柴乾明 王如鶴 趙亮 胡巧兒
摘要:利用地面觀測風力資料資料,對1950-2018年的熱帶氣旋資料進行處理,通過使用模糊綜合評價法,結(jié)合各漁港附近自動站風力的回歸分析,并引入數(shù)據(jù)偏離度來評估地形、系統(tǒng)過程等因素對漁港的整體影響,以此來評估舟山市岱山縣各漁港的抗風能力。最終將各漁港的抗風能力分為三級:一級表示綜合抗風能力最強,這類漁港對大部分臺風過程都有較好的防范能力;二級表示綜合抗風能力較好,這類漁港對不同臺風過程的抵御能力有一定差別,部分風向會產(chǎn)生較強的風浪;三級表示綜合抗風能力一般,這類漁港地形較開闊,其抗風能力有較大的局限性,對一年中相當一部分大風的抵御能力較弱,在受到長時間較大風力的臺風過程影響時,不太適合大量漁船長時間泊港。
關(guān)鍵詞:熱帶氣旋;港口避風;模糊綜合評價法;偏離度
中圖分類號:U698.91
文獻標識碼:A
DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019. 11.013
1 引言
1.1 研究背景及意義
岱山位于浙江省沿海北部,地處長江口南端、杭州灣外緣的舟山群島中部,介于北緯30°07′-30°38′,東經(jīng)121°31′~123°17′之間。東毗公海,南鄰舟山島,北與嵊泗縣海域相連;擁有岱衢洋、黃大洋、黃澤洋、灰鱉洋四大傳統(tǒng)漁場,海洋漁業(yè)是主要基礎產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟支柱。同時,岱山受臺風影響較嚴重,常年造成影響的臺風有4.1個,臺汛期(7- 9月)常年降水量為335.9 mm,特別是正面襲擊的強臺風或沿1220E到124°E北上的強臺風,往往對海上作業(yè)的漁民、航運部門造成極大的危害。另外,魚貨外流、漁民消費、物資供應等直接影響著岱山經(jīng)濟的繁榮,在臺風期間做好全縣各漁港安全避風的決策服務,能夠提升全縣的社會效益和經(jīng)濟效益。因此,十分需要對全縣的各大漁港的避風能力進行評估。
1.2 主要研究內(nèi)容
漁業(yè)歷來在岱山產(chǎn)業(yè)中占有較大的比例,全縣三級以上漁港主要有8個,其中衢漁港的容納量最大,具體漁港信息如表1所示。由于以前的自動站建站布點較少,部分數(shù)據(jù)無法獲得,因此主要從以下兩個方面進行研究:①對2012年以前進入東海區(qū)域( 25°N - 32°N.120°E - 127°E)的臺風進行統(tǒng)計分析,在整理資料的基礎上對臺風登陸和北上路徑進行分類,分析結(jié)果有助于詳細了解影響岱山臺風風雨、路徑的因素;②對于2012年以后造成影響的臺風,則通過回歸分析對各個港口附近的自動站極大風進行詳細統(tǒng)計。
2 抗風等級研究
2.1 模糊綜合評價法
抗風能力的判別是一個比較模糊的概念,該項目之前也沒有相關(guān)的研究和標準,各要素對其等級的界定難以量化[1]??紤]使用模糊綜合評價法[2],通過對有經(jīng)驗的漁民進行調(diào)研以及對各漁港附近海域進行實地考察,收集漁民們對大風天氣下港口內(nèi)外部的主觀經(jīng)驗并對其進行統(tǒng)計分析,根據(jù)模糊數(shù)學的隸屬度原理將定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價,最后根據(jù)計算結(jié)果確定具體指數(shù)等級劃分。
通過實地走訪各海區(qū),了解各個港口的氣象環(huán)境特點、地理位置以及起風時船員的實際感受,建立模糊綜合評價模型,然后根據(jù)模型確立各個要素。結(jié)果表明,漁港的抗風能力和地形、過程類型、風力大小等諸多要素相關(guān),但最終直觀的感受還是漁港內(nèi)部的風浪情況。由于浪高與風力有很強的正相關(guān)性,因此與風力歸為一類討論。本文主要研究漁場內(nèi)或附近的風力情況,并與每次過程全縣區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的最大極大風速進行對比,最后對結(jié)果進行統(tǒng)計,可得到各個漁港抗風能力的綜合評價[3]。
2.2 抗風等級模型建立
根據(jù)調(diào)研結(jié)果,把風力作為最主要的影響因子,同時參考實際服務需求,初步將抗風能力分為三個等級,確定評價集為[4]:V={一級,二級,三級},其中,將漁港附近極大風力f與轄區(qū)內(nèi)出現(xiàn)極大風力F相差兩級以上,且受過程風向影響較小的漁港評定為一級;將f與F常相差兩級以上,但受風向以及過程強度影響,有時偏差較大的評定為二級;將f與F在特定天氣形勢或者風力條件下才相差兩級左右,偏差值較大的評定為三級。
3 抗風等級研究
沿海風力一直是影響漁業(yè)船只出航最重要的因素,臺風天氣時由于系統(tǒng)深厚,風浪和涌浪都較強,漁港避風就顯得尤為重要。由于2013年之前岱山部分漁港還未落地建成,且附近自動站距離較遠,代表性較差,在這之前主要通過定性的方式,確定不同形式的臺風對本地的大致影響;2013年后隨著自動站布點的不斷完善.將選取各大漁港周邊比較有代表性的自動站,對2013- 2018年所有影響岱山臺風風力的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,并使用回歸分析法,最終判定各漁港的抗風能力。
4 各類臺風的影響分析
2013年之前各漁港附近自動站距離較遠,代表性較差,更久遠的如2000年之前的數(shù)據(jù)就更少了。因此,主要查閱臺風年鑒以及有記錄風力數(shù)據(jù),對岱山整體受臺風的影響做出定量分析。根據(jù)1950 -2012年進入東海區(qū)域的臺風資料及每個臺風對舟山4個縣(區(qū))影響的風雨情況,統(tǒng)計分析1950- 2012年進入東海區(qū)域且對舟山造成一定影響的臺風共有106個(過程極大風力9級及以上),其中造成嚴重影響的臺風有45個。
根據(jù)臺風移動路徑進入東海區(qū)域的臺風分成登陸和北上影響兩類,細分為下面五類:①Dll臺風,在25°N - 32°N之間登陸后移向東北最后出海消亡的(14個);②D12臺風,在25°N - 32°N登陸后西行或北上在內(nèi)陸消亡的(20個);③D13臺風在32°N以北登陸(4個);④HE臺風,在125°E以東海上北上轉(zhuǎn)向(37個);⑤HWN臺風,在125°E以西海上北上轉(zhuǎn)向(31個)。
嚴重影響舟山臺風路徑分布以Dll、HE、HWN為主,共計35個,占嚴重影響臺風總數(shù)的78%,D12、D13造成嚴重影響概率較小,共4個,只占總數(shù)的22%。具體如下。華東登陸臺風北上轉(zhuǎn)向類(D11):這類臺風在250N - 2goN登陸,北上轉(zhuǎn)向出海的,過程降水量一般在80 - 200 mm,日降水量達到暴雨到大暴雨。風力11- 12級,個別在12級以上。如果個別臺風在30°N附近登陸,屬正面襲擊舟山臺風,這就要看臺風本身的強度,如是強臺風,無論風雨強度都很大,風力12級以上,雨量在200 mm以上。9-0月份,如遇有弱冷空氣侵入,則雨量會更大。
臺風近海北上轉(zhuǎn)向類:臺風中心經(jīng)過28°N - 31°N、126°E以西近海北上(HWN),過程降水量一般為50 -120 mm,風力IO - 12級,如果是強臺風,風力可達12級以上,個別由于冷空氣侵入達150 - 250 mm,其他臺風一般都在50 mm以下。臺風中心在1250E以東海上轉(zhuǎn)向(HE),臺風中心經(jīng)過29 °N~ 30°N、125°E - 127°E地區(qū),臺風中心風力如果達12級以上,則過程降水量一般為50 - 100 mm,日最大降水量為大到暴雨( 20 - 85 mm)。舟山沿海風力一般為8-10級,個別達1O - 12級。
由此可見,熱大氣旋多從東南面逐漸影響到西北面,過程風向多旋轉(zhuǎn)變化,其中偏北大風較偏南大風影響頻率更高,整體強度更大。
各大漁港地形如圖1所示,結(jié)合圖1初步認定:高亭中心漁港(A)、長涂漁港(C)三面環(huán)山,對大部分臺風過程都有較好的防范能力;大衢漁港(B)、萬良漁港(D)、南峰漁港(E)、秀山漁港(F)和龍?zhí)稘O(G)港被兩面地形包圍,抗風能力較好,但對不同臺風過程的抵御能力有一定差別;漲網(wǎng)套漁港(H)地形較為開闊,抗風能力要根據(jù)數(shù)據(jù)再經(jīng)行具體評估。
5 回歸分析
回歸分析是數(shù)學上常用的確定2種或2種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法[5],本文主要用本地受臺風影響時最大風速計算出各漁港附近的極大風速。分別以本地過程極大風速為自變量,將8個漁港附近的自動站極大風速與本地過程極大風速的差值作為因變量進行統(tǒng)計。
根據(jù)數(shù)據(jù)的散點分布,通過分析對比,選取一元四次回歸模型F(v) =av+bv3+cv2+dv+e作為擬合方程。
各漁港抗風能力擬合方程回歸系數(shù)以及減風平均值如
表2中的數(shù)值代表受臺風影響過程中各漁港風力和本地區(qū)出現(xiàn)的最大實況風力的差值,差的絕對值越大,代表抗風能力越強。而回歸系數(shù)則反映了兩者的相關(guān)性,并為以后的漁港風力預報提供理論依據(jù)。
從表2中可以看出,高亭中心漁港、長涂漁港、秀山漁港平減風平均絕對值較大,都超過了6.0 m/s,換算成風力等級為減弱近2級;大衢漁港平減風平均絕對值在5.0 m/s左右;萬良漁港、南峰漁港、龍?zhí)稘O港平減風平均絕對值較小,在3.0 m/s左右,換算成風力等級為減弱近1級;漲網(wǎng)套漁港減風平均絕對值最小,為1.9 m/s。考慮到附近自動站高度較高,風力可能存在偏大的情況,實際抗風能力要略好于表中反映的數(shù)值。
由于臺風移動路徑的不確定性比較高,每次過程的影響程度不可能完全相同,所以回歸分析得出的結(jié)果擬合程度一般[6],即便是同一個漁港在相似的幾個臺風影響時,抗風能力也出現(xiàn)了不同程度的偏離。這主要是各漁港都有其獨特的地形,而地形是漁港避風的關(guān)鍵因素,且受臺風影響時,移動路徑和風向風速變化較快,在同一過程中,抗風能力隨著臺風移動而變化。地形因素和臺風的實時影響是一個比較模糊的概念,目前也沒有相關(guān)的研究和標準,具體數(shù)值的界定難以量化,所以本文直接用每個減風值和擬合數(shù)據(jù)之間的偏離值[7],結(jié)合調(diào)研得出的結(jié)果來反映各個漁港抗風能力的上下限,以此求出的數(shù)據(jù)來模擬兩種較為極端的情況,一種是地形較好地減弱了臺風的影響,且臺風移動較快,風向變化不大,漁港內(nèi)的船只可一直安全避風;另一種是地形的開口處受到臺風襲擊,或者受臺風影響時間較長,風向在旋轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)嚴重影響漁港的情況。偏離值用標準差D來表示:
從表3中可以看出,漲網(wǎng)套漁港抗風能力變化最小,基本在1級風左右,說明地形并沒有起到?jīng)Q定性的作用;其余各漁港受地形及臺風本身各因素影響,偏離值在2.7 - 3.7之間浮動,上下限差值為5.2 - 7.2,即面對不同臺風時,抗風能力強弱會有兩三級風的區(qū)別。以高亭中心漁港為例,受娜基莉( 1412)和馬勒卡(1616)影響時,沿海都最大出現(xiàn)10級大風,而馬勒卡在近臺灣北部轉(zhuǎn)向西北方向前進,岱山沿海以偏北風為主,高亭中心漁港偏北方向被岱山島完全掩護,抗北風能力較強,風力減弱6.3 m/s;受娜基莉影響時,臺風在125.50E附近沿經(jīng)線北上,岱山沿海偏南大風較大,而南面朝向小島,抗南風能力較弱,風力減弱2.3 m/s,曲線擬合值5.1 m/s,兩者相差4m/s。
結(jié)合客觀偏離值以及通過調(diào)研地形等要素經(jīng)行綜合評估,高亭中心漁港、長涂漁港的抗風等級最高,被評定為一級,即港口內(nèi)和外海極大風力相差通常為兩三級,對大部分臺風過程都有較好的防范能力;大衢漁港、萬良漁港、南峰漁港、秀山漁港和龍?zhí)稘O港抗風能力被評定為二級,這類港口內(nèi)部和外海極大風力也相差兩級左右,但是地形并不是三面環(huán)山或海拔較低,對不同臺風過程的抵御能力有一定差別,再實際決策時,相關(guān)漁船需要根據(jù)過程風力的大小和方向經(jīng)行適當?shù)霓D(zhuǎn)移;漲網(wǎng)套漁港抗風能力被評定為三級,該漁港內(nèi)和外海極大風力相差一兩級,如果遇上較強的偏北大風時,則幾乎減風量不明顯,所以其抗風能力有較大的局限性,對沿海偏南大風有較好的防范能力,而對偏北大風的抵御能力較弱,在受到長時間較大風力的臺風過程影響時,不太適合大量漁船長時間泊港。
6 總結(jié)
本文建立了受熱帶氣旋影響時,岱山各漁港避風能力的研究方法和整體框架,確立了各主要因子。
對各漁港附近的極大風力和沿海極大風力之間的差值經(jīng)行了回歸分析,同時引入偏離度來反映地形和熱帶氣旋過程等綜合因素的影響,為日后的風力預報及數(shù)值模式的建立提供一定的參考依據(jù)。
結(jié)合客觀數(shù)據(jù)并通過調(diào)研地形等要素經(jīng)行綜合評估,評定高亭中心漁港、長涂漁港的坑風等級為一級,這類港口對大部分臺風過程都有較好的防范能力;評定大衢漁港、萬良漁港、南峰漁港、秀山漁港和龍?zhí)稘O港抗風能力為二級,這類港口對不同臺風過程的抵御能力有一定差別,部分風向會產(chǎn)生較強的風浪;評定漲網(wǎng)套漁港抗風能力為三級,該漁港地形較開闊,其抗風能力有較大的局限性,對沿海偏南大風有較好的防范能力,而對偏北大風的抵御能力較弱,在受到長時間較大風力的臺風過程影響時,不太適合大量漁船長時間泊港。本文研究結(jié)果對臺風天漁船避風有較大的實際意義,為以后的決策服務提供了客觀的依據(jù)。
參考文獻:
[1]田光輝,陳匯林,許向春.基于模糊綜合判別的森林火險等級預報研究[J].災害學,2013,28 (3): 117-122.
[2]楊曉艷,魯紅英.基于模糊綜合評判的城市環(huán)境空氣質(zhì)量評價[J].中國人口·資源與環(huán)境,2014,24(5): 143-146.
[3]馬瑞青,方漢杰,朱明,等.模糊綜合評判方法在杭州西湖游湖指數(shù)預報中的應用[J].浙江氣象,2003,24 (4): 18-21.
[4]杜鈞,鄧國.單一值預報向概率預報轉(zhuǎn)變的價值:談談概率預報的檢驗和應用[J].氣象,2010,36(12): 10-18.
[5]徐昕.基于線性回歸分析的杭州市空氣質(zhì)量指數(shù)研究[J].中國新通信,2019,21(1):239-241.
[6]金冬梅,榮楠.基于回歸分析的長春市需水量預測研究[J].東北水利水電,2018,36( 10):19-21.
[7]王??瓶萍颊撐闹衅骄?、標準差、標準誤和誤差線的正確使用[J].和田師范??茖W校學報,2013,32(2): 118-121.
[8]陳松林,王天星.等間距法和均值標準差法界定城市熱島的對比研究[J].地球信息科學學報,2009,11(2): 145-150.