7.1.2 风暴潮的经验预报方法
风暴潮经验预报方法包括预报员的主观经验和经验统计预报方法。前者取决于预报人员经验积累的多寡和对风暴潮复杂物理本质理解的程度。后者取决于选取物理意义清楚的气象因子与风暴潮建立相关关系（数值模式计算可为因子的选择提供科学依据）。数理统计方法要以大量的符合要求的观测样本为基础，但并不是所有的海区都具备这种历史资料的统计样本。尽管就全球而言数值方法在风暴潮预报中正发挥着越来越大的作用，但经验预报对提高风暴潮预报准确度的作用仍不可低估。
1）相似对型预报法
此方法的基本思路是：建立每次典型风暴潮过程的资料档案，当预报的台风路径、强度、尺度和移速与历史上某次台风相同或相似是时，参考历史上与其相似台风的各站增水值，并将其叠加到各站天文潮预报上发布本次风暴潮过程预警报。
2）单站经验统计方法
（1）台风风暴潮。本书介绍四种单站经验统计预报公式：①利用气压示度来预报本站最大增水；②利用最大风速来预报本站最大增水；③在预报风速和气压增水时增加了波浪对风暴潮的贡献；④台风增水过程预报方程。
单站最大增水的经验预报公式为
式中 ζ——最大增水值（单位：cm）；
ΔP 0=P∞-P 0，其中P∞为正常气压、P 0为台风中心气压（单位：hPa）；
r 0——台风最大风速半径；
r——本站最大增水发生时，台风中心到测站的距离；
A、C——待定系数。
式（7-1）的本质是用本站最大气压下降量来预报这个站的最大增水值。它的缺陷是：由于登陆点的气压下降量最大，对于正面登陆的台风，最大增水应出现在登陆点右边最大风速半径的地方，因此按照式（7-1）计算登陆点处的最大增水偏大。
“杰氏风暴潮经验预报方法”就是式（7-1）的具体应用。
“杰氏”统计相关预报方程为
式中 ΔH——预报方程计算出来的风暴潮增水值；
ΔP 0=P∞-P 0，其中P∞为台风外围气压取值为1 008 hPa或1 010 hPa、P 0为台风中心气压；
R——台风中心位置到预报点出现最大增水时的距离；
-0.64——平均纬距；
a、b——待定系数。
单站最大增水的经验预报公式为
式（7-3）也可用于预报某测站的台风过程最大增水值。式中，p、P 0分别代表月平均气压和台风过程本站最低气压；w为本站最大风速；θ为海面主风向与本站最大风速之间的夹角（在海湾，通常取海湾的主轴方向为主方向，在开阔海，则取与海岸的垂线为主方向）；a、b为待定系数。该方程对于湾顶及其附近站点的风暴潮预报比较有效，不能预报振荡效应，只是统计的包括了一些非平衡效应。
单站最大增水的经验预报公式为
在岸边常常可以看到，伴随台风而来的台风浪一个一个接踵而来，因波浪作用而产生的海水堆积被称为波涌水，式（7-4）给出的就是考虑波涌水后的预报方程。其中，C为待定系数；h i表示波涌水的增水效应；h i取决于拍岸浪处的水深。
单站过程增水的经验预报公式为
具体做法是：列出历史台风的逐时过程增水值H i，标出逐时台风气压值（非正点气压值由正点气压值内插），进而给出台风中心逐时气压示度
根据预报的台风中心气压值，计算出台风逐时气压示度
那么利用式（7-5）便可预报出本次台风逐时过程增水值h i。
（2）温带风暴潮。目前用于温带风暴潮的常规预报方法包括相似对型预报法、单站极值预报和过程预报方法。过程预报方法首先是将引发风暴潮的天气系统分型，采用逐步回归正交筛选法，来建立气象因子（主要是气压）和单站风暴增水的经验回归预报方程。该方法依据的模型属于线性回归模型。从某种意义上讲，它等价于线性动力模型。方程包含了诱发风暴潮的诸力，因此预报的单站风暴增水包含惯性振荡效应，甚至共振、长波增水也能被预报。该方法在美国被用于温带风暴潮预报。