《Estuarine, Coastal and Shelf Science》：Numerical Investigation of Probabilistic Models for Wind–Wave Misalignment during Historical Typhoons
编辑推荐：
风浪错位特性与结构安全评估研究——以槟榔滩海峡铁路公路桥为例，通过混合风场模型耦合SWAN+ADCIRC波浪-风暴潮数值模拟，结合历史台风事件分析，采用copula方法和iform法建立三变量联合概率分布与环境等值面模型，揭示桥位风浪错位角时空分布规律及极端事件概率特征，为跨海桥梁抗风浪设计提供理论依据。
Kai Wei|Yanchao He|Haoyu Li|Zhikai Li|Qingshan Yang
中国四川省成都市611756，西南交通大学桥梁智能与绿色建造国家重点实验室
摘要
受海洋强国战略的推动，跨海桥梁的建设逐渐扩展到海峡和岛屿礁石区域。由于这些独特的地形，台风期间的风和波浪容易导致桥梁结构错位，这对结构安全构成重大挑战，并成为机械性能评估中的关键问题。因此，为了系统研究台风期间桥梁现场风-浪错位的统计特性，选择了平潭海峡铁路-公路桥作为研究案例。选取了对该桥海区产生显著影响的历史台风事件，并使用混合风场模型和SWAN+ADCIRC耦合建模系统进行了数值模拟。此外，通过copula方法获得了历史台风事件中最大风速、最大波高以及最大波高时刻风-浪错位的联合概率特性，并通过逆一阶可靠性方法（IFORM）建立了三维环境等值面模型。研究结果表明，在最大波高时刻，平潭桥内海区域的风-浪错位明显小于外海区域。基于有界概率分布模型得出的风-浪错位累积概率分布和概率密度与实测数据吻合良好。根据100年一遇的环境等值面，当风速或波高达到极值时，风-浪错位可达到-14°。因此，在结构设计中不应忽视风-浪错位的影响。
引言
随着海上风电场和桥梁等基础设施的建设从陆地向海洋扩展，这些项目不可避免地面临热带气旋及其次生灾害的威胁。例如，2004年的飓风Ivan、2005年的飓风Katrina和2008年的飓风Ike对美国沿海的许多海洋基础设施造成了严重破坏[1]、[2]。台风的破坏力不仅来自强风本身，还来自大浪和风暴潮等次生灾害[3]、[4]。风和波浪载荷是跨海桥梁等海上结构的主要控制载荷，确定风和波浪之间的相关性和方向偏差特性对于跨海桥梁及其他海上结构的设计、运行和维护至关重要。当强风和大浪从不同方向同时作用于海上结构时，这些结构的疲劳损伤会显著加剧[5]。
台风期间，海洋环境复杂多变，风和波浪不共线的情况非常普遍[6]。Van Vledder[7]研究表明，风-浪错位随风速和波高的增加而减小，Bowers等人[8]指出，在最大波高时刻，风-浪错位的程度可达60°。因此，风-浪错位是跨海桥梁和浮动风力涡轮机等海上结构需要关注的关键问题。然而，在海上结构的设计中，极端风和波浪的共线载荷通常被保守估计[9]，而对跨海桥梁的研究表明，忽略风和波浪的方向效应可能导致结构响应过于保守且不现实[10]、[11]。关于浮动风力涡轮机，Barj等人[12]报告称，风-浪共线条件会低估单柱式风机塔底的横向疲劳损伤，Li等人[13]指出风-浪错位强烈影响浮动平台的平衡位置及其纵向和横向运动。最新的浮动风力涡轮机设计规范DNV-OS-J103[14]指出，风-浪错位引起的空气动力载荷变化会负面影响浮动风力涡轮机的运动响应，因此设计时必须考虑风-浪错位。此外，台风引起的风和波浪条件通常是相互关联的[15]。因此，将风和波浪视为独立变量并基于单变量分布推导设计条件的传统方法往往高估了它们的结构响应，导致不必要的浪费[16]。近年来，许多学者采用copula模型将高维问题分解为多个低维问题，从而为多个随机变量构建复杂的联合概率分布。Zhang等人[17]使用copula函数建立了不同高度风速和攻角的联合概率模型，Yang等人[18]利用copula函数研究了1989-2008年间渤海湾风速和有效波高的联合概率分布。获得联合概率分布后，可以通过IFORM方法推导出特定重现期下的环境等值线和等值面。在该重现期内，可以从环境等值线和等值面中识别出结构可能经历的最不利环境因素组合[15]。然而，建立联合概率分布的前提是获取每个变量的环境参数。然而，这些无界单变量分布函数不适用于具有明显上下限的风-浪错位预测，这可能是尚未建立波高和风-浪错位联合分布模型的原因。
现场测量和数值模拟是获取台风期间风和波浪等环境要素的主要方法。现场测量成本高、效率低且失败风险大，无法满足跨海桥梁的紧迫设计需求。鉴于这些限制，许多研究人员在台风条件下的极端海洋环境数值模拟领域进行了大量研究。台风可以通过以下两种主要方法进行模拟：基于理论推导的参数风场模型和基于大气物理模块的中尺度大气模型。中尺度大气模型具有明确的动态机制，但计算成本较高，通常用于单案例分析[19]。近年来，许多学者提出了基于不同台风径向压力剖面的不同台风参数风场模型，其中Holland模型是应用最广泛的台风径向压力剖面[20]。参数风场模型计算成本相对较低，同时能够反映台风的基本特征，适用于需要多次极端事件的数值模拟领域，如极端海洋结构环境的设计因素确定和台风灾害评估。作为台风条件下波浪和风暴潮数值模拟的关键驱动因素，台风模型也是获取台风灾害评估所需风速和风向的关键技术。SWAN+ADCIRC耦合模型考虑了风暴潮和波浪之间的相互作用，不仅提高了近岸风暴潮和波浪预测的准确性，还保持了相对较低的计算成本。因此，这种方法在模拟台风条件下的波浪和风暴潮方面得到了广泛应用[21]、[22]、[23]、[24]、[25]。
本研究以平潭海峡作为研究案例。通过整合参数风场和CCMP再分析风场建立了台风风场，随后用于驱动SWAN和ADCIRC模型。该数值模型基于1808年Maria台风以及2018年1月2日至1月22日期间的实测风速、波浪和潮位进行了验证。随后应用该数值模拟方法模拟了1990–2018年间对平潭海峡铁路-公路桥桥区海区产生显著影响的58次历史台风事件。最后，结合copula理论和pair-copula模型，研究了历史台风期间最大风速、最大波高以及最大波高时刻风-浪错位的概率特性，并通过IFORM建立了50年和100年一遇重现期的三维环境等值面模型。本文的其余部分组织如下：第2节介绍了混合风场模型、SWAN+ADCIRC模型和多维联合概率模型；第3节介绍了桥址情况、桥址范围内历史台风事件的筛选、模型验证以及历史台风期间每个测量点的风-浪错位情况；第4节分别给出了单变量、双变量和三变量情况下的最大风速、最大波高和风-浪错位的概率分布，并计算了50年和100年一遇重现期的三维环境等值面。
节选内容
台风风场模型
台风模型可以提供驱动压力场和风场，用于模拟台风期间的海洋波浪和风暴潮。Holland模型广泛用于描述台风的压力场，如方程1所示。台风风场表示为给定高度处梯度风速和台风运动速度的矢量和，如方程2所示。台风运动场通过Jakobsen和Madsen提出的模型计算，如方程3所示。
