沈利勤，孫映宏，王瑞榮

(1.杭州市農(nóng)村水利管理總站，浙江 杭州 310016;2.杭州水文水資源監(jiān)測(cè)總站，浙江 杭州 310016;3.杭州電子科技大學(xué)生命信息與儀器工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)

1 錢塘江涌潮概況

錢塘江涌潮是由天體引力和地球自轉(zhuǎn)離心加上杭州灣特殊的喇叭口地形所形成的一種特殊潮汐現(xiàn)象。錢塘江每天都有潮汛發(fā)生，尤其以每年農(nóng)歷八月十五前后潮涌最為壯觀。涌潮是局勢(shì)壯觀的奇景，但同時(shí)它也是洪水猛獸，給沿江人們生活帶來(lái)很大的威脅。

及時(shí)準(zhǔn)確的涌潮預(yù)報(bào)是應(yīng)對(duì)潮汐危害、提升觀潮價(jià)值的重要非工程型措施。常見(jiàn)的潮涌預(yù)報(bào)方法有基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律的經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)方法、調(diào)和分析預(yù)報(bào)方法和水動(dòng)力學(xué)預(yù)報(bào)方法等?；诮y(tǒng)計(jì)規(guī)律的涌潮預(yù)報(bào)方法以歷史實(shí)測(cè)資料分析其中的規(guī)律進(jìn)行潮汐預(yù)報(bào)，此法容易受到風(fēng)力、風(fēng)向，及河道變遷等因素影響，預(yù)報(bào)精度不高［1］。調(diào)和分析預(yù)報(bào)方法研究了海潮的調(diào)和分析方法，形成海潮模型;然后將不確定性因素結(jié)合到海潮模型中，形成了江河涌潮的模型;通過(guò)系統(tǒng)辨識(shí)的方法對(duì)江河涌潮模型進(jìn)行求解，最終實(shí)現(xiàn)涌潮預(yù)報(bào)［2］。水動(dòng)力學(xué)的涌潮預(yù)報(bào)方法首先由一維連續(xù)性方程和動(dòng)量守恒方程推出涌潮傳播速度的計(jì)算方法［3］，然后根據(jù)涌潮到達(dá)下游站點(diǎn)的時(shí)間預(yù)測(cè)涌潮到達(dá)上游站點(diǎn)的時(shí)間。這種方法由于需要大量的采集數(shù)據(jù)，增加了系統(tǒng)在傳感器安裝和維護(hù)成本的投入，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜，耗時(shí)長(zhǎng)，效率低。

本文通過(guò)對(duì)錢塘江潮涌傳統(tǒng)預(yù)報(bào)算法研究，提出了一種基于錢塘江涌潮動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的潮涌分段實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)算法，簡(jiǎn)便易行，且具有較高的精度，能滿足市民游客觀潮和政府部門防潮安全指揮的需要。

錢塘江河口為強(qiáng)潮河口，東海潮汐的影響一直波及到富春江電站下游。大潮期，涌潮在尖山下游形成，溯源推進(jìn)中，逐漸壯大、衰減、湮滅，一直推進(jìn)到聞家堰以上，全程90余公里。2000年以來(lái)，水文部門在入?？诘匿髌种钡铰劶已叩腻X塘江沿岸自下往上陸續(xù)設(shè)立了澉浦、東江閘、二十工段、鹽官、六工段、倉(cāng)前、七堡、三堡、江邊、閘口、聞家堰等10余個(gè)涌潮自動(dòng)觀測(cè)站 (見(jiàn)圖1)，觀測(cè)要素為時(shí)間和潮位，信息采集和存儲(chǔ)的頻率為1次/min，可動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)涌潮的傳播過(guò)程，為涌潮實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)的開(kāi)展提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

圖1 錢塘江河口沿岸潮位站分布圖

2 涌潮分段實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)算法

江潮是由地月日天體運(yùn)動(dòng)形成，但還受徑流、降水、河床、地貌與風(fēng)力影響［4］，既與海潮相關(guān)，又有自己的獨(dú)特性質(zhì)。因?yàn)橛绊懸蜃拥亩鄻有院碗S機(jī)性，所以并不適宜建立完全的數(shù)值模型進(jìn)行預(yù)報(bào)。鑒于錢塘江自入?？谕鶅?nèi)建有多個(gè)水位遙測(cè)站點(diǎn)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)涌潮的傳播過(guò)程，并利用傳播時(shí)間作為有效預(yù)見(jiàn)期，來(lái)開(kāi)展?jié)L動(dòng)預(yù)報(bào)。其中心思想為:考慮對(duì)相鄰的2d來(lái)說(shuō)，河床條件變化對(duì)涌潮的影響很小，可以認(rèn)為涌潮的傳播規(guī)律基本是一致的。因此，可以前1d涌潮到達(dá)各個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間以及預(yù)報(bào)當(dāng)天涌潮到達(dá)下游第1個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的時(shí)間，來(lái)初報(bào)當(dāng)天上游其余各站點(diǎn)的潮時(shí)。隨著涌潮上溯到達(dá)上游站點(diǎn)，再不斷用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)到的實(shí)時(shí)信息滾動(dòng)校正并更新預(yù)報(bào)其后各個(gè)站點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間，從而使得預(yù)測(cè)成果逐步逼近實(shí)測(cè)值。具體方法如下:

假設(shè)河道沿岸設(shè)立了n+1個(gè)站點(diǎn)S0，S1，S2，…，Sk，…，Sn，這些站點(diǎn)將河道分為n段(見(jiàn)圖2)。

圖2 涌潮分段實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)示意圖

步驟2:充分利用涌潮動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，獲取實(shí)時(shí)涌潮信息，判斷涌潮達(dá)到時(shí)間。當(dāng)?shù)?個(gè)站點(diǎn)S0判斷涌潮到達(dá)該站點(diǎn)，記錄涌潮到達(dá)第0個(gè)站點(diǎn)S0的時(shí)間t0。

步驟3:當(dāng)?shù)趉個(gè)站點(diǎn)Sk判斷涌潮到達(dá)該站點(diǎn)(k=1，2，…，n)，記錄涌潮到達(dá)第k個(gè)站點(diǎn)S0的時(shí)間tk以及潮高h(yuǎn)k，并計(jì)算該次涌潮從第k-1個(gè)站點(diǎn)到達(dá)第k個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間:

步驟4:分別計(jì)算預(yù)測(cè)從第k個(gè)站點(diǎn)Sk到達(dá)上游其他各個(gè)站點(diǎn)Sj(j=k+1，…，n)的時(shí)間:

步驟5:預(yù)測(cè)第k個(gè)站點(diǎn)Sk上游各個(gè)站點(diǎn)Sj(j=k+1，…，n)的涌潮到達(dá)時(shí)間tj如式(4)，潮高h(yuǎn)j如式(5)。

3 預(yù)報(bào)實(shí)例

以錢塘江杭州段的鹽官、倉(cāng)前、七堡、閘口、聞家堰4個(gè)監(jiān)測(cè)站作為預(yù)報(bào)控制站，選取2013年不同大小的潮汛樣本，進(jìn)行精度比對(duì)。

3.1 大潮汛預(yù)報(bào)結(jié)果分析

2013年09 月06 日 (農(nóng)歷八月初二)為大潮汛日，倉(cāng)前、七堡、閘口、聞家堰早潮實(shí)測(cè)時(shí)間分別為01:05、01:48、02:25、02:51，對(duì)控制站的涌潮潮時(shí)預(yù)報(bào)誤差分析如下:

(1)當(dāng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)涌潮在00:04到達(dá)鹽官時(shí)，按上述算法預(yù)報(bào)倉(cāng)前潮時(shí)為01:04，倉(cāng)前實(shí)際潮時(shí)為01:05，預(yù)報(bào)誤差為1min;預(yù)報(bào)七堡潮時(shí)為01:46，七堡實(shí)際潮時(shí)為01:48，預(yù)報(bào)誤差為2min;預(yù)報(bào)閘口潮時(shí)為02:23，閘口實(shí)際潮時(shí)為02:25，預(yù)報(bào)誤差為2min;預(yù)報(bào)聞家堰潮時(shí)為02:48，聞家堰實(shí)際潮時(shí)為02:51，預(yù)報(bào)誤差為3min。

(2)當(dāng)涌潮在01:05到達(dá)倉(cāng)前時(shí)，預(yù)報(bào)七堡潮時(shí)為01:47，七堡實(shí)際潮時(shí)為01:48，預(yù)報(bào)誤差為1min;預(yù)報(bào)閘口潮時(shí)為02:24，閘口實(shí)際潮時(shí)為02:25，預(yù)報(bào)誤差為1min;預(yù)報(bào)聞家堰潮時(shí)為02:49，聞家堰實(shí)際潮時(shí)為02:51，預(yù)報(bào)誤差為2min。

(3)當(dāng)涌潮在01:48到達(dá)七堡時(shí)，預(yù)報(bào)閘口潮時(shí)為02:25，閘口實(shí)際潮時(shí)為02:25，預(yù)報(bào)誤差為0min;預(yù)報(bào)聞家堰潮時(shí)為02:50，聞家堰實(shí)際潮時(shí)為02:51，預(yù)報(bào)誤差為1min。

(4)當(dāng)涌潮在02:25到達(dá)閘口時(shí)，預(yù)報(bào)聞家堰潮時(shí)為02:50，聞家堰實(shí)際潮時(shí)為02:51，預(yù)報(bào)誤差為1min。

由上述分析可知，對(duì)于大潮汛，分段算法的預(yù)報(bào)精度非常高，例如本次預(yù)報(bào)過(guò)程中出現(xiàn)的最大誤差僅為3min，預(yù)報(bào)精度達(dá)到優(yōu)良。

2013年09 月06 日 (農(nóng)歷八月初二)大潮汛潮時(shí)預(yù)報(bào)分析見(jiàn)表1。

表1 2013年09月06日 (農(nóng)歷八月初二)大潮汛潮時(shí)預(yù)報(bào)分析表

3.2 中潮汛預(yù)報(bào)結(jié)果分析

2013年09 月26 日 (農(nóng)歷八月廿二)控制站點(diǎn)的涌潮潮時(shí)預(yù)報(bào)誤差分析見(jiàn)表2，當(dāng)日為中潮汛，各控制站實(shí)測(cè)潮時(shí)分別為16:38、17:29、18:14、18:41。由表2可知，對(duì)于中潮汛的預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)精度同樣較高，例如此次預(yù)報(bào)過(guò)程中出現(xiàn)的最大誤差僅為6min，預(yù)報(bào)精度達(dá)到優(yōu)良。

表2 2013年09月26日 (農(nóng)歷八月廿二)中潮汛潮時(shí)預(yù)報(bào)分析表

3.3 小潮汛預(yù)報(bào)結(jié)果分析

2013年09 月15 日 (農(nóng)歷八月十一)控制站點(diǎn)的涌潮潮時(shí)預(yù)報(bào)誤差分析見(jiàn)表3，當(dāng)日為小潮汛，各控制站實(shí)測(cè)潮時(shí)分別為 21:17、22:18、23:08、23:39。根據(jù)分析，最大過(guò)程最大誤差僅為2min，預(yù)報(bào)精度達(dá)到優(yōu)良。

3.4 特殊氣象條件影響下的預(yù)報(bào)結(jié)果分析 (以風(fēng)暴潮為例)

自1949年以來(lái)，最強(qiáng)秋臺(tái)風(fēng)“菲特”，于2013年10月07日凌晨01:15左右在福建省福鼎市沙埕鎮(zhèn)沿海登陸，錢塘江河口產(chǎn)生明顯的風(fēng)暴潮增水，使正常的潮汛規(guī)律受到比較大的影響。運(yùn)用本文提出的涌潮分段實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，最大過(guò)程誤差僅為2min(見(jiàn)表4)，該預(yù)報(bào)方法可有效排除不確定性影響因素對(duì)涌潮預(yù)報(bào)的影響，具有很強(qiáng)的抗干擾能力。

表3 2013年09月15日 (農(nóng)歷八月十一)小潮汛潮時(shí)預(yù)報(bào)分析表

表4 “菲特”臺(tái)風(fēng)影響下的涌潮潮時(shí)預(yù)報(bào)分析表

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于錢塘江涌潮動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的潮涌分段實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)算法，能使預(yù)報(bào)精度達(dá)到分鐘級(jí)，可為沿江的旅游觀潮、防潮安全、工程建設(shè)和交通航運(yùn)等提供及時(shí)、準(zhǔn)確、可靠的預(yù)測(cè)信息。這種算法具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能，且易于實(shí)現(xiàn)，實(shí)時(shí)性好，在潮涌預(yù)報(bào)中有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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