199, 219.

[36]
林金波, 毛鸿飞, 吴光林, 等. 基于混合风场的南海台风浪数值模拟[J]. 广东海洋大学学报, 2021, 41(6):44-52.

LIN J B, MAO H F, WU G L, et al. Numerical modeling of typhoon waves in South China Sea based on mixed wind field[J]. Journal of Guangdong Ocean University, 2021, 41(6): 44-52.

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