基于風要素的黃驊港余水位規(guī)律分析及預報研究

熊 偉，常 江，范東華

(1.交通運輸部天津水運工程科學研究所，天津 300456；2.天津水運工程勘察設計院 天津市水運工程測繪技術重點實驗室，天津 300456)

圖1 港池、航道40+0站位示意圖Fig.1 Sketch of harbor basin and channel 40+0 sites

黃驊港水位除受天文潮位[1]影響外，還主要受到風速和風向等氣象因素影響，不同風速、風向和風時作用下，實際水位與預報得到的天文潮位不盡相同，這種實際水位與預報得到天文潮位的差異，稱之為余水位[2]。余水位為正，表現為增水，余水位為負，表現為減水。許多學者針對不同情況已經進行了不同方法的余水位推算[3-4]及預報研究，總體上，余水位幅度的大小和導致余水位產生的因素的大小有關。而以往的研究都著重于余水位極值[5]的預報，例如通過不同位置的氣壓差以及變化來預報可能產生的最大增水[6]或最小減水。此外，研究比較多的還有通過數值模擬來得到一次風暴潮[7]過程中的余水位過程。而對于為通航提供參考的余水位預報，這些方法已不再適用，不過提供了很好的研究思路。本文以黃驊港現有港池和航道40+0觀測站(圖1)采集的潮位數據為研究對象，分析余水位在風作用下的變化規(guī)律，探討余水位預報思路與方法。

1 黃驊港余水位特征

將2012年12月～2017年5月期間觀測到的有效余水位情況按月進行統(tǒng)計，得到各月的余水位分布情況見表1。表中記錄時長為有效數據所包含的總時長，增水時長為發(fā)生增水的總時長，減水時長為發(fā)生減水的總時長，增水占比為增水時長與總時長的比，減水占比為減水時長與總時長的比。表中還統(tǒng)計了余水位在增水和減水兩個方向上的平均值與最大值。

表1 總體情況下各月余水位分布表Tab.1 Distribution of residual water level each month in general

圖2 總體情況下各月余水位占比Fig.2 Proportion of residual water level each month in general

總體情況下，各月的余水位時長占比如圖2所示，可以明顯看出，1、2、3、5、7和10月的增水時長占比要比減水時長占比高，這幾個月份發(fā)生增水的時長要高于發(fā)生減水的時長。4、8和12月則相反，發(fā)生減水的時長要高于發(fā)生增水的時長，而6、9和11月發(fā)生增水和減水的時長接近，發(fā)生增水和減水時長各占一半時間。

從總體上看，增水時長占比為52.62%，減水時長占比為47.29%，增水時長略大于減水時長，說明余水位在氣象作用下發(fā)生增水的概率略高于減水。

各月平均余水位大小分布如圖3所示，可以看出在春末和夏季的5、6、7和8月份平均增水和減水幅度都較小，表明這幾個月份氣象引起的余水位作用較弱。1、2、3、9、10和12月的平均增水和減水幅度都超過了0.2 m，此外4和11月的平均減水幅度也超過了0.2 m。在圖中還可以看出，在平均增水幅度較大的月份往往也伴隨著較大的平均減水幅度，在平均增水幅度較小的月份其平均減水幅度也較小。這一特征表明增水與減水之間有一定的關聯(lián)。

圖3 總體情況下各月平均余水位Fig.3 Average residual water level each month in general圖4 總體情況下各月最大余水位Fig.4 The maximum residual water level each month in general

圖4為各月余水位極值分布，與平均余水位的情況類似，在春末和夏季的5、6、7和8月份最大增水和減水幅度也都較小，其他月份的最大增水和減水幅度較大。其中3、9和10月份的最大增水幅度都超過了1.5 m，2、3和4月份的最大減水幅度超過了1.0 m。同樣，在最大增水和減水中可以看到增水與減水之間有一定的關聯(lián)。

各月增水占比分布如圖5所示，圖中以0.05 m作為區(qū)間劃分間隔。從圖5中可以看出，隨著增水水位區(qū)間的增加，占比迅速的減小，增水幅度能夠達到0.55 m以上的各區(qū)間占比已不足1%。發(fā)生增水時，絕大部分在增水水位較小的區(qū)間。增水幅度小于0.2 m的情況占67.1%，小于0.4 m的情況占90.7%，小于0.6 m的情況占97.1%，小于0.8 m的情況占98.7%。這個數據很明確地說明，較大的增水發(fā)生概率非常低，大約9成增水在0.4 m以下。

各月減水占比分布如圖6，從圖6中可以看出，隨著減水水位區(qū)間的減小，占比迅速的減小，減水小于-0.65 m的各區(qū)間占比不足1%。發(fā)生減水時，同樣絕大部分在減水水位較小的區(qū)間。減水幅度小于0.2 m的情況占71.9%，小于0.4 m的情況占88.4%，小于0.6 m的情況占95.6%，小于0.8 m的情況占98.3%，與增水情況略微不同。

圖5 總體情況下增水占比分布Fig.5 Distribution of water surge in general圖6 總體情況下減水占比分布Fig.6 Distribution of water reduction in general

表2 各月各風向累積強度占比分布表Tab.2 Distribution of integrated intensity in every wind direction each month

2 黃驊港風特征

黃驊港的風是通過設置在黃驊港岸邊的氣象站測量得到的。在黃驊港導致余水位產生的主要因素為風向和風速，因此本項目只考慮風對余水位的影響。將與余水位資料相同時間內的風資料進行統(tǒng)計分析，得到各月各方向風的占比情況。首先， 為了能夠表征當前風向強度所占的比例，因此，定義一個風向累積強度的概念，定義如下式

(1)

3 余水位預報

若將天文潮位的影響剔除，那么水位的變化由風的作用產生，一定時段內，某個方向的風持續(xù)作用，即可產生一定的水位變化。這個水位變化是與風速和方向有關的，因此可以通過實測資料來挖掘風和水位變化的關系。得到水位變化后，疊加在當前水位，即可預報某一時刻的水位。

通過前面的余水位特性和風資料分析，可以基于風強度的累積大小和風向來進行余水位的預報，通過回歸分析來確定相應的預報方程。

對黃驊港的余水位產生影響的風場范圍主要是渤海及周邊區(qū)域，而風資料的獲取是通過岸上的氣象站得到的，因此在進行預報研究時需要對風資料進行篩選，篩選的條件是選取觀測到的風向和渤海以及環(huán)渤海周邊城市一致的風資料。

圖7 余水位時間過程線Fig.7 Time process line of residual water level

另外，還需要注意的是，在發(fā)生余水位時，因重力和慣性作用，在增水后往往會跟隨一個減水，而在發(fā)生減水后也會有一個增水過程。圖7給出了一個時間段內發(fā)生較大增水和減水的過程，圖中1號增水時間前的較為平穩(wěn)，沒有明顯的余水位，這個增水完全由風作用產生。2號增水較類似，也可以考慮為完全由風產生，而3號減水前有一個較大的增水，這一個減水就有一部分是因為重力和慣性作用產生。同樣4號增水由3號減水的慣性和風作用共同產生。因為重力和慣性的作用導致增水和減水伴隨發(fā)生，這也就解釋了前面增水較大的月份往往也伴隨著較大的減水。

為了能夠獲得風對余水位的影響程度，在余水位時間過程線中抽取圖7中1號和2號增水相類似的情況進行分析。從發(fā)生余水位開始時刻到余水位幅度的峰值結束，作為一個風作用過程進行分析。那么，余水位的大小就可以通過下式進行計算

(2)

(3)

式中:VDa定義與式(1)中的相同，為風的強度累積值，這一量按式(1)計算即可，因此在計算這一累積值時包含了時間參數。式(3)中的a和b為待定系數，通過回歸分析可以得到不同風向的系數如表3所示。

式(3)中還有一個量VH為發(fā)生H幅值的余水位時對應的當前風向的風速，這一值也通過式(1)計算，當獲得當前的余水位時，通過計算機迭代求解即可算出這一值。

雖然得到了基于風的余水位預報公式，但是僅憑此公式還不能夠較準確的預報所有余水位情況。在余水位因重力和慣性交替發(fā)生時，須將慣性導致余水位部分考慮進去。此時余水位可按下式計算

(4)

式中：△Hpmax為前一個增水最大值或者前一個減水最小值；△tp為前一個增水回落或者前一個減水回漲時間；△tn為當前余水位以發(fā)生的時間。

除了增水回落和減水回漲外，余水位不可能無限大或小，因此還需對余水位進行限制，經統(tǒng)計最大值為1.72 m[8]，最小值為-1.48 m[8]。將最大、最小值考慮后得到最終余水位預報公式如下

(5)

在獲取當前余水位后，即可按式(5)依照當前余水位和未來的預報風資料進行未來某一時刻余水位的預報。

為了驗證式(5)的計算精度，分別用該式計算一個減水和一個增水過程。其中減水發(fā)生的時間為2017年1月20～21日，最大減水為-1.086 m，在發(fā)生減水時存在0.003 m的增水水位。增水發(fā)生的時間為2017年2月15～16日，最大增水為1.524 m，在發(fā)生此次增水時也有一個0.447 m的增水水位。

這兩個過程的計算結果與實測數據對比分別如表4和表5所示。表中實測余水位變化量為相應風作用累積時長實測得到的發(fā)生增水或減水的量，計算余水位變化量為計算得到的相應時間內的發(fā)生增水和減水的量。實測余水位為風在相應時間作用后的時刻的實測余水位，計算余水位是相應時刻計算得到的余水位，這一時刻的余水位都為相應的余水位變化量加上發(fā)生余水位前的余水位。計算誤差絕對誤差，是計算值與實測值的差。

總體上，在不同時刻計算得到的余水位變化量和水位與實測值比較接近，最大誤差位0.162 m，發(fā)生在較大增水時，此時的極值達到了1.524 m。而從相對誤差方面看，在余水位較小時其相對誤差較大，產生這種現象的原因是在余水位較小時，風的累積效應還不明顯，隨機性較強。而當風的累積效應積累到一定程度后，隨機性則相對較弱，此時的相對計算誤差則變小。因此，在使用式(5)進行計算時，取較大的余水位能夠得到更好的相對精度。

表4 減水時計算結果與實測結果對比Tab.4 Comparison between calculation and measured results during water reduction

表5 增水時計算結果與實測結果對比Tab.5 Comparison between calculation and measured results during water surge

表6給出了另外一個增水的計算結果與實測結果的對比，時間為2017年3月22日。但此次增水過程的計算結果與實測結果存在較大的誤差，在部分時段還有計算結果與實測結果相反的現象。產生這一現象的原因是黃驊港局部的風向與環(huán)渤海大區(qū)域的風向不同所致，而大范圍的風作用才能夠產生明顯的余水位。

表6 另一個增水時計算結果與實測結果對比Tab.6 Another comparison between calculation and real results during water surge

上面的算例表明采用局部地區(qū)風資料進行余水位預報并不合適，這里再采用環(huán)渤海大范圍的風資料再進行一次簡化的余水位預報，預報結果如表7所示，可以看出采用較大范圍的風資料預報的結果明顯好于采用局部地區(qū)的，也進一步驗證了預報公式的可靠性。

表7 采用環(huán)渤海風資料進行增水預報Tab.7 Water surge forecast using Bohai Sea wind data

4 結論

(1)黃驊港余水位增水和減水發(fā)生的次數較接近，總體增水發(fā)生次數略多于減水發(fā)生的次數。余水位幅度90%左右都在0.4 m以內，大幅度的余水位占比非常少。余水位除了風的作用產生外，還有重力和慣性的作用，往往在一個較大的增水作用后，會緊隨著一個較大的減水，反之亦然。

(2)不同月份的風向分布不同，差異較大，同樣風強度累積分布差異也較大。風強度累積是余水位產生的原因之一，而非僅風向影響。

(3)得出了余水位預報公式，其中包含了重力慣性影響和最大值。利用公式在計算余水位時，對于較大余水位其可靠性更強。

(4)使用較大海域范圍風資料能夠得到更加準確的預報結果。公式的準確性與資料的豐富程度有著直接的聯(lián)系，因此在將來獲得更多的資料后可以得到更加準確的預報公式。