港口气象服务进展及其效益评估技术研究

钱燕珍 赵昶昱 孔扬 陆鋆 潘婧茹

摘要：为提高港口服务质量和促进港口经济发展，文章基于国内外港口气象服务的发展现状，通过降低灾害风险和延长作业时间评估宁波舟山港的港口气象服务效益，并提出定制式港口气象服务的必要性和技术路线。研究结果表明：降低灾害风险可从致灾因子危险性和承灾体脆弱性2个方面分析，其中致灾因子危险性指数总体呈下降趋势，承灾体脆弱性指数随重现期的增大而快速上升;提供针对性港口气象服务后的港口作业时间不断延长，作业时间延长效益每年可达数亿元且会进一步提高;定制式港口气象服务须关注需求引领、专属产品、综合平台和高效机制。

关键词：港口气象服务;服务效益;定制式气象服务;灾害风险;作业时间

中图分类号： P451;P71文献标志码： A文章编号：1005-9857（2022）04-0055-07

Research Progress on the Port MeteorologicalService in View of Benefit Assessment

QIAN Yanzhen，ZHAO Changyu，KONG Yang，LU Yun，PAN Jingru

（Ningbo Meteorological Service Center，Ningbo 315012，China）

Abstract：Based on the status of port meteorological service at home and abroad， the benefits of meteorological service for Zhoushan Port， Ningbo， were evaluated through disaster risk reduction and operation time extension， furthermore， the importance of customized meteorological service of ports and technology road map were put forward in this paper in order to improve the quality of meteorological service and promote the development of port economy. Disaster risk reduction was analyzed from the risk of potential disaster-causing factors and the vulnerability of disaster- bearing bodies. The intensity of disaster-causing factors generally showed a decreasing trend，and the vulnerability index increased rapidly with the increase of the return period. The operation time had been continuously extended with targeted meteorological services， generating benefits of up to hundreds of millions of yuan each year. Customized meteorological service should focus on de- mand leading， exclusive products，integrated platform， and efficient mechanism.

Keywords：Meteorological service of ports，Benefits of service，Customized meteorological service， Disaster risk，Operation time

0引言

港口在“一帶一路”建设中发挥重要作用，目前我国亟须提升港口软实力，这对专业气象服务提出更高的要求，同时给港口城市的气象部门带来巨大的机遇和挑战。做好港口气象服务是对接国家发展需求和注重地方特色发展的重要工作[1-2]。

气象直接影响港口作业，大风、低能见度、雷电和台风等灾害性天气给正常的航道通行和船舶靠泊等活动带来安全隐患。不同类型的船舶、货物、码头和港区有不同的通行靠泊大风管制标准和大雾管制标准，港口作业需要更加精准以及有针对性的港口气象服务[3]。

为更好地推进港口气象服务，亟须客观评估港口气象服务效益。国内学者不断探索灾害风险评估和服务效益预测[4-5]。陈文方等[6]采用主成分分析法计算致灾因子强度和承灾体脆弱性指数，并基于地区尺度划分灾害风险等级;牛海燕等[7]借助 GIS平台分析与灾害系统相关要素的地理特征，从而获取灾害风险空间格局和动态预测变化规律;刘爱华等[8]以灾害链为中心建立复杂网络灾害风险评估模型，并计算灾害链式演化下各承灾体承担的风险值;洪凯等[9]提出台风对南沙港影响的经济灾损水平与灾害重现期呈指数增长关系，尤其须注意百年一遇以上的台风易形成巨灾。已有研究更多的是评估灾害风险和可能规避的灾害损失，但鲜从港口作业时间缩短造成损失的角度评估港口气象服务效益。

宁波舟山港是国家综合运输体系的重要枢纽，也是服务“一带一路”、江海联运和长江经济带建设的重要支点，同时是我国深水泊位最多和超大型巨轮进出最多的港口[3]。本研究以宁波舟山港为例，从降低灾害风险和延长作业时间2个方面评估港口气象服务效益，并提出定制式港口气象服务的必要性和技术路线，以期为现代化港口气象服务提供参考。

1港口气象服务的发展现状

人类对气象服务的需求始于战争和资源争夺，现代社会的气象服务是公众日常生活的基本需求。随着海洋经济的发展，自20世纪以来全球许多国家建立海洋气象预报系统，以满足搜救、海防、渔业、港口作业、休闲和运输等方面的需求[10]。海洋气象预报已被视为气象预报的关键组成部分，港口气象服务发展也渐上轨道，但针对港口气象服务体系的研究仍较少。

1.1国际港口气象服务

以目前最具国际影响力的港口为例。韩国釜山港的气象服务针对性最强，提供的产品可直接用于指导港口作业;美国洛杉矶港的气象服务特点是观测资料较丰富，为业务和科研工作打下良好的基础，但主观预报仍以海区为主，精细化程度不足;新加坡港的气象服务主要依靠客观模式产品，包括对72h内的海浪、风浪、涌浪和地面风向风速等的预报以及海区的主观预报和警报;荷兰鹿特丹港的气象服务以风暴警告为主。从总体上看，上述港口的气象服务各有特点，但均存在观测体系不完善、预报精细化程度不足和产品针对性不强等问题[11-12]。

随着科学技术的不断进步，海洋观测系统和海洋预报系统的科研工作逐渐展开[13-14]。全球海洋资料同化试验（GODAE）为海洋预报系统的发展和推广作出重大贡献[15]。高分辨率计算网格可更好地描述复杂的地形和海岸线地貌等要素特征，在较高分辨率（小于1 km）模拟下，波多黎各、美属维尔京群岛和港口背风面的气象预报（风向、风速和气温）得到改进[16]。新南威尔士港的气象服务平台研制高分辨率（0.001°）的大气海洋预报产品，通过概率模型数据开展实时天气和强风概率等预报[17]。 1.2国内和宁波舟山港港口气象服务

随着我国海洋气象综合观测系统的不断完善[18]，我国沿海地区陆续开展浮标、海岛和激光能见度等方面的观测[3]。随着数值预报技术的发展，全国“一张网”的智能网格预报逐渐向海洋拓展，为海洋气象预报提供客观条件。国家级和沿海省级气象部门陆续研发海雾、风速风向、海浪和风暴潮等专业海洋气象预报模式[19]，并開展数值预报释用和订正等方面的研究;利用集合预报的海量信息，提供影响预测和决策支持服务，并建立三级海洋气象观测、预报、预警和服务体系[20-21];个别地区开发港口气象观测和预报预警系统[22]。然而目前我国的海洋气象观测布局和模式输出产品仍存在针对性不强、分辨率不高（大多约为5km，局部为1km）和覆盖面有限等问题，无法满足对精准化港口气象服务的需求。

在我国沿海港口中，长江三角洲的自然灾害风险指数最高[3]。宁波舟山港位于中纬度的东海之滨，进出港航道长达40 n mile， 船舶须行驶约4～5h，船舶航行和港口作业受风、能见度、海浪、海流和潮汐等的影响较大。宁波市气象局的港口气象服务经历3个发展阶段：①第一阶段（2000年前）基本以公众服务为主，缺乏专业服务;②第二阶段（2000—2015年）开展点对点咨询和专项电话服务，自2006年开始在港区布设多要素自动气象站，自2014年开始利用毫米波雷达和激光能见度仪等进行试验观测，并实时观测港区气象;③第三阶段（2016年至今）由于业务需求暴发式增长以及相关技术已有一定积累，开展专业专项有偿服务。宁波舟山港的气象服务技术和机制逐年改进，但仍存在许多新问题亟须研究解决，最主要的2个方面为：①精准化和靶向式气象预报能力不足;②海事、气象、港口和引航4方联动运行机制不足。

2港口气象服务效益评估

专业专项气象服务效益可通过投入产出比评估，也可通过降低灾害风险和提高经济效益2个方面评估[23]，本研究采用第二种方法。港口气象服务的宗旨是降低天气原因导致的灾害风险，同时在确保安全的情况下缩短港口管制时间，从而减少损失并提高效益。因此，本研究从降低灾害风险和延长作业时间2个方面评估港口气象服务效益，前者主要体现为社会效益，后者主要体现为经济效益[1]。 2.1降低灾害风险

借鉴国际减灾战略（ISDR）的自然灾害风险评估模型，港口自然灾害风险评估须充分考虑致灾因子危险性和承灾体脆弱性，通过自然灾害发生的可能性和影响范围判断其风险等级[24]。

2.1.1致灾因子危险性

港口的致灾因子主要包括大风、低能见度、雷电和暴雨，根据致灾机理和表现形式以大风和低能见度为主。其中，可能引起大风的气象系统复杂多样，包括台风、冷空气、低压和强对流等[25-26]，而低能见度主要由平流雾、辐射雾和局地出现的团雾[1]引起。根据宁波舟山港气象服务的工作经验和管制标准，致灾因子危险性评价指标应着重考虑大风和低能见度[27-29]，并以影响时间（天数）评估致灾因子对港口作业的危险性（表1）。

通常情况下，大风和低能见度不会同时出现，即大风可能致灾时能见度往往较高，而低能见度可能致灾时风力往往较低，因此仅评估其中1个致灾因子即可，但针对台风影响时则须同时考虑二者的贡献。

本研究采用主成分分析法评估致灾因子危险性，利用数据降维方式，从原有的多个且相互联系的变量数据集中提取相互正交且尽可能保留原有信息的重要变量[1，30]。①对指标数据进行标准化处理，采用主成分分析法得到前2个特征根的方差贡献率分别为65%和30%，累积贡献率达到95%，表明前2个主成分即大风和低能见度能够反映致灾因子危险性的主要信息;②根据方差贡献率对前2个主成分的指数进行加权求和，计算致灾因子危险性指数。致灾因子危险性指数的计算公式为：

H =0.65×PC1+0.30×PC2

式中： PC1和 PC2分别表示前2个主成分的指数。

1974—2019年宁波北仑港附近（炮台山站）的致灾因子危险性指数有下降趋势，尤其20世纪90年代初和2004年后的下降趋势最明显，但2014年后又有上升趋势;PC1的下降趋势主要取决于大风影响天数显著减少，PC2则反映低能见度影响天数波动较大;致灾因子危险性指数上升主要与低能见度影响天数增加有关（图1）。

2.1.2 承灾体脆弱性

承灾体脆弱性度量承灾体在抵御自然灾害时可能造成的损失，反映承灾体对灾害风险的暴露程度和应对能力[31]。根据不同区域、作业种类和船舶类型的安全需求，港口作业对具体天气的要求不同，因此须更加精细化地评估高影响天气可能对港口造成的灾害损失。

采用基于灾损的算法，承灾体脆弱性指数的计算公式为：

V=i 1 Pi×Fi

式中： Pi表示不同等级致灾因子的重现概率;Fi表示特定等级致灾因子下承灾体的最大破坏率;m 表示不同等级致灾因子的个数，主要包括大风和低能见度[1]。

利用 Pearson-Ⅲ型函数估计各重现期下不同等级大风和低能见度的年极值，并根据海事部门提供的事故破坏率计算各重现期下的承灾体脆弱性指数（表2）。承灾体脆弱性指数随重现期的增大而快速上升，表明恶劣天气对港口的威胁程度较大，须采取特别防范措施。

2.2延长作业时间

在港口作业过程中，大风、海雾、雷电和台风等可能产生安全隐患甚至导致灾害事故，因此当港口作业区域可能出现高影响天气时，海事部门将对该区域采取管制措施甚至停止相关作业[1]。根据每个港口特殊的地理和航道条件、气象影响情况以及不

同船舶航行和靠泊的安全需求，海事部门通过调研和科学计算制定管制标准，因此地方管制标准也能客观反映气象对港口作业的影响。宁波海事局的港口管制标准如表3所示。

随着“一带一路”建设的推进，港口贸易将更加频繁，港口管制造成的损失将越来越大，并在一定程度上影响港口美誉度。在港口气象服务产品中，中短期气象预报有利于港口安排作业和提高效率，具有针对性的临近气象预报预警有利于缩短因高影响天气引起的港口管制时间。根据2013—2020年宁波舟山港的港口管制时间，2016年前的年度管制时间均超过900 h， 其中因低能见度和大风引起的管制时间占比为90%;2016年提供专业港口气象服务后，除2018年因台风影响较多导致年度管制时间达到1300 h外，其他年份的年度管制時间均有所缩短，尤其2019—2020年致灾因子危险性指数达到最高水平，但年度管制时间仍控制在900h 左右（图2）。

近年来，在致灾因子危险性上升和港口规模扩大的情况下，作业时间延长效益越来越依靠精准化和精细化的专业港口气象服务。作业时间延长效益主要包括港口码头效益和船公司效益，计算公式为：

E=ui×t

式中： ui表示港口码头或船公司的单位时间效益;t表示延长作业时间;n 表示评估对象的个数且n=2。

根据2017-2020年宁波舟山港各类码头（集装箱、矿石、原油、液化天然气和煤炭等）和船公司的单位时间效益以及因港口气象服务得以延长的作业时间，港口总效益大幅提高，根据灾害影响时间和港口气象服务质量估算的延长作业时间超过100h（表4）。

港口管制对港口码头和船公司的经济影响巨大。近年来宁波舟山港因气象原因导致的年度管制时间约为1000h，估算因港口管制而减少的效益达数十亿元，其中还不包括影响港口相关产业链、相关民生和其他经济活动、船公司满意度以及船舶转停其他港口等带来的间接损失。随着港口经济和海洋经济的发展，作业时间延长效益会进一步提高。

3定制式港口气象服务

为提供更加精细化和精准化的港口气象服务，本研究提出定制式港口气象服务的必要性和技术路线。

3.1需求引领

需求引领是定制式港口气象服务的前提。不同的港区和作业类型对港口气象服务的需求不同，因此须了解港口生产方和管理方等特定用户的影响阈值和精细化需求，并以此为前提布局港口气象特种观测和加密观测，研发定制式港口气象服务产品和服务机制，做好相关服务工作。

3.2专属产品

专属产品是定制式港口气象服务的基础。根据气象对港口作业的影响阈值，将智能网格预报产品进行降尺度和本地化等精细化释用，研发定制式港口气象服务产品。通过利用港口特有加密资料、同化优秀短临模型和应用人工智能技术等，研发港口高影响天气短临预报产品;通过利用港口特有观测资料，同时集成经检验在港区应用较好的模型，研发港口高影响天气中短期预报产品;定制一系列针对不同港区和作业类型的气象服务产品。

3.3综合平台

综合平台是定制式港口气象服务的支撑。信息综合分析、加工和分发平台可提高港口气象服务的水平和效率。将数据可视化技术应用于专业港口气象服务，用“一张图”融合显示气象、港调和海事等部门的多元数据[32]，在网页端和移动端等客户端打造港口气象预警和决策新平台[33]，针对不同用户提供“量身定制”的模块化服务产品。

3.4高效机制

高效机制是定制式港口气象服务的保障。推进港口尽快实现设备共建、数据共享、平台共用和信息共同发布等，应用基于气象预报预警的应急响应机制，建立高效的多方沟通机制，充分发挥港口气象服务效益。制定与气象相关的港口生产管理统一标准，定期评估气象预报服务效益，以效益评估为基础提供专业专项有偿服务，提升港口气象服务的价值，促进定制式港口气象服务的可持续发展。

4结语

本研究分析国内外港口气象服务的发展现状，掌握港口气象服务的个体需求和技术方法，并以宁波舟山港为例，通过降低灾害风险和延长作业时间评估港口气象服务效益。降低灾害风险可从致灾因子危险性和承灾体脆弱性2个方面分析：宁波北仑港的大风影响天数显著减少，而低能见度影响天数波动较大，致灾因子危险性指数总体呈下降趋势，但2014年后有所回升;承灾体脆弱性指数随重现期的增大而快速上升，表明恶劣天气对港口的威胁程度较大，须采取特别防范措施。提供针对性港口气象服务后，宁波舟山港的作业时间不断延长，作业时间延长效益每年可达数亿元;随着港口经济和海洋经济的发展，作业时间延长效益会进一步提高。为提供更加精细化和精准化的港口气象服务，定制式港口气象服务须关注需求引领、专属产品、综合平台和高效机制。

参考文献

[1]宁波市气象台.一种港口气象服务效益评估的方法：中国，201910580245.9[P].2019-11-01.

[2]赵江南，周跃.基于“一带一路”建设的环渤海地区港口优势评价[J].海洋开发与管理，2019，36（7）：83-88.

[3]周福，黄思源，许利明.宁波国际港口气象服务模式初探[J].气象科技进展，2017，7（1）：134-137.

[4]姚秀萍，吕明辉，范晓青，等.气象服务效益评价研究进展[J].气象，2011，37（6）：749-755.

[5]许小峰.气象服务效益评估理论方法与分析研究[M].北京：气象出版社，2009.

[6]陈文方，徐伟，史培军.长三角地区台风灾害风险评估[J].自然灾害学报，2011，20（4）：77-83.

[7]牛海燕，刘敏，陆敏，等.中国沿海地区近20年台风灾害风险评价[J].地理科学，2011，31（6）：764-768.

[8]刘爱华，吴超.基于复杂网络的灾害链风险评估方法的研究[J].系统工程理论与实践，2015，35（2）：466-472.

[9]洪凯，纪蔓梓.基于不同重现期的南沙港区台风灾害风险评估[J].热带气象学报，2019，35（5）：604-613.

[10] UNDP. Reducing disaster risk： a chalengefordevelopment[M].New York： UnitedNationsDevelopmentProgram，2004.

[11] LEED Y，PARK K S，SHIJ. Establishmentofan operationaloceanographic systemfor regional seas around Korea[J]. Ocean & PolarResearch，2009，31（4）：361-368.

[12] MUJIASHIS. Requirementidentification of marine weatherservices for coastal adaptation[EB/OL]. htps：//www. re-searchgate.net/publication/271966810，2013-09.

[13] RIBEIRO R， LEITAO J， LEITAO P， etal.Integration ofhigh-resolutionmetoceanforecastandobservingsystemsatPortof Santos[R]. PIANC-COPEDEC Ⅸ，2016.

[14] FERDYNUSJ.Polishseaports： unfavorableweatherconditionsforportoperation （applyingmethodsofcomplexclimatologyfordata formationtobeusedbyseafaring）[J]. Transnav theInternational Journalon Marine Navigation & Safety ofSea Transportation， 2012，6（1）：131-139.

[15] KIM Y H，CHOIBJ，LEEJS，etal.Koreanoceanforecastingsystem ： presentandfuture[J]. Journalofthe Korean SocietyofOceanography，2013，18（2）：89-103.

[16] APONTE-BERM L D， MORELL J M，RODRIGUEZ E. CariCOOS： improving high-resolution numericalweather prediction forthe northeast Caribbean region[EB/OL]. htps：//www. re-searchgate.net/publication/304784514，2015-10.

[17] BOULAY S，BATT L. Marineweatherforecasting and moni-toring atthePortofSydneyandBotanyBay，NSW，Australia [EB/OL]. htps：//www. researchgate. net/publication/283824032，2015-09.

[18]陈蓉，黄健，万齐林，等.茂名博贺海洋气象科学试验基地建设与观测进展[J].热带气象学报，2011，27（3）：417-426.

[19]黄彬，闫丽凤，杨超，等.我国海洋气象数值预报业务发展与思考[J].气象科技进展，2014，4（3）：57-61.

[20]谢琛，谢文宁.港口海洋气象预警中心建设研究[J].中国水运，2015，15（3）：202-208.

[21]吴彬贵，张建春，李英華，等.天津港秋冬季低能见度数值释用预报研究[J].气象，2017，43（7）：863-871.

[22]林毅，吴彬贵，张长春，等.天津港气象水文综合预报系统[J].气象科技，2012，40（4）：671-675.

[23]狄靖月，徐辉，许凤雯，等.基于逆推法和德尔菲法的地质灾害气象服务效益评估[J].气象，2019，45（5）：705-712.

[24]王维国，王秀荣，许映龙，等.超强台风“桑美”特征及预报服务效益分析[J].自然灾害学报，2008，17（3）：106-111.

[25] UN/ISDR. Living with risk： aglobalreview ofdisasterreductioninitiatives[M]. New York： UnitedNationsPublication，2004.

[26]朱志存，尹宜舟，黄建斌，等.我国沿海主要省份热带气旋风雨因子危险性分析Ⅰ：基本值[J].热带气象学报，2018， 34（2）：145-152.

[27]王春乙，张继权，霍治国，等.农业气象灾害风险评估研究进展与展望[J].气象学报，2015，68（1）：1-19.

[28]张长宽，陈欣迪.海岸带滩涂资源的开发利用与保护研究进展[J].河海大学学报（自然科学版），2016，44（1）：25-33.

[29]王静静，刘敏，权瑞松，等.沿海港口自然灾害风险评价[J].地理科学，2012，32（4）：516-520.

[30]苏为华.我国多指标综合评价技术与应用研究的回顾与认识[J].统计研究，2012，29（8）：98-107.

[31]章国材.自然灾害风险评估与区划原理和方法[M].北京：气象出版社，2007.

[32]孔扬，王科，薛国强，等.新时期宁波舟山港气象服务新模式[J].中国水运，2019，19（10）：25-28.

[33]胡亚旦，孔扬，薛国强，等.宁波舟山港气象预警和决策系统设计[J].气象科技进展，2020，10（1）：69-71，76.