浙江省台风影响预测及沿海风险识别系统研究

金辉明，邱 超， 杜国平， 马晓萍， 陈仁敖， 柴留彬

（1.杭州知水科技有限公司，浙江 杭州 310009；2.浙江省水文管理中心，浙江 杭州 310009；3.金华市水文管理中心，浙江 金华 321017；4.余杭区东苕溪水利工程运管中心，浙江 杭州 311115）

0 引 言

浙江省毗邻东海，常年受台风影响，台风给全省带来充沛雨水的同时[1]，也带来重大灾难，每次台风来袭都会造成人口损失、房屋倒塌、农田被毁与作物失收等直接或间接的影响，导致浙江省发生较大灾情的台风年均2.9 次[2]。在极端降雨事件频发、海平面持续上升和风暴潮不断增强的背景下，因台风发生超大型洪涝灾害的风险不断累积[3]。以2021 年“烟花”台风为例，在台风带来超强降雨的影响下，浙东沿海河口水位暴涨，与此同时，河口外恰逢天文大潮，在上游洪水、区间降雨、天文大潮与风暴增水叠加作用，多个水文站点出现有记录以来的最高潮位，形成严重的风暴潮灾害。为了科学应对台风威胁，浙江省2000 年研发风暴潮增水系统，2014 年研发相似台风分析系统，为历次台风防御发挥了重要作用。虽然当前台风分析系统在历次台风防御中发挥了重要作用，但随着应用的深入系统仍有诸多问题有侍优化和完善。

本研究基于应用实际，对已建系统进行升级和功能完善，内容包括实现各场台风过程降雨空间分布演变过程的动态展示、相似台风多因子综合匹配、潮位预报各站点特征信息综合展示、海岸线各点预测潮位展示、海岸线风险分析以及河口增水网格图动态展示等，构建浙江省台风影响预测及沿海风险识别系统，显著提高台风分析效率，为新形势下的台风预报预警提供有力的技术支撑。

1 系统架构

本研究建立的浙江省台风分析系统是综合性分析系统，防汛专业人员通过该系统可快速分析出与当前相配的历史相似台风，并全面了解历史相似台风的降雨分布、沿海潮位站潮情以及历史灾情信息，为当前台风防御提供数据参考，同时系统提供对当前台风的风暴潮增水分析和展示功能，根据实测台风路径和预测路径，生成当前台风的沿海海面增水网格和各潮位站增水过程图，并根据海岸线高程和工情情况，分析出沿海海岸线的风险点，为台风防御提供技术支持。本系统采用4 层系统架构，分别为数据层、算法层、服务层和应用层，总体框架见图1。

图1 系统总体框架图

数据层：为系统正常运行提供数据，包括实时水雨情数据、历史水文数据、台风数据、河口下垫面数据、气象预测数据等。

算法层：为系统数据分析提供基础算法，其中包括空间插值算法、台风相似匹配算法、实时校正算法、河口分潮优化算法、台风风场融合算法等。

服务层：为系统应用提供服务支撑，包括降雨分布图生成服务、历史水雨情服务、数据计算服务、相似台风匹配服务、风暴潮计算服务、台风路径服务等。

应用层：为前端展示提供模块支撑，包括相似台风展示、风暴潮预报展示以及海岸线风险展示。

2 关键技术

2.1 降雨分布序列图生成技术

历史台风降雨涉及近70 a 历史水文数据，受当时水文资料收集的技术约束，早期水文资料以人工观测为主，无论是时间分辨率还是空间分辨率均较低，因此，需对水文数据进行网格化处理，生成等值面分布图和场次降雨序列图。研究采用逆距离加权法进行网络生成计算，并通过遮蔽算法对反距离权重法进行优化[4]，充分运用当前主流服务器的并行计算能力，对算法进行并行化计算，生成场次降雨分布序列图。降雨网格图生成过程包括历史资料整理、站点数据筛选、网格数据生成、等值线生成以及图片生成5 个步骤。

1）历史资料整理。对各次台风涉及的历史资料进行整理，并对台风期间各个站点的历史资料处理成小时数据，根据绘图对各个资料站的位置信息和降雨量数据进行校核，保证数据的完整性和准确性。

2）站点数据筛选。为了保证绘制过程高效和成果的准确性，需对站点进行筛选，筛选时综合考虑各个站点的位置信息、实时降雨量和历史降雨情况，选择站点数据稳定可靠、剔除无效站点，筛选出站点布局均匀、站点数据可靠的站点参与网格计算。

3）雨量网格数据生成。采用逆距离加权法生成初次网格，通过遮蔽算法对各个网格数据进行优化，对计算过程进行并行化处理，提供网格计算效率，保证数据在规定时间内生成。

4）等值线图生成。采用三角网格化对生成的网格进行等值线爬取，对爬取的等值线进行光滑处理和无效等值线的剔除处理，保证生成的等值线合理、准确和美观。

5）图片生成。对网格数据进行色块着色，在画布上绘制等值线和对应的标注，在一张图上生成等值线面图，以Base64 的字符格式对图片进行接口数据返回。

2.2 相似台风匹配技术

本研究以地理（路径）相似为基础，进一步以季节相似、台风强度相似、移速相似作为相似台风匹配的指标进行匹配。随着当前台风向前移动，通过匹配算法把与当前实时台风在移动路径、月份和强度等特征相似的历史台风按相似度的百分比检索出来，得到与当前台风相似的历史台风信息[5-9]。其算法流程见图2。

图2 相似台风匹配算法流程图

2.2.1 路径相似度计算

路径相似度算法核心是台风相似路径的确定及台风相似度的计算。

1）台风相似路径的确定。从台风的生成点至当前台风的位置绘制一系列缓冲圆，缓冲圆间隔决定相邻缓冲圆之间的距离，系统中可手动输入，默认为12 h，缓冲圆半径默认为400 km，可修改。如果在一系列缓冲圆内都有某条台风的纪录点，则该条历史台风即为当前实时台风的相似台风，见图3 中匹配出的相似台风1 和相似台风2。

图3 路径特征相似法原理图

2）相似度的计算。以缓冲圆圆心与每条相似历史台风路径上相应关键点之间的距离d和缓冲圆半径r的比值确立相似度SI：

该缓冲圆内所有的关键点的相似度的平均值作为历史台风在该缓冲圆处的相似度，记作ASI，见式（2）。

将所有缓冲圆的ASI求平均值后可得到该历史台风与当前实时台风的相似度TASI，TASI越接近于1，表明检索出的相似路径与实时路径越相似。

2.2.2 季节相似匹配算法

以台风发生季节作为相似性特征指标，实现历史台风与当前台风在季节上的相似匹配。算法设计了台风发生月份（1—12 月）选项，系统可根据用户的选择，匹配出季节相似的台风。

2.2.3 强度相似匹配算法

以台风强度作为相似性特征指标，实现历史台风与当前台风在强度上的相似匹配。算法设计了超强台风、强台风、台风、强热带气旋、热带气旋和热带低压共6 个不同选项，系统可根据用户的选择，匹配出强度相似的台风。

2.3 采用VUE 数据驱动编程技术

本次研发的系统采用当前较为主流的VUE 框架进行开发，通过框架的数据驱动机制，实现成果数据与前端渲染页面之间的数据对接，并可实现各个页面的自定义配置，在降低系统开发难度的同时，提高系统的开发效率。

3 系统实现

3.1 相似台风匹配分析

系统提供综合相似分析、路径相似分析、实时缓冲区相似分析以及预测路径相似分析4 种相似分析算法的选择功能，系统根据其季节性、相似程度以及相似强度等影响因子，快速分析出与当前台风匹配的历史相似台风。图4 为2022 年“梅花”台风产生时的界面，系统自动匹配出“莫拉克”“派比安”等历史台风。

图4 相似台风匹配效果图

3.2 历史台风雨情潮情及灾情展示

本研究对历史上台风期间的降雨数据，通过调用空间插值算法，生成降雨过程分布图，用户可调取任何一场台风的总降雨分布图和降雨演变动态图，全面了解台风期间降雨分布和降雨演变情况。点击地图潮位站可切换显示各场台风期间潮水位过程和过程最高潮位信息，点击各场台风可在线查看各场台风灾情信息。具体界面见图5。

图5 历次台风雨情潮情展示效果图

3.3 沿海风暴潮增水分析

系统对河口潮位站天文潮进行计算，生成全年预测天文潮过程。2022 年“梅花”台风期间，本系统调用增水计算模型，对各台风风场进行分析，根据风场对“梅花”台风风暴潮过程进行预测，并根据实测潮位对预测各沿海潮位站的潮水位过程实时进行校正，达到较好的预报精度和展示效果。具体界面见图6。

图6 “梅花”台风期间风暴潮预测效果图

3.4 沿海海面增水等值面展示

系统根据模型计算的结果，并通过空间插值算法对近海海面进行网格化处理，生成海面逐小时增水过程，根据计算结果生成海面增水等值面图，可对海面增水演变过程按时间进行动态播放，具体效果见图7。

3.5 海岸线风险识别

系统根据天文潮预报模型和台风风暴潮预报模型，实时生成沿海天文潮和风暴潮数据，叠加生成海岸线在台风期间的最高潮位，结合海岸线海塘高程和水利工情情况，生成海塘风险等级，并对危险堤段分等级分颜色预警。具体效果见图8。

图8 海岸线风险识别效果图

4 结 语

针对目前系统存在相似台风匹配不精确、缺少台风期降雨过程展示、沿海增水展示不直观、无海岸风险识别能力等问题，本次研究通过优化相似台风分析算法、整理历史台风资料，进行降雨网格化处理、海岸增水数据网格处理和海岸风险分析，较好解决了以上问题。主要得到以下研究成果：

1）对前期研发的相似台风分析算法进行优化，在算法中引入季节和台风强度因子，提高台风匹配的准确性。

2）对历史台风资料和历史水文资料进行整理，采用空间插值算法对台风期降雨资料进行空间插值，生成总降雨分布图和序列降雨分布图，台风期间可调取各场台风降雨分布及降雨演变序列图。

3）对增水计算海面数据进行网格化等值处理，并叠加到海面上，可直观展示各次预报的海面增水过程。

4）通过对风暴潮预报成果与海岸堤防高程的叠加，识别出海岸线风险点，为台风期沿海风险识别提供技术支持。