吳 萍，王麗琳，龔茂珣，梅 杰，劉 靜

（國(guó)家海洋局東海預(yù)報(bào)中心，上海200081）

蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究

吳 萍，王麗琳，龔茂珣，梅 杰，劉 靜

（國(guó)家海洋局東海預(yù)報(bào)中心，上海200081）

蘇北海域地形特殊，潮汐特征復(fù)雜，極易產(chǎn)生局部“怪潮”災(zāi)害，引發(fā)重大海難事故。怪潮監(jiān)測(cè)及預(yù)報(bào)愈顯重要。本文基于“怪潮”機(jī)理，完成蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究，包括“怪潮”數(shù)值模式結(jié)果可視化技術(shù)、“怪潮”預(yù)警報(bào)信息提取算法及“怪潮”輔助決策支撐等。蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)于2012年5月上線運(yùn)行，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)發(fā)布蘇北淺灘“怪潮”監(jiān)測(cè)及預(yù)警報(bào)等信息，有力保障了蘇北沿海海洋生產(chǎn)安全。

“怪潮”；可視化；輔助決策

1引言

位于中國(guó)大陸東部沿海中心的蘇北海域，地處東海前進(jìn)潮波與黃海旋轉(zhuǎn)潮波的輻合帶，潮汐特征復(fù)雜。當(dāng)這兩股潮波和蘇北沿岸流在前進(jìn)過(guò)程中達(dá)到某一諧振狀態(tài)，且與該區(qū)域特有的“巨掌”輻射沙脊地形配合，有可能產(chǎn)生局部“怪潮”而引發(fā)重大海難傷亡事故[1]。1998年至2008年，共發(fā)生53起海難事故，死亡（或失蹤）149人，對(duì)沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)與和諧社會(huì)建設(shè)構(gòu)成嚴(yán)重威脅。為加強(qiáng)蘇北淺灘“怪潮”監(jiān)測(cè)及預(yù)警報(bào)，減少“怪潮”災(zāi)害，國(guó)家海洋局于2009年正式啟動(dòng)國(guó)家公益性項(xiàng)目—蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)研究及示范應(yīng)用。該項(xiàng)目以“怪潮”災(zāi)害頻發(fā)區(qū)域（即北緯31°50'00"—33°20'00"之間，東經(jīng)122°00'00"以西）為研究區(qū)域，主要開展“怪潮”監(jiān)測(cè)、高精度地形測(cè)量、“怪潮”機(jī)理研究、“怪潮”預(yù)警報(bào)技術(shù)及產(chǎn)品展示等研究工作。

本文主要介紹“怪潮”數(shù)值模式結(jié)果可視化處理、“怪潮”預(yù)警報(bào)信息提取及“怪潮”輔助決策等關(guān)鍵技術(shù)，建成蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)發(fā)布“怪潮”預(yù)警報(bào)信息，為蘇北沿海海域海洋生產(chǎn)安全及社會(huì)民眾的人身安全保障提供依據(jù)。

2蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)

以“怪潮”觀測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)通過(guò)數(shù)值預(yù)報(bào)模型體系結(jié)果的可視化處理及分析，實(shí)現(xiàn)“怪潮”觀測(cè)數(shù)據(jù)可視化展示及預(yù)警報(bào)產(chǎn)品服務(wù)，為“怪潮”預(yù)警及輔助決策提供數(shù)據(jù)支撐。

平臺(tái)總體架構(gòu)如圖1所示。

“怪潮”數(shù)值預(yù)報(bào)模型體系：針對(duì)“怪潮”研究區(qū)域及“怪潮”發(fā)生機(jī)制，建立“怪潮”數(shù)值預(yù)報(bào)模型體系。其中，氣象模式以WRF模式為基礎(chǔ)，采用嵌套技術(shù)在蘇北淺灘海域進(jìn)行加密計(jì)算，水平分辨率達(dá)5 km；海流模式采用FVCOM[2]模式，水平分辨率最大達(dá)10 m，時(shí)間分辨率達(dá)10 m in；海浪模式采用WaveWatchIII和SWAN嵌套模擬，重點(diǎn)區(qū)域水平分辨率達(dá)10m。該預(yù)報(bào)模型體系輸出結(jié)果為國(guó)際通用數(shù)據(jù)格式NetCDF[3]（簡(jiǎn)稱NC）。

“怪潮”數(shù)值預(yù)報(bào)處理子系統(tǒng)：C/S架構(gòu)，以C#和

ArcGIS為開發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“怪潮”數(shù)值預(yù)報(bào)模型體系輸出的NC文件的GIS數(shù)據(jù)、預(yù)警產(chǎn)品及決策方案生成等功能，并將產(chǎn)品存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

“怪潮”監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)庫(kù)：基于大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle，主要存儲(chǔ)“怪潮”實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)、歷史調(diào)查數(shù)據(jù)（包括高精度地形數(shù)據(jù)、斷面調(diào)查、潛標(biāo)調(diào)查等數(shù)據(jù)）、“怪潮”預(yù)警報(bào)產(chǎn)品，為“怪潮”監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)子系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。

“怪潮”監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)子系統(tǒng)：B/S架構(gòu)，以Flex和ArcGIS為開發(fā)平臺(tái)，通過(guò)WebService和MapService兩種方式與“怪潮”監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)“怪潮”實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化展示及預(yù)警報(bào)服務(wù)。

圖1 “怪潮”災(zāi)害預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)架構(gòu)圖

3蘇北“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究

“怪潮”發(fā)生機(jī)理復(fù)雜，發(fā)生突然，“怪潮”的快速、準(zhǔn)確預(yù)警報(bào)是減少“怪潮”災(zāi)害的有效途徑之一。如何從“怪潮”數(shù)值模式結(jié)果中獲取簡(jiǎn)單明了的“怪潮”預(yù)警報(bào)信息是本文的主要研究?jī)?nèi)容。

3.1 “怪潮”數(shù)值模式結(jié)果可視化處理

“怪潮”數(shù)值模式結(jié)果是以長(zhǎng)時(shí)間序列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大，難以直接從數(shù)據(jù)本身直接獲取有用的信息。本文采用GIS可視化技術(shù)，將“怪潮”數(shù)值模式結(jié)果轉(zhuǎn)化為可視化產(chǎn)品[4-5]，動(dòng)態(tài)展示風(fēng)、浪、流和潮位未來(lái)3天的變化過(guò)程。

3.1.1 氣象模式可視化處理

WRF模式采用規(guī)則網(wǎng)格[6]，關(guān)鍵變量有：（1）u10，三維變量，表示10m風(fēng)速u分量；（2）v10，三維變量，表示10m風(fēng)速v分量；（3）slp，三維變量，表示海平面氣壓。海面風(fēng)采用風(fēng)桿表示，其中：風(fēng)速；風(fēng)向Dir，表示風(fēng)的來(lái)向（北風(fēng)為0度，東風(fēng)為90度）。風(fēng)向計(jì)算公式如下：

氣象模式可視化處理流程：將氣象模式結(jié)果NC數(shù)據(jù)導(dǎo)入內(nèi)存中，根據(jù)經(jīng)緯度生成點(diǎn)圖層，根據(jù)u、v變量計(jì)算風(fēng)速、風(fēng)向，以風(fēng)桿渲染，并發(fā)布風(fēng)場(chǎng)地圖服務(wù)。

海面風(fēng)場(chǎng)可視化效果如圖2所示。

3.1.2 海流模式可視化處理

海流模式采用不規(guī)則三角網(wǎng)，其輸出結(jié)果為NC文件。關(guān)鍵變量有：（1）u，三維變量，表示各層流速u分量；（2）v，三維變量，表示各層流速v分量；（3）zeta，二維變量，表示各點(diǎn)的水位信息，以平均海平面為基準(zhǔn)面，海平面以上為正，海平面以下為負(fù)；（4）d w，二維變量，干濕因子，表示各節(jié)點(diǎn)是否被水淹沒。

數(shù)值模式計(jì)算精度高，當(dāng)三角網(wǎng)中心點(diǎn)的流速為0時(shí)，可認(rèn)為該三角網(wǎng)為干（即不被水淹沒）。合并所有濕的三角網(wǎng)，形成動(dòng)態(tài)海流邊界，并以此邊界作為流速柵格圖和水位柵格圖的邊界。

海流模式結(jié)果可視化的關(guān)鍵點(diǎn)：（1）流速u、v變量值與三角面相關(guān)，表示三角面中心點(diǎn)的流速信息；（2）水位zeta與三角網(wǎng)節(jié)點(diǎn)相關(guān)，表示各三角網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的水位信息。常規(guī)的海流模式結(jié)果可視化采用固定區(qū)域插值渲染柵格圖的方式，必將導(dǎo)致異常區(qū)域出現(xiàn)（未被海水覆蓋的區(qū)域也被顏色渲染），不能很好的展示海水漲落潮時(shí)的淹沒場(chǎng)景。本文引入干濕因子變量，修正原有的海流可視化處理方法，以解決上述問(wèn)題。

圖2 海面風(fēng)可視化效果圖

考慮到蘇北淺灘特有的輻射沙脊地形，海流模式網(wǎng)格由4.5萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)、9萬(wàn)個(gè)三角面構(gòu)成，為加快數(shù)據(jù)處理及優(yōu)化數(shù)據(jù)顯示效果，采用以下優(yōu)化策略：

（1）根據(jù)模式既定的網(wǎng)格信息，預(yù)先獲取各三角面的幾何中心點(diǎn)，以此作為海流點(diǎn)位。

（2）依據(jù)近岸密遠(yuǎn)岸疏的規(guī)則，預(yù)先設(shè)定海流點(diǎn)圖層的5個(gè)顯示級(jí)別及各海流點(diǎn)位的顯示層級(jí)。通過(guò)地圖配置，實(shí)現(xiàn)根據(jù)顯示比例尺，自動(dòng)顯示相應(yīng)箭頭，以達(dá)到分級(jí)顯示的效果。

海流可視化處理流程：根據(jù)海流模式結(jié)果NC文件，獲取表層流速大于0的三角網(wǎng)，合并獲取的所有三角網(wǎng)，生成海流邊界；根據(jù)模式三角網(wǎng)，生成海流點(diǎn)圖層，并用箭頭大小和方向渲染流速和流向；插值生成流速柵格（以海流邊界進(jìn)行裁剪）；最后，發(fā)布海流地圖服務(wù)。水位可視化處理流程：根據(jù)海流模式結(jié)果NC文件，獲取表層流速大于0的三角網(wǎng)，合并獲取的所有三角網(wǎng)，生成海流邊界；根據(jù)干濕因子參數(shù)，提取水位點(diǎn)圖層，插值生成水位柵格（以海流邊界為裁剪邊界）；最后，發(fā)布水位地圖服務(wù)。

海流模式結(jié)果可視化效果如圖3所示。

3.1.3 海浪模式可視化處理

根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)位置信息，預(yù)先獲取距離該關(guān)鍵點(diǎn)最近的三角網(wǎng)節(jié)點(diǎn)號(hào)，在海浪模式結(jié)果可視化處理時(shí)獲取該節(jié)點(diǎn)的海浪信息，以箭頭進(jìn)行渲染，箭頭上下分別標(biāo)注波高和周期。海浪模式結(jié)果可視化效果如圖4所示。

3.2 “怪潮”預(yù)警報(bào)信息提取

研究發(fā)現(xiàn)：特殊的幅合地形導(dǎo)致水流擁阻，極易引起局地潮位陡增，堆積的勢(shì)能可在特殊地形區(qū)域激發(fā)動(dòng)能的釋放，從而引起流速激增，水位激漲，進(jìn)而引發(fā)“怪潮”[8-11]。本文定義3類預(yù)警產(chǎn)品，包括可流速激增、灘面過(guò)水時(shí)和水位激漲。詳細(xì)定義如

下：

（1）流速激增：未來(lái)3天內(nèi)，預(yù)報(bào)點(diǎn)附近3 km區(qū)域出現(xiàn)流速大于1.8m/s的時(shí)間段及最大流速；

復(fù)雜曲面的加工一直是加工制造業(yè)的難題，而裝備制造業(yè)的核心零部件大都有著復(fù)雜曲面，如航空發(fā)動(dòng)機(jī)的葉輪、葉片以及軸承套圈球形滾道等[1]。但是其一旦發(fā)生局部損壞，則會(huì)造成整個(gè)零件的失效與報(bào)廢，因此一直是制約整體設(shè)備服役壽命的關(guān)鍵問(wèn)題。而目前隨著3D打印技術(shù)的發(fā)展，對(duì)復(fù)雜零件，特別是具有復(fù)雜曲面的零件加工有了新的解決辦法，并已經(jīng)逐漸應(yīng)用于復(fù)雜曲面零件的產(chǎn)品修復(fù)中[2]。但如何得到被損傷零件的修復(fù)表面的曲面數(shù)據(jù)，以及如何得到待加工的曲面數(shù)據(jù)實(shí)體是目前需要解決的問(wèn)題。本文針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行深入探討與分析。

（2）灘面過(guò)水時(shí)：未來(lái)3天內(nèi)，潮水漲到預(yù)報(bào)點(diǎn)附近3km區(qū)域的時(shí)刻；

（3）水位激漲：預(yù)報(bào)點(diǎn)3 km區(qū)域水位增漲速度超過(guò)80 cm/0.5 h的時(shí)段及水位激漲速度。

流速激增，根據(jù)預(yù)報(bào)點(diǎn)附近3 km區(qū)域的網(wǎng)格點(diǎn)在預(yù)報(bào)時(shí)間范圍內(nèi)流速大于1.8m/s的時(shí)刻，進(jìn)而提取出流速激增時(shí)間段及該段時(shí)間范圍內(nèi)的最大流速。流速激增提取算法如下：根據(jù)海流模式結(jié)果NC，獲取預(yù)報(bào)點(diǎn)附近3 km區(qū)域的三角面集合K；輪詢各個(gè)時(shí)刻的流速數(shù)據(jù)，獲取集合K中最大流速，若最大流速大于1.8m/s，將當(dāng)前時(shí)刻及最大流速寫入數(shù)組D中；輪詢結(jié)束，根據(jù)D提取時(shí)間段及該段時(shí)間內(nèi)的最大流速。

灘面過(guò)水時(shí)及水位激漲，根據(jù)海流模式結(jié)果中的干濕因子，判斷預(yù)報(bào)單附近3 km區(qū)域開始過(guò)水時(shí)刻，并計(jì)算從該區(qū)域開始過(guò)水開始時(shí)，潮位激漲速度大于80 cm/0.5 h的時(shí)間范圍。灘面過(guò)水時(shí)及水位激漲提取算法如下：根據(jù)海流模式結(jié)果NC，獲取預(yù)報(bào)點(diǎn)附近3 km區(qū)域的三角面集合K；輪詢各個(gè)時(shí)刻的干濕因子和水位數(shù)據(jù)，若集合K中存在干濕因子為濕的節(jié)點(diǎn)，將當(dāng)前時(shí)刻和水位寫入數(shù)組D；輪詢結(jié)束，去除D中的單獨(dú)時(shí)刻，提取時(shí)間段的起始時(shí)刻作為灘面過(guò)水時(shí)；輪詢結(jié)束，根據(jù)D獲取半小時(shí)水位激漲大于80cm的時(shí)段。

圖3 海流模式結(jié)果可視化效果圖

圖4 海浪可視化效果圖

3.3 “怪潮”輔助決策支撐

“怪潮”輔助決策，主要提供“怪潮”應(yīng)急預(yù)案及災(zāi)害發(fā)生時(shí)最佳撤離路徑功能。

3.3.1 “怪潮”應(yīng)急預(yù)案

“怪潮”應(yīng)急預(yù)案是以每日發(fā)布的“怪潮”預(yù)警報(bào)信息中的流速激增和潮位激漲為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，根據(jù)既定的應(yīng)急分級(jí)及撤離規(guī)則，自動(dòng)生成應(yīng)急預(yù)案。

經(jīng)研究分析，制定“怪潮”應(yīng)急分級(jí)規(guī)則如表1所示。流速和30m in內(nèi)潮位激增二者中任一條件滿足，即可確定應(yīng)急等級(jí)，舉例說(shuō)明，若流速大于等于1.8m/s且小于2.0m/s或30m in內(nèi)潮位激增大于等于80 cm且小于90 cm，應(yīng)急等級(jí)為四級(jí)藍(lán)色。

依據(jù)應(yīng)急等級(jí)，提醒漁民安全撤離時(shí)間，確保漁民可通過(guò)常規(guī)作業(yè)通道安全撤離作業(yè)區(qū)。應(yīng)急預(yù)案示例：

腰沙24日灘面過(guò)水時(shí)刻為：2013/06/24 08:10（北京時(shí)，下同），2013/06/24 20:10；潮位激增時(shí)段為8:30—9:50，潮位激增最大達(dá)到89 cm/0.5 h，預(yù)警級(jí)別為藍(lán)色。建議灘面過(guò)水前45m in，即7:25開始撤離。

3.3.2 最佳撤離方案

最佳撤離方案是以蘇北沿海區(qū)域高精度地形數(shù)據(jù)、布設(shè)的安全設(shè)施（如救生浮筏）及當(dāng)天的數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果為基礎(chǔ)，根據(jù)設(shè)定的漁民所處位置、準(zhǔn)備撤離時(shí)間及行進(jìn)速度，獲取安全逃生的撤離方案。

本文定義“安全到達(dá)”是指在整個(gè)行進(jìn)路線不涉水的情況下，撤離至指定的安全區(qū)。撤離方案有：

（1）安全撤離路徑，是指安全撤離至陸地的路徑；

（2）最近的救助設(shè)施，是指安全到達(dá)的最近的救助設(shè)施；

（3）最近的安全區(qū)，所謂安全區(qū)是指在本次漲潮過(guò)程中不被淹沒的沙脊高地。

3個(gè)撤離方案優(yōu)先性按安全撤離路徑→最近的救助設(shè)施→最近的安全區(qū)遞減。撤離方案生成算法如下：

（1）確定各作業(yè)卡口位置。漁民通過(guò)卡口下海作業(yè)，而卡口也是其安全返回的出口。獲取各卡口的位置信息，并標(biāo)識(shí)優(yōu)先性為1；

（2）救助設(shè)施分布位置，標(biāo)識(shí)優(yōu)先性為2；

（3）根據(jù)輸入的漁民圍困時(shí)間及當(dāng)天的海流數(shù)值計(jì)算結(jié)果，提取當(dāng)次漲潮過(guò)程中一直未被淹沒的安全區(qū)。以各區(qū)域內(nèi)部的最高點(diǎn)作為安全區(qū)的代表點(diǎn)，并標(biāo)識(shí)優(yōu)先性為3；

（4）根據(jù)圍困漁民的行進(jìn)速度、圍困地點(diǎn)及圍困時(shí)間，采用最優(yōu)路徑算法，尋求安全到達(dá)作業(yè)卡口、救助實(shí)施和安全區(qū)的路徑。其判斷依據(jù)是被困人員行進(jìn)的路線點(diǎn)在經(jīng)過(guò)時(shí)處于未淹沒狀態(tài)，即經(jīng)過(guò)時(shí)該點(diǎn)的水位低于地形高程（水位及地形均是基于平均海平面）。

表1 “怪潮”應(yīng)急分級(jí)規(guī)則

4“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)應(yīng)用

圖5 預(yù)警產(chǎn)品展示圖

該平臺(tái)主要由實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)查詢、預(yù)報(bào)產(chǎn)品、預(yù)警產(chǎn)品、機(jī)理研究和輔助決策6大功能模塊組成，平臺(tái)界面如圖5所示。其中，預(yù)報(bào)產(chǎn)品功能模塊包括數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品和綜合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，每日定時(shí)更新；預(yù)警產(chǎn)品功能模塊則展示每日更新的流速激增、灘面過(guò)水時(shí)和水位激漲預(yù)警信息；輔助決策功能模塊展示“怪潮”預(yù)警時(shí)的應(yīng)急預(yù)案及災(zāi)害發(fā)生時(shí)最佳撤離路徑。自2012年5月正式上線以來(lái)，該平臺(tái)為南通市相關(guān)行政單位漁業(yè)安全生產(chǎn)指揮及災(zāi)害救

援決策提供了有力支撐。

5結(jié)論與展望

從“怪潮”精細(xì)化預(yù)警報(bào)需求出發(fā)，本文主要對(duì)“怪潮”數(shù)值模式結(jié)果可視化處理、“怪潮”預(yù)警報(bào)信息提取及“怪潮”輔助決策等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，并建成蘇北“怪潮”災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警綜合服務(wù)平臺(tái)，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)發(fā)布“怪潮”監(jiān)測(cè)及預(yù)警報(bào)信息，提供災(zāi)后決策支撐，并實(shí)現(xiàn)該平臺(tái)的業(yè)務(wù)化運(yùn)行。

在下一步研究中，將繼續(xù)提升“怪潮”數(shù)值模式結(jié)果可視化處理效率，并根據(jù)當(dāng)?shù)貪O民的應(yīng)用需求，提供更有效、簡(jiǎn)潔的預(yù)警報(bào)產(chǎn)品，以進(jìn)一步保障沿海海洋經(jīng)濟(jì)及漁民人生安全。

[1]簡(jiǎn)慧蘭,秦潔.蘇北淺灘“怪潮”災(zāi)害預(yù)警報(bào)體系建設(shè)的幾點(diǎn)思考[J].海洋開發(fā)與管理,2012,(11):49-50.

[2]袁捷,仵彥卿,覃榮高.影響“怪潮”發(fā)生的海洋要素多變量自回歸相關(guān)分析[J].海洋環(huán)境科學(xué),2013,32(5):707-710,720.

[3]FVCOM.http://fvcom.smast.umassd.edu/fvcom/.

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[6]何海豐,楊世倫,張朝陽(yáng),等.朱家尖島鄰近海域潮流時(shí)空變化及其影響因素[J].上海國(guó)土資源,2013,34(1):27-31,59.

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Key technologies research of integrated serviceon odd-tide disaster monitoring and forecast in the shoal-water area along the northern coast of Jiangsu province

WU Ping,WANG Li-lin,GONGMao-xun,MEIJie,LIU Jing
(EastChina Sea ForecastCenter ofthe National Administration ofOcean,Shanghai200081China)

The special landform and complex tidal characteristics are easy to induce partially odd tide disasters and seriousmarine accidents.It’s impressively important tomonitor and forecastodd tide.Based on the research results of themechanism and forecasting technologies of odd tide,this papermainly studied key technologies of integrated service on odd-tide,such as the odd tide numerical model visualization,the algorithm of odd tide warning information,decision supporting,and so on.The comprehensive service platform for odd tide disaster monitoring and warning was operated in May,2012.Odd tidemonitoring and warning information was published truly and dynam ically,to guaranty the safety of Northern Jiangsu coastalmarine production.

odd-tide;visualization;decision support

P731.23

A

1003-0239（2015）06-0094-06

10.11737/j.issn.1003-0239.2015.06.013

2015-03-24

國(guó)家海洋局海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（200905014）

吳萍（1982-），女，工程師，博士，主要從事海洋信息技術(shù)相關(guān)工作。E-mail:wuping@eastsea.gov.cn.