摘要：上海是我国海洋灾害的多发地段，常遭受强风暴潮的侵袭，给人民生命财产造成重大的损失。近年来，强风暴潮出现的频率、强度和经济损失都呈上升趋势。随着信息化程度的提高，可以利用计算机技术，在风暴潮预报上可以通过数值模拟，最后直接能够自动快速地将预报结果发布到各个相关单位和媒体，同时也能作为预报员在预报风暴潮时的辅助决策系统。
关键词：风暴潮、专家系统、信息系统、预报。
一、总则
系统以强风暴潮预报警报服务为目标，以国家海洋局东海预报中心现有的业务环境为依托，将预报台现有的风暴潮研究成果以及其他相关部门（院所）的研制成果，经系统化的科学集成，使之成为完整的、可靠的实时台风、风暴潮监测、通信与预报警报服务系统。
二、系统详细设计基础框架
1、台风、强风暴潮延时与实时资料数据库的建立。
数据来源
对可能获得的各种渠道的海洋、气象及海洋灾害信息进行计算机加工处理，建立相应的数据库。这些信息包括台风、风暴潮的常规和非常规的监测资料、数值天气预报背景场，国家气象局、国家海洋预报中心的台风与风暴潮信息及邻省江苏、浙江、福建沿海的海洋实时监测资料。对信息采用自动、定时存储和程序检索存储两种方式，检索简便、迅速，可随时调用，以便制作各种图形、图像加工成预报警报产品。
该库包含以下内容：
（1）1949年以来上海地区风暴增水超过
（2）1949年以来西北太平洋台风路径库，着重为引发上海地区风暴增水大于
（3）由国家气象局上海台风研究所发布1949年以后台风年鉴的数据。
（4）国家海洋预报中心的台风与风暴潮信息及邻省江苏、浙江、福建沿的收集、整理、校核资料。
（5）收集上海地区沿海地形场的变化，着重刻画洋山海域地形场情况，以便数值模型的准确运用；集外高桥、吴淞、黄浦公园、大戢山、金山嘴、芦潮港、洋山等测站建站以来的强风暴潮过程实况并加以整理校核。
数据库的建模方法：
采用标准的数据库建摸方法，先绘制出E-R关系图，再利用PowerDesigner数据库建模软件，将数据表结构，字段类型，以及表与表之间的关系，充分利用了关系数据库的优势。既简化了数据量，又使得数据最大可用性。
图一、数据基本流程
a.资料检索可以按台风编号、风暴潮强度、影响时间等不同要求进行查询；
b.实时资料与国内外台风信息及邻省江苏、浙江、福建海洋预报台风暴潮监测资料的接入可设置数据接口由监测资料信息传输网络系统直接进入并归类，并能在系统平台上查询；
c.人机交互式资料录入，实时数据输入自动补充；
d.具有统计分析功能；
2、建立台风、强风暴潮预报服务工作站的建立。
建立具有较强的监测、诊断和预报服务功能，包括多种客观和定量预报模式和方法（强风暴潮数值预报方法、客观预报方法以及综合集成预报等）的预报工作站；预报范围为上海（长江口、杭州湾北岸）以及洋山海域。设计结构如下：
图2、具有专家系统功能的预报工作站设计框图
风暴潮专家系统作为该课题需要建立的一个主要内容将贯穿于整个系统的各个环节，其主要包括如下几个方面：
a. 建立预报准则库
根据延时数据库资料，建立专家准则，并将准则定量化。在应用时， 采用专家准则的方法，根据实时数据库的资料，确定各类预报模型中所用的非实测经验参数。该准则在预报过程结束后，根据评估系统的结果和新的样本重新确定，完成专家学习过程。
b. 建立知识推理系统
知识推理系统为专家系统的核心，利用中心风暴潮预报多年的经验，进行数值量化并作为预报的准则，所以知识的选取决定了系统的成败，我们准备选取以下一些要素作为主要影响因子：
台风路径因子：主要考虑影响台风移动的主要因子如：引导气流，副高脊线位置，副高形状，台风中心到副高边缘的距离等。
台风强度因子：主要考虑影响台风未来强度的主要因子有海温，台风登陆后衰减，西风槽和锋面等。
前哨站因子：主要考虑影响风暴潮未来影响本地时的外围变化因子。如：嵊山站的水文气象要素变化，大戢山站水文气象要素的变化等。
个例评估因子：主要考虑历史上类似台风影响风暴潮的情况。
数值预报因子：从国内外台风数值预报中提取的未来台风变化要素如：预报位置、强度等
采用框架结构表示因子：如
DISST(台风中心距副高边缘的距离)
（level
(0 “<
(1 “
(2 “
…)))
预报规则引进可信度的概念，采用逻辑方法表示如：
R01[规则名]
E01[结论名]
c．专家系统的知识的获取与更新
专家系统的获取主要采取类比和归纳的方法。可信度的取值采用对历史数据的统计获得。最后可信度的计算采用概率方法计算如：
根据规则 R01 该台风的移动速度为
根据规则 E01 该台风的移动速度为
当某一个台风过程结束后，通过评估系统的评估，将该过程从实时数据库转到延时数据库，再更新预报规则库，完成学习过程。
（1）预报站点的选取及分布
考虑到上海市沿海经济的开发及洋山深水港的建设，航行安全及防潮减灾的实际需要，选取外高桥、吴淞、黄浦公园、大戢山、金山嘴、芦潮港、洋山等7个具有代表性且分布均匀的测站作为预报指标站点，开展风暴潮数值预报。
（2）预报模型的选取
数值预报模型：选取已在预报台成熟运用的SLOSH模型及在试运行阶段的ECOM模型为本系统的主要预报方法，并整合“五区块模型”与“863—818项目的风暴潮模型”。
统计预报模型：选取“上海地区强风暴潮预警报及影响研究”课题的成果作为预报方法；
（3）台风路径和风场选取
台风路径和风场选取拟选用中央气象台提供的台风路径及台风中心等实况值，运用或移植上海台风研究所的台风预报数值模型，计算适应于预报海域的台风路径和台风参数最佳值；选定日本气象厅、欧洲中期天气预报中心的72小时形势预报作为建立时效为72小时数值预报模式中台风参数预报的基础。
正确选取台风参数和台风路径的预报是风暴潮模式预报准确与否的关键。
（4）建立客观定量的预报服务评估系统，对各种预报模式进行分析评估
评价系统的制定原则：标准客观、评定量化、操作方便。
主要评价内容：台风路径24、48小时预报平均误差、风暴潮最大增水幅度预报平均误差、实测高潮位与实测高潮时的预报平均误差。
评价指导思想：以延时数据库与实时数据库资料为标准，将各项预报要素于之相比较，得出相应的分值。
评价系统的具体实施标准(各个预报站点分别进行)：
①台风路经
24小时预报误差小于等于1.0纬距为100分,大于1.0纬距小于等于1.5纬距为80分,大于1.5纬距小于等于2.0纬距为70分，大于2.0纬距以上为50分。
48小时预报误差小于等于2.5纬距为100分,大于2.5纬距小于等于3.5纬距为80分，大于3.5纬距小于等于4.5纬距为70分，大于4.5纬距以上为50分。
以上各次24小时与48小时的平均分值即为台风路经过程预报得分。
②风暴潮预报
24小时预报高潮位误差小于等于
48小时预报高潮位误差小于等于
72小时预报高潮位误差小于等于
以上各次24小时、48小时与72小时预报评分的平均分值即为高潮位过程预报得分。
③高潮时预报
24小时预报高潮时误差小于等于10分钟为100分；大于10分钟小于等于20分钟为80分；大于20分钟小于等于30分钟为60分；30分钟以上为50分。
48小时预报高潮时误差小于等于15分钟为100分；大于15分钟小于等于25分钟为80分；大于25分钟小于等于40分钟为60分；40分钟以上为50分。
72小时预报高潮时误差小于等于30分钟为100分；大于30分钟小于等于40分钟为80分；大于40分钟小于等于50分钟为60分；50分钟以上为50分。
以上各次24小时、48小时与72小时预报评分的平均分值即为高潮时过程预报得分。
④整个预报过程的综合得分为：①*0.25+②*0.5+③*0.3。
评价系统的操作过程：将每次24、48预报小时的预报要素按照一定的格式生成数值化文件，由事先编好的评价软件自动评定。
3、建立台风、强风暴潮监测资料信息传输和预报服务网络系统。
台风、强风暴潮监测资料信息传输网络，可利用国家科技部863-818 海洋环境立体监测示范系统的相关成果，建立具有人机对话智能的自动生成预报警报服务产品的网络系统；该系统可进行预报警报产品自动分发。建立与市府及市防汛指挥部直接相连的计算机终端。
1、Internet资料信息传输服务应用方案
浏览器上运行Flash和ASP结合的方式，Flash通过ASP程序来取得数据服务器传来的数据。能够进行实时动态显示，信息数据可直接接入数据库系统。
2、独立客户服务应用方案
客户端程序直接与服务器进行通信。单独的客户端程序直接从服务器端获得数据。客户端与服务器建立套接口，向服务器发送请求包，然后取得服务器传来的数据包。
（1）、用户应用端
功能特点：
交互式人机界面具有人机对话智能功能，用户操作方便功能全面、细腻、丰富。
主要功能列表：
1. 风暴潮预报结果和预警报。
2. 相似台风路径查询。
3. 风暴潮各站点情况查询。
4. 台风、风暴潮历史资料查询。
（2）、预报服务端
功能特点：
交互式人机界面具有人机对话智能功能，操作方便。模块化，易扩展性。
主要功能列表：
1. 风暴潮预报结果和预警报自动生成、提交和发布。
2. 各数据库的维护。
3. 用户信息的管理。
4. 各延时与实时资料数据库的审核，各信息产品库的使用管理。
（3）、信息处理端
功能特点：
台风数值预报模型与风暴潮数值模型的有效衔接，结合台风、强风暴潮各站监测资料信息，与后台数据库相连，实现系统整合。
主要功能列表：
1. SSICAPS子系统
2. 专家系统
3. 台站资料通信系统，台站资料实时数据库的审核
4. 预报员分析系统和预报服务工作站。
图三、风暴潮信息分析处理系统框
三、台风、风暴潮查询分析模块
（一）系统的主要内容
1. 1949年以来上海地区风暴增水超过80厘米（以吴淞站为基准）的过程实况（含吴淞、外高桥、黄浦公园、大戢山、金山嘴、芦潮港等测站）。包括当时的实测潮位、天文潮位、增水值以及相关的测站风速风向和气压值。
2. 1949年以来引发上海地区风暴增水超过80厘米（以吴淞站为基准）的台风源资料库，包括台风路径及大风圈图。
3. 1949-1999年历年台风资料汇总。
（二）系统的功能
1. 历史资料的录入、编辑和打印，实时数据的增加和续补
（1）台风资料的编辑：台风的信息、台风时间、台风的经纬度、台风中心气压、台风最大风速等，对台风资料可进行增加、删除和修改。
（2）增水资料的编辑：实测潮位值、天文潮、风向风速和气压等资料的增加、删除和修改功能。
（3）台风资料和增水资料图形化的显示和保存。
2. 资料检索查询
据不同的风暴潮研究或预报的需要能进行下列各项要素的查询：
按台风编号查询：
根据已知台风的路径，通过设置相似条件进行台风的相似查询。
按增水程度查询：
对查询的结果，系统具有显示台风路径图、台风参数以及各次台风各站实测、天文潮、增水过程等图表功能。
按极值要素查询：
用户可以选择不同要素值（包括最大增水、最高潮位、台风最大风速 、台风最低气压和台风与上海的距离）查询得知相应的各次影响台风。并对各要素值进行排序，显示相应的台风路径图。
3．统计分析功能
1、相似分析
分析历史上符合目标台风形势相似条件的台风，其相似条件为：
(a)、路径相似：通过路径的起始点（经纬度）、路径的相似范围（相似点数和相似范围）来作为相似特征条件。
(b)、时间相似：台风的生成时间来作为相似条件（±天数）
气压相似：台风的中心气压作为相似条件（±Pa）。 其中（a）是相似分析的必要条件，(b) 和(c)、为相似分析的附加条件，通过相似分析得出相似台风，并据此可查询相似台风的最大增水、最高潮位及过程曲线等。
2、特征分析：
历年吴淞站风暴潮增水大于某特定值（可用户自定义，例如：
各站最大增水、最高潮位及其台风编号、位置和强度。
对历次造成严重灾害的风暴潮过程，有分析其相关特征值的功能（包括超警戒程度、多年一遇分析等）。
（三）技术难点分析
1、在程序中采用动态内存管理，充分利用虚拟内存，实现大内存块的分配和释放，使得大信息量的查询任务快速方便的完成。
2、基于图形学方法，实现台风相似路径的快速判别算法。
3、多条件相似路径判别算法中，利用了多维空间的概念，使得在计算路径相似过程中一次完成其它相似条件的判别，也就是说在本算法中增加判别条件，对计算时间的增加有限，从而算法快速有效且易于扩充。
4、在台风路径查询和分析过程中采用分层技术实现较为灵活，并且提高了稳定性。
5、程序设计过程中采用了面向对象(OOP)技术，为各种数据建立类，充分利用了OOP技术的优点：继承性、封装性等。
6、程序采用了多文档多视图结构，使得系统功能分割条理清楚，操作简便，并且图、表结合对同一数据源实现多种显示方式，便于客户理解。
7、数据曲线的显示，通过算法实现坐标刻度的自动选择和标注，具有智能化特点。
8、系统内嵌网页浏览器，虽然功能较为简单，但足可以完成风暴潮相关资料的浏览功能。
四、系统运行结果
9711相似路径图片
9711台风slosh模式运行结果和实测数据比较曲线
归纳法专家系统界面
五、总结
该系统结合国家海洋局东海预报中心1995-2004年在风暴潮方面的研究成果，能够结合当代先进的数值预报模式和专家预报方法，在多年风暴潮预报方面的实际工作经验，通过科学的设计方法和先进的编程方法，经过一年的时间开发完毕，代码量约3万行，整个系统大小达到了
本着科学研究要为业务服务的宗旨，该系统从实际出发，从根本上解决了一个外行可以通过该系统进行东海区风暴潮预报。
在台风相似路径的算法上提出了通道法的基本算法，使得台风相似更加科学合理，在以前的文献和资料上，尤其是以计算机应用系统出现的，是首创。
