中國沿海地區(qū)熱帶氣旋危險性分析

張 昆，黃全義，栗 健*

（1.華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院 地理信息科學(xué)教育部重點實驗室，上海 200241；2.自然資源部超大城市自然資源時空大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用重點實驗室，上海 200241；3.清華大學(xué) 公共安全研究院，北京 100084；4.清華大學(xué) 工程物理系，北京 100084）

熱帶氣旋造成的損失嚴(yán)重，全球每年的熱帶氣旋產(chǎn)生80～100 個，其中38%的氣旋生成于西北太平洋上，我國是受熱帶氣旋影響最嚴(yán)重的國家之一，平均每年登陸的熱帶氣旋約有7個[1]。熱帶氣旋災(zāi)害危險性研究可分為數(shù)值模擬法與統(tǒng)計法，數(shù)值模擬通常采用專業(yè)的數(shù)值模型，如用于大風(fēng)模擬的H*WIND[2]、用于風(fēng)暴潮模擬的MIKE21[3]、ADCIRC[4]等，對特定的熱帶氣旋進行模擬，分析熱帶氣旋致災(zāi)因子影響的強度、范圍、時間等。統(tǒng)計法則采用特定的指標(biāo)，對歷史上發(fā)生的熱帶氣旋進行危險性分析。如劉少軍[5]等研究了熱帶氣旋對我國橡膠樹種植區(qū)的危害，采用氣旋頻次、平均風(fēng)速、最大風(fēng)速作為熱帶氣旋危險性的指標(biāo)，將3個指標(biāo)相乘得出一個綜合性指標(biāo)。葉金玉[6]等利用1949—2016年西北太平洋上的熱帶氣旋最佳路徑集，采用GIS技術(shù)獲取了2 225條氣旋路徑，并用氣旋累計襲擊次數(shù)來評價危險性。陳楷俊[7]等采用熱帶氣旋強度、日最大降雨量、登陸頻次、持續(xù)時間評價了1989—2017年粵東地區(qū)熱帶氣旋的危險性。牛海燕[8]等采用災(zāi)次指標(biāo)來評價熱帶氣旋的危險性，即某地區(qū)某時段內(nèi)熱帶氣旋災(zāi)害發(fā)生的次數(shù)，根據(jù)災(zāi)情報告，某地區(qū)凡是有災(zāi)情發(fā)生，就記為1，無災(zāi)情發(fā)生的記為0。

現(xiàn)有的熱帶氣旋災(zāi)害危險性研究多面向單個致災(zāi)因子，對于熱帶氣旋大風(fēng)和風(fēng)暴潮災(zāi)害的綜合危險性的研究還較少。本文基于歷史熱帶氣旋資料，采用空間分析和統(tǒng)計方法，研究了中國沿海地區(qū)熱帶氣旋的危險性，試圖找出其空間分布特征。第一部分是數(shù)據(jù)的收集與處理；第二部分采用GIS 疊加法計算熱帶氣旋的影響范圍，從頻次和面積2 個方面對我國沿海六省一市進行了分析；第三部分用熱帶氣旋登陸時的潮位，并結(jié)合風(fēng)速和氣壓提出了一個風(fēng)暴潮危險性指標(biāo)，根據(jù)該指標(biāo)計算了海岸線的風(fēng)暴潮危險性，并給出了對應(yīng)城市的排名。

1 數(shù)據(jù)來源與處理

1.1 資料來源

熱帶氣旋數(shù)據(jù)來自中國氣象局熱帶氣旋資料中心的“衛(wèi)星分析熱帶氣旋尺度資料”[9]，該資料記錄了1980—2016 年西北太平洋上所有被衛(wèi)星捕捉到的熱帶氣旋。排除熱帶風(fēng)暴（地面近中心最大風(fēng)速17.2 m/s）等級以下的氣旋，37 a 間共有824 個熱帶氣旋。每個熱帶氣旋由逐6 h 的觀測點構(gòu)成，觀測點數(shù)據(jù)包括氣旋位置、中心氣壓、風(fēng)速、尺度等信息。其中尺度信息記錄的是34 nm/h 的風(fēng)圈半徑。該資料以文本的格式提供，不能直接用GIS 軟件分析。本文采用R 語言讀取文本資料，提取日期、經(jīng)緯度坐標(biāo)、中心氣壓等信息。由于逐6 h 的觀測點過于稀疏，生成的緩沖區(qū)不能很好地表示熱帶氣旋的影響范圍，有些相鄰觀測點的緩沖區(qū)甚至是分離的，因此R 代碼讀取資料的同時也對觀測點進行了線性內(nèi)插（內(nèi)插原理見下一節(jié)），最后的結(jié)果導(dǎo)出為csv 文件，再導(dǎo)入GIS 做分析。

1.2 數(shù)據(jù)內(nèi)插

本文采用線性內(nèi)插，在2 個相鄰的觀測點間再內(nèi)插一個點。由于熱帶氣旋的運行路線通常很長，短的有幾百公里，長的有5 000多km（例如2022年的“梅花”），此時的路線是一條球面曲線，不是平面曲線，因此在內(nèi)插時要考慮地球球面曲率，這里采用了球面線性內(nèi)插，在兩點間的大圓弧上進行內(nèi)插。如圖1 所示，o 是地球球心，p,q是球面上兩點，r是兩點間大圓弧上的一點。

圖1 球面線性內(nèi)插示意圖

將球面上的點看作向量，r與p，q間的夾角分別是tθ和(1-t)θ，t是0，1 之間的數(shù)，插值公式可以寫為：

其中a，b是t的函數(shù)，將公式（1）兩邊點乘p，可得

同理，將公式(1)兩邊點乘q，可得

由公式（2）（3）（4）可解出：

若已知p,q的經(jīng)緯度坐標(biāo)λ和φ，根據(jù)球面直角坐標(biāo)與球面坐標(biāo)之間的關(guān)系式（7），聯(lián)立公式（1）就可求出內(nèi)插點r的經(jīng)緯度坐標(biāo)。

本研究的內(nèi)插點r選取p，q的中點，即t=0.5，內(nèi)插點的氣壓、風(fēng)速等屬性取前后兩點的平均值。內(nèi)插計算采用R 語言的geosphere 包（midPoint命令），內(nèi)插前后的對比如圖2所示。

圖2 熱帶氣旋影響范圍內(nèi)插前（前）和內(nèi)插后（后）的比較示意圖

2 熱帶氣旋的疊加分析

并不是所有的熱帶氣旋都會影響到中國大陸沿岸，沒有影響的氣旋在本研究中不考慮。研究范圍選擇中國大陸沿海地區(qū)，不包括海南、中國臺灣、中國香港和中國澳門。采用ArcPy 對824 個熱帶氣旋進行批處理，用空間選擇命令（Select Layer By Location）挑選出對我國大陸沿岸有影響的227 個樣例，即熱帶氣旋的緩沖區(qū)與大陸存在交集。用Intersect analysis命令找出交集，然后轉(zhuǎn)為柵格圖層，再用Mosaic命令將柵格疊加。可能是由于數(shù)據(jù)量過大的緣故，一次疊加幾百個柵格文件會出現(xiàn)報錯，因此采用了分批處理的方案，每次疊加十幾個圖層，最后再把分批的結(jié)果疊加。

從疊加結(jié)果可以看到熱帶氣旋的影響范圍和頻次（重疊次數(shù)），渤海灣是一個明顯且自然的分界，將影響范圍分為南北2 個區(qū)域，北部區(qū)域的遼寧省受熱帶氣旋影響較大；南部的影響范圍集中在東南沿海，一些非沿海省份如安徽、江西也受到了范圍較大的熱帶氣旋影響；江蘇、上海、浙江、福建、廣東的全境都處于熱帶氣旋的影響范圍內(nèi)；山東和廣西有小部分內(nèi)陸地區(qū)不受熱帶氣旋的影響。用沿海省份的多邊形數(shù)據(jù)裁剪Mosaic柵格數(shù)據(jù)，可以按省份統(tǒng)計。

表1 列出了受影響較大省市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。從頻次和面積看，江蘇省是東南沿海受熱帶氣旋影響最輕的；其次是上海市，氣旋影響頻次超過20次的面積約為2 172 km2，雖然該面積不算大，但是面積占比卻達到了31.5%，甚至高于廣西省的25.3%。浙江省有57%的面積（約5.8萬km2）受熱帶氣旋影響的頻次超過20 次；頻次超過40 次的面積卻不到1%，只有0.26%。福建省則有80%的面積（約9.8 萬km2）受熱帶氣旋影響的頻次超過20 次，頻次超過40 次的面積幾乎占全省面積的1/4；廣東省有70%的面積（約12.6萬km2）受熱帶氣旋影響的頻次超過20次，頻次超過40次的面積同樣占全省面積的1/4。

表1 部分省市受熱帶氣旋影響的頻次與面積

從疊加結(jié)果還可以看出一個非常明顯的階梯式結(jié)構(gòu)，由沿海向內(nèi)陸，熱帶氣旋的影響頻次逐漸遞減。為了進一步分析，將Mosaic得到的柵格圖層轉(zhuǎn)為矢量點（76萬多個），用ArcGIS Pro的Near命令計算每個矢量點到最近海岸線的距離，用R讀取矢量點的屬性表并用ggplot2繪制出圖3的散點圖，用geom_smooth命令的loess method 進行局部多項式回歸（local polynomial regression fitting），擬合出曲線（灰色陰影是95%的置信度區(qū)間）?？梢钥吹椒浅Ｃ黠@的趨勢，熱帶氣旋經(jīng)過頻次低的地方通常離海岸線較遠，經(jīng)過頻次高的地方離海岸線近，這個規(guī)律在離海岸線100 km 的范圍內(nèi)非常顯著。

圖3 熱帶氣旋頻次與距離關(guān)系圖

3 臺風(fēng)風(fēng)暴潮危險性評價

3.1 危險性指標(biāo)構(gòu)建

熱帶氣旋帶來的風(fēng)暴潮（臺風(fēng)風(fēng)暴潮）會引起海面水位異常升高，嚴(yán)重威脅到沿海城市的人員和財產(chǎn)安全。因此熱帶氣旋登陸時的潮位是衡量風(fēng)暴潮危險性的重要指標(biāo)。本文采用DHI MIKE 來模擬歷年的潮位數(shù)據(jù)；MIKE 是丹麥水利研究所（danish hydraulic institue，DHI）開發(fā)的水動力模擬軟件。其中的Tide Prediction of Heights 工具可以預(yù)測潮位數(shù)據(jù)。本研究選取北起遼寧省丹東市、南至廣西省東興市的海岸線，在海岸線上均勻布設(shè)了1 224 個潮位點，用MIKE 模擬了每個潮位點從1980 年4 月1 日0 時至2016年12月31日0時逐6 h的潮位數(shù)據(jù)（共53 693條記錄）。

圖4繪制的是浙江溫嶺附近，2008年7、8月的潮位變化圖；其中藍點是模型計算出的潮位；從圖中可以看出潮位呈現(xiàn)出漲落交替的規(guī)律，周期大約為半個月。最高潮位2.39 m，最低潮位—2.79 m；潮位的起伏相對于平均海水面基本上是對稱的。熱帶氣旋登陸時的潮位計算方法如圖5所示。

圖4 潮位變化圖

圖5 熱帶氣旋登陸時的潮位計算示意圖

編寫ArcPy代碼，調(diào)用ArcGIS Pro的Intersect命令找出每個熱帶氣旋影響范圍與海岸線的交集，并找出離該海岸線最近的熱帶氣旋觀測點，得到觀測點的日期信息，例如圖5 中的1987 年6 月19 日0 時，然后根據(jù)日期信息和交集內(nèi)潮位點的編號，到MIKE 生成的潮位文件中查詢對應(yīng)潮位點的潮位。基于潮位數(shù)據(jù)，本文提出下面的公式來計算潮位點的風(fēng)暴潮危險性。

式中，H為危險性Hazard；數(shù)字3為危險性，由3個指標(biāo)計算得到，這3個指標(biāo)是風(fēng)速V（m/s）；中心氣壓P0（百帕）；潮位tide（m），潮位指標(biāo)采用了指數(shù)的形式，目的是避免出現(xiàn)零值和負值，同時適當(dāng)增大潮位因子的權(quán)重。因此，風(fēng)速越大，氣壓越低，潮位越高，則風(fēng)暴潮的危險性指數(shù)也越大，在現(xiàn)實中對應(yīng)諸如大風(fēng)吹倒樹木、房屋，海水淹沒碼頭、城鎮(zhèn)、村莊的災(zāi)禍。

3.2 沿海臺風(fēng)風(fēng)暴潮危險性分析

對于影響大陸的227 個熱帶氣旋，依次做上述的處理和計算，將每個潮位點的危險性指標(biāo)累加起來。然后根據(jù)行政區(qū)將海岸線分段，再計算各段海岸線上的潮位點危險性指標(biāo)的平均值，作為該海岸線的危險性綜合指標(biāo)。

根據(jù)綜合指標(biāo)，將海岸線按照自然斷裂法（Natural Breaks）分為6 個級別，依次從低到高。結(jié)果顯示，從北到南，風(fēng)暴潮危險性綜合指標(biāo)總體上呈現(xiàn)出遞增的趨勢，從浙江省開始，海岸線的危險性指標(biāo)都大于17，屬于4、5、6 級別，并且呈現(xiàn)高低錯落排列的格局。表2 列出了危險性綜合指標(biāo)在30 以上的沿海城市，共有11 座城市，有5 座城市來自廣東省，并且其中的4 座城市：湛江市、茂名市、江門市、陽江市排名前4 位，危險性綜合指標(biāo)均在40 以上；這4 座城市在地理位置上也是彼此相鄰的；廣西有三座城市：北海市、防城港市、欽州市，危險性綜合指標(biāo)從高到低，并且也是地理位置彼此相鄰。福建的福州市排名第8，危險性指標(biāo)達35.2；浙江的臺州市、溫州市分別排名第9、第10位，這兩座城市一北一南彼此相鄰?？傮w上看，廣東、廣西兩省受風(fēng)暴潮的影響最大。

表2 風(fēng)暴潮危險性綜合指標(biāo)大于30的城市

4 結(jié)論與展望

熱帶氣旋是一個復(fù)雜的自然現(xiàn)象，分析單個具體的熱帶氣旋，可以采用數(shù)值模擬方法；分析眾多的歷史熱帶氣旋，則需要用簡化的方法。從GIS 的角度看，熱帶氣旋可以抽象為點、線、面對象，點是熱帶氣旋的中心，線是熱帶氣旋的移動路線，面是熱帶氣旋的影響范圍。從危險性的角度看，“面”是最重要的特征，其大小代表了熱帶氣旋的影響級別。本文基于歷史熱帶氣旋的尺度資料，用球面線性內(nèi)插和GIS技術(shù)生成了熱帶氣旋的影響范圍，對1980—2016年，登陸中國沿海地區(qū)的227 個熱帶氣旋進行了空間分析，得到了對應(yīng)的影響范圍與頻次信息。從分析結(jié)果看，東南沿海的浙江、福建、廣東、廣西四省受熱帶氣旋影響的范圍大、頻次高，其中福建、廣東兩省受影響最甚。論文也從風(fēng)暴潮的角度分析了各海岸線的危險性，借助MIKE 軟件估算出了熱帶氣旋登陸時的潮位，并提出一個計算風(fēng)暴潮危險性的公式。從計算結(jié)果看，廣東、廣西兩省的海岸線受風(fēng)暴潮的影響最大。

本文的研究也存在不足之處，對熱帶氣旋影響范圍的建模不夠精細，只考慮了某個風(fēng)速的風(fēng)圈半徑；沒有考慮風(fēng)強度和降水因素[12]。所提出的熱帶氣旋危險性指標(biāo)，其適用性還需要在實踐中檢驗。需要說明的是，危險性指標(biāo)高，并不一定代表造成的損失大。雖然熱帶氣旋的產(chǎn)生和登陸是不可避免的，但是人類可以做好防護工作，盡量減少損失。在后續(xù)的研究中，還需要進一步考察承災(zāi)體的防潮能力、易損性[11]，例如海堤建設(shè)、應(yīng)急預(yù)案等，進一步從風(fēng)險的角度分析熱帶氣旋災(zāi)害。