馮 曦，馮 輝，徐 嘯，楊逸凡

(1.河海大學 海岸災害及防護教育部重點實驗室，南京 210098；2.河海大學 港口海岸與近海工程學院，南京 210098；3.奧克蘭大學 土木與環(huán)境工程系，奧克蘭 1023)

在地形、氣象、波浪等條件的共同作用下，實測潮位往往和預測潮位(純天文潮位)之間有偏差。通常把實測潮位與預測潮位之間的差值稱為潮位剩余值。例如，風暴增水就是一種極具危害性的潮位剩余值。一般意義上風暴增水是指在向岸風的長時間作用下，外海水體向岸移動又受到海岸阻擋，引起局部水位相比正常條件下的天文潮位有增高的現象。潮位高頻擾動雖經常伴隨著風暴潮壅水的特征，但不同于風暴潮事件，多數學者認為潮位的高頻擾動與氣旋本身沒有直接聯系。風暴潮范圍一般較大，常常是數十公里乃至數百公里，而周期往往大于24 h；而潮位的高頻擾動往往只產生局地水位震蕩現象，從而導致人們“經驗性預判”的失效[1-9]，給港口海岸高水位預警預報帶來不確定性。

彭暢等、劉刻福[1-2]認為這種異常擾動是地形突然束窄造成的潮位突然上漲和潮流激增。修日晨[3]將潮位剩余值視為諧振潮波，用地形共振來解釋潮位的突然上漲。例如，港灣共振就是一種由大氣擾動引發(fā)的異常高潮位現象，在港內波高會異常增大，這種現象在我國南黃海經常發(fā)生[4-5]。袁捷等[6]和XIE等[7]認為潮位高頻擾動現象是天文潮、洋流和氣象因素共同作用所造成的潮位突變現象。此外，在世界其他地區(qū)也發(fā)現了天文潮-氣象增水的交互作用。Feng等[8]發(fā)現在南大西洋灣的近岸地區(qū)經常出現的潮位擾動主要源自南大西洋灣氣象增水和地形共振。Olabarrieta等[9]在分析墨西哥灣的實測潮位時，發(fā)現海平面出現一種類似畸形波的波面特征。該水位擾動周期要遠遠大于重力波，但同時普遍小于6 h。Olabarrieta等發(fā)現這種潮位高頻擾動過程是由低氣壓觸發(fā)的突發(fā)高水位現象。類似的事件在世界各地都有報道，比如美國東海岸特別是河口海岸地形復雜的切薩皮克灣、地中海等，嚴重的還會誘發(fā)港灣共振。Monserrat等[10]認為這種異常高水位現象源于一種外海的正壓波傳播到近岸地區(qū)，與地形產生共振效應而導致的振幅放大，水位抬升。其中，1979年日本Nagasaki海灣由氣象海嘯引發(fā)的港灣共振現象據分析是由黃海上空的突發(fā)低氣壓以31 m/s的速度向東行進過程中，觸發(fā)了Proudman共振所引起的。

在南黃海海域，潮流系統(tǒng)主要由東海前進波和黃海旋轉波構成，在輻射沙洲頂端形成類駐波，潮波振幅大[11-12]。潮波在向岸前行過程中，或受到氣象因素的擾動，發(fā)生波波交互作用?；蚴苌臣沟匦蔚募s束，或在潮流水道里壅積，當海水堆積速度過快，超出某一限度時，會在短時間內出現局部急流和水位急漲。在該地區(qū)，遼闊的沙洲使得這里漁業(yè)和灘涂養(yǎng)殖業(yè)發(fā)達；同時，天然的深槽水道為該地區(qū)港口物流業(yè)提供了有利的發(fā)展條件。然而，這里的潮位預測經常面臨挑戰(zhàn)。俗稱“怪潮”的潮位異常增高現象經常來去迅猛，且危險性很強。據統(tǒng)計，自20世紀50年代以來已在江蘇沿海地區(qū)造成了多起海難事故[2]?！肮殖薄钡某掷m(xù)時間幾分鐘到幾小時不等，屬于潮位高頻擾動過程。潮位高頻擾動是否為南黃海獨特的潮汐現象，潮位高頻擾動現象與氣象因子的關聯性，目前仍然未知。因此，研究潮位高頻擾動現象有著緊迫的現實需求和重要的應用價值。本研究嘗試從歷史資料出發(fā)，首先研究潮位高頻擾動現象在中國東部海岸幾大港口的分布特征，其次探索潮位高頻擾動現象與氣象因子之間的關聯性。既為“潮位高頻擾動”的研究積累經驗，也為港口海岸高水位及其災害的預測預警探索新的途徑。

1 數據資料

1.1 數據來源

本文的數據主要分為潮位數據和氣象數據。潮位數據采用Permanent Service for Mean Sea Level(PSMSL)提供的歷史觀測數據。其中，PSMSL數據庫提供呂四、石臼所、坎門、連云港、廈門5個測站多年觀測的實測潮位數據，時間范圍為1975年1月～1997年12月，時間間隔為1 h(測站位置見圖1)。氣象數據主要采用歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)提供的ERA-Interim數據庫，包括海平面以上10 m風場和平均海平面氣壓。風場和氣壓場數據為自1979年開始不斷更新的全球大氣再分析數據，空間上采用最高精度0.125°×0.125°，時間精度為6 h。為了彌補ERA-Interim時間精度的不足，對于1992～1997年的數據分析，本文采用美國國家環(huán)境預測中心(NCEP)提供的氣候預測系統(tǒng)再分析(CFSRv1)數據。這部分數據空間精度為0.2°×0.2°，時間精度為1 h。

1.2 事件定義

本文利用T-tide工具，從實測潮位資料中分離出天文潮的低頻信號，從而得到潮汐剩余值作為分析潮位高頻擾動現象的基礎。根據Olabarrieta等[9]在墨西哥灣分析潮位高頻擾動的過程，本文將潮位高頻擾動周期的上限設為6 h(接近淺水分潮周期)，采用PL64濾波器[13]，從潮汐剩余值中過濾得到周期小于6 h的高頻信號。潮位剩余值所造成的海水異常升高的幅度和時間維度上的提前程度，決定了其致災性。因此，觀測潮位在波形上具有漲潮快、潮時提前、潮位偏高的特點[2-8]。因此，本文分別從高頻擾動的強度、持續(xù)時間、觀測潮位增水的高度、潮時提前的程度四方面進行臨界值的設定，以量化一次典型的潮位高頻擾動事件。

1-a 高頻水位擾動過程及波高1-b 潮汐剩余值和風暴增水值

1-c 實測水位與預測水位的對比1-d 實測天文潮與預測天文潮之間的相位差圖1 潮位高頻擾動的水位特征Fig.1 The characteristics in the water level time series of high-frequent tidal level oscillation event

本文從高頻信號上計算高頻擾動的波高(圖1-a)，記為H，單位為m。H越大，代表水位波動越大。為定義一次事件的起始和終止，本文以累計頻率0.5%大波波高H0.5%作為閾值，先篩選出大于閾值的片段(H>H0.5%)，再利用多年高頻擾動潮汐剩余值的標準差σH，從片段的兩端(H=H0.5%)出發(fā)，找到至H連續(xù)大于等于兩倍σH的時段(實線段)作為一次潮位高頻擾動事件的過程。一次潮位高頻擾動總歷時記為t，單位為min。t越小，代表潮位高頻擾動的發(fā)生和消退越突然。

由于潮位高頻擾動發(fā)生時往往伴隨著潮位增高的特點，本文選用臨界周期為25 h，從潮汐剩余值中過濾得到低頻增減水信號，又稱風暴增減水(圖1-b)，記為Δz，單位為m。潮位增高時，Δz大于0(圖1-c)。為滿足潮時提前的特點，本文從實測潮位中減去低頻增減水信號，將所得的時間過程線與預測的天文潮位對比，記二者相位差為Δphase，單位為min。當Δphase>0時，潮位提前(圖1-d)。本文采用Δphase>10 min，Δz≥0.2 m篩選出可能成災的潮位高頻擾動現象，并定義兩次獨立事件的時間間隔大于48 h。

2 潮位高頻擾動時空分布

2.1 潮位高頻擾動發(fā)生數量時空分布

根據1975～1997年的實測水位數據，3月、8月、9月是潮位高頻擾動高發(fā)的月份，其中3月份潮位高頻擾動累計64次，為各月最多(圖2-a)；5～7月是低發(fā)的月份，6月份僅發(fā)生18次潮位高頻擾動事件，為各月最少。從潮位高頻擾動總量的年際分布(圖2-b)可以看出：最少的年份是1981年共7次，最多的年份是1987年高達46次。1981～1987年的8 a間，潮位高頻擾動現象發(fā)生次數持續(xù)增長，并在1987年達到峰值。

連云港的潮位高頻擾動事件最多，達到160次；其次是石臼所，110次；呂四、坎門、廈門的潮位高頻擾動事件數量分別是69次、61次、57次。各測站潮位高頻擾動事件月際分布(圖3-a)具有不同特點。石臼所潮位高頻擾動事件呈雙峰分布，冬夏多，春秋少。連云港潮位高頻擾動月際分布差異最小。除廈門外，3月或9月是各測站潮位高頻擾動發(fā)生最頻繁的月份。除連云港，5月或6月是潮位高頻擾動的低發(fā)期。

3-a 月際分布3-b 年際分布圖3 各測站潮位高頻擾動事件Fig.3 Monthly distribution and yearly distribution of high-frequency tidal oscillations at each station

各測站潮位高頻擾動事件年際分布差異較大(圖3-b)。石臼所潮位高頻擾動事件年際差異最小。連云港年際分布差異最大，超過半數的事件集中于1984～1988年5 a間，占到了連云港事件總數的56.7%，1987年事件數量更高達27次。在1987年與連云港靠近的兩個測站，即呂四、石臼所事件數量未有異常，而與連云港距離較遠的兩個測站，即廈門、坎門與其他年份相比事件數偏高。呂四站1994年出現12次潮位高頻擾動事件，比事件數量第二多的年份1976年多出一倍。1981年各測站發(fā)生的潮位高頻擾動事件普遍很少，均在1～2次。

2.2 潮位高頻擾動特性空間分布

不同地區(qū)潮位高頻擾動期間的潮位升高量Δz有著明顯的差異(圖4-a)。經統(tǒng)計：在廈門、坎門、石臼所三個測站Δz均不超過1.3 m，而在連云港Δz最大值達到1.69 m，在呂四站Δz最大值達到1.75 m。在各測站，Δz<1.1 m的概率均大于94%，而呂四站Δz<1.1 m的概率僅有79.7%，在呂四站1.1 m<Δz<1.3 m的情況占到了12.5%，1.5 m≤Δz<1.8 m的情況占到了7.8%。可見呂四站Δz整體上明顯大于其他測站。

不同測站的潮時相位差Δphase的頻率分布(圖4-b)具有如下特征：廈門、坎門Δphase<15 min的情況大于50%，在石臼所Δphase<15 min的情況也占到48.9%，Δphase<25 min的情況在廈門、坎門、石臼所分別占到了4.0%、4.26%、11.7%，在連云港和呂四則達到了23.0%和19.7%。在連云港和呂四，Δphase>40 min比率分別達到2.0%和 4.9%，而在其他3個測站Δphase>40 min的情況不存在?？芍B云港和呂四的Δphase從整體上明顯大于其他3個測站。

潮位高頻擾動的持續(xù)時間t在各測站的頻率分布(圖4-c)顯示：t<3 d的情況在各測站均占主導，占比從83.6%到95.6%不等。除廈門外，其他測站t均集中于0.5～1 d。圖4-d反映了各測站的潮位高頻擾動強度ε的頻率分布。廈門地區(qū)的潮位高頻擾動能量最大，江蘇海岸次之，山東石臼所潮位高頻擾動強度最小，單次最大強度εmax僅為116.0 J/m2，是5個測站中最小的。ε≤25 J/m2的情況占到所有事件的88.2%。

在世界其他地區(qū)，由氣象海嘯引發(fā)的大氣擾動所產生的波能平均約100 J/m2。經統(tǒng)計，在廈門、呂四、連云港ε≥100 J/m2的比率分別達到57.9%、21.7%、18.8%，而在坎門和石臼所僅有3.3%和0.9%。在呂四ε≥100 J/m2的占比雖小于廈門、連云港，但單次潮位高頻擾動強度最大可達326.9 J/m2，高于連云港(εmax=287.2 J/m2)、廈門(εmax=275.5 J/m2)、坎門(εmax=232.1 J/m2)。各測站波能超出160 J/m2的超強潮位高頻擾動事件統(tǒng)計如下：廈門5次，占比8.8%；連云港5次，占比3.1%；呂四4次，占比6.0%；坎門1次，占比1.7%；石臼所0次。

4-a 潮位升高量4-b 潮時相位差

4-c 高頻擾動的持續(xù)時間4-d 高頻擾動強度圖4 各測站潮位高頻擾動的特征參數分布Fig.4 Spatial distribution of the characteristics of high-frequency tidal oscillations

3 討論

3.1 跨區(qū)域成災的潮位高頻擾動事件

上述統(tǒng)計的大部分潮位高頻擾動事件為局地事件，持續(xù)時間也較短。但也有少部分潮位高頻擾動事件持續(xù)時間長，且跨區(qū)域成災。本文將不同測站在48 h內先后發(fā)生的潮位高頻擾動事件定義為跨測站持續(xù)成災的潮位高頻擾動事件，并探討其發(fā)生時所伴隨的氣象因素。據統(tǒng)計，1979～1997年間的跨測站潮位高頻擾動事件共計48次。表1統(tǒng)計了跨測站成災的潮位高頻擾動事件發(fā)生的性質。在石臼所—連云港一帶海域，從靠近江蘇海岸的內陸向東或東北方向移動發(fā)展的溫帶氣旋占主導(圖5)。而自連云港以南，熱帶氣旋在跨海域成災事件中的占比逐漸占優(yōu)(圖6)。在一次事件中，有數條溫帶氣旋先后發(fā)生的情形，而相反同一條臺風路徑則會引發(fā)多次跨域事件。因此氣旋的數目與跨域潮位高頻擾動事件并不重合。例如，在13次熱帶氣旋事件中，僅有9條熱帶氣旋在潮位高頻擾動發(fā)生期間經過黃海海域，分別是1985年Mamie臺風、1987年Alex臺風、1990年的Abe臺風以及1990年的Yancy臺風。其余事件多數伴隨副熱帶高壓東移或南移，極個別伴隨著東部海域的反氣旋而生。在無氣旋伴隨的組次中并未發(fā)現明顯的極端天氣現象。

表1 跨區(qū)域連續(xù)發(fā)生潮位高頻擾動事件Tab.1 Statistics of cross-area events of high-frequency tidal oscillations

圖5 伴隨跨域潮位高頻擾動發(fā)生的溫帶氣旋路徑Fig.5 Tracks of extra-tropical cyclones accompanied with the high-frequency tidal oscillations across-stations

3.2 氣旋對潮位高頻擾動特性參數的影響

筆者將跨區(qū)域成災的48次潮位高頻擾動事件按照是否受到氣旋影響分成兩類，并比較兩類事件的潮位高頻擾動特征參數△z、△phase、ε和t的分布特征。圖7中，虛線代表有氣旋伴隨，實線代表無氣旋伴隨。潮位高頻擾動的持續(xù)時間概率密度顯示(圖7-a)，在不受氣旋影響時，潮位高頻擾動持續(xù)時間跨度在0.5～4 d；受到氣旋影響時，潮位高頻擾動持續(xù)時間跨度在0～6.5 d。兩者比較，峰值均在1 d左右，沒有變化；但持續(xù)時間較長的潮位高頻擾動事件在氣旋伴隨下增多。

潮時相位差△phase概率密度顯示(圖7-b)，不論是否受到氣旋的影響，△phase的峰值都在15 min附近，且都集中分布于10～20 min。但不受氣旋影響時，△phase最大值不超過40 min，而受到氣旋影響時，△phase在40～50 min區(qū)間內仍有較高的占比。潮位高頻擾動致災的主要緣由是漲潮提前，可以推測，在氣旋誘發(fā)下，個別潮位高頻擾動事件致災程度較高。

圖6 伴隨跨域潮位高頻擾動發(fā)生的熱帶氣旋路徑Fig.6 Tracks of tropical cyclones accompanied with the high-frequency tidal oscillations across-stations

7-a 持續(xù)時間概率分布7-b 潮時相差概率分布7-c 增水概率分布7-d 波能概率分布圖7 潮位高頻擾動特征參數在有無氣旋影響下的概率密度分類統(tǒng)計Fig.7 Probability density distribution of characteristics of high-frequency tidal oscillations associated with and without tropical cyclones

對比兩種境況下的增水概率密度曲線(圖7-c)，發(fā)現在受到氣旋影響時，潮位高頻擾動伴隨的增水△z整體偏高。受到氣旋影響時，增水△z集中于0.3～1.1 m區(qū)間，峰值可達0.6 m。當不受氣旋影響時，△z主要集中于0.2～0.6 m之間，峰值僅為0.38 m。但兩者相比，有氣旋時，△z峰值提高，跨度變窄。潮位高頻擾動的潮能ε概率分布(圖7-d)顯示：受氣旋影響時，ε的峰值為65 J/m2，極值為174 J/m2；不受到氣旋的影響，峰值在45 J/m2，極值可超出250 J/m2。

3.3 潮位高頻擾動與氣象特性參數

在1975～1997年期間，有再生氣象數據的時段為1979～1997年的實測水位數據。為了進一步排查氣象因素與潮位高頻擾動之間的關系，本文針對這部分時段，建立了各測站氣象要素(包括海平面氣壓異常值與海平面以上10 m風速)與潮位高頻擾動相關的物理變量之間的相關分析(如圖8所示)。在圖8的散點圖矩陣中，每個子圖的橫坐標從左到右分別代表每次潮位高頻擾動事件中風速的標準偏差、平均風速、東西向風速的標準偏差、東西向風速的平均值、南北向風速的標準偏差、南北向風速的平均值、高頻風速的標準偏差、高頻風速的平均值、高頻風速的最大波高及其平均波高；每個子圖的縱坐標自上而下分別代表潮汐剩余值的標準偏差、潮汐剩余值的平均值、剩余值高頻擾動部分的標準偏差、剩余值高頻擾動部分平均值、剩余值高頻擾動部分的最大波高及其平均波高；測站由不同圖例區(qū)分。標準偏差則用來代表風速或水位中擾動信號的劇烈程度。

由圖可見，各地的風場與水位的高頻擾動信號之間相關程度不高。各地潮汐剩余值的高頻擾動強度有著分明的層次：石臼所最低，坎門次之，其他3個測站則較強。以廈門為代表的風速的標準偏差與潮汐剩余值高頻擾動的振幅有一定的正比關系，而這一關系在石臼所和坎門并沒有得到很好的表達。但對于所有測站，潮汐剩余值的總標準偏差和風速的標準偏差之間確實存在一定的正比關系(見矩陣中左上角第一個子圖)。這說明，風速的不穩(wěn)定性(如，氣旋、寒潮以及局地風引起的瞬變風)是引起潮位高頻擾動期間潮汐水位擾動的主要原因之一。

注:向東風向為正,向西風向為負;向北風向為正,向南風向為負。圖8 風場與潮汐剩余值的矩陣散點圖Fig.8 Matrix of cross-plots of the wind speeds and tidal residuals

圖9重點探索了氣壓場與潮汐剩余值之間的關系。圖9的結論與圖8類似，潮汐剩余值的高頻擾動與各地的氣壓場相關程度同樣不高。但對于所有測站，潮汐剩余值的總標準偏差和氣壓場異常值的標準偏差正相關(見矩陣中左上角第一個子圖)。這表明氣壓場的不穩(wěn)定性(如氣旋、副熱帶高壓過境時所伴隨的氣壓震蕩)也會誘發(fā)潮位高頻擾動期間的水位擾動。結合圖9可以發(fā)現雖然氣壓和風場的變化引起了潮汐剩余值的波動，但氣壓場和風場的變化所引起的潮汐剩余值的擾動并不與潮位高頻擾動的強度相關。潮汐剩余值平均水平也與各地氣壓異常值呈現出良好的負相關性。可以推測，與氣象場有直接物理聯系的潮汐剩余值擾動主要是低頻的。例如，有氣旋伴隨時發(fā)生的風暴增水現象，而氣象因子和潮位高頻擾動本身沒有直接相關性。

圖9 氣壓異常值與潮汐剩余值的矩陣散點圖Fig.9 Matrix of cross-plots of the air pressure anomalies and tidal residuals

10-a 潮汐剩余值高頻信號與天氣因子高頻信號的相關性10-b 潮汐剩余值全頻率信號與天氣因子全頻率信號的相關性圖10 風速、氣壓異常值與潮汐剩余值之間的相關關系Fig.10 Correlation between wind speed or air pressure anomalies and tidal residuals

圖10進一步量化了潮位高頻擾動期間潮汐剩余值與天氣因子之間的相關性。圖10-a繪制了潮汐剩余值高頻信號與天氣因子高頻信號的相關性。圖10-b繪制了潮汐剩余值全頻率信號與天氣因子全頻率信號的相關性。圖10中與氣壓的相關系數用方塊表示；與風速的相關系數用圓點表示。潮汐剩余值高頻信號的強度自北向南依次遞增，但總體不超過0.1 m。潮汐剩余值高頻擾動信號平均強度與風速的高頻信號、氣壓異常值的高頻信號之間的相關系數大多集中在0.1～0.3，最大僅達0.51。相比而言，圖10-b中潮汐剩余值(含低頻信號)與風速、氣壓異常值的相關性要略大，主要集中在0.4～0.6，在坎門測站最大可達0.7。

4 結論

潮位高頻擾動表現為觀測潮位出現周期小于分潮周期的水位震蕩現象，且潮位高頻擾動在伴隨低頻增水時，危險性增大，給港口海岸的潮位預測和防災減災工作帶來困難。本文根據前人量化潮位高頻擾動的方法，結合觀測潮位的致災性特征(潮位增加、潮時提前)，參數化并分析了中國東海岸潮位高頻擾動現象的分布特征。通過分析中國東海岸石臼所、連云港、呂四、坎門及廈門5個測站的觀測潮位，發(fā)現中國東海岸潮位高頻擾動是一種普遍存在的現象，而并非南黃海輻射沙洲地區(qū)所獨有，而之所以潮位高頻擾動在南黃海聞名，可能與該地區(qū)(以呂四港為例)潮灘寬廣、灘涂量多有關。通過本文對氣象因子的排除，在后續(xù)研究中將致力于探索潮位高頻擾動強度與上述測站所在不同地形條件之間的相關性，例如潮波與地形之前的共振作用[14-15]。本文研究得出的結論主要有：

(1)潮位高頻擾動的高發(fā)期是3月和9月，低發(fā)期是5月和6月。

(2)潮位高頻擾動的潮波特征，特別是強度，因地而異。

(3)大部分潮位高頻擾動是局地事件，少部分潮位高頻擾動跨區(qū)域發(fā)生；跨區(qū)域潮位高頻擾動事件有一半以上伴隨著氣旋的過境。

(4)潮位高頻擾動的強度(高頻擾動信號)與同頻率的氣象因子之間相關性不明顯，且有地域差異性；潮位高頻擾動的強度可能與地形引起的水波非線性作用相關。