面向灾害风险评估的台风数值模拟及可视化

引文格式： 王中山，袁金锦. 面向灾害风险评估的台风数值模拟及可视化[J].测绘通报，2015(4)：108-110.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0123

面向灾害风险评估的台风数值模拟及可视化

王中山1，袁金锦2

(1. 武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079； 2. 山东省地质测绘院，山东 济南 250000)

Typhoon Numerical Simulation and Visualization for Disaster

Risk Assessment

WANG Zhongshan，YUAN Jinjin

摘要：针对具体台风对地区灾害风险影响的快速应急的特点，运用Shapiro台风风场模型，结合GIS技术，以201319号“天兔”台风为例，实现了台风的数值模拟、该台风具体时刻的影响区域的可视化及对广东省的灾害风等级区划，以期为应急部门的防灾减灾工作提供科学的参考依据。

关键词：台风；GIS；数值模拟；可视化

中图分类号：P208

收稿日期：2014-09-22

基金项目：城市公共安全脆弱性分析和综合风险评估关键技术研究与示范(2011BAK07B02)

作者简介：王中山(1989—)，男，硕士，主要研究方向为地理信息系统理论与应用。E-mail：wangzhongshan89@163.com

一、引言

台风是一种破坏力很强的灾害性天气，登陆地一般集中在我国沿海的浙江、福建和广东等经济较发达的地区，其伴随有大风、暴雨，以及其引发的风暴潮、滑坡、泥石流和洪水等一系列灾害，给人们的生命财产造成巨大的损失。面对台风灾害对社会和经济的严重影响，进行台风风场研究，进而模拟台风，促进人们深刻认识台风和制定有效的措施来降低其造成的人员伤亡和财产损失，具有很强的必要性和现实意义。

目前，对台风风场模型的研究，大多数的研究重点是台风风场模型的数值模拟及如何提高模拟精度[1-2]。此外，近年来不少学者也开展了台风灾害风险区划的相关研究，研究出灾害风险的大小及灾害可能带来的损失，并且对等级划分，区分出不同等级风险的区域范围[3-4]。

本文结合公共安全中应急处置快速反应的特点，在台风风场数值模拟模型的基础上，运用GIS空间数据管理、GIS空间数据叠加分析、GIS空间数据插值等技术，实现台风动态时刻影响区域及整场台风对某个地区的风险区划，确定风险较高的区域和较低的区域，为政府决策部门的资源配置、防灾减灾和应急决策提供科学的参考和依据，从而进行必要的应急疏散和救援调度。

二、台风风场模型及其数值模拟

1. 台风风场模型

本文选取Shapiro风场数值模拟模型来对台风进行模拟，Shapiro风场模型是一组描述大气运动的偏微分方程，其理论模型是在不考虑热带气旋竖向对流的假设条件下，气压场对称、定常厚度的边界层中，通过牛顿第二定律经过坐标系转换得到的。Shapiro风场模型在移动柱坐标中，动量守恒控制方程为[5-6]

(1)

(2)

Shapiro风场是一组非线性偏微分方程组，本文采用有限差分法进行求解[10]。为了使差分数值具有较好的稳定性，所有的空间一阶导数项采用迎风格式，空间二阶导数项采用中心差分格式，时间偏导数项采用向前差分格式，应用时间推进法和牛顿迭代法相结合的方式求解离散化方程。

迭代初始值由梯度风场作为初始值，边界条件为在台风中心处，风速值为零；最外围的网格节点是忽略流体粘性加速度项和阻力加速度项稳定状态时的风速，也就是科氏力和气压梯度力平衡，即

(3)

2. 数值模拟

基于上述的Shapiro风场理论模型，首先根据台风的观测数据得到B、Rmax、ΔP，然后对台风进行网格划分[10](如图1所示)，根据边界条件求出初始值(u0,v0)；将其和得到的台风关键参数一起代入由式(1)得到的差分控制方程，迭代求解得到台风风场中网格点的台风风速(u,v)。Shapiro风场计算得到的风速值为边界层高度内竖向平均值，近似为500m高空中不受地面摩擦影响的梯度风速，最后将计算出的风速值采用式(4)转换为近地面10m高度的风速值。

图1　台风影响范围内的节点

(4)

式中，v为离地面高度为z的平均风速(m/s)；v1为离地面高度为z1的平均风速值(m/s)；α为地面粗糙度指数。

本文选取Shapiro台风风场模型对201319号台风“天兔(Usagi)”进行模拟。“天兔”起始于2013年9月15日菲律宾以东；18日5时加强为强热带风暴，20时加强为台风；19日11时加强为强台风，17时加强为超强台风；22日19时40分，“天兔”带着国家气象中心(NMC)的45m/s的评价，登上了汕尾市的陆地，汕尾市持续风速达15级，陆丰测得极大风速74.7m/s，超过17级。

为了更好地对观测值与模拟值进行比较，选取了台风路径附近两个观测站点，分别是东沙岛(21.0213°N, 118.8611°E)、陆丰南塘(22.9093°N, 115.9131°E)。利用Shapiro台风风场模型计算出这些站点在台风影响期间的风速值，与台风中心靠近观测站点的时段观测到的风速值进行比较。

如图2和图3所示，从中可以看出，东沙岛观测站只有在1∶00这个时刻模拟风速值与实际观测值差距较大，达到11m/s，其他时刻差异较小，基本吻合，整体变化趋势也相同；陆丰南塘站在台风登陆期间的几个时刻内，只有20∶00时观测值与模拟风速值差距最大，为12m/s。造成这种个别点观测值与模拟值差距较大的主要原因可能是台风本身具有的复杂性及Shapiro风场模型在某些地方的参数的简化。总体上，Shapiro风场模型能够满足应急处置快速反应的模拟效果。

图2　东沙岛

图3　陆丰南塘站

三、GIS平台的可视化

利用GIS相关技术和手段将Shapiro风场模型模拟结果以图形的形式直观地显示出来，可以帮助应急指挥决策人员从整体上把握整场台风对具体地区造成的灾害风险等级，也可以清楚地了解具体时刻台风的影响区域，以确定科学合理的防灾减灾措施，将台风灾害带来的损失降到最低。本文以“天兔”对广东省的影响为例，利用反距离权重的差值方法，生成“天兔”台风具体时刻影响区域图，可以直观地展现不同时刻“天兔”台风对广东省的影响区域；以县为基本单位，生成“天兔”台风对广东省灾害风险区划图。具体的实现方法与步骤为：

1) 将Shapiro风场模型计算出的风速点值数据按照格式生成TXT文件。

2) 将TXT文件中的数据导入到ArcMap中，处理成为SHP文件，并对其进行投影变换，使其与系统中的基础地理信息数据具有相同的投影系统。

3) 使用Spatial Analyst 工具，将风速值点文件数据进行插值运算，得到风场风速值的栅格文件，本文采用的差值方法为反距离权重法。将风速值划分为5个等级，对栅格文件进行分类渲染。

4) 将渲染后的风速值栅格文件与广东省的基础地理数据进行叠加展示，生成具体某个时刻的台风影响区域专题图。如图4和图5分别为2013-09-22 3∶00和2013-09-22 14∶00“天兔”台风的影响区域图。

图4　2013-09-22 3：00影响区域图

图5　2013-09-22 14:00 影响区域图

5) 使用ArctoolBox中的分析工具，将风速值点文件数据与广东省基础地理数据进行叠加，以县域为基本单位，获得该县域的整场台风的最大风速值，然后以台风最大风速值作为台风灾害风险的评价指标，分级显示，生成广东省灾害风险区划图，如图6所示。

图6　广东省“天兔”台风灾害风险区划图

由图6可知，“天兔”台风对广东省的影响的灾害高风险区主要分布于广东省东南部(汕尾市、陆丰市、潮阳市、东莞市、惠州市辖区等地区)，这些地区位于台风路径的两侧，受台风影响较大；随着台风逐渐向内陆移动，灾害风险开始逐渐降低，次高风险区主要分布于广东省中部(广州市、增城市、英德市等地区)；中等风险区和次低等风险区主要分布于广东省中北部、西中部(连州市、阳春市、台山市等地区)；风险区主要分布广东省西南部(高州市、雷州市、化州市等地区)，这些地区离台风路径较远，因此受台风影响较小。最后将“天兔”对广东省影响的可视化成果与广东省地区实际出现的风速情况比较，发现基本吻合。

四、结束语

本研究基于Shapiro风场模型，以201319号台风“天兔”为例，借助于GIS在空间数据存储、空间数据分析、图形交互和显示方面的强大功能，将风场模型与GIS结合，得出了天兔台风对广东省灾害风险区划图和“天兔”具体时刻影响区域图，为应急部门更加直观地了解相关情况和决策提供了科学的参考依据。

本文只是从台风最大风速值研究了台风灾害风险，台风灾害风险评估和区划涉及多学科理论、方法和手段，仅仅一个因素不能够较全面地反映实际情况，同时还需要考虑承灾体的空间分布及承灾能力等其他因素。因此，借助于GIS的强大技术支持，结合台风数值模拟模型，不断优化和完善台风灾害风险评估的技术方法，提高台风灾害风险评估和区划的精度，能够更好地为防灾减灾事业服务，同时也具有重要的现实意义。

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