Ước lượng cường độ của các yếu tố khí tượng và thủy văn cực đoan do bão nhiệt đới ảnh hưởng đến Hồng Kông

Journal of Ocean University of Qingdao - Tập 22 - Trang 313-323 - 2023
Shanshan Tao1, Yunfei Hua1, Sheng Dong1
1College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China

Tóm tắt

Hồng Kông thường xuyên chịu ảnh hưởng của các cơn bão nhiệt đới. Đài quan sát Hồng Kông phát hành các tín hiệu cảnh báo dựa trên tác động của các cơn bão nhiệt đới đối với khu vực này. Phân tích tần suất đồng thời của các cơn bão nhiệt đới ở Hồng Kông có thể cung cấp cơ sở khoa học cho việc giảm thiểu và phòng ngừa thiên tai cũng như tái xây dựng sau thiên tai của các cơn bão nhiệt đới. Đầu tiên, tốc độ gió trung bình theo giờ tối đa (W), thời gian cảnh báo (D), mực nước biển tối đa (L), và tổng lượng mưa (R) của từng cơn bão nhiệt đới đã ảnh hưởng đến Hồng Kông từ năm 1985 đến 2019 được lựa chọn và điều chỉnh bằng các phân phối Gumbel, Weibull, loại Pearson 3 và lognormal. Sau đó, các hàm copula bivariate, như copula Clayton, Frank, Gumbel-Hougaard và Gaussian, được áp dụng để xây dựng các mô hình xác suất đồng thời của W, D, L và R. Các chu kỳ trở lại đồng thời của W và D cũng như của L và R được định nghĩa là cường độ khí tượng và thủy văn của các cơn bão nhiệt đới tương ứng. Kết quả cho thấy các chu kỳ trở lại đồng thời là những chỉ số tốt cho tác động toàn diện của cường độ khí tượng và thủy văn của các cơn bão nhiệt đới. Không tồn tại sự tương quan cần thiết giữa cường độ khí tượng và thủy văn của các cơn bão nhiệt đới. Cường độ khí tượng và thủy văn của các cơn bão nhiệt đới cho thấy xu hướng gia tăng trong những năm gần đây.

Từ khóa

#bão nhiệt đới #phân tích tần suất #mô hình xác suất #cường độ khí tượng #cường độ thủy văn

Tài liệu tham khảo

Bloemendaal, N., Muis, S., Haarsma, R. J., Verlaan, M., Apecechea, M. I., Moel, H., et al., 2019. Global modeling of tropical cyclone storm surges using high-resolution forecasts. Climate Dynamic, 52: 5031–5044. Cerveny, R. S., and Newman, L. E., 2000. Climatological relationships between tropical cyclones and rainfall. Monthly Weather Review, 128(9): 3329–3336. Chen, A. F., Emanuel, K. A., Chen, D. L., Lin, C. G., and Zhang, F. Q., 2020. Rising future tropical cyclone-induced extreme winds in the Mekong River Basin. Science Bulletin, 65(5): 419–424. Czajkowski, J., Villarini, G., Michel-Kerjan, E., and Smith, J. A., 2013. Determining tropical cyclone inland flooding loss on a large scale through a new flood peak ratio-based methodology. Environmental Research Letters, 8(4): 44–56. Dong, S., Jiao, C. S., and Tao, S. S., 2017. Joint return probability analysis of wind speed and rainfall intensity in typhoon-affected sea area. Natural Hazards, 86(3): 1193–1205. Favre, A. C., El Adlouni, S., Perreault, L., Thiémonge, N., and Bobée, B., 2004. Multivariate hydrological frequency analysis using copulas. Water Resources Research, 40: W01101. HKO (Hong Kong Observatory), 2020. Tropical Cyclone Annual Publications.https://www.hko.gov.hk/sc/publica/pubtc.htm. Accessed December 1, 2020. Hou, J. W., Fang, W. H., Cheng, M., Ye, Y. T., Wu, P., and Han, Y. N., 2019. Joint probability analysis of tropical cyclone wind and rainfall for integrated hazard severity assessment in Hainan. Journal of Natural Disasters, 28(3): 54–64 (in Chinese with English abstract). Houze, R. A., 2014. Clouds and precipitation in tropical cyclones. International Geophysics, 104: 287–327. Kruk, M. C., Gibney, E. J., Levinson, D. H., and Squires, M., 2010. A climatology of inland winds from tropical cyclones for the eastern united states. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 49(7): 1538–1547. Li, N., Liu, X., Xie, W., Wu, J., and Zhang, P., 2013. The return period analysis of natural disasters with statistical modeling of bivariate joint probability distribution. Risk Analysis, 33: 134–145. Li, Y., and Fang, W. H., 2014. Estimation on return period of tropical cyclone precipitation. Journal of Natural Disasters, 23(6): 58–69 (in Chinese with English abstract). Li, Y., Zhang, Z. R., Gong, S. Y., Liu, M. J., and Zhao, Y. Q., 2020. Risk assessment of rainstorm disasters under different return periods: A case study of Bohai Rim, China. Ocean & Coastal Management, 187: 105107. Liu, T. T., Wang, Y. H., Pei, J. F., and Mei, Q. Y., 2017. Extreme wind speed and return period of tropical cyclones passing through Zhejiang coastal area. Advances in Marine Science, 35(1): 107–116 (in Chinese with English abstract). Liu, X. Q., Li, N., Yuan, S., Xu, N., Shi, W. Q., and Chen, W. B., 2015. The joint return period analysis of natural disasters based on monitoring and statistical modelling of multi-dimensional hazard factors. Science of the Total Environment, 538: 724–732. Meyer, R. J., Baker, J., Broad, K., Czajkowski, J., and Orlove, B., 2014. The dynamics of hurricane risk perception: Realtime evidence from the 2012 Atlantic hurricane season. Bulletin of the American Meteorological Society, 95(9): 1389–1404. Ming, X. D., Xu, W., Li, Y., Du, J., Liu, B. Y., and Shi, P. J., 2015. Quantitative multi-hazard risk assessment with vulnerability surface and hazard joint return period. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 29(1): 35–44. Niu, H. Y., Liu, M., Lu, M., Quan, R. S., Zhang, L. J., and Wang, J. J., 2011. Typhoon disaster risk assessment in the coastal areas of China in the past 20 years. Scientia Geographica Sinica, 31(6): 764–768 (in Chinese with English abstract). Phadke, A. C., Martino, C. D., Cheung, K. F., and Houston, A. H., 2003. Modelling of tropical cyclone winds and waves for emergency management. Ocean Engineering, 30(4): 553–578. Qin, P., Huang, H. H., and Li, C. M., 2013. Climatic characteristics of tropical cyclones and its maximum wind speed calculation in Pearl River Estuary and the nearby sea area. Journal of Meteorological Research and Application, 34(2): 26–30 (in Chinese with English abstract). Schroeder, J. L., Edwards, B. P., and Giammanco, I. M., 2009. Observed tropical cyclone wind flow characteristics. Wind and Structures, 12(4): 349–381. Shi, X. W., Yu, P. B., Guo, Z. X., Sun, Z. L., Chen, F. Y., Wu, X. G., et al., 2020. Simulation of storm surge inundation under different typhoon intensity scenarios: Case study of Pingyang County, China. Natural Hazards and Earth System Sciences, 20(10): 2777–2790. Shiau, J., 2003. Return period of bivariate distributed extreme hydrological events. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 17: 42–57. Sun, Z. L., Huang, S. J., Nie, H., Jiao, J. G., Huang, S. H., Zhu, L. L., et al., 2015. Risk analysis of seawall overflowed by storm surge during super typhoon. Ocean Engineering, 107: 178–185. Tao, S. S., Song, J. L., Liao, Z. K., and Dong, S., 2020. Long-term frequency analysis for the durations of tropical cyclones attacking Hong Kong. Periodical of Ocean University of China, 50(2): 135–141 (in Chinese with English abstract). Trepanier, J. C., Needham, H. F., Elsner, J. B., and Jagger, T. H., 2015. Combining surge and wind risk from hurricanes using a copula model: An example from Galveston, Texas. Professional Geographer, 67(1): 52–61. Yang, X. C., and Zhang, Q. H., 2013. Joint probability distribution of winds and waves from wave simulation of 20 years (1989–2008) in Bohai Bay. Water Science and Engineering, 6(3): 296–307. Ye, Y., and Fang, W., 2018. Estimation of the compound hazard severity of tropical cyclones over coastal China during 1949–2011 with copula function. Natural Hazards, 93(2): 887–903. Yussouf, N., Jones, T. A., and Skinner, P. S., 2020. Probabilistic high-impact rainfall forecasts from landfalling tropical cyclones using warn-on-forecast system. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730): 2050–2065.