基于站點(diǎn)實(shí)測風(fēng)速的中國臺風(fēng)大風(fēng)重現(xiàn)期估計(jì)

發(fā)布時間：2020-02-05所屬分類：農(nóng)業(yè)論文瀏覽：1471次

摘 要： 摘 要: 首先基于 1951 - 2014 年中國地面氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)和 CMA - STI 熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集，提取了站點(diǎn)歷史臺風(fēng)過程影響風(fēng)速; 其次，利用極大似然法估計(jì) Gumbel 分布、Frechet 分布以及 Weibull 3 種分布模型參數(shù)，優(yōu)選出最適模型進(jìn)行站點(diǎn)極值

　　摘 要: 首先基于 1951 - 2014 年中國地面氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)和 CMA - STI 熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集，提取了站點(diǎn)歷史臺風(fēng)過程影響風(fēng)速; 其次，利用極大似然法估計(jì) Gumbel 分布、Frechet 分布以及 Weibull 3 種分布模型參數(shù)，優(yōu)選出最適模型進(jìn)行站點(diǎn)極值風(fēng)速年最大值風(fēng)速擬合，計(jì)算不同重現(xiàn)期風(fēng)速值并利用 bootstrap 方法對各重現(xiàn)期計(jì)算結(jié)果的不確定性進(jìn)行量化，得到典型重現(xiàn)期下中國臺風(fēng)大風(fēng)風(fēng)速的 90% 置信區(qū)間; 最后，根據(jù)包括克里金法、反距離權(quán)重法、自然鄰域法、最近鄰法在內(nèi)的 4 種空間插值方法對于臺風(fēng)大風(fēng)的插值效果得到中國東部沿海 1km 網(wǎng)格不同重現(xiàn)期臺風(fēng)風(fēng)速分布及其 90% 置信區(qū)間。結(jié)果表明: 東南沿海地區(qū)是臺風(fēng)極值大風(fēng)影響最嚴(yán)重的區(qū)域，典型重現(xiàn)期臺風(fēng)風(fēng)速估計(jì)的不確定性較大，不確定性的高值區(qū)域也主要分布在東南沿海地區(qū)。

　　關(guān)鍵詞: 臺風(fēng)大風(fēng); 極值分布; 危險性評估; 不確定性量化; 空間插值

　　中國是遭受臺風(fēng)災(zāi)害最嚴(yán)重的國家之一，常因臺風(fēng)造成嚴(yán)重的人員傷亡和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。例如，2006 年第 8 號臺風(fēng)“桑美”在浙江省蒼南縣登陸，引起了狂風(fēng)巨浪，共造成 483 人死亡，千余條船沉沒，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá) 196. 5 億元人民幣[1]， 2014 年 10 號臺風(fēng)“威馬遜”登陸風(fēng)速達(dá)到 17 級，造成海南省 216 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)( 街道) 受災(zāi)，受災(zāi)人口 325. 8 萬人，直接經(jīng)濟(jì)損失 108. 28 億元[2]。近年來我國沿海臺風(fēng)易發(fā)區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，對于臺風(fēng)致災(zāi)因子的暴露程度不斷增加; 而沿海橋梁、鐵路、石油石化以及核電站等重大工程的選址及設(shè)計(jì)需要對局地風(fēng)速進(jìn)行評估。因此，面向臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險管理及工程設(shè)計(jì)需求，采取有效手段對中國臺風(fēng)大風(fēng)危險性進(jìn)行評估具有重要意義。

　　目前學(xué)界對于臺風(fēng)大風(fēng)危險性評估方法主要有三類，其中第一類一般通過極值分布模型對歷史臺風(fēng)風(fēng)速序列進(jìn)行模擬從而計(jì)算單點(diǎn)的風(fēng)速重現(xiàn)期; 第二類通常針對某個區(qū)域，通過統(tǒng)計(jì)該區(qū)域歷史臺風(fēng)參數(shù)概率分布，并結(jié)合風(fēng)場模型和極值分布模型計(jì)算該小區(qū)域的風(fēng)速重現(xiàn)期[3]; 第三類一般采用全路徑模擬的方法生成大樣本臺風(fēng)隨機(jī)事件，然后結(jié)合風(fēng)場模型和極值分布模型計(jì)算臺風(fēng)影響區(qū)域的風(fēng)速重現(xiàn)期[3]。與第二類和第三類方法相比，第一類方法在歷史風(fēng)速觀測時間序列較長時，可充分利用歷史樣本信息得到較為準(zhǔn)確的風(fēng)速重現(xiàn)期計(jì)算結(jié)果，其缺點(diǎn)在于當(dāng)歷史數(shù)據(jù)不足時，重現(xiàn)期計(jì)算結(jié)果存在一定不確定性。國外利用第一種方法即歷史觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行臺風(fēng)大風(fēng)危險性評估采用的數(shù)據(jù)類型主要包括臺風(fēng)近中心歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)及氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)兩類。一些學(xué)者利用臺風(fēng)近中心歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)采用韋伯分布( Weibull Distribution) 、廣義帕累托分布( General Pareto Distribution，GPD) 等極值分布函數(shù)對美國區(qū)域最大風(fēng)速進(jìn)行擬合，并計(jì)算了一定空間尺度的年發(fā)生超越概率[4，5]，此類方法可以滿足臺風(fēng)綜合危險性評估需要，但其不足之處在于臺風(fēng)近中心歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)無法反映整個區(qū)域的空間差異性，因此不適宜用于大區(qū)域范圍臺風(fēng)災(zāi)害危險性評估; 另外一些學(xué)者采用氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)，同樣利用極值模型對強(qiáng)風(fēng)危險性進(jìn)行評估[3]，此類方法可以較好地反應(yīng)風(fēng)速分布的空間差異性，缺點(diǎn)在于氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)量不足的問題。

　　中國大風(fēng)危險性研究多是針對小區(qū)域或臺站進(jìn)行的不同分布模型對比研究或大風(fēng)重現(xiàn)期推算實(shí)證研究[6 - 9]，如綜合島嶼站觀測、臺風(fēng)記錄、船舶報告以及數(shù)值模式計(jì)算風(fēng)速，組成大風(fēng)年最大值序列，利用矩估計(jì)法擬合大風(fēng)序列，通過檢驗(yàn)選定最適風(fēng)速序列及分布模型，繪制中國近海 50 年一遇和 100 年一遇大風(fēng)極值等值線[10]，此類研究的缺點(diǎn)在于面向區(qū)域較小，且缺少對評估結(jié)果不確定性的討論。利用氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)計(jì)算重現(xiàn)期，數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)一致性問題、測量誤差是結(jié)果不確定性的 3 個最主要來源。為了提高結(jié)果可靠性，需要對不確定性進(jìn)行量化，目前國內(nèi)已有研究采用廣義極值分布模型，利用極大似然法及漸進(jìn)分布理論推導(dǎo)出不同年遇水平設(shè)計(jì)風(fēng)速和一定置信度下的置信區(qū)間，并通過氣象站點(diǎn)年最大風(fēng)速資料進(jìn)行實(shí)證研究[11]，該研究對單個站點(diǎn)重現(xiàn)期計(jì)算結(jié)果的不確定性進(jìn)行了刻畫，對于工程的選址設(shè)計(jì)具有一定意義，而為了反映整個中國東部沿海臺風(fēng)大風(fēng)危險性分布特征及不確定性大小，還需對站點(diǎn)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行插值，從而得到整個空間連續(xù)的重現(xiàn)期評估結(jié)果。

　　本文的研究目標(biāo)為利用氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測資料，評估不同重現(xiàn)期下中國東部臺風(fēng)風(fēng)速空間分布并給出一定置信度下的風(fēng)速置信區(qū)間。具體過程為，首先，基于中國地面氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)，提取每個站點(diǎn)歷史臺風(fēng)過程影響風(fēng)速的年最大值; 其次，針對每個站點(diǎn)利用極大似然法估計(jì) 3 種經(jīng)典極值分布模型的參數(shù)估計(jì)值，分別選擇最適模型進(jìn)行站點(diǎn)臺風(fēng)年最大值風(fēng)速擬合; 然后，利用 bootstrap 重采樣方法，得到 90% 置信度下的的風(fēng)速置信區(qū)間; 最后，從 4 種空間插值方法中選擇最優(yōu)者插值得到不同重現(xiàn)期及 90% 置信度下的中國臺風(fēng)大風(fēng)空間分布并對中國臺風(fēng)大風(fēng)危險性區(qū)域分布及不確定性特征進(jìn)行分析。

　　1 數(shù)據(jù)

　　1. 1 地面氣象站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)及研究區(qū)

　　本文采用的風(fēng)速資料來自中國 756 個一般氣象觀測站 1951 - 2014 年日值風(fēng)速觀測值，指標(biāo)為日極大風(fēng)速( 3 s 瞬時風(fēng)速的日最大值) 。由于中國東部沿海地區(qū)是受臺風(fēng)影響的主要地區(qū)，因此選取中國東部、中部、南部 13 個省、直轄市、自治區(qū)作為本文的研究區(qū)，考慮到研究區(qū)邊緣插值風(fēng)速的準(zhǔn)確性及連續(xù)性，故保留中國東部、中部、南部 21 個省、直轄市、自治區(qū)的 359 個一般氣象觀測站的氣象觀測數(shù)據(jù)，359 個一般氣象觀測站站點(diǎn)空間分布如圖 1 所示。

　　1. 2 臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)

　　本文采用中國氣象局上海臺風(fēng)研究所( CMA - STI) 整編的西北太平洋熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)[12]，包括 1949 - 2014 年共 2182 場臺風(fēng)，其中登陸中國臺風(fēng)共計(jì) 611 場。數(shù)據(jù)具體指標(biāo)包括: 國際熱帶氣旋編號、中國熱帶氣旋編號、英文名稱、每個臺風(fēng)路徑點(diǎn)的年、月、日、時、等級、經(jīng)度、緯度、近中心最低氣壓以及最大持續(xù)風(fēng)速等，記錄時間間隔為 6 h。

　　2 方法

　　2. 1 風(fēng)速提取

　　臺風(fēng)大風(fēng)重現(xiàn)期計(jì)算的前提是提取每個氣象站點(diǎn)受臺風(fēng)影響風(fēng)速，其提取方法簡述如下: ①基于站點(diǎn)經(jīng)緯度信息，提取一定空間范圍內(nèi)歷史臺風(fēng)的路徑點(diǎn); ②獲得歷史臺風(fēng)對該站點(diǎn)影響的起止時間，并提取該時間范圍對應(yīng)的站點(diǎn)觀測風(fēng)速，作為歷史臺風(fēng)對該站點(diǎn)的影響風(fēng)速。這種方法的關(guān)鍵在于臺風(fēng)影響范圍的界定，由于臺風(fēng)是由比較均勻的熱帶海洋氣團(tuán)發(fā)展起來，因此臺風(fēng)氣壓場、風(fēng)場分布具有一定的對稱性，可近似將臺風(fēng)看作圓對稱的渦旋，其半徑變化范圍小到上百公里，大到上千公里[13]。可基于臺風(fēng)中心位置，經(jīng)驗(yàn)地設(shè)定臺風(fēng)影響半徑從而劃定影響范圍。若半徑設(shè)定太小，則無法獲取臺風(fēng)外圍大風(fēng)信息，可能導(dǎo)致獲取的格點(diǎn)風(fēng)速樣本不足; 若半徑設(shè)定過大，雖可獲得完整的臺風(fēng)大風(fēng)序列，但可能將其他天氣系統(tǒng)引起的局地大風(fēng)誤認(rèn)為臺風(fēng)大風(fēng)[14]，在本研究中，經(jīng)驗(yàn)性地將臺風(fēng)影響范圍設(shè)定為距臺風(fēng)中心 500 km。

　　利用上述氣象站點(diǎn)臺風(fēng)影響風(fēng)速提取方法，對 359 個氣象站點(diǎn)的歷史臺風(fēng)影響風(fēng)速進(jìn)行提取，對部分歷史樣本小于 15 個的站點(diǎn)予以剔除，最終得到風(fēng)速數(shù)據(jù)提取結(jié)果。圖 2 為站點(diǎn)歷史臺風(fēng)過程影響風(fēng)速最大值統(tǒng)計(jì)圖，從圖中可以看出，臺風(fēng)風(fēng)速樣本數(shù)超過 15 個的站點(diǎn)共有 275 個，且空間分布相對較廣泛，其最大值出現(xiàn)在浙江大陳島站，為 59. 5 m / s，站點(diǎn)臺風(fēng)風(fēng)速高值區(qū)主要分布在東南沿海地區(qū)，部分內(nèi)陸地區(qū)也出現(xiàn)了風(fēng)速高值，如山東泰山站及安徽黃山站，體現(xiàn)了地形對于風(fēng)速的影響作用。

　　2. 2 風(fēng)速空間插值空間插值

　　方法主要包括點(diǎn)插值和面插值兩種，已知某點(diǎn)數(shù)據(jù)推求空間區(qū)域內(nèi)任一點(diǎn)數(shù)值應(yīng)采用點(diǎn)插值方法進(jìn)行插值[15]，點(diǎn)插值方法又包括了克里金法、多項(xiàng)式回歸法、最近鄰法、反距離權(quán)重法等。為確定最適用中國東部臺風(fēng)大風(fēng)風(fēng)速插值的方法，以 2. 1 中得到的站點(diǎn)歷史臺風(fēng)風(fēng)速最大值作為檢驗(yàn)樣本，選用克里金法、反距離權(quán)重法、自然鄰域法以及最近鄰法 4 種點(diǎn)插值方法對站點(diǎn)風(fēng)速進(jìn)行空間插值，然后通過交叉驗(yàn)證法確定最適插值方法。各插值模型主要參數(shù)設(shè)置如下: 最大搜索半徑設(shè)為 500 km，搜索范圍內(nèi)的最小樣本數(shù)設(shè)為 15，其中反距離權(quán)重法采用固定搜索半徑，冪參數(shù)設(shè)為 3，克里金插值法的半變異函數(shù)采用指數(shù)模型。

　　2. 3 極值大風(fēng)重現(xiàn)期估計(jì)及不確定性量化

　　氣候統(tǒng)計(jì)學(xué)中，通常采用經(jīng)典極值理論對氣象要素極值進(jìn)行擬合[16]，經(jīng)典極值理論包括 Gumbel 模型，F(xiàn)rechet 模型以及 Weibull 模型 3 種，其累積概率分布函數(shù)分別如式( 3) ～ 式( 5) 所示，其中 μ 為位置參數(shù)，σ 為尺度參數(shù)，α 為形狀參數(shù)，x 為連續(xù)型隨機(jī)變量，超過定值 x 則表示極端事件發(fā)生。根據(jù)歷史樣本年最大值分布計(jì)算極端事件的重現(xiàn)期( Return Period，RP) 是極值統(tǒng)計(jì)最重要的應(yīng)用之一，由式( 6) 可知每一個重現(xiàn)期對應(yīng)一個極值分位數(shù)，表示極端事件的極值變量的數(shù)值大小。同時，對于給定重現(xiàn)期，極值分位數(shù)越大說明超越概率越小，則極端事件發(fā)生的可能性也就越小。

　　3 結(jié)果

　　對 359 個氣象站點(diǎn)，利用 2. 3 中的站點(diǎn)大風(fēng)重現(xiàn)期估計(jì)方法，提取臺風(fēng)影響期間站點(diǎn)風(fēng)速的年最大值 作 為 極 值 擬 合 的 樣 本，利 用 Gumbel、 Frechet 以及 Weibull 函數(shù)進(jìn)行擬合。計(jì)算過程中，為了減小因數(shù)據(jù)量不足導(dǎo)致的參數(shù)估計(jì)的不確定性及滿足極值分布函數(shù)對擬合樣本數(shù)量的要求，對極值擬合樣本數(shù)少于 15 個的站點(diǎn)予以剔除，最終得到臺風(fēng)極大風(fēng)速數(shù)據(jù)達(dá)標(biāo)站點(diǎn)及其對應(yīng)的最適極值分布( 如圖 4 所示) 。可以看出: ① 359 個站點(diǎn) 中 共 計(jì) 133 個站點(diǎn)滿足擬合樣本數(shù)量需求，最適極值分布確定為 Gumbel、Frechet 以 及 Weibull 的站點(diǎn)個數(shù)分別為 60 個，27 個 以 及 46 個，即對于不同站點(diǎn)的風(fēng)速極值，應(yīng)采用不同極值分布函數(shù)進(jìn)行擬合; ② 359 個站點(diǎn)中位于研究區(qū)外符合樣本數(shù)量要求的站點(diǎn)較少，這是因?yàn)檫@些區(qū)域的站點(diǎn)受臺風(fēng)影響頻次較少，影響時長較短; ③ 359 個站點(diǎn)中位于研究區(qū)內(nèi)江西省、福建省的站點(diǎn)滿足擬合樣本數(shù)量要求的數(shù)量偏少，江西 18 個站點(diǎn)中僅 3 個站點(diǎn)滿足要求，福建省 22 個站點(diǎn)中僅 5 個站點(diǎn)滿足要求，造成這一結(jié)果的主要原因是盡管此區(qū)域臺風(fēng)影響頻次較多，影響時間 較 長，但未達(dá)標(biāo)站點(diǎn)歷史臺風(fēng)觀測數(shù)據(jù)較少。

　　推薦閱讀：影響海南島臺風(fēng)的時空特征分析

　　利用各達(dá)標(biāo)站點(diǎn)最適極值分布模型，分別計(jì)算各站點(diǎn) 20 年一遇及 50 年一遇的臺風(fēng)風(fēng)速期望值及 90% 置信區(qū)間; 然后，利用克里金法插值得到中國 1 km 網(wǎng)格分辨率的 20 年一遇及 50 年一遇重現(xiàn)期風(fēng)速期望值及 90% 置信區(qū)間，計(jì)算結(jié)果如圖 5 所示。從圖 5 可以看出: ① 臺風(fēng)極值大風(fēng)高值區(qū)主要分布在我國東部地區(qū)，尤其是東南沿海地區(qū)，該區(qū)域是我國歷史上受臺風(fēng)災(zāi)害影響最嚴(yán)重的地區(qū)，發(fā)生臺風(fēng)大風(fēng)極端事件的可能性也最大; ② 部分內(nèi)陸地區(qū)也出現(xiàn)了風(fēng)速高值區(qū)，主要原因是由于歷史臺風(fēng)影響的觀測風(fēng)速樣本不足; ③ 典型重現(xiàn)期臺風(fēng)風(fēng)速估計(jì)的不確定性較大，20 年一遇的臺風(fēng)風(fēng)速 90% 置信區(qū)間約 49 m / s，50 年一遇的臺風(fēng)風(fēng)速 90% 置信區(qū)間近 61 m / s，置信區(qū)間的高值區(qū)主要分布在中國東南沿海，置信區(qū)間整體由東南沿海向內(nèi)陸遞減。

　　4 結(jié)論與討論

　　本文基于中國地面氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)，提取了每個站點(diǎn)歷史臺風(fēng)過程影響風(fēng)速，在此基礎(chǔ)上優(yōu)選出最適極值分布以及空間插值模型，計(jì)算了不同重現(xiàn)期下，中國東部地區(qū)空間上連續(xù)分布的臺風(fēng)風(fēng)速及 90% 置信度下的風(fēng)速區(qū)間，并對其區(qū)域分布特征及不確定性進(jìn)行了分析。主要結(jié)論如下:

　　( 1) 采用交叉檢驗(yàn)的方法比較了 4 種空間插值方法對于站點(diǎn)極大風(fēng)速的插值總誤差，結(jié)果表明，對于站點(diǎn)臺風(fēng)極大風(fēng)速插值，克里金法插值效果最優(yōu)。

　　( 2) 由于歷史樣本數(shù)量不足、數(shù)據(jù)一致性問題及測量誤差等原因，基于站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)的臺風(fēng)大風(fēng)重現(xiàn)期估計(jì)結(jié)果不確定性較大，為了保證評估結(jié)果的可靠性，需要對其進(jìn)行不確定性量化。

　　( 3) 結(jié)合極值分布模型以及空間插值方法評估中國臺風(fēng)大風(fēng)危險性，相較于傳統(tǒng)小區(qū)域或臺站尺度的評估有一定改進(jìn)，但仍存在一些局限性，包括: ① 氣象站點(diǎn)歷史風(fēng)速觀測樣本不足可能影響極值風(fēng)速評估精度及區(qū)域插值效果; ② 本文經(jīng)驗(yàn)地將臺風(fēng)影響范圍確定為 500 公里，主觀性較強(qiáng)，今后的研究可通過敏感性分析方法對臺風(fēng)影響最適范圍進(jìn)行評估[14]; ③ 由于臺風(fēng)登陸后下墊面情況比較復(fù)雜，局地地形以及地表粗糙度的變化對于近地表風(fēng)速影響較大，僅依靠空間插值的方法難以精確刻畫該影響機(jī)制。后續(xù)的臺風(fēng)大風(fēng)危險性研究可基于大樣本臺風(fēng)路徑事件集，結(jié)合臺風(fēng)風(fēng)場模型得到空間上連續(xù)分布并且樣本充足的臺風(fēng)風(fēng)速序列[7 - 9]，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行不同重現(xiàn)期極值風(fēng)速評估將更具可靠性[19]。

声明:①文献来自知网、维普、万方等检索数据库，说明本文献已经发表见刊，恭喜作者.②如果您是作者且不想本平台展示文献信息,可联系学术顾问予以删除.