《Ocean Engineering》：A review of measured rogue waves: Spatio-temporal characteristics, occurrence probability, physical mechanisms, and predictability
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异常波观测揭示了其统计特性、物理机制及预测潜力。传统线性理论低估其发生频率，观测表明异常波多嵌入高能波群，主要受线性聚焦和非线性相互作用驱动，环境调制（风/洋流/地形）亦起关键作用。确定性预报受非线性系统内在不可预测性限制，而长期概率模型为工程应用提供依据。
傅瑞丽|蔡华义|董国海|王刚|陶艾峰|郑金海|唐明富|安宏伟|斯科特·德雷珀|李晓晨
中国江苏省南京市河海大学教育部海岸灾害与防护重点实验室，邮编210024
摘要
巨浪通常被定义为高度超过有效波高两倍的波浪，是海洋中最危险的现象之一，对海上结构和海上作业构成严重威胁。过去几十年里，观测技术的进步为巨浪在不同海洋环境中的发生提供了前所未有的实地证据。本文综合了这些基于测量的发现，阐明了巨浪在真实海况下的统计特征、物理机制和预测潜力。
实地观测一致表明，巨浪的发生频率往往超出经典线性高斯理论的预测，并且在受风暴、跨海流动、强水流和风力影响的能量较大的条件下，表现出明显的空间和时间聚集现象。测量数据还显示，巨浪很少以孤立波峰的形式出现，通常嵌入在能量较大的波浪群中，这突显了波浪群尺度能量聚焦的核心作用。在宽带海洋频谱下，瞬态线性聚焦和弱非线性相互作用解释了大部分观测到的巨浪事件，而调制不稳定性则相对不那么显著。尽管确定性预测显示出一定的潜力，但其预测能力仍受到非线性海洋波浪动力学固有局限性的根本制约。
这些见解为改进海上工程的危险评估和预测提供了基于观测的框架。
引言
关于现在所知的巨浪的最早记录可以追溯到1826年，当时法国探险家朱尔·杜蒙·德维尔描述了印度洋中一个高度估计为26-33米的异常波浪，远超过当时该地区通常采用的最大设计波高9米（Jones和Jones，1992年）。由于这些巨浪持续时间极短、空间范围有限，且在常规测量条件下难以重复观测，它们长期以来被视为孤立事件或海洋传说。因此，它们被排除在主流波浪理论和工程设计框架之外。
1966年，德雷珀首次正式使用“巨浪”一词来描述那些显著偏离常规统计波浪分布的波浪（Draper，1966年），这标志着系统性科学研究的开始。随后的努力逐渐建立了定量识别标准，特别是克林廷和桑德（Klinting和Sand，1987年）提出的标准。1995年1月1日，北海的德劳普纳海上平台记录了首个完整的巨浪事件时间序列，被称为“新年巨浪”。记录的最大波高达到25.6米，相当于当地有效波高的2.15倍（Haver，2004年）。这一事件标志着从轶事描述向以测量为依据的科学框架的转变（Cherneva和Soares，2008年）。图1简要总结了使巨浪被认定为独立海洋现象的关键里程碑。
自21世纪初以来，卫星测高技术、固定海上平台、波浪浮标和沿海雷达系统的进步大大扩展了巨浪观测的空间和时间覆盖范围。这些测量数据一致表明，巨浪在真实海洋环境中的发生频率高于经典线性高斯随机波理论的预测。例如，MAXWAVE卫星项目在2000年三周内检测到超过10个高度超过25米的巨浪（Rosenthal和Lehner，2008年）。挪威海的长期测量显示，在十年间有623次事件的高度超过有效波高的两倍（Fu等人，2024年）。沿海记录进一步证明了巨浪对社会产生了显著影响，2005年至2021年间全球共记录了224起沿海巨浪事件（Didenkulova等人，2022年）。
累积的实地证据还表明，巨浪的发生具有强烈的空间和时间不均匀性。高概率事件通常与冬季风暴、季风系统、跨海流动、强波浪-水流相互作用区域以及复杂海底地形区域相关。此外，越来越多的证据表明，巨浪是在能量较大的波浪群中形成的，而不是作为孤立的极端波峰出现。这些发现表明，传统的静态概率模型和单波描述可能不足以完全描述真实环境中的巨浪危险。
在物理层面上，已经提出了多种相互作用机制来解释巨浪的形成，包括线性色散聚焦、非线性波浪-波浪相互作用、调制不稳定性、波浪群相互作用以及风、水流和海底地形的环境调制。然而，在真实宽带和方向性分布的海况下，这些机制的相对重要性仍是一个持续研究的课题。此外，可预测性问题仍然存在：虽然长期概率评估对结构设计和区域风险评估至关重要，但它们无法解决特定事件的风险问题，而短期确定性预测则受到非线性海洋波浪场固有可预测性的根本限制。
尽管有几篇有影响力的综述总结了理论生成机制（Kharif和Pelinovsky，2003年）、非线性统计模型（Dysthe等人，2008年）以及跨物理系统的普遍性（Onorato等人，2013年），但现有的综述主要围绕理想化机制或实验室实验组织，实地观测通常作为支持性示例，而非主要组织原则。
相比之下，本文采用基于测量的框架，系统地综合了关于巨浪时空分布、发生概率、波形特征、波浪群动力学、演化机制和在真实环境强迫下的预测策略的全球观测证据。通过明确连接观测统计、波浪群特征、物理演化机制和预测框架，本文旨在将巨浪物理学与面向工程的危险评估和操作预测联系起来。为清晰和一致性起见，全文统一使用“巨浪”一词，而“ freak wave”一词在引用文献中除外。
本文的其余部分安排如下：第2节总结了测量得到的巨浪的时空分布和发生概率；第3节探讨了它们的波形和波浪群特征；第4节回顾了从观测中推断出的演化机制，包括线性、非线性和环境调制过程；第5节讨论了长期概率和短期确定性预测方法，强调了它们的适用性和固有局限性；最后，第6节提出了结论并概述了未来研究的展望。
部分摘录
测量得到的巨浪的时空分布和发生概率
尽管巨浪的发生本质上是随机的，但长期观测表明，它们的时间和空间分布呈现出明显的统计模式。不同海洋区域和季节之间的发生概率存在显著差异。
巨浪及其周围波浪的形状
巨浪对海洋结构造成的负荷不仅取决于单个波高，还受到波形几何形状和巨浪在波浪群中的相对位置的影响（Onorato等人，2013年）。测量数据显示，即使在波高相当的情况下，不同的巨浪形状也会导致明显不同的影响特征，包括负荷持续时间和压力分布。
测量得到的巨浪的演化机制
巨浪的演化通常从时域和频域两个角度进行研究。通过研究波浪能量的时空聚焦和不同频率分量之间的能量重新分配，可以识别出负责巨浪生成和放大的主导过程。根据非线性效应的强度和性质，巨浪的演化机制通常被分为线性聚焦机制和非线性机制
长期概率预测
评估区域巨浪发生概率是海上结构设计、航线规划和风险评估的关键要求。因此，巨浪的长期概率预测一直是物理海洋学和海洋工程领域的核心课题。
早期研究主要基于统计方法。Capitao和Burrows（1995年）总结了一个使用散点图数据进行长期概率估计的系统框架。
结论
本文系统地综合了近期关于巨浪研究的进展，重点关注时空发生特征、物理生成机制和预测能力。通过整合来自不同海洋环境的广泛实地观测数据，可以得出几个稳健且与工程相关的结论。
首先，基于测量的证据表明，巨浪的发生不能仅通过传统方法充分描述
CRediT作者贡献声明
傅瑞丽：撰写——初稿，调查，正式分析。蔡华义：撰写——审稿与编辑，正式分析。董国海：调查，资金获取，正式分析。王刚：监督，方法论，概念化。陶艾峰：验证，资源，正式分析。郑金海：撰写——审稿与编辑，监督，项目管理。唐明富：资源，数据管理。安宏伟：资源，数据管理。斯科特·德雷珀：方法论，概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了中央高校基本科研业务费（资助编号：B250201139）、国家自然科学基金（资助编号：W2411038、52201319）、江苏省自然科学基金（资助编号：BK20220980）、国家海洋工程重点实验室开放基金（资助编号：SL2501）以及河海大学教育部海岸灾害与防护重点实验室（资助编号：J202505）的财政支持。
