基于ECMWF细网格风场的台风“烟花”与飓风“艾达”风暴潮数值预报检验与分析

熊杰，傅赐福，于福江,2，董剑希,2

（1.国家海洋环境预报中心，北京 100081；2.自然资源部海洋灾害预报技术研究重点实验室，北京 100081）

1 引言

风暴潮是一种来自海上的自然灾害现象，指由于强烈的大气扰动，如热带气旋（台风或飓风）、温带气旋、冷锋的强风作用和气压骤变等强烈的天气系统，引起的海面异常升高的现象[1-4]。风暴潮灾害对于人口稠密和地势低洼的沿海地区的社会经济有很大的影响[2]。据统计，2019 年我国海洋灾害造成的直接经济损失为117 亿元，其中风暴潮灾害造成的直接经济损失高达116亿元[3]。因此，准确预报风暴潮对于沿海地区人民的生命财产安全具有重要意义。

风暴潮预报的准确性与驱动风场高度相关，高分辨率风场可以极大提高风暴潮的模拟预报准确性[4]。Dullaart 等[5]利用不同分辨率的风场进行了风暴潮模拟，表明高分辨率的风场可以提高风暴潮模拟的准确性，减小预报误差。近年来，随着数值预报技术的发展和计算机性能的不断提高，全球尺度的高分辨率数值预报产品取得了一定的成果。欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的大气模式高分辨率10 d预报产品（简称ECMWF细网格）是目前时空分辨率最高的全球气象数值预报资料之一，它提供全球0.1°×0.1°空间分辨率和1 h 时间分辨率的气象场。目前，已有学者对ECMWF 细网格数值预报资料中的降水和海面风等气象要素进行了评估和分析。例如，连喜虎等[6-7]对中国海域10 m风场的预报能力进行了检验与分析，结果表明ECMWF 细网格对大于5 级风的预报结果偏小，但整体的预报偏差离散度小，预报效果较好。季晓东等[8-9]对ECMWF 细网格模式的降雨预报进行了检验，评估分析了ECMWF 细网格模式在长三角地区的暴雨预报性能。然而，针对ECMWF 细网格风场进行风暴潮预报能力的检验和评估工作尚不多见。

本文利用已调试验证后的全球风暴潮数值模型，选取了2021年第6号台风“烟花”和2021年大西洋第9 号飓风“艾达”为研究个例，将ECMWF 细网格风场用于风暴潮48 h 和24 h 数值预报检验，评估分析ECMWF细网格风场在风暴潮数值预报中的适用性，为今后进一步开展全球风暴潮预报服务提供有价值的参考。

2 全球风暴潮数值预报模型的建立

2.1 模型控制方程及参数设置

为了满足风暴潮模拟的精度和计算速度，本文选取了基于非结构三角形网格的ADCIRC（The ADvanced CIRCulation model）作为数值模型进行风暴潮模拟。ADCIRC 模型是由Luettich 和Westerink教授基于有限元方法研制的水动力模型，广泛应用于海洋、海岸和河口等复杂地形的海流、潮汐和风暴潮模拟[10]。ADCIRC 模型采用广义波动连续方程与动量方程结合，利用Galerkin 有限元方法求解方程，提高了运行求解的稳定性和计算速度。在球坐标系下的连续方程和运动方程可表示为：

式中，λ和ϕ分别代表经度和纬度；H表示海水水柱的总深度，H=ζ+h，ζ表示从平均海平面算起自由表面高度，h表示平均海平面高度；R为地球半径；ƒ为科氏力参数，取f= 2Ωsin(ϕ)；ρ0表示海水密度，取1025 kg/m3；g为重力加速度；PS为自由海表面大气压；η表示牛顿引潮势；τsλ和τsϕ分别为海表面应力在经向和纬向上的分量，τbλ和τbϕ分别为海底摩擦力在经向和纬向的分量；Dλ和Dϕ为动量方程的水平扩散项。初始条件为ζ=u=v= 0，对于大陆和岛屿边界条件采用法向速度为0，东、西边界采用周期边界。空间差分方法采用有限元离散法，时间离散采用隐式有限差分法，时间步长选择10 s。底摩擦项采用二次率方案，即底摩擦与深度平均流呈二次平方关系，Cƒmin取值0.0016；最小水深设置为H0=5 m；采用二维模型，不考虑潮汐，时间权重参数设置为0.35，0.30，0.35。模式采用冷启动方式，但考虑到风暴潮的初期振荡，将预报前24 h 的风场也拼接进行计算。

2.2 计算区域网格及数据来源

为评估ECMWF 细网格预报风场在西北太平洋、墨西哥湾以及其他沿岸的风暴潮模拟情况，本文设计的网格计算区域为90°N～78°S，180°W～180°E。该套非结构三角网格共计430140 个三角形网格，242095 个网格点（见图1），对于海岸线和地形较为复杂的地区网格加密处理，沿岸最小分辨率约为5 km，大洋中心约为50 km。该套网格所用岸线数据为全球高分辨率海岸线数据集（a Global Selfconsistent，Hierarchical，High-resolution Geography database，GSHHG），所用水深数据为世界大洋深度图（GEneral Bathymetric Chart of the Oceans，GEBCO）2020 最新全球水深地形数据，最小分辨率为30″（约1 km），降尺度后插值到网格。

图1 风暴潮模式计算区域网格划分Fig.1 Computational mesh of storm surge domain

本文所使用的中国近海台风强度及路径数据来自中国台风网，美国近海台风强度及路径数据来源于美国飓风中心（National Hurricane Center，NHC）和美国中太平洋飓风中心（Central Pacific Hurricane Center，CPHC），ECMWF 细网格预报风场以及中国近岸潮位数据来自国家海洋环境预报中心，本实验所采用风场资料的空间分辨率为0.1°×0.1°，时间分辨率为3 h，美国近岸潮位数据来源于美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）。

3 风暴潮的数值预报检验与分析

3.1 台风“烟花”的风暴潮数值预报检验

2021 年第6 号台风“烟花”（强台风级）于2021年7 月17 日（世界时，下同）在太平洋西北洋面生成，此后向西移动并不断加强，21 日升级为强台风，22 日转为北偏西移动，强度缓慢减弱，25 日在浙江省舟山普陀区沿海登陆，登陆时中心最低气压965 hPa，中心附近最大风速38 m/s，26 日在浙江省嘉兴沿海再次登陆，登陆强度为强热带风暴。台风“烟花”风圈庞大、强度强且移动缓慢，受其影响，浙江中北部—长江口沿海出现了1.1～2.7 m 的最大风暴增水。浙江、上海和江苏南部多个潮位站超过警戒潮位，其中，杭州湾和长江口为影响严重岸段，镇海、定海、芦潮港和金山嘴潮位站均观测到超过当地红色警戒的潮位，镇海潮位站更是观测到破历史记录的潮位，部分岸段出现海水倒灌。

本文选取了受台风“烟花”影响显著的黄埔公园、澉浦、北仑、石浦、镇海和芦潮港6个潮位站开展预报检验，将登陆前48 h 和24 h 风暴潮预报结果与实测值进行对比（见图2 和表1）。台风“烟花”于7月25 日中午前后登陆，考虑到ECMWF 细网格数据传输的延时和预报频次，48 h 预报选取7 月23 日12 时—26日12时，24 h预报选取7月24日12时—27日12 时。为保证临近预报的准确性，对48 h 和24 h预报均拼接了前一日气压场和风场，以充分模拟前期的振荡增水。

从图2 和表1 可以看出，各潮位站48 h 和24 h预报平均绝对误差分别为0.49 m 和0.22 m，平均相对误差分别为30.17%和12.56%；单站预报的最大绝对误差0.83 m、最小绝对误差为0.06 m，分别为48 h 镇海站和24 h 石浦站。从时间序列来看，各潮位站48 h 和24 h 预报的风暴增水趋势均与实测基本一致，预报峰值时间与观测峰值时间吻合较好；从最大增水预报误差来看，24 h 预报相对48 h 预报更好，48 h预报相比实测整体偏大，24 h预报与实测更为接近。结果表明，ECMWF 细网格风场对台风“烟花”过程的最大增水时间和最大增水高度预报均较好。

表1 2106号台风“烟花”期间各站最大增水预报误差统计Tab.1 Prediction error statistics of maximum surge height at each tidal station during typhoon "In-Fa"（2106）

图2 2106号台风“烟花”期间各潮位站风暴潮预报值与实测值对比Fig.2 Comparisons of storm surge heights between the simulations and observed data at each tidal station during typhoon"In-Fa"（2106）

3.2 飓风“艾达”的风暴潮数值预报检验

大西洋第9 号飓风“艾达”是2021 年登陆美国的第四个飓风，8 月24 日生成于大西洋洋面，27 日加强为飓风，登陆前在近海快速加强，29 日，飓风“艾达”登陆美国南部墨西哥湾沿岸的路易斯安那州，最大风速达到了66.9 m/s，最低气压为929 hPa。此次飓风强度强、风速大且发展迅速。飓风“艾达”的强风引发风暴潮灾害，造成大面积淹水，密西西比河河口附近的风暴潮超过2 m。9 月2 日飓风“艾达”的影响逐渐结束，但据美国广播公司报道，飓风“艾达”导致63 人死亡[11]。飓风登陆沿岸大面积土地被淹，地铁和电网等城市基础建设被破坏，造成了巨大的经济损失和人员伤亡。

选取飓风“艾达”登陆附近的4个潮位站开展预报检验，同台风“烟花”预报检验方法一致，将登陆前48 h 和24 h 风暴潮预报结果与实测值进行对比。飓风“艾达”于8 月29 日登陆，48 h 预报选取8 月27日12时—30日12时，24 h预报选取8月28日12时—31日12时。同样，为保证临近预报的准确性和充分模拟前期的震荡增水，均采取拼接前一日气压场和风场方式。

从图3 和表2 可以看出，各潮位站48 h 和24 h预报平均绝对误差分别为1.14 m 和0.49 m，平均相对误差分别为61.29 和25.17；从增水趋势来看，风暴潮峰值出现时间与观测较为一致，但从最大增水来看，除24 h预报的Grand Isle站最大增水与观测值较为接近外，其余站预报值均与观测值差异较大，48 h 预报和24 h 预报均显著低于实测，尤其是48 h预报。整体分析表明，ECMWF 细网格对此次过程的风暴潮峰值出现时间预报比较准确，但最大增水预报明显偏低，尤其是48 h预报。

图3 Al2109号飓风“艾达”期间各潮位站风暴潮预报值与实测值对比Fig.3 Comparisons of storm surge heights between the simulations and observed data at each tidal station during hurricane"Ida"（Al2109）

表2 Al2109号飓风“艾达”期间各站最大增水预报误差统计Tab.2 Prediction error statistics of maximum surge height at each tidal station during hurricane"Ida"（Al2109）

3.3 两次风暴潮过程的数值预报分析

为了分析两次风暴潮过程中的数值预报误差，提取了两次台风过程的实测中心气压和台风路径，将其分别与ECMWF细网格48 h和24 h的预报气压和预报路径进行对比。

首先对比两个台风的中心最低气压（见图4）。风圈庞大的台风“烟花”于7月18日开始不断加强，21—24日维持强台风级别，中心最低气压为955 hPa，之后缓慢减弱直至登陆。从图4a可以看出，ECMWF细网格48 h 和24 h 预报气压与实测十分接近，48 h 预报和实测的吻合度更高，说明ECMWF 细网格对台风“烟花”强度的预报准确度很高。而对于爆发型飓风“艾达”而言，从8月27日开始，2 d内强度迅速加强，中心气压骤降近60 hPa，达到929 hPa，随着飓风“艾达”登陆，强度快速减弱，整个过程在2～3 d 的时间内强度变化非常迅速。从图4b 可以看出，登陆前，ECMWF 细网格48 h 和24 h 预报的中心气压都高于实测，48 h 预报值则比24 h 预报更接近实测，说明ECMWF细网格对飓风“艾达”强度的预报显著偏弱。

图4 两次台风过程中实况气压与预报气压对比Fig.4 Comparison of real pressure and forecast pressure during two typhoons

再对比两个台风的路径（见图5）和过程最大增水（见图6）。图5 可以看出，ECMWF 细网格对台风“烟花”48 h 和24 h 的预报路径与实况路径非常接近，24 h 的预报路径更为准确，几乎和实测重叠，48 h 的预报路径偏南，更有利于杭州湾沿岸的风暴增水。从图6a 和6b 的过程最大增水分布和位于杭州湾岸段的芦潮港、澉浦、镇海和北仑站的预报误差也可以看出，48 h 的风暴潮数值预报最大增水明显大于24 h的风暴潮数值预报。ECMWF细网格对飓风“艾达”48 h 预报路径误差较大，预报路径偏西，24 h预报路径更接近实测路径，从图6c和6d的过程最大增水分布和位于飓风“艾达”登陆点右侧潮位站的预报误差也可以看出48 h 预报的最大增水分布产生明显偏差，位于Grand Isle站以西沿岸各代表站的风暴增水预报较实测显著偏低；24 h 预报路径与实况路径更接近，24 h 预报的最大增水分布位于Grand Isle站以东的新奥尔良沿岸，相应的各代表站的风暴增水预报误差有所减小。虽然24 h 预报路径与实测更接近，但强度预报较实况偏低，24 h预报的风暴增水仍普遍小于实测。此外，风暴潮预报对风场分辨率也较为敏感[12]，针对最大风圈半径小于25 km的飓风“艾达”，ECMWF细网格仍不能刻画此类超强飓风的气压梯度和风场变化，这也是导致风暴潮预报被低估的重要原因之一。

图5 两次台风过程中实况路径与48 h和24 h预报路径对比Fig.5 Comparison between the real trajectory and the 48 h and 24 h forecast trajectories during two typhoons

图6 两次台风过程中预报最大增水场分布与对比Fig.6 The distribution and comparison of the predicted maximum surge heights during two typhoons

综合上述可以看出，ECMWF 细网格风场对风圈庞大和强度变化较慢的大型台风“烟花”的预报准确度高；对于移动发展较快的不稳定气旋，ECMWF 预报效果通常较差[13]，因此对短时间强度爆发型飓风“艾达”的预报准确度稍显不足[14]。这个结论反映到风暴潮数值预报中会导致明显的误差区别，文中台风“烟花”风暴潮预报的误差明显小于飓风“艾达”，充分证明了这个观点。

4 结论

本文基于ADCIRC 建立了一个适用于全球风暴潮数值预报模型，以2021 年台风“烟花”和飓风“艾达”为研究个例，采用ECMWF 细网格风场进行了风暴潮的数值预报检验与分析。结论如下：

（1）ECMWF 细网格风场对于不同类型的台风预报存在较大差异从而导致了风暴潮数值预报的差异。ECMWF细网格风场对风圈庞大且强度变化较慢的大型台风“烟花”的预报准确度高，而对短时间强度爆发型飓风“艾达”的预报准确度稍显不足，这也导致台风“烟花”风暴潮预报的误差明显小于飓风“艾达”。 飓风“艾达”在登陆前强度突然急剧加强，ECMWF 细网格预报偏弱是导致飓风“艾达”风暴潮预报出现误差的重要原因。

（2）ECMWF 细网格风场可以成为驱动风暴潮数值预报的有益补充，从台风“烟花”的数值预报误差来看，各潮位站48 h 和24 h 预报平均绝对误差分别为0.49 m 和0.22 m，平均相对误差分别为30.17和12.56；从台风“艾达”的数值预报误差来看，各潮位站48 h 和24 h 预报平均绝对误差分别为1.14 m和0.49 m，平均相对误差分别为61.29 和25.17 ，相对而言24 h风暴潮预报准确性更高。

（3）在ECMWF 细网格风场的基础上发展融合风场可以进一步提高风暴潮数值预报准确性。对于强度快速爆发型台风而言，Holland等模型风场拥有刻画台风中心及附近风力的优势，开展模型风场与ECMWF细网格风场的融合风场将会进一步提升风暴潮预报精度，笔者也会在下一步的工作中开展此类研究，考察融合风场对风暴潮的改进程度。