基于 GIS 的海洋災害預報預警系統應用研究

徐盼盼 ，梅元勛 ，趙慶慶

（1.寧波市海曙區規劃與地理信息中心，浙江 寧波 315000；2.寧波市測繪和遙感技術研究院，浙江 寧波 315000）

0 引言

作為中國最早開放的沿海城市之一，寧波市海洋災害頻發，自然災害主要包括臺風和暴雨，兩者往往同時出現，災害發生時間多集中在每年夏秋季節，具有明顯的海洋災害特征，各類海洋災害嚴重威脅著沿海地區人民群眾的生命和財產安全[1]。近年來，各級政府部門高度重視海洋防災減災工作，海洋災害預報預警工作有了較好發展。但寧波市海洋災害防御非工程措施方面仍存在實時數據存儲分散獨立、預報產品顆粒度小、預報精細化不夠、缺乏 GIS 動態可視化呈現等不足。目前不少國內外學者對海洋風暴潮、海浪進行了一些預報研究，但專門針對寧波市沿海風暴潮、海浪進行預報模擬分析的研究較少。

在風暴潮預報方面，金秋等[2]利用增水預報模型實現逐時潮位預報，但未疊加天文潮數值，預報精度受限。李歡等[3]基于 ADCIRC 模式對寧波市沿海風暴潮進行預報，但僅能對少量水位站進行預報，無法對海洋要素進行全面預報預警。羅智豐等[4]基于 ADCIRC 建立了廣州市風暴潮精細化預報模型并進行驗證，為廣州市風暴潮精細化預警預報工作提供參考，但未對預報結果進行 GIS 動態空間場景可視化。劉克強等[5]利用 ADCIRC 水動力模型建立臺風風暴潮預報模型并進行驗證，但由于缺乏區域性研究，并未實現預報自動化。高佳等[6]研究了基于ADCIRC+SWAN 耦合模型的風暴潮數值模擬，但臺風過程波浪增水并不十分明顯。羅鋒等[7]建立了江蘇海域的精細化風暴潮數值預報模型，但涉及站點較少，不足以驗證模型的準確性。

在海浪預報方面，李雪丁等[8]研發了福建省智能網格海洋預報業務系統，實現網格海洋預報產品的及時、高效和智能化制作，在時空上預報精細化程度更優，但適用區域受限，不完全適用于寧波市。劉凡等[9]研究了海浪預報方法的進展情況，分析了半經驗半理論、經驗統計、數值等海浪預報方法，但模型建立困難，且對實時性數據要求較高。張永垂等[10]在全球業務化海洋預報系統進展中重點介紹了基于混合坐標海洋、歐洲海洋核心、模塊化海洋等模式開發的全球海洋環流業務預報系統的組成和參數配置，但無區域針對性預報。邵建等[11]研發了智能網格預報時空協調一致關鍵技術，目前該項技術僅通過數學手段實現協調一致，雖然可以滿足業務需求，但仍有較大改進余地。

因此，本研究圍繞海洋災害防御精準化、一體化和智能化等目標，聚焦寧波市沿海海洋災害防御的薄弱環節，以數據為底座，平臺為載體，利用不少學者提出的基于 ADCIRC 模式的風暴潮預報技術方法和浙江省統一下發的智能網格預報海浪預報技術方法，并結合 GIS 實現海洋災害預警信息動態化、預報精準化、管控科學化和業務協同化。

1 技術方法

本研究涉及的海洋災害預報類型包括海浪和風暴潮預報 2 種，其中海浪預報采用智能網格預報方法預報海浪浪場變化情況，風暴潮預報采用 ADCIRC技術方法對潮位進行預報，實現海洋災害的動態評估和預報預警。

1.1 海浪預報方法

智能網格預報利用云計算、“互聯網+”、人工智能等現代信息和氣象大數據應用等技術，改造傳統預報業務，實現業務技術客觀智能，業務流程扁平高效，以及滾動制作、實時同步、協同一致的網格預報制作[12]。為規范浙江省海洋智能網格預報業務，有效提高海洋預報準確率和精細化水平，浙江省研發出針對沿海區域特點的海洋智能網格預報業務產品，各市、縣統一采用。先由浙江省級預報中心統一制作預報指導產品下發到各市，寧波市級預報中心接收指令并從省級云平臺獲取海洋智能網格預報指導產品，預報員結合寧波市海浪實際影響情況運用本地智能訂正技術方法，對本責任區網格預報指導產品進行定時訂正并傳回云平臺，再由省級平臺審核并共享最終預報成果，成果數據以 NetCDF 格式分發，通過數據解析將海浪預報數據成果存儲至預報數據庫，結合海浪預警指標，實現海浪預報預警，流程如圖 1 所示。本研究提到的海浪預報方法基本控制方程如下：

圖1 預報預警流程圖

式中：波作用量N（σ，θ）與能譜密度E（σ，θ）的關系為N（σ，θ）=E（σ，θ）/σ，其中σ為相對頻率，θ為波向；為波作用量隨時間的局地變化項代表波作用量在地理空間上的傳播，其中Cx和Cy分別為波作用量在x和y方向上的傳播速度為頻移項，主要由水深和流速的變化產生，Cσ為波作用量在頻率空間中的傳播速度代表由水深和流引起的折射，Cθ為波作用量在波向空間中的傳播速度；S表示能量的輸入、耗散，具體形式為

式中：S1表示風能輸入項；S2表示三波相互作用；S3表示四波相互作用；S4表示白帽耗散；S5表示底摩擦；S6表示波浪破碎。

海浪預報產品要素包括有效波高、波向、波周期。采用最后訂正的預報結果進行海浪預報預警工作，利用開源軟件 ncdump 將海浪預報結果 NetCDF 文件轉換為 JSON 格式，使用 Turf.js（用于地理空間計算的 JavaScript 庫）將 JSON 數據轉換為格網數據，結合GIS 技術與海浪預警指標體系，實時繪制海浪未來預報大面浪場，實現海浪預報預警的動態空間可視化展現。預報要素的預報時效分別為 24，48，72，96，144和 168 h。預警等級分為 6 個等級：0～1 m 為淡藍色，1～2 m 為淺藍色，2～3 m 為深藍色，3～4 m 為黃色，4～6 m 為橙色，6～9 m 為紅色。

1.2 風暴潮預報方法

針對寧波市近岸、近海區域，基于 ADCIRC 技術方法[13]，采用大范圍網格為區域精細化網格提供邊界條件的方式，建立高分辨率的風暴潮耦合數值預報模型，對影響寧波市沿海有代表性的臺風風暴潮過程進行模擬計算，預報沿海各潮位站的逐時和高低潮潮位。

ADCIRC 技術方法采用垂向平均的二維計算方式，在笛卡爾坐標系下求解自由表面起伏高度、二維流速等變量，其中海水連續方程為

海水原始動量方程為

式中：ζ為自由表面起伏高度；t為時間；L為緯度和網格計算區域中心點緯度的余弦值之比；（x，y）為笛卡爾坐標；vx，vy分別為x，y方向的海水平均流速；U，V分別代表自由表面起伏高度和二維流速；H=ζ+h，為海水水柱的總水深，h為未擾動海洋水深，即平均海平面至海底的距離；R為地球半徑；f=2ωsin?，為科氏參數，其中ω為地球自轉角速度，?為計算水域的地理緯度；g為重力加速度；ρ0為海水密度，為1 025 kg/m3；ps為海水自由表面的大氣壓強；η為牛頓引潮勢；τsx，τsy分別為海表面風切應力x和y方向的分量；Fbx，Fby分別為海底摩擦力x和y方向的分量；Dx，Dy為動量方程的水平擴散項。

基于 GIS 結合風暴潮預報成果實時動態繪制未來岸段預警變化圖，風暴潮預報預警流程如圖 2 所示。以寧波市 56 個沿海岸段為預警對象，部分岸段與潮位核定站點預警關系如表 1 所示。

表1 部分岸段與潮位核定站點預警關系表

圖2 風暴潮預報預警流程

1.3 海洋災害數據底座構建方法

數據庫作為數據支持層，是海洋災害預報預警的信息源頭和基礎?；趯幉ㄊ泻Ｑ鬄暮︼L險普查和海洋災害防御三年行動成果，收集整理寧波市海洋重點防御區分布區域、所屬鄉鎮、重要承災體、歷史災害信息和海堤等數據資料，建立相應的海洋災害數據庫。數據類型主要包括物聯感知、空間、預報和其他等 4 類數據：物聯感知數據主要來自現有 3 類實時監測數據，包括潮位實況、海浪實況、視頻監控等數據；空間數據主要包括海洋災害風險普查數據、行政區劃圖、海域圖、浪場圖等；預報數據包括海浪和風暴潮預報 2 類數據；其他數據包括業務和基礎等數據。

本研究涉及的數據來源和形式較多，數據分散獨立，如 Excel、文本、接口或數據庫等形式，數據獲取或更新困難，須將數據進行清洗、融合、規范、同步，將所有相關數據歸集到一起，建立相應的數據子庫，包括海洋災害風險普查、觀測實時、視頻監控、模型、地理空間和系統業務等數據庫。海洋災害數據庫相關數據如表 2 所示。

2 預報預警系統應用

2.1 系統架構

根據上述技術方法，初步構建了寧波市海洋災害預報預警系統（以下簡稱系統），系統架構如圖 3 所示。

具體內容包括：1）采集層。根據數據來源情況分為在線自動采集、人工錄入數據及數據接入。在線自動采集數據包括海浪、潮位、視頻實時監測等數據；人工錄入數據包括海洋災害普查、潮位、海浪基本信息及業務系統其他錄入數據；數據接入涉及海浪預報、其他跨部門等數據。2）數據層。在采集層的基礎上建立專題數據庫，包括視頻監控、海洋災害風險普查、模型、地理信息、業務和實時監測等數據庫。3）應用支撐層。包括視頻、風險普查、模型數據、實時監測及預報等服務，為業務應用層提供統一、安全、可靠、高效的數據服務和管理。4）業務應用層。海洋災害預警的核心，依托各類數據資源和應用支撐平臺環境，提供各種應用功能。

表2 海洋災害數據庫相關數據表

圖3 系統架構圖

2.2 實例應用

寧波市是熱帶氣旋頻發區，選取近 5 年影響寧波市的幾場臺風，即“202211 號軒嵐諾”“202212號梅花”“202106 煙花”“202114 燦都”“202014 燦鴻”“201909 利奇馬”“201918 米娜”“201814 摩羯”，利用本研究提出的海浪和風暴潮預報方法對海浪、風暴潮進行模擬預報，驗證預報方法的合理性，并進行應用分析展示，具體功能如下：

1）實時監測?；谖锫摳兄w系建設的海洋災害實時監測內容，由物聯網感知設備將數據實時傳輸至終端服務器，經過信號解析、數據預處理等操作將數據接收至實時監測數據庫，供系統查詢展示，包括海浪、潮位、視頻等實況監測。其中：海浪實況監測內容為近岸、近海浮標實時觀測浪高；潮位實況監測內容為海洋觀測潮位站實時監測潮位、高潮、低潮等；視頻監控是對海浪、潮位等站點實況的現場情況展示。潮位實況監測如圖 4 所示。

2）海浪預報預警。結合GIS 地圖，利用智能網格預報技術，通過接入海浪預報數據，展示近岸、近海的海浪預報數據和預警等級信息，實現近海海域大面海浪預報場等動態空間可視化，提供未來預報浪場的預演、播放功能，自動模擬未來海浪浪場動態空間預警變化情況。

由于海浪網格點較多，本研究主要選取“202212 號梅花”臺風對海浪預報進行詳細驗證，分別模擬 2022年 9 月14日 12：00和9月15日00：00 的海浪浪場變化情況，如圖 5和6 所示。臺風于 2022年9 月14 日晚 20：00 登錄浙江舟山附近，14日12：00 海浪預警程度明顯比 15日00：00 強，隨著臺風過境，預警程度降低，預報結果符合臺風期間海浪預警變化。

圖4 潮位實況監測

圖5 2022年9月14日12：00 海浪預報

圖6 2022年9月15日00：00 海浪預報

3）風暴潮預報預警。利用 ADCIRC 技術方法計算寧波市沿海各潮位站風暴潮預報潮位，預報合格情況如表 3 所示。預報合格次數為 247 次，總次數為319 次，合格率為 77.4%，預報結果符合臺風現勢實際，滿足風暴潮預報要求。根據 GB/T 22482—2008《水文情報預報規范》，合格率達到 70% 以上為預報精度較好，說明本研究寧波市沿海精細化風暴潮預報方法是可靠的。

表3 風暴潮位預報合格情況表

通過系統接入潮位預報結果，結合 GIS 地圖，展示寧波市沿海岸段的風暴潮精細化預報數據、預警等級和信息，動態空間可視化展示沿海岸段風暴潮預警變化等?？梢詴r間軸形式查詢各時間點的岸段預警情況，支持播放功能，預演岸段預警變化情況，功能界面如圖 7 所示。

4）預警發布。結合海浪、潮位預報預警等級情況，利用 GIS 技術自動分析周邊影響區域的相關責任人、漁民、海上作業人員等，調出影響區域相關人員的姓名、地址、聯系方式、聯系電話等信息，自動或手動向影響區域相關人員發送海洋災害預警信息，同時支持編輯預警模板，快速發布，提醒相關人員轉移等功能。

3 結語

圖7 風暴潮預報預警演變過程功能界面

本研究開展了寧波市海洋災害數據的整合工作，對當前不同來源的各類實時數據進行處理、清洗、融合等，解決了數據不通、共享困難等難題，同時利用智能網格預報和 ADCIRC 技術方法分別對海浪和風暴潮進行預報，基于 GIS 建立了寧波市海洋災害預報預警系統，并結合歷年影響寧波市較大的多場臺風驗證了預報方法的科學性和合理性，實現了海洋災害監測、預報、預警、預演等功能。系統建成后運行良好，海浪、風暴潮預報結果符合臺風現勢實際，在一定程度上為寧波市沿海應急指揮決策、海洋災害輔助決策、港口安全生產、漁船海上作業等提供有力的技術支撐，促進了海洋災害預報向智能化、一體化、精細化發展。

但預報結果對內陸區域的淹沒程度尚未可知，如防御區、學校、醫院、工廠等，整體缺乏承災體風險的預警研判，后續將根據一定的風暴潮風險評估方法，計算區域網格淹沒水深，結合土地脆弱性等級和風暴潮風險預警等級，分析研究區域淹沒范圍和程度，實現沿海區域承災體的風險預警，進一步提升海洋災害防御和治理能力。