浙江沿海輸電線路臺風次生災害防范技術研究與應用

陳科技，楊 程，康麗莉，張琳琳，陳賽慧

（1.國網浙江省電力有限公司經濟技術研究院，杭州 310014；2.浙江省氣象科學研究所，杭州 310008）

對浙江省電網大風災情統計研究發現[1]，引起浙江省輸電線路發生跳閘事故的強風天氣主要有3類，分別是冬春季節的冷空氣大風、夏季的雷雨大風和臺風。在2012年7月之前收集的歷年大風造成的線路事故記錄有255條，其中臺風災害最多，有221條，占比達到86.7%，且造成損失最大，經常出現成批倒塔事故[2]。因此防范臺風造成的電網事故次生災害異常重要。

盡管有大量的衛星觀測資料，但由于技術因素，使得臺風的預報依然很難取得較理想的效果。臺風的預報主要分為路徑預報、強度預報和風雨預報3方面，國內外學者對于路徑、強度和暴雨預報做過許多工作[3-6]，但對于臺風大風的研究相對較少。目前臺風大風的預報主要依靠數值預報，改善模式性能、提高模式初始場質量對大風預報有一定改善效果[7-8]，但模式預報與實際監測始終存在一定誤差，利用數值預報產品進行更好的釋用研究，進一步減小誤差水平，是一項很有意義的工作。

目前數值預報產品的釋用方法主要包括統計學釋用、天氣學釋用和人工智能釋用等。其中郝世峰等[9]基于極坐標系下的原始方程，考慮海面摩擦力，氣壓場按照藤田公式分布，給出了臺風的擾動對于風場影響的數學表達，并將該方法應用在個例中，結果顯示該方法對于改善登陸前的沿海風速預報具有一定價值。黃小剛等[10]在利用藤田公式進行研究時進一步考慮環境氣壓的影響，提出一種更為簡便地利用海平面氣壓計算臺風最大風速半徑的方法，該方法經檢驗對于非對稱臺風最大風速半徑的計算影響較小。

本研究擬從電網臺風風災的特征研究出發，通過分析2015年之前影響浙江電網的5個臺風事故點的客觀環境，有針對性地對臺風風場預報技術進行改進修正，將前人研究方法與改進的藤田公式應用到風場動力釋用中，對臺風數值預報風場進行動力訂正，并應用到電網事故點，以期改善沿海輸電線路臺風次生災害的防范技術。

1 資料和方法

1.1 資料

本研究使用的主要數據包括：①由浙江省電力經濟技術研究院提供的因熱帶氣旋受損的輸電線路桿塔經緯度記錄，共5場。②浙江省快速同化更新模式資料，水平分辨率3 km，時間分辨率1 h；浙江省自動站監測資料，時間分辨率1 h。③由美國太空總署（NASA）和國防部國家測繪局（NIMA）聯合測量并于2003年發布的SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）地形高程數據，水平分辨率約90 m（3＂），垂直分辨率10 m分辨地形高程數據。表1為熱帶氣旋案例基本情況表。

表1 熱帶氣旋案例基本情況表

1.2 方法

1.2.1 風場動力釋用方法

以臺風中心為原點建立極坐標，則其內部任一空氣質點水平方程可表達為[11]

式中：v為風速；F為摩擦力；θ為摩擦力偏離風矢量反方向的夾角。

假設臺風質點運動速度呈線性變化、海平面氣壓為圓形分布，并考慮臺風移動速度vs對氣旋曲率半徑r的影響[12]，規定逆時針方向為正，α為氣旋移向與質點切線方向的夾角，可得

式中：dA、dr、dvs和dα分別為氣壓梯度擾動項、氣旋位置擾動項、氣旋移速擾動項和氣旋移向擾動項。在實際使用時，后3項可通過模式前幾個時次預報和實況差異的外推獲取，氣壓梯度擾動項則無法直接獲得，需要進一步估算。

整理后各擾動項在θ和r方向的數學表達如下

1.2.2 改進的氣壓梯度擾動項的計算

根據改進的藤田公式[10]

式中：P∞為環境氣壓；Pc為臺風中心氣壓；R為最大風速半徑；R∞為P=P∞時質點與臺風中心的距離，即環境氣壓半徑。式（6）給出了整個臺風內的氣壓分布形勢。

利用狀態方程可得A的表達

式中：Rd為質點氣體常數；T為海溫。

式（6）對r求偏導數可得

將式（10）帶入式（7）即可估算出氣壓梯度的擾動項。

2 輸電線路臺風災害特征分析

根據本文所選5個臺風事故點位置與臺風路徑的空間配置（圖略）。可見5個臺風個例發生的電網次生災害主要分布在臺風路徑的右側，這與臺風的氣旋性特征相關，由于北半球臺風呈現逆時針旋轉，致使臺風移動方向右前至左前象限的風速明顯大于其他象限。因此例如2013年的臺風“菲特”、2015年的臺風“蘇迪羅”等，雖然登陸點都在福建境內，但造成的電網次生災害卻集中在浙南地區。為此下文擬應用1.2中的風場動力技術改進復雜地形下的臺風預報技術。

3 輸電線路臺風預報技術結果檢驗

本研究使用的個例為1808號超強臺風“瑪莉亞”，是2018年之后影響浙江電網最嚴重的臺風之一。該臺風于北京時間2018年7月4日20時在美國關島以東洋面生成，7月8日05時以超強臺風級出現在臺灣宜蘭縣東偏南的西北太平洋洋面上，于7月11日09時在福建連江黃岐半島登陸，登陸時中心最低氣壓960 hPa，近中心最大風力有14級（42 m/s）。盡管登陸地點偏南，但受其影響，浙南地區沿海洋面風力普遍有10到12級，東部沿海地區普遍出現9到10級大風。模式預報對臺風路徑的模擬較好（圖略），相對于實況路徑整體略微偏東南，登陸前平均誤差約30 km。

從11日09時的風速實況空間分布分析發現，由于臺風路徑預報登陸點偏東，實際09時預報臺風尚未登陸。根據監測結果顯示，09時登陸點附近出現約40 m/s的風速分布，由于此時臺風中心位置仍在洋面上，導致預報沿海風速（約30 m/s）相對實況明顯偏小，經過動力釋用修正后雖然整體臺風位置仍位于海上，但是成功修正了登陸點附近預報風速偏小的現象，使得預報風速與實際較為吻合。內陸地區經過動力釋用后明顯偏大，這可能與該方法并未考慮近地面摩擦對臺風風場的影響有關。

進一步分析式（3）右端氣壓梯度、位置、移速和移向擾動4項的修正量。發現氣壓梯度擾動影響程度最大，因此對于風場的調整作用也最明顯，最大可調整近20 m/s。氣旋位置擾動對于風場調整也有一定影響，在臺風登陸點附近可調整風速約4 m/s。臺風的移速和移向在本研究中對風場的修正相對其他2項影響不大。

為了檢驗動力修正后預報風速的整體效果，選取溫州境內天岱4P04線和七柳1999線微電力氣象站進行檢驗。圖1是兩站11日00時至23時24小時預報和監測的時間序列圖。如圖1所示，從實況看天岱4P04線風速整體強于七柳1999線。在09時臺風登陸前，模式預報風速明顯偏小，經過動力修正后的風速預報明顯向實況靠近。但是在臺風登陸后動力修正的效果明顯下降，特別是在天岱4P04線13時之后，動力修正后的預報風速明顯偏大。這與式（2）中未考慮陸地下墊面特征有直接關系，也進一步證明藤田公式不適用于陸面氣壓的計算[9]。

圖1 不同預報方法風速變化時序圖

4 結論

本研究以電網臺風風災特征分析為起點，通過分析2015年之前影響浙江電網的5個臺風災情特征、輸電線路臺風風場預報改進技術，旨在改善沿海輸電線路抗風能力。將上述技術應用到實際個例中，形成下述結論：

（1）臺風對浙江電網次生災害的影響主要分布在臺風路徑的右側，即使臺風登陸點偏南，也可能造成浙江沿海電網事故的發生。

（2）將改進的藤田公式應用到風場動力釋用中，利用極坐標下原始方程可推導出臺風中心氣壓梯度、位置、移速和移向擾動對于風場的數學表達。

（3）通過對1808號超強臺風“瑪莉亞”登陸前后電網事故點附近風場修正結果顯示，經過風場動力釋用調整后，在登陸點附近模式預報偏弱的風場分布特征得到明顯修正。修正后事故點附近預報結果與實況風速基本吻合。