江蘇沿海海浪模擬研究和災害特征分析

梁曉紅，張婕，肖文軍，張慧，陳珂

（1.江蘇省海涂研究中心 江蘇 南京 210036；2.自然資源部東海預報減災中心 上海 200136）

海浪不僅影響海洋運輸、漁業捕撈、油氣開采等各種海上活動作業安全，也是誘發海岸和海洋災害、威脅工程結構安全的重要動力因子[1]。江蘇省地處中緯度的海陸相過渡帶和氣候過渡帶，兼受西風帶、副熱帶和低緯東風帶天氣系統的影響，沿海地區極易受熱帶氣旋、冷空氣和溫帶氣旋等災害性天氣系統的影響，而江蘇海域地形地貌特殊，海洋環境脆弱，灘涂、淺海面積大，掩護條件差，導致海浪災害頻發。與此同時，江蘇海洋產業發達，除了海洋漁業、濱海旅游業和交通運輸業等海洋支柱產業，海洋生物醫藥、海洋可再生能源利用、海洋電力業等新興產業發展迅速[2]，因此海浪災害頻發會給人民群眾生命財產和海洋經濟發展造成巨大損失。據《中國海洋災害公報（2003－2012）》和《江蘇省海洋災害公報（2013－2022）》統計顯示，近20 年江蘇省因海浪災害造成的死亡（含失蹤）人數達183 人，造成的直接經濟損失超過1.37億元[3-4]。

海浪災害一般發生在海上，直接承災體一是海上交通、生產設施包括海上平臺、海洋電站、船舶以及養殖設備等，二是各類海上設施上的工作人員[5]。江蘇海洋災害中人員傷亡主要來源于由臺風、溫帶氣旋和冷空氣引起的海浪過程[6]。海浪災害的時空分布特征研究對于災害應急防御和海洋經濟活動空間布局具有重要意義，Wang 等[7]結合極值分布規律計算了中國近海的多年一遇風暴增水與浪高。Li等[8]分析了百年重現期下中國近海的極端浪高，表明中國近海的浪高一般在7 m以下，并且沿向北與向岸方向減少。彭冀等[9]依據2002－2011年中國的海浪災害的統計數據對中國的海浪災害特征進行了分析，發現我國沿海由海浪災害造成的損失有整體上升的趨勢。陳劍橋等[10]研究了浙江東部海域海浪災害性特征與沉船海難之間的關系。張坤蘭等[11]對河北沿海波浪特征進行了統計分析以掌握本地區的海浪特征。韓雪等[6]統計了1949－2013年的海浪數據資料，得出不同程度影響江蘇海域的臺風近200個。石世安[12]通過數值模擬和統計分析方法，對經過江蘇海域多年的臺風浪進行模擬和分析，推算出江蘇沿海50 年一遇臺風產生的臺風浪波高在濱海港和呂四港較大，分別為4.97 m和4.91 m。梁曉紅等[13]結合海上觀測數據對影響江蘇海域的氣旋浪過程進行了天氣學分析。文先華等[14]以一年期海上實測資料為主，對江蘇省南部海區的海浪進行統計分析，給出其波高、波向、周期等要素的統計特征。

綜上所述，已有研究以有限的數據統計分析為主，為進一步細化江蘇海浪災害時空分布特征分析，本研究整理了2003－2022年共計20年的海浪災害損失數據和江蘇海域多年實測海浪數據，采用第三代海浪模型SWAN對江蘇海域海浪特征進行模擬，定量分析了江蘇海域不同月份的浪高和浪向頻率分布，并給出江蘇沿海不同重現期的波高等值線分布圖，為江蘇海域的海上生產作業和工程建設以及災害防御等多個領域提供重要參考。

1 研究方法

1.1 觀測數據

本研究采用的江蘇省海浪災害損失數據（包括海浪災害直接經濟損失、海浪災害死亡失蹤人數等數據）來源于《中國海洋災害公報（2003－2012）》和《江蘇省海洋災害公報（2013－2022）》。江蘇沿海站點的逐時潮位和有效波高數據，包括連云港、洋口港、呂四潮位站的逐時潮位數據以及鹽城外、蘇北淺灘浮標的有效波高數據來源于自然資源部在江蘇沿海海域布設的驗潮站和波浪浮標現場觀測。

1.2 數值模型

1.2.1 模型及計算范圍

本研究采用第三代海浪模型SWAN，該模型由于合理設計了淺水域中的各種能量源項，尤其適用于近岸，并且因為豐富了深水能量源項和引入了高階計算格式[15]，與傳統采用顯式格式的波浪模型相比，即使很淺的水域其計算步長也可以很大，模式適合淺灘分布廣泛、水深地形變化復雜的江蘇海域。本研究為了更加準確地模擬不同天氣系統的影響，網格覆蓋了整個中國海海域，計算范圍為105°E－136°E，9°N－41°N，并且由外到內逐漸加密，近岸岸段的網格最高分辨率為50 m，時間步長為10 min，模型水深采用海事測繪海圖與實測數據相結合（圖1）。

圖1 模式計算網格區域和在江蘇沿海加密情況

1.2.2 模型輸入條件

（1）風場

模型輸入風場采用ERA-5 1991－2000 年共10 年的再分析風場和中尺度模式WRF 計算的2001－2020年共20年的數值模擬風場。

（2）潮汐潮流

由于研究區域涉及海灣、河口，潮差大、潮流強，為了充分考慮潮位、潮流對近岸波浪的作用，模型計算流場采用三維海洋環流模型FVCOM（Finite-Volume Coastal Ocean Model）數值模擬的30年逐時潮汐潮流結果。

模型計算區域覆蓋整個東中國海，計算范圍為115°E－134°E，16°N－42°N。外?？臻g分辨率約為50 km，江蘇沿海海域最高空間分辨率為1.0 km。東海近岸空間分辨率約為2～5 km，時間步長為5 s。網格數為29 028 個，格點數為15 326個。

模式開邊界天文潮取8個分潮，分別是M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1、Q1，由全球潮汐模式FES（Finite Element Solution）的結果插值到開邊界網格點給出。長江口徑流取各月的月平均徑流量。

2 江蘇省海浪災害及大浪特征分析

2.1 海浪災害特征分析

根據圖2，統計分析2003－2022 年江蘇省的海浪災害損失數據得出，冷空氣浪、氣旋浪以及冷空氣與氣旋的配合浪在江蘇海域發生次數最多，達到85%，臺風浪占比僅為15%。從損失程度來看，海浪災害的年平均經濟損失為687.02 萬元，其中氣旋浪和臺風浪占比較大，分別為37%和35%，主要承災體包括海水養殖、海岸防護等以及海上船只；海浪災害的年平均死亡人數達到了9人以上，其中氣旋浪和冷空氣浪占比較大，分別為48%和31%。綜合來看，氣旋浪對江蘇海域的影響最大，僅2010 年一年，江蘇省因為氣旋及冷空氣等過程浪造成的死亡失蹤人數就達到53人。

圖2 2003－2022年江蘇省各類海浪災害次數占比

近20 年，全省共計發生有災害損失（包括經濟損失和人員傷亡）的海浪災害過程共計60 次。根據圖3 所示，海浪災害發生頻率最高的是4 月，年均0.6 次，其次是5 月、9 月和8 月；6 月、7 月和12 月發生頻率最低，年均0.1～0.2 次。4－5 月是黃海氣旋、東海氣旋、江淮氣旋以及冷空氣過程影響江蘇海域最為頻繁的月份，其中氣旋浪發生過程快，影響范圍小，預報難度大，重視程度低等導致氣旋浪的致災性很大。而8月和9月是臺風過程影響江蘇海域的重點月份，尤其是9 月，臺風與冷空氣配過的過程會明顯加大海浪災害的致災性。綜上分析，江蘇省海浪災害主要包括臺風浪、冷空氣浪和氣旋浪以及配合浪，其中臺風浪災害集中發生在8－9 月，冷空氣浪和氣旋浪災害主要發生在4－5 月，臺風浪對江蘇的影響主要體現在經濟損失方面，而冷空氣浪和氣旋浪對沿海人民群眾生命安全威脅更大，我們需要重點關注不同月份江蘇海域的海浪特征分布，以達到有針對性的防浪減災目的，同時因為致災方向的不同，對于不同類型的海浪災害，應有不同的防御和減災對策。

圖3 2003－2022年江蘇省海浪災害各月分布情況

圖4 2005－2020年江蘇省蘇北淺灘浮標不同類型海浪過程大浪分布圖

圖5 2005－2020年江蘇省鹽城外浮標不同類型海浪過程大浪分布圖

圖6 潮位過程驗證

2.2 大浪特征分析

為探討不同類型海浪過程對江蘇沿海海浪特征的影響，本研究收集了2015－2020 年江蘇沿海海域海浪浮標的大浪數據（有效波高達到巨浪及以上的過程），包括鹽城外浮標（122.6°E，33.1°N）的17 次大浪過程數據和蘇北淺灘浮標（122.4°E，32.7°N）的20 次大浪過程數據，分析不同災害過程在不同區域產生的大浪特征。鹽城外海域有效波高達到巨浪及以上的海浪過程有臺風浪9 次、冷空氣浪過程8 次，臺風浪最大有效波高平均值為4.9 m，冷空氣浪最大有效波高平均值為5.0 m，最大有效波高達到6 m 及以上的兩次過程，均由冷空氣引起，20180305 過程最大波高達到10 m 以上。分析可知，由于緯度偏北，冷空氣過程在鹽城沿海會造成比臺風浪更為顯著的大浪過程。蘇北淺灘有效波高達到巨浪及以上的海浪過程包括臺風浪過程9 次、冷空氣浪過程10 次、氣旋浪過程1 次。臺風浪最大有效波高平均值為4.8 m，氣旋冷空氣浪最大有效波高平均值為4.3 m。最大有效波高為5.5 m，由1810 號臺風“安比”和1917號臺風“塔巴”引起，南通沿海海域大浪過程中臺風浪的影響更加顯著。氣旋浪過程在以上兩個區域產生的大浪過程較少。

3 江蘇省海浪數值模擬

3.1 潮位模擬結果驗證

本研究在進行30 年的潮汐潮流計算前，利用江蘇海域的連云港、洋口港、呂四3 個潮位站2020 年7 月的逐時潮位資料進行精度檢驗，誤差分析見下圖表。從比對結果來看，模型計算的江蘇海域的3 個潮位站的天文潮過程曲線與實測資料吻合較好，各站潮位平均絕對誤差均小于30 cm，能合理反映江蘇海域的潮汐特征。由此可知，本研究所構建的FVCOM 模型可用于江蘇海域的潮汐潮流模擬計算，其模擬結果可進一步提供海浪模型的輸入條件。

表1 各驗潮站天文潮比對誤差表 單位：cm

3.2 海浪模擬結果驗證

本研究收集了江蘇沿海蘇北淺灘和鹽城外浮標實測海浪數據，對模型結果進行比對驗證。選取2016－2020 年全年的觀測數據對模型進行比對驗證，統計每一個站點有效波高大于1.00 m 的絕對誤差和相對誤差，結果見圖7 和圖8。誤差統計結果顯示各站有效波高平均絕對誤差均小于0.50 m，平均相對誤差均小于25%。

圖7 蘇北淺灘浮標2016年波浪比對圖

圖8 鹽城外浮標2020年波浪比對圖

選取2015－2020 年對江蘇沿海影響較大的15次臺風過程進一步分析大浪過程的模擬誤差。1818 號臺風與1909 號臺風模擬波浪與觀測比對結果見圖9、圖10。模型較好地模擬出了臺風過程海浪的增長以及消衰過程。

圖9 蘇北淺灘浮標1818號臺風“溫比亞”過程比對圖

圖10 鹽城外浮標1909號臺風“利奇馬”過程比對圖

圖11 不同等級浪高4月平均頻率分布圖

圖12 不同等級浪高5月平均頻率分布圖

圖13 不同等級浪高8月平均頻率分布圖

圖14 不同等級浪高9月平均頻率分布圖

圖15 波浪玫瑰圖

圖16 10年一遇有效波高分布

圖17 100年一遇有效波高分布

對影響江蘇海域的主要臺風過程進行模型誤差統計，結果見表2。由表可見蘇北淺灘浮標15次臺風過程的模擬的平均相對誤差為23%，平均絕對誤差為0.50 m，鹽城外浮標模擬的平均相對誤差為22%，平均絕對誤差為0.44 m，均滿足海浪災害風險評估和區劃技術規范[16]。因此，本研究構建的海浪模型可以用于模擬計算江蘇沿海的波浪極值過程。

表2 臺風過程極值誤差統計表

4 模擬結果分析

4.1 波高頻率分布

由模擬得到的近30 年的海浪計算結果，提取每個0.5°×0.5°網格內的逐時有效波高的計算結果，分別計算網格內的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ級浪高出現的次數，根據近岸海浪強度等級劃分標準（表3），繪制江蘇省海域出現Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ級浪高的月平均頻率，本研究重點關注4月、5月、8月和9月的浪高平均頻率分布特征。

表3 近岸海浪強度等級劃分標準

由不同等級浪高月平均頻率分布圖可見，江蘇沿海海域各月的平均浪高基本以輕到中浪為主，占比80%以上，大浪的占比由西到東逐漸增大，東至124°E，大浪占比基本達到10%左右。各月變化比較明顯：8月和9月大浪占比較大，說明大浪甚至巨浪主要由夏季臺風影響產生，從分布來看，夏季臺風的大浪區域主要分布在122°E 以東海域，南部比北部大浪出現比例更大，近岸海域只有南通近岸有大浪分布，這些區域的重要承災體包括海水養殖區、濱海旅游區等需做好臺風期間的防浪措施，避免重大災害損失；而4月和5月是全年中輕浪占比較大的月份，近岸海域基本為輕浪，但連云港、鹽城近海122°E 以東海域和南通近海122.5°E以東海域中浪比例較大，雖然大浪頻率較低，但需特別關注在氣旋、冷空氣等小尺度過程中這些區域的發展動態，加密預警監測，確保生產作業人員安全。

4.2 海浪玫瑰圖

通過對每一個1°×1°網格內的模擬結果進行統計，得到各個方向（16 方位）出現不同等級波高的次數，計算各方向、各等級波高的出現百分比，以及不同等級浪高頻率分布與波向波高聯合出現頻率分布，繪制各個格點上的玫瑰圖。從圖中可見，整個江蘇沿?；疽詵|北和東南向浪為主。大浪到巨浪主要出現在東到東南方向。

4.3 不同重現期波高分析

采用構建的SWAN 模型，模擬計算江蘇海域1991－2020 年共計30 年的波浪場，基于此數據場分析10、100年一遇的有效波高分布。

不同重現期波高分析采用P-Ⅲ型曲線，其原理如下：

Pearson 從大量隨機變量的數據中，綜合概括出下列概率密度函數

這一函數為Pearson Ⅲ型曲線的函數式（以下簡稱P-Ⅲ）。式中包括兩個參數α、β，分別由下式計算：

這里的-H，Cv，Cs分別代表均值、離差系數和偏差系數，可依實測資料按下式計算：

其中Ki=H∕-H為模比系數。

從有效波高等值線分布來看，江蘇沿海波高沿著岸線呈南北向帶狀分布，西邊靠岸波高值小，隨著水深增加，經度東移，波高逐漸增大。因為波浪在向近岸傳播的過程中，由于水深變淺和低摩擦等作用，波高和波陡增大，到達極限后發生破碎，導致波高迅速減少，因此近岸有效波高較小[17]。江蘇北部沿海海域波高分布較規則，近岸的10 年一遇波高多在4.0 m以下，100年一遇波高多在5.0 m以下；但在南部沿海由于輻射沙洲區域水深較淺，有些海域低潮時為裸露灘涂，因此該區域模擬的多年一遇波高值較小，最小為2.0 m，一般在3.0～5.0 m。但是離岸距離稍遠的輻射沙洲外圍海域10 年、100 年一遇有效波高可迅速增長到7.0 m、9.0 m 以上，并且此處地形和水動力條件復雜，該區域作業船只需密切關注天氣海況變化以及船只動態。

5 結論及建議

5.1 研究結論

本研究整理了2003－2022年共計20年的海浪災害損失數據和江蘇海域多年實測海浪數據，采用第三代海浪模型SWAN 對江蘇海域海浪特征進行模擬，定量分析了江蘇海域不同月份的浪高和浪向頻率分布，得出的研究結論如下：

（1）整個江蘇海域基本以東北和東南向浪為主。大浪到巨浪主要出現在東到東南方向。江蘇沿海海域各月的平均浪高基本以輕到中浪為主，占到了80%以上，大浪的占比由西到東逐漸增大，東至124°E，大浪占比基本達到10%左右。

（2）江蘇海域海浪災害的經濟損失致災性最大的是氣旋浪和臺風浪。臺風浪重點防御月份為8－9月；8－9月臺風的大浪區域主要分布在122°E以東海域，南部比北部大浪出現比例更大，近岸海域只有南通近岸有大浪分布；氣旋浪重點防御月份為4－5月。

（3）江蘇海域海浪災害的人口損失致災性最大的是冷空氣浪和氣旋浪，重點防御月份為4－5月；4－5 月連云港、鹽城近海122°E 以東海域南通近海122.5°E以東海域中浪比例較大。

（4）不同重現期波高分析可知，江蘇南部沿海地形復雜，多年一遇有效波高徑向梯度較大，海上作業危險性較高。

5.2 防災減災建議

（1）加強海洋觀測網建設

海洋觀測是開展預警預報和防災減災工作的前提和基礎。江蘇沿海海岸線綿延整個南黃海，但是海洋觀測臺站卻分布稀疏且不均，觀測能力薄弱，海浪觀測更是少之又少。應進一步充實海洋觀測站網布局，投入大型浮標、潛標等自動觀測儀器，提升觀測密度、頻次和時空分辨率。特別是容易出現大浪的重災區，需要特別布局。同時提高觀測資料的實時獲取能力，保障觀測資料獲取的時效和精度。

（2）加強海洋環境預警系統能力建設

開展海浪災害的發生機理和發展規律研究。近幾年海浪災害情況表明，部分海浪越浪進入海堤以內水域，造成了堤內池塘養殖損失，建議著力提升海洋災害精細化預報水平，在海浪災害頻發區、重要港灣（如通州灣江海聯動開發示范區）、沿海重要基礎設施、關鍵經濟目標和典型人口密集區開展近海近岸精細化數值預報系統建設。針對江蘇近海漁業生產安全、人員搜救、油氣資源開發開展專題預報保障系統建設。加強港口及海洋工程現場環境安全保障系統技術的研究和應用。

（3）提升應對特大海浪災害的能力和技術水平

針對海水養殖、漁港碼頭、海上平臺、避災設施等典型承災體，開展重特大海浪災害過程影響分析，風險評估及防控技術、應急響應程序、防災標準等的研究，建立重特大海浪災害典型承災體防災標準，提高江蘇沿海應對重特大海浪災害的風險防范水平。