單森華

（四創(chuàng)科技有限公司，福建 福州 350100）

0 引言

臺風(fēng)是危害我國最嚴(yán)重的天氣系統(tǒng)[1]，1949 年以來，每年平均約有 7 個臺風(fēng)登陸我國[2]，臺風(fēng)帶來的狂風(fēng)、暴雨、洪水等災(zāi)害直接導(dǎo)致建筑物受損，農(nóng)作物受災(zāi)，人員傷亡等[3]。為有效減輕臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險，減少臺風(fēng)災(zāi)害損失，國內(nèi)外相關(guān)機(jī)構(gòu)一直在積極開展臺風(fēng)風(fēng)險評估研究工作。張容焱等[4]采用相關(guān)系數(shù)客觀賦權(quán)法建立了致災(zāi)因子風(fēng)險評估模型；尹宜舟等[5]利用臺風(fēng)路徑和災(zāi)情資料建立臺風(fēng)潛在影響力指數(shù)；張麗佳等[6]以大風(fēng)、24 h 雨量、風(fēng)暴潮、受災(zāi)次數(shù)等為評價指標(biāo)，分析研究了東南沿海地區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害危險性；陳文方等[7]從臺風(fēng)影響頻次、強(qiáng)度和最大風(fēng)速極值分布角度，分析了長三角臺風(fēng)災(zāi)害危險性；楊氾等[8]采用臺風(fēng)浪數(shù)學(xué)模型、風(fēng)圈半徑篩選方法模擬研究港珠澳大橋臺風(fēng)重大影響區(qū)域；郭云霞等[9]采用風(fēng)場、極值分布等模型研究了東南沿海區(qū)域臺風(fēng)危險性；張永恒等[10]以臺風(fēng)自然災(zāi)變、社會與經(jīng)濟(jì)等因素為影響因子對浙江省臺風(fēng)災(zāi)害影響進(jìn)行評估； Kim 等[11]通過分析識別災(zāi)害和建筑信息等指標(biāo)分析了韓國臺風(fēng)脆弱性；Sajjad 等[12]采用空間統(tǒng)計分布模式分析評估了我國沿海臺風(fēng)風(fēng)險地理分布模式。

以上研究方法主要基于自然災(zāi)害風(fēng)險理論[13]，從致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體脆弱度與暴露度、防災(zāi)減災(zāi)能力、歷史受災(zāi)情況等方面，采用模糊變化理論和數(shù)理統(tǒng)計方法對部分年份、區(qū)域的臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險進(jìn)行評估，研究結(jié)果受到承災(zāi)體調(diào)查和災(zāi)害損失等數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性制約，較難客觀體現(xiàn)我國沿海省份的臺風(fēng)危險性。由于臺風(fēng)帶來的強(qiáng)風(fēng)、降雨是致災(zāi)的主要因子[14]，且風(fēng)雨觀測、監(jiān)測數(shù)據(jù)相對較為完整，Chen 等[15]已開始利用風(fēng)場再分析和浮標(biāo)監(jiān)測等資料對 2016 年超級臺風(fēng) Meranti 進(jìn)行研究，因此采用強(qiáng)風(fēng)、降雨 2 個主要致災(zāi)因子再分析數(shù)據(jù)對我國各省（自治區(qū)、直轄市）臺風(fēng)危險性進(jìn)行綜合評估是可行且必要的。

1 研究方法

將我國劃分為多個網(wǎng)格[16]，通過建立臺風(fēng)影響范圍衰減函數(shù)[17]，利用臺風(fēng)路徑、風(fēng)力、降雨數(shù)據(jù)計算臺風(fēng)對各網(wǎng)格造成的影響力分值，并基于影響力分值計算我國不同年份、時間段臺風(fēng)綜合危險性。其中臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)使用中國氣象局 1949—1988 年逐年出版的《臺風(fēng)年鑒》和 1989—2010 年逐年出版的《熱帶氣旋年鑒》，以及氣象網(wǎng)站發(fā)布的 2011—2019 年臺風(fēng)數(shù)據(jù)，風(fēng)力和降雨數(shù)據(jù)采用歐洲中期天氣預(yù)報中心 1974—2019 年再分析數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。

1.1 區(qū)域網(wǎng)格索引建立

雖然臺風(fēng)帶來的強(qiáng)風(fēng)主要對我國沿海省份造成影響，但其帶來的降雨卻直接影響著我國中西部省份[18]，因此本研究區(qū)域涵蓋我國全部陸地區(qū)域，按0.1°× 0.1° 精度將我國劃分為多個小矩陣網(wǎng)格區(qū)域，并為每個網(wǎng)格區(qū)域建立索引編號。為提高計算效率，每個網(wǎng)格還保存形狀要素信息，如角點坐標(biāo)。

1.2 臺風(fēng)數(shù)據(jù)預(yù)處理

基于網(wǎng)格索引，對臺風(fēng)路徑、風(fēng)力、降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。由于臺風(fēng)路徑軌跡較為稀疏，為提升計算結(jié)果的準(zhǔn)確性，按 0.1°× 0.1° 精度采用插值法補(bǔ)齊臺風(fēng)路徑軌跡數(shù)據(jù)[19]，插值示意圖如圖1 所示。為提升計算效率，僅選取登陸我國的臺風(fēng)及距離我國陸地 100 km 范圍內(nèi)的臺風(fēng)參與計算。

圖1 臺風(fēng)路徑插值示意圖

此外，根據(jù)網(wǎng)格精度對風(fēng)力、降雨再分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，將風(fēng)力、降雨網(wǎng)格與區(qū)域網(wǎng)格進(jìn)行關(guān)聯(lián)。考慮到臺風(fēng)帶來的降雨影響范圍較大，選取臺風(fēng)途徑及相鄰省份降雨網(wǎng)格數(shù)據(jù)參與計算。同時考慮到臺風(fēng)帶來的大風(fēng)影響范圍相對有限，大風(fēng)影響力隨著與風(fēng)眼之間距離的增大而呈現(xiàn)衰減趨勢。為減少數(shù)據(jù)干擾，根據(jù)歷史臺風(fēng)風(fēng)力、風(fēng)圈半徑數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風(fēng)力與最大影響范圍之間的擬合函數(shù)[20]，并研究設(shè)計最大影響范圍內(nèi)影響力衰減函數(shù)，以提升大風(fēng)影響力計算的客觀性，計算公式如下：

式中：σ為臺風(fēng)影響力衰減系數(shù)；d為臺風(fēng)中心網(wǎng)格與受影響地網(wǎng)格之間的距離；b為最小衰減系數(shù)；dmax為臺風(fēng)最大影響距離；ds為臺風(fēng)開始出現(xiàn)衰減的距離。

1.3 臺風(fēng)影響力評估

首先根據(jù)臺風(fēng)路徑節(jié)點，按照大風(fēng)和降雨影響范圍提取規(guī)則，提取該節(jié)點影響范圍內(nèi)的區(qū)域網(wǎng)格索引序列；然后根據(jù)網(wǎng)格降雨、大風(fēng)及衰減系數(shù)，計算各網(wǎng)格臺風(fēng)影響分值；再遍歷臺風(fēng)路徑各節(jié)點，計算各節(jié)點對該網(wǎng)格造成的臺風(fēng)綜合影響分值。計算公式如下：

式中：Sj表示編號為j的網(wǎng)格受該臺風(fēng)影響的分值；Fi為臺風(fēng)第i個節(jié)點在該網(wǎng)格產(chǎn)生的大風(fēng)風(fēng)力；Pi為臺風(fēng)第i個節(jié)點在該網(wǎng)格產(chǎn)生的降雨量。

1.4 臺風(fēng)危險性分析

根據(jù)計算結(jié)果，通過歸一化法將計算分值歸一化[21]，將危險性劃分為 5 個等級[22]，即極高、高、中、低、極低 5 個等級。

所有臺風(fēng)影響分值計算完成后，采用分布式計算引擎[23]按年份、時間段對我國全國范圍進(jìn)行臺風(fēng)綜合危險性評估，計算獲取 1974—2019 年臺風(fēng)綜合危險性評估圖，以及不同年份、年段臺風(fēng)綜合危險性評估圖。

2 設(shè)計開發(fā)

2.1 網(wǎng)格索引建立

首先對區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格切分，采用 ArcGIS 讀取中國地區(qū) ShapeFile 文件，將面狀區(qū)域按 0.1°×0.1° 切分為m×n個網(wǎng)格，并投影至平面坐標(biāo)系中；然后將每個網(wǎng)格以X和Y2 個方向上的編號作為其唯一標(biāo)識并建立索引，同時記錄每個網(wǎng)格的角點地理坐標(biāo)。

為提高計算效率，采用 Hbase 存儲網(wǎng)格數(shù)據(jù)，建立以X和Y為網(wǎng)格索引的行鍵，以及包含經(jīng)度最小值、最大值，緯度最小值、最大值的網(wǎng)格信息列簇。

2.2 臺風(fēng)數(shù)據(jù)預(yù)處理

隨著臺風(fēng)登陸后風(fēng)力等級的下降，臺風(fēng)路徑信息發(fā)布時間間隔越來越長，臺風(fēng)路徑節(jié)點越來越稀疏。為提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，針對間隔超過 0.1° 的相鄰臺風(fēng)路徑節(jié)點，采取固定間隔方式對臺風(fēng)路徑節(jié)點數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插，然后根據(jù)臺風(fēng)移動速度補(bǔ)齊內(nèi)插節(jié)點時間數(shù)據(jù)，最后根據(jù)風(fēng)圈擬合函數(shù)推算登陸后的臺風(fēng)最大影響范圍，表1 摘錄了部分臺風(fēng)路徑插值補(bǔ)齊數(shù)據(jù)，其中整點數(shù)據(jù)如 2019-08-10T10：00：00 數(shù)據(jù)為氣象部門發(fā)布的數(shù)據(jù)，非整點數(shù)據(jù)如 2019-08-10T10：30：00 數(shù)據(jù)為插值數(shù)據(jù)。

表1 臺風(fēng)路徑插值補(bǔ)齊數(shù)據(jù)摘錄

2.3 臺風(fēng)危險性分析

首先將臺風(fēng)節(jié)點經(jīng)度、緯度，與網(wǎng)格經(jīng)度和緯度的最大值、最小值進(jìn)行對比，將臺風(fēng)節(jié)點關(guān)聯(lián)至網(wǎng)格；然后提取該節(jié)點大風(fēng)、降雨影響范圍內(nèi)的網(wǎng)格序列，將臺風(fēng)編號、節(jié)點時間等寫入 Hbase 的Typhoon_info 列簇中；再根據(jù)該臺風(fēng)節(jié)點時間，從風(fēng)力、降雨再分析數(shù)據(jù)集中抽取相同時間節(jié)點的風(fēng)力F和降雨量P寫入對應(yīng)網(wǎng)格；最后利用 Hadoop 平臺的 Mapreduce 引擎，依據(jù)綜合影響分值計算公式，分布式計算大風(fēng)、降雨對該網(wǎng)格產(chǎn)生的節(jié)點影響分值，以及單個臺風(fēng)對該網(wǎng)格產(chǎn)生的綜合影響分值。

表2 摘錄了X為 475，Y為 260 的網(wǎng)格受“201909”和“201808”號臺風(fēng)影響的分值計算數(shù)據(jù)，其中：Rowkey 為行鍵；Grid_info 表示網(wǎng)格信息列簇，經(jīng)度、緯度最小值表示該網(wǎng)格西南角點地理坐標(biāo)，經(jīng)度、緯度最大值表示該網(wǎng)格東北角點地理坐標(biāo)；Typhoon_info 表示臺風(fēng)信息列簇，通過F和P計算節(jié)點影響分值并歸一化；Score 表示影響分值列簇，通過某一號臺風(fēng)各節(jié)點對該網(wǎng)格造成的節(jié)點影響分值，計算得到綜合影響分值。

表2 網(wǎng)格受臺風(fēng)影響分值表

所有臺風(fēng)綜合影響分值計算完成后，可根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要，采用 Mapreduce 按年份、時間段對我國全國范圍進(jìn)行臺風(fēng)綜合危險性評估。

3 研究結(jié)果

3.1 符合性分析

以“201909 利奇馬”臺風(fēng)為例，對“利奇馬”臺風(fēng)路徑進(jìn)行插值，提取“利奇馬”臺風(fēng)期間降雨、風(fēng)力再分析數(shù)據(jù)，對“利奇馬”臺風(fēng)影響范圍內(nèi)各地理網(wǎng)格進(jìn)行大風(fēng)和降雨影響等級劃分。計算結(jié)果表明：“利奇馬”臺風(fēng)帶來的大風(fēng)對浙江沿海地市造成的影響力評估等級為極高，對浙江西部區(qū)域影響力評估等級為高；對江蘇沿海地市影響力評估等級為中，對江蘇東部地市影響力評估等級為低；對山東青島、濰坊影響力評估等級為高，對煙臺、日照、臨沂、淄博、東營等市影響力評估等級為中。臺風(fēng)大風(fēng)影響等級劃分如圖2 所示。“利奇馬”臺風(fēng)行進(jìn)軌跡如下：2019 年 8 月 10 日 1 時登陸浙江臺州，登陸時中心附近最大風(fēng)力為 16 級，途經(jīng)溫州、金華、紹興、杭州、湖州等市，歷時 21 h，大風(fēng)對浙江沿海及中西部地市造成極大影響；10 日22 時“利奇馬”臺風(fēng)以 9 級風(fēng)力進(jìn)入江蘇境內(nèi)，途徑無錫、南通、鹽城、連云港等沿海地市，歷時 23 h，大風(fēng)對江蘇沿海地市造成較大影響；11 日21 時“利奇馬”臺風(fēng)以 9 級風(fēng)力再次登陸山東青島，13 日11 時停止編號，山東境內(nèi)歷時 35 h，大風(fēng)對青島周邊地市造成較大影響。從“利奇馬”臺風(fēng)大風(fēng)影響評估結(jié)果和行進(jìn)軌跡對比分析，可以看出評估結(jié)果與實際情況基本相符。

圖2 “利奇馬”臺風(fēng)大風(fēng)影響等級劃分

計算結(jié)果還表明：“利奇馬”臺風(fēng)帶來的降雨對浙江東部、上海全境、山東西北部及河北東部造成極大影響，對浙江中部、江蘇南部、山東中部、河北東部、天津全境及遼寧西南部造成較大影響，對江蘇中北部、山東東部、安徽北部、北京全境、遼寧南部、吉林東部及黑龍江東部造成一定影響?！袄骜R”臺風(fēng)降雨影響等級劃分如圖3 所示。根據(jù)張康波等[24]對臺風(fēng)“利奇馬”防御工作回顧，“利奇馬”臺風(fēng)帶來的降雨直接影響了浙江、上海、江蘇、安徽、山東、河北、遼寧、吉林和黑龍江等?。ㄊ校?。評估結(jié)果與實際情況也基本相符。

圖3 “利奇馬”臺風(fēng)降雨影響等級劃分

3.2 近 20 a 臺風(fēng)危險性變化分析

選取 2000—2019 年期間的臺風(fēng)路徑及風(fēng)力、降雨再分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析：先分別計算每個臺風(fēng)對其影響范圍內(nèi)地理網(wǎng)格的大風(fēng)和降雨影響分值，進(jìn)而計算各地理網(wǎng)格綜合影響分值并進(jìn)行歸一化；然后采用分布式計算引擎，以 10 a 為跨度對 2000—2009 年，2010—2019 年 2 個時間段的臺風(fēng)危險性進(jìn)行計算。具體分析結(jié)果如下：

1）2000—2009 年。我國浙江東南沿海城市（含溫州、臺州大部分縣區(qū)）、福建東部沿海地市（含莆田、福州、寧德大部分縣區(qū)，以及泉州東部沿?？h區(qū)）、海南個別地市（含瓊海、儋州個別縣區(qū)），以及臺灣大部分地區(qū)受臺風(fēng)影響極大，綜合危險性評估等級為極高；浙江中部與東部地市（含杭州、寧波、舟山、紹興、金華、麗水大部分縣區(qū)）、福建內(nèi)陸與南部沿海地市（含漳州、廈門全部縣區(qū)，泉州西部縣區(qū)，以及南平、三明、龍巖東部縣區(qū)）、廣東沿海地市（除韶關(guān)、清遠(yuǎn)、肇慶及河源北部縣區(qū)）、廣西南部沿海地市（含欽州、北海地區(qū)），以及海南全境受臺風(fēng)影響較大，綜合危險性評估等級為高；遼寧與山東東部、江蘇與上海大部分、安徽與江西東南部、浙江與福建西部、廣東北部、廣西中部、四川南部、湖南東南部及云南大部分的地市，臺風(fēng)危險性評估等級為中；黑龍江、吉林、遼寧、河北、北京、天津、河南、山西、陜西、湖北、湖南、四川、重慶、貴州等?。ㄊ校?，以及西藏東部、青海東部、內(nèi)蒙東部、甘肅南部臺風(fēng)危險性評估等級為低。

2）2010—2019 年。相比 2000—2009 年，我國2010—2019 年受臺風(fēng)影響明顯增強(qiáng)。危險性極高區(qū)域向南延伸，浙江寧波、舟山地區(qū)，福建泉州、廈門、漳州地區(qū)，廣東潮州、汕頭、珠三角、陽江、茂名、湛江地區(qū)，廣西欽州、北海、崇左地區(qū)，海南及臺灣全境受臺風(fēng)影響極高；危險性高的區(qū)域整體向西部推進(jìn) 50～100 km，浙江、上海、福建全境成為臺風(fēng)高危險地區(qū)；危險性為中的區(qū)域則主要向北部延伸至吉林、黑龍江等省份。

3.3 1974—2019 年臺風(fēng)危險性分析

基于 1974—2019 年期間的臺風(fēng)路徑及風(fēng)力、降雨再分析數(shù)據(jù)集，先分別計算每個臺風(fēng)對其影響范圍內(nèi)地理網(wǎng)格的大風(fēng)和降雨影響分值，進(jìn)而計算各地理網(wǎng)格綜合影響分值并進(jìn)行歸一化；然后采用分布式計算引擎，對 1974—2019 年臺風(fēng)危險性進(jìn)行計算，臺風(fēng)危險性評估如圖4 所示。結(jié)果如下：

圖4 1974—2019 年臺風(fēng)危險性評估

1） 受威脅區(qū)域面積[25]。我國臺風(fēng)極高、高、中危險區(qū)面積分別占全國行政區(qū)面積的 2.3%， 3.1%，10.5%，浙江、福建、廣東、海南、臺灣等地區(qū)臺風(fēng)危險性較高，其中：浙江省極高、高危險區(qū)面積占浙江省行政區(qū)面積的 49.2%，50.5%，福建省極高、高危險區(qū)面積分別占福建省行政區(qū)面積的41.8%，52.8%，廣東省極高、高危險區(qū)面積分別占廣東省行政區(qū)面積的 47.5%，36.7%。

2）受威脅區(qū)域范圍。我國臺風(fēng)危險區(qū)總體呈現(xiàn)為極高、高、中、低 4 條危險帶，其中：海南、臺灣全境，以及浙江、福建、廣東沿海地市為臺風(fēng)極高危險帶，范圍由海岸線向內(nèi)陸延伸 100～200 km；遼寧南部、山東東部、江蘇及安徽東南部、上海全境、福建及浙江西部、廣東中部、廣西南部地市為臺風(fēng)高危險帶，范圍由極高危險帶向內(nèi)陸延伸 150～250 km；中危險帶北至黑龍江東南部，南至云南南部，范圍由高危險帶向內(nèi)陸延伸 200～300 km；低危險帶延伸至黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古等 16 個省份。

4 結(jié)語

以臺風(fēng)危險性評估為研究對象開展了一系列的研究工作，包括區(qū)域網(wǎng)格索引建立、臺風(fēng)數(shù)據(jù)預(yù)處理、臺風(fēng)影響力及危險性評估，并以“利奇馬”臺風(fēng)為例對評估結(jié)果進(jìn)行驗證。研究結(jié)果表明：

1）除了沿海城市外，內(nèi)地及北方城市也應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)防臺風(fēng)工作，特別是防臺風(fēng)帶來的暴雨工作。根據(jù)研究結(jié)果，山東東部沿海及遼寧南部等地市已處于臺風(fēng)高危險區(qū)，而黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、河北、河南等長江以北的省份，以及河南、湖北、湖南、貴州等內(nèi)地省份已不同程度受到臺風(fēng)影響，部分地市已處于臺風(fēng)中危險區(qū)。

2）臺風(fēng)危險性呈現(xiàn)增強(qiáng)趨勢，未來防臺風(fēng)形勢依然嚴(yán)峻。相比 2000—2009 年，2010—2019 年我國臺風(fēng)危險性明顯增強(qiáng)，危險性極高區(qū)域由浙江、福建向南延伸至廣東及廣西，危險性高的區(qū)域整體向內(nèi)地推進(jìn) 50～100 km。

3）與其他臺風(fēng)危險性評估方法相比，本方法基于 1974—2019 年臺風(fēng)路徑、風(fēng)力和降雨等數(shù)據(jù)，采用區(qū)域網(wǎng)格索引建立、臺風(fēng)數(shù)據(jù)預(yù)處理、臺風(fēng)影響力分值計算等步驟對我國臺風(fēng)危險性進(jìn)行分析，優(yōu)勢明顯。具體優(yōu)勢如下：利用臺風(fēng)路徑、風(fēng)力、降雨等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)相對完整、可靠，不受外部數(shù)據(jù)資料收集制約；通過風(fēng)力影響范圍擬合函數(shù)與降雨空間相鄰關(guān)系篩選網(wǎng)格，并采用分布式計算技術(shù)提升計算效率，可縮短計算周期；構(gòu)建高精度地理網(wǎng)格，臺風(fēng)危險性評估精度高，更有利于開展風(fēng)險研判；基于地理網(wǎng)格，采用插值法補(bǔ)齊臺風(fēng)路徑軌跡數(shù)據(jù)，評估結(jié)果更加客觀，具有較高的推廣價值，對開展臺風(fēng)風(fēng)險防控和城市規(guī)劃具有借鑒意義。

4）研究過程中采用歸一化法對危險性進(jìn)行分級，導(dǎo)致不同時間段評估結(jié)果出現(xiàn)較大差異。例如2010—2019 年臺風(fēng)危險性評估結(jié)果中，西藏、青海、四川等省份部分地市處于臺風(fēng)中和低危險區(qū)，但 1974—2019 年臺風(fēng)危險性評估結(jié)果中，這些地市均為臺風(fēng)極低風(fēng)險區(qū)，后續(xù)仍需進(jìn)一步研究危險性分級方法，以便更客觀地呈現(xiàn)我國臺風(fēng)危險性分布情況。

5）1974—2019 年臺風(fēng)危險性評估結(jié)果中，極高、高、中、低、極低危險區(qū)總體呈現(xiàn)為帶狀過渡形態(tài)，但云南南部地市為中危險區(qū)，北部地市為極低危險區(qū)，缺少低危險區(qū)過渡，目前尚未查明原因，后續(xù)仍需進(jìn)一步優(yōu)化。