姚雋琛 周天軍 鄒立維

1 中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國際重點實驗室，北京100029

2 中國科學院大學，北京100049

3 中國科學院氣候變化研究中心，北京100029

1 引言

西北太平洋地區(qū)與南海是熱帶氣旋（TC）生成最多的季風區(qū)（Mcbride, 1995），熱帶氣旋造成的強風強降水，給沿岸的社會生產(chǎn)與生活帶來嚴重影響。為了合理描述熱帶氣旋，前人已定義許多指數(shù)。如用以描述熱帶氣旋能夠在一定海氣熱力條件下可達到的最大風速指數(shù)（Emanuel，1988），描述氣旋累積的能量（ACE）指數(shù)（Bell et al.，2000），描述氣旋時間尺度以及強度的 PDI指數(shù)（Emanuel，2005），描述熱帶氣旋盛期生成強臺風或颶風能力的NCat45指數(shù)（Saffir，2003）等。這其中，熱帶氣旋潛勢指數(shù)（GPI）近年來得到廣泛使用（Emanuel and Nolan，2004）。其建立在Gray指數(shù)（Gray，1975）之上，被Emanuel and Nolan（2004）進行重新定義，之后Murakami et al.（2011）又對其進行了修正。該指數(shù)包含了影響熱帶氣旋生成的熱力因子（相對濕度、海表溫度、絕對濕度、氣溫）與動力因子（垂直風切變、絕對渦度、垂直抬升速度），可以合理再現(xiàn)熱帶氣旋的分布與年際變化特征（田方興和周天軍，2013），已被廣泛的應(yīng)用于多種時間尺度熱帶氣旋的研究。

熱帶氣旋潛勢指數(shù)被廣泛應(yīng)用于評估粗分辨率模式對熱帶氣旋的模擬性能。Camargo et al.（2007a）發(fā)現(xiàn)盡管大氣環(huán)流模式可以再現(xiàn)熱帶氣旋潛勢指數(shù)的氣候態(tài)分布，但是在大部分區(qū)域模擬較觀測偏大，原因是大部分模式模擬的相對濕度較觀測更高。田方興和周天軍（2013）評估了大氣環(huán)流模式GAMIL的GPI分布與年際變率，指出該模式也有類似現(xiàn)象。Manganello et al.（2012）對高分辨率的大氣模式分析之后發(fā)現(xiàn)，高分辨率大氣模式依然會在西北太平洋地區(qū)模擬出更高強度的GPI，而這主要是副熱帶相對濕度以及熱帶低層的渦度模擬偏差導(dǎo)致的。

以上的研究皆針對單獨大氣模式。局地海氣相互作用過程對西北太平洋季風的模擬有重要影響。大氣模式?jīng)]有考慮該地區(qū)?！獨獾南嗷プ饔茫髿庵皇潜缓Ｑ篁?qū)動，缺乏了大氣對海洋的反饋作用（Wang et al., 2005）。而西北太平洋地區(qū)的?！獨庀嗷プ饔眠^程卻是影響熱帶氣旋形成發(fā)展的要素之一。該區(qū)域的熱帶氣旋活動有明顯的年際變化（Landsea, 2000），且其年際變化在 ENSO（El Ni?o/La Ni?a–Southern Oscillation，簡稱 ENSO）年正負位相有明顯的區(qū)別（Camargo and Sobel, 2005），這種區(qū)別主要是通過ENSO影響西北太平洋季風槽強弱實現(xiàn)的（Wu et al., 2012）。與此同時ENSO影響西北太平洋地區(qū)氣候受到該地區(qū)局地海氣相互作用的調(diào)制（Wang et al., 2000; Wu et al., 2009; Wu et al., 2010）。研究表明，在區(qū)域氣候模式中局地海—氣相互作用非常重要。胡軼佳等（2008）發(fā)現(xiàn)大氣模式RegCM3對降水高頻振蕩和天氣尺度周期振蕩的模擬能力較弱。Zou and Zhou（2013）在區(qū)域氣候模式中引入局地?！獨庀嗷プ饔眠^程后發(fā)現(xiàn)，區(qū)域?！獨怦詈夏Ｊ侥M的西北太平洋地區(qū)夏季風年際變率，較之單獨的區(qū)域大氣模式有明顯改善。而房永杰和張耀存（2014）發(fā)現(xiàn)區(qū)域耦合模式亦可更好的再現(xiàn)東亞夏季風季節(jié)內(nèi)振蕩。但是針對熱帶氣旋潛勢指數(shù)，區(qū)域海氣耦合模式和區(qū)域氣候模式的模擬性能對比此前研究較少。

本文的目的是利用區(qū)域?！獨怦詈夏Ｊ紽ROALS的試驗結(jié)果，從熱帶氣旋潛勢指數(shù)的氣候態(tài)以及年際變率方面，檢驗該模式性能，分析造成偏差的原因和耦合模式的優(yōu)勢。

2 模式、觀測數(shù)據(jù)和方法

2.1 模式介紹

本文所使用的模式是區(qū)域海氣耦合模式FROALS（Zou and Zhou, 2011, 2012, 2013, 2014）。其大氣模塊是 ICTP（International Centre for Theoretical Physics）開發(fā)的 RegCM3（Pal et al.,2007）；其海洋模塊是由中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國家重點實驗室（LASG/IAP）開發(fā)的 LICOM2.0（Liu et al.,2012）；耦合器使用的是OASIS3（Valcke, 2006）。

大氣模式模擬區(qū)域為（0°～40°N，105°～160°E），水平分辨率為45 km，經(jīng)向有113個格點，緯向有136個格點。垂直方向使用σ坐標，為18層。初始和側(cè)邊界條件用的是 NCEP-2資料（Kanamitsu et al., 2002），每6小時更新一次，緩沖區(qū)為 12個格點。為了防止深對流在大氣較干的情況下發(fā)生，只有當云頂?shù)皆频椎钠骄鄬穸却笥谔囟ㄖ禃r（試驗中使用的是 0.70），模式中對流才會發(fā)生。模式中使用的物理參數(shù)化方案如下：Grell積云參數(shù)化方案（Grell, 1993），SUBEX層云降水方案（Pal et al., 2000），CCM3輻射模塊（Kiehl et al., 1996），BATS陸面過程方案（Dickinson et al.,1993），及?！獨馔拷粨Q方案（Zeng et al., 1998）。

海洋模式LICOM2.0是LICOM（Jin et al., 1999;Zhang et al., 2003; Liu et al., 2004）的更新版本，并且在FGAOLS（Zhou et al., 2007, 2008; Yu et al.,2008; Bao et al., 2010, 2013; Li et al., 2013）作為海洋模塊使用。模式模擬區(qū)域為 75°S～90°N。75°S以南是陸地，邊界條件設(shè)為剛性邊界。其分辨率在10°S～10°N 內(nèi)是 0.5°，在 10°～20°S 與 10°～20°N內(nèi)從0.5°逐漸過渡到1°。垂直方向30層，上層的150 m內(nèi)為均勻15層。垂直混合方案使用二階混合模型（Canuto et al. 2001, 2002）模式中1979～1981年為模式積分到穩(wěn)定狀態(tài)的時間。模式的初始條件為WOA05資料（Locarnini et al., 2006; Antonov et al.,2006）的溫度和鹽度，并利用NCEP-2日平均的2 m氣溫、絕對濕度、表面氣壓、10 m風計算海表風應(yīng)力與海表湍流熱通量（Large and Yeager, 2004）。

本文中用到了兩組試驗，一組是參照試驗，使用周平均的 OISST2（Optimum Interpolation Sea Surface Temperature 2）海溫資料（Reynolds et al.,2002）驅(qū)動單獨 RegCM3；另外一組是耦合試驗。兩組試驗均從1982年積分到2007年。耦合試驗中，大氣模式模擬的區(qū)域外為NCEP-2表面資料驅(qū)動海洋模式；區(qū)域內(nèi)大氣模式給海洋模式提供海表熱通量以及風應(yīng)力，同時海洋模式給大氣模式提供海表溫度場。通量交換頻率為1天。其他試驗細節(jié)參見Zou and Zhou（2013）。

2.2 觀測和再分析資料

本研究使用的觀測資料如下：（1）OISST2全球海表溫度資料（Reynolds et al., 2002），水平分辨率為 1°×1°；（2）NCEP-2 再分析資料（Kanamitsu et al., 2002），水平分辨率為 2.5°×2.5°，垂直方向為17層。所有資料選取時段為1982～2007年。

2.3 分析方法

2.3.1 熱帶氣旋潛勢指數(shù)的定義

Murakami et al.（2011）將熱帶氣旋潛勢指數(shù)（GPI）定義為

其中η是850 hPa絕對渦度，單位是s-1；f是700 hPa的相對濕度，單位是%；Vmax是風速上限指數(shù)（Emanuel, 1995），代表在一定的?！獨鉄崃l件下熱帶氣旋能達到的最大風速，單位是 m s-1；Vs是850 hPa與200 hPa的水平風切變，單位是m s-1；ω是500 hPa垂直速度，單位Pa s-1。

Vmax的公式如下：

其中，Ck是焓交換系數(shù)；Cd是拖曳系數(shù)；Ts是絕對海表溫度；T0是平均出流氣體溫度；CAPE*是飽和濕空氣從海表上升時具有的對流有效位能，跟周圍環(huán)境有關(guān)；CAPEb則是邊界層空氣上升時具有的有效對流位能；Vmax由絕對濕度、氣溫、海表氣壓以及海表溫度計算而來，與海表溫度相關(guān)性較高。

而式（1）又可簡寫為

其中，AV為絕對渦度項，RH為相對濕度項，MPI為強度上限項，SH為垂直切變項，W為垂直抬升項。

2.3.2 平均態(tài)誤差分析的線性化方法

如式（1）、（3）所示，熱帶氣旋潛勢指數(shù)由五項相乘得到。本文采用Yokoi et al.（2009）的方法通過計算常用對數(shù)將其線性化，使得分析各個變量對熱帶氣旋潛勢指數(shù)的貢獻更加直觀：

其中，var(i)表示式（1）、（2）中的五個變量。這里用模式與觀測中各變量的常用對數(shù)之差來表征各變量的偏差。最終，熱帶氣旋潛勢指數(shù)的偏差被分解為五個變量的偏差之和：

2.3.3 平均態(tài)誤差偏差貢獻的計算方法

每一個格點的var(i)偏差貢獻計算公式如下

其中，Dif(i)表示式（1）、（2）中的五個變量的偏差貢獻。計算區(qū)域的偏差方法是對 Dif(i)做面積加權(quán)平均。

3 FROALS對熱帶氣旋潛勢氣候態(tài)的模擬與偏差原因

以下首先從 GPI的空間分布、季節(jié)循環(huán)等方面，檢驗?zāi)Ｊ綄PI的模擬能力；隨后利用線性化方法找到造成偏差的原因，最后對大氣模式與耦合模式的差別進行分析。

3.1 氣候態(tài)模擬

圖1給出了觀測和模擬的1982～2007年7～10月GPI平均氣候態(tài)的空間分布。參照試驗、耦合試驗?zāi)M的 GPI與觀測的空間相關(guān)系數(shù)分別為 0.46與0.47。按觀測中GPI大值分布，將西北太平洋為三個區(qū)域：中國南海地區(qū)（SCS；5°～20°N，110°～120°E）、西北太平洋北部（NWNP；20°～35°N，120°～150°E）與西北太平洋南部（SWNP；5°～20°N，120°～150°E）。耦合試驗?zāi)M的 GPI 在SCS、SWNP、NWNP地區(qū)與觀測的空間相關(guān)系數(shù)分別為0.42、0.53、0.70，而參照試驗分別為0.59、0.58、0.55。模式大致可以模擬出與觀測接近的GPI分布，如NWNP與SCS的高值區(qū)。但是兩組試驗均未能再現(xiàn)SWNP地區(qū)的高值區(qū)。值得注意的是，利用NCEP2資料計算的GPI在日本以南洋面存在大值區(qū)，前人的研究同樣有類似結(jié)果（Camargo et al.，2007a；Walsh et al.，2013）。這與 NCEP-2 資料本身有關(guān)，利用ERA40計算的GPI并沒有出現(xiàn)相應(yīng)大值區(qū)（田方興和周天軍，2013）。根據(jù)前人研究，NCEP-2資料存在相對濕度的干偏差（Bony et al. 1997; Dessler and Davis, 2010），這很可能是二者在計算 GPI上有差異的原因（Chattopadhyay and Abss, 2012）。

為了清楚地看出兩組試驗?zāi)M的GPI與觀測結(jié)果的差別，圖2給出了兩組試驗與觀測的GPI的差值。可以看到，兩組試驗在SWNP地區(qū)模擬的GPI都偏弱；NWNP地區(qū)，參照試驗?zāi)M的GPI強于觀測，而耦合試驗則相反；在SCS地區(qū)，參照試驗?zāi)M的GPI弱于觀測，而耦合試驗則相反。具體偏差原因在下文分析。

圖3給出了觀測、兩組試驗?zāi)M的105°～150°E平均的GPI緯度—時間剖面圖。觀測中從5月開始，GPI向北部發(fā)展并加強，在8月時到達峰值，主要大值分布在 20°～34°N左右，接著從 10月開始南退。兩組試驗均可模擬出 GPI從 5月開始朝北發(fā)展，并且于 6～8月在 20°～34°N達到高值區(qū)的現(xiàn)象。但是參照試驗?zāi)M的GPI在6～8月的北部高值區(qū)偏強（圖3b），在5°～15°N處偏弱；而耦合試驗?zāi)M的GPI較觀測整體偏弱（圖3c），但時間演變卻與觀測對應(yīng)較好。

3.2 GPI分布平均態(tài)偏差原因分析

圖4給出 GPI及其相關(guān)五個變量的泰勒分布圖。其中參照試驗垂直速度項與觀測結(jié)果的空間相關(guān)系數(shù)為-0.2，空間標準差比值為2.10，故沒有出現(xiàn)在圖4中。由圖4可見，兩組試驗的相對濕度項和垂直抬升項與觀測結(jié)果的空間相關(guān)系數(shù)相對較低，其余各項與觀測結(jié)果的空間相關(guān)系數(shù)均高于0.75?？臻g變率比值上除了垂直切變項，兩組試驗的各項空間變率都要強于觀測。耦合模擬亦顯示出一些優(yōu)勢，除了強度上限項，耦合試驗?zāi)M的其他變量的空間相關(guān)系數(shù)要高于參照試驗。

為了更直觀的分析構(gòu)成GPI的五個變量分別造成的模擬偏差，這里采用 2.3.2中提到的線性化的方法，對其進行線性化。圖5是觀測的各項線性化后的結(jié)果及兩組試驗?zāi)M的各項與觀測之差。

兩組試驗?zāi)M的GPI偏差最大的區(qū)域是SWNP區(qū)域，均表現(xiàn)為負偏差。導(dǎo)致該地區(qū)模式模擬的GPI偏差的項主要為垂直抬升項（圖5n–o）、相對濕度項（圖5k–l）。這三項的偏差貢獻在參照試驗中為-36%、-47%，耦合試驗中為-34%、-43%，其偏差的空間分布與模擬的GPI偏差的空間分布基本對應(yīng)。

導(dǎo)致兩組試驗在 SWNP地區(qū)出現(xiàn)相同偏差的原因是模式在該地區(qū)模擬的南海季風槽偏弱。根據(jù)前人研究，季風槽能夠為熱帶氣旋發(fā)生發(fā)展提供很好的背景條件，如對流、渦度場、濕度等（Harr and Chan, 2005），超過70%的熱帶氣旋生成都與季風槽聯(lián)系在一起（Briegel and Frank, 1997；Chen et al.,2004），并且季風槽的活動可以通過大尺度背景場與天氣尺度擾動影響熱帶氣旋活動（Wu et al.,2012）。所以季風槽對于熱帶氣旋的模擬至關(guān)重要，也是模式模擬熱帶氣旋偏差的原因之一。觀測中的SWNP地區(qū)，南海季風槽從大約 115°E延伸到150°E，且平均緯度在12°N左右（圖6a）。而兩組試驗在該地區(qū)模擬的季風槽非常弱，其東部只延伸到116°E左右（圖6b、c）。模式模擬偏弱的季風槽使得風場輻合與上升運動變?nèi)酰^而使得垂直運動項模擬偏弱。而上升運動偏弱，會使水汽堆積在大氣底部，繼而使得700 hPa的空氣更加干燥。故相對濕度項的模擬也會偏弱。

圖1 GPI（熱帶氣旋潛勢指數(shù)）1982～2007年7～10月平均氣候態(tài)的空間分布：（a）觀測；（b）參照試驗；（c）耦合試驗。NWNP：西北太平洋北部；SCS：中國南海地區(qū)；SWNP：西北太平洋南部Fig. 1 Spatial pattern of July–October mean GPI (Genesis Potential Index) averaged from 1982 to 2007: (a) Observation, (b) control run, (c)coupled run. NWNP: north of the western North Pacific; SCS: the South China Sea; SWNP: south of the western North Pacific

圖2 觀測與模式模擬的GPI氣候態(tài)差值的空間分布：（a）參照試驗與觀測之差；（b）耦合試驗與觀測之差；（c）耦合試驗與參照試驗之差Fig. 2 Spatial patterns for the differences of GPI between observations and models: (a) Control run minus observations, (b) coupled run minus observations, (c) coupled run minus control run

然而在NWNP地區(qū)，參照試驗?zāi)M的GPI表現(xiàn)為正偏差，而耦合試驗則相反。經(jīng)過偏差貢獻分析可知，導(dǎo)致參照試驗在該地區(qū)模擬的GPI偏強的原因是絕對渦度項與相對濕度項（圖5e、k），兩者偏差貢獻分別為18%與30%。導(dǎo)致耦合試驗在該地區(qū)模擬的GPI偏弱的原因是強度上限項與垂直運動項，兩者偏差貢獻分別為-17%和-26%。

為什么兩組試驗會在 NWNP地區(qū)出現(xiàn)相反的偏差？原因可能是參照試驗在該地區(qū)模擬的副熱帶高壓偏南且偏弱，而耦合試驗?zāi)M在該地區(qū)模擬的海溫偏冷。觀測中，在 NWNP地區(qū)，副熱帶高壓的脊線大概在28°N左右（圖6a）。而參照試驗在NWNP地區(qū)模擬的副熱帶高壓脊線約在 24°N（圖6b），且強度偏弱，出現(xiàn)氣旋性偏差（圖5e），即絕對渦度項偏強。這使得副高脊線附近出現(xiàn)異常上升運動。異常上升運動使得更多水汽被帶離低層，從而使得相對濕度項偏強。這是參照試驗在該地區(qū)模擬的GPI出現(xiàn)正偏差的原因。耦合試驗在該地區(qū)模擬的副高脊線位置較參照試驗有改善，但是卻模擬出更冷的海溫。而強度上限項與海表溫度空間相關(guān)性很高，故耦合模式模擬的強度上限項在該地區(qū)會偏低。更低的海溫同時也會削弱該地區(qū)的上升運動，使得該地區(qū)的垂直抬升項模擬偏低。這是耦合試驗在該地區(qū)模擬的GPI出現(xiàn)負偏差的原因。

圖3 105°～150°E平均GPI 緯度—時間剖面：（a）觀測；（b）參照試驗；（c）耦合試驗Fig. 3 Time–latitude cross sections of monthly mean GPI averaged from 105° to 150°E from (a) observations, (b) control run, and (c) coupled run

綜上所述，模式在SWNP地區(qū)模擬的GPI出現(xiàn)的負偏差主要是季風槽的模擬偏弱導(dǎo)致的；參照試驗在NWNP地區(qū)模擬的GPI強于觀測，是副高模擬偏南且偏弱導(dǎo)致的，而耦合試驗在 NWNP地區(qū)模擬的GPI弱于觀測，海溫模擬偏冷導(dǎo)致的。

4 模式對GPI年際變率的模擬

圖4 GPI及構(gòu)成它五個分量的泰勒圖。1到6號分別為GPI、AV（絕對渦度項）、RH（相對濕度項）、MPI（強度上限項）、SH（垂直切變項）、W（垂直抬升項）。參照試驗與耦合試驗分別用藍色和紅色表示；橫縱坐標是模式和觀測各項的空間標準差比值，橫坐標上徑向距離為1的點（REF點）即觀測點；角坐標是模式和觀測各項的空間相關(guān)系數(shù)；參照試驗W項的空間相關(guān)系數(shù)為-0.2，空間標準差比值為2.10，故未在圖中出現(xiàn)Fig. 4 The Taylor diagram of GPI and 5 variables associated with GPI.No.1–6 are GPI, AV (absolute vorticity), MPI (maximum potential intensity), SH (vertical shear), RH (relative humidity), and W(vertical velocity). Control run and coupled run is represented by blue dots and red dots respectively. The ordinate and abscissa are the ratio of the standard deviation of the GPI term simulated by models with respect to the observed GPI term. The observation point (REF point) is on the abscissa with one unit of standard deviation. The azimuthal locations indicate the pattern correlation coefficient between simulated and observed GPI terms. The term W in control runis not shown in the figure for the reason that its pattern correlation coefficient is -0.2 and the ratio of the standard deviation is 2.10

為揭示模式對GPI年際變率的模擬能力，圖7給出觀測和模擬的7～10月GPI標準差的分布。觀測的標準差分布與GPI分布類似，GPI的高值對應(yīng)標準差高值區(qū)（圖7a）。兩組試驗均能合理再現(xiàn)這個特征。參照試驗?zāi)M的GPI標準差分布，其標準差高值區(qū)主要分布在中國東海與南海，較之觀測偏強，同時在SWNP模擬的GPI標準差弱于觀測（圖7b）。與參照試驗相同，耦合模式模擬的 GPI標準差高值區(qū)主要分布在中國南海與東海地區(qū)，南海地區(qū)模擬的GPI的標準差變率高于觀測，但在SWNP地區(qū)與NWNP地區(qū)均弱于觀測（圖7c）。

為了更直觀地分析模式模擬的 GPI年際變率，這里對觀測與模式模擬的1982～2007年6～8月平均GPI進行EOF分析。觀測結(jié)果的EOF分析第一模態(tài)，解釋方差為30.6%，其空間形態(tài)大致沿20°N 成南北反位相，為偶極子形態(tài),菲律賓海為正值，日本南部地區(qū)為負值（圖8a）。該偶極子形態(tài)已有很多研究表明其主要受ENSO影響：在El Ni?o年，南海季風槽加強且在赤道附近東伸，熱帶氣旋的生成位置更傾向伴隨季風槽沿赤道東伸（Camargo et al., 2007b；Wang et al., 2013），即GPI在20°N以南沿赤道東伸發(fā)展，對應(yīng)圖8a中的正位相區(qū)。在La Ni?a年，季風槽減弱西退，熱帶氣旋生成位置伴隨季風槽的西退，偏向西北太平洋地區(qū)的西北部（Wang et al., 2013），即GPI主要分布在日本南部，對應(yīng)圖8a中的負位相區(qū)。

圖5 （a、d、g、j、m）觀測中的MPI、AV、SH、RH、W五項線性化后的結(jié)果；（b、e、h、k、n）參照試驗線性化后的五項與觀測之差；（c、f、g、l、o）耦合試驗線性化后的五項與觀測之差Fig. 5 (a, d, g, j, m) The distribution of linearized MPI, AV, SH, RH, W from observations; (b, e, h, k, n) differences of the five linearized terms between control run and observations; (c, f, g, l, o) differences of the five linearized terms between coupled run and observations

圖6 1982～2007年 7～10月的850 hPa風場（矢量，單位：m s-1）與SST（填色，單位：°C）：（a）觀測；（b）參照試驗；（c）耦合試驗Fig. 6 Spatial patterns of July–October mean 850-hPa winds (m/s;vector) and SST (°C; shaded) averaged from 1982 to 2007 from (a)observations, (b) control run, and (c) coupled run

圖7 同圖1，但為GPI的標準差Fig. 7 Same as Fig. 1, but for standard deviation of GPI

在參照試驗中， EOF第一模態(tài)是一條沿日本南部的狹長的GPI正值區(qū)，無法與觀測結(jié)果的偶極子空間形態(tài)對應(yīng)（圖未給出）。而其EOF第二模態(tài)則能與觀測結(jié)果對應(yīng)，故這里選取EOF第二模態(tài)進行分析。

參照試驗的EOF第二模態(tài)與耦合試驗的EOF第一模態(tài)均可模擬出這種偶極子形態(tài)，其空間解釋方差分別為 23.2%與 24.3%。兩者與觀測結(jié)果的EOF第一模態(tài)的空間相關(guān)系數(shù)分別為0.67與0.61。參照試驗中，其空間形態(tài)大致沿 24°N呈南北反位相分布，菲律賓海地區(qū)為正值，但較觀測正值區(qū)位置偏北，日本南部為負值。這表明在參照試驗中，受ENSO影響的GPI年際變率要強于觀測。而在耦合試驗中，其空間形態(tài)大致沿 28°N呈南北反位相分布，中國南海地區(qū)為正值，振幅較觀測正值區(qū)更強，日本南部為負值，范圍較觀測負值區(qū)更小。這表明耦合試驗在El Ni?o年模擬的GPI沿赤道東伸的現(xiàn)象較觀測更廣闊更強，偏向中國的南海地區(qū)。而在La Ni?a年，耦合試驗?zāi)M的GPI分布在西北太平洋西北部的現(xiàn)象較觀測更弱。值得注意的是，在南海季風槽地區(qū)，耦合試驗空間模態(tài)的振幅要優(yōu)于參照試驗，更貼近于觀測。

圖8 1982～2007年6～8月平均GPI的EOF分析（右上角百分數(shù)是其模態(tài)對應(yīng)的解釋方差）：（a）觀測EOF第一模態(tài)（EOF1）；（b）參照試驗EOF第二模態(tài)（EOF2）；（c）耦合試驗EOF1。（d）觀測（黑色實線）、參照試驗（紅色實線）、耦合試驗（藍色實線）對應(yīng)的時間序列與1982～2007年6～8月觀測的Nino3.4指數(shù)（柱狀圖）與南海夏季風指數(shù)（紫色實心圓虛線）Fig. 8 (a, c) The first mode1 of EOF analysis (EOF1) of Jun–Aug mean GPI from 1982 to 2005 from (a) observation, (c) coupled run. (b) same as (c), but for the second EOF modle (EOF2). (d) Time series of EOF1 observation (black solid line), EOF2 control run (red solid line), EOF1 coupled run (blue solid line)and Ni?o3.4 index (bar chart), the South China Sea monsoon index (purple dashed line with dots)

表1給出了觀測、兩組試驗的EOF主分量時間序列分別與觀測、Ni?o3.4指數(shù)、南海夏季風指數(shù)（Wang and Fan, 1999）的相關(guān)系數(shù)。觀測中，EOF第一模態(tài)對應(yīng)的時間序列與Ni?o3.4指數(shù)、南海夏季風指數(shù)都有很好的相關(guān)性（圖8d），且相關(guān)系數(shù)都通過了95%的顯著性檢驗，體現(xiàn)了ENSO通過影響季風槽強弱繼而影響熱帶氣旋活動的現(xiàn)象。兩組試驗對應(yīng)的 EOF主分量時間序列都能較好的模擬出與ENSO相關(guān)的年際變化，但耦合試驗結(jié)果優(yōu)于參照試驗（表1）。這說明在受 ENSO影響的 GPI年際變率上，耦合試驗的模擬要優(yōu)于參照試驗。

為了分析耦合試驗?zāi)M的GPI年際變率較參照試驗優(yōu)越的原因。這里給出了觀測與模式的850 hPa風場與500 hPa垂直速度場對觀測EOF主分量時間序列的回歸場（圖9）。觀測的結(jié)果對應(yīng)的是 ElNi?o年的信號，其在菲律賓海附近有異常氣旋。異常氣旋中心與其偏南部伴隨著異常上升運動，北部則伴隨異常下沉運動（圖9a）。因為異常氣旋與異常上升運動區(qū)可以提供有利于熱帶氣旋發(fā)生發(fā)展的氣象條件，如垂直上升運動、適宜的相對渦度條件、適宜的水汽條件、弱的垂直風切變等。與之相反，異常下沉區(qū)則不利于熱帶氣旋發(fā)展。故觀測中，異常氣旋與異常上升運動區(qū)對應(yīng)著EOF分析中GPI在El Ni?o年的主要分布范圍，即GPI在20°N以南沿赤道附近東伸發(fā)展的現(xiàn)象。

圖9 根據(jù)圖8中觀測的EOF主分量時間序列回歸擬合的850 hPa風場（矢量，單位：m s-1）與500 hPa垂直速度ω（填色，單位: 10-1 hPa s-1）的空間分布（紅色斜線覆蓋區(qū)為通過0.05顯著性水平檢驗區(qū)域）：（a）觀測；（b）參照試驗；（c）耦合試驗；（d）1982～2007年6～8月（5°～20°N，110°～145°E）區(qū)域平均相對渦度（單位：10-5 s-1），觀測、參照試驗、耦合試驗分別為黑色實線、紅色虛線和藍色虛線Fig. 9 Spatial patterns of 850-hPa wind (units: m s-1; vector) and 500-hPa vertical velocity ω (units: 10-1 hPa s-1) regressed onto the time series of observed EOF principal component in Fig. 8 from (a) observations, (b) control run, (c) coupled run. The red slash regions are where regression is statistically significant at the 0.05 level based on the Student t test. (d) The Jun–Aug mean relative vorticity averaged during 1982 to 2007 from (5°–20°N, 110°–145°E) from observations (black solid line), control run (red dashed line), and coupled run (blue dashed line)

在參照試驗基于觀測 EOF主分量時間序列回歸的850 hPa風場與500 hPa垂直速度場中，菲律賓海附近的異常氣旋較觀測偏弱，且中心偏向中國南海附近。其回歸的垂直運動較觀測也更弱，菲律賓海中南部出現(xiàn)了下沉區(qū)（圖9b）。這表明在 El Ni?o年，參照試驗?zāi)M的GPI分布較觀測會更加偏西，且在菲律賓海中南部的GPI會弱于觀測結(jié)果。這與之前EOF分析的空間模態(tài)是一致的。

在耦合試驗基于觀測 EOF主分量時間序列回歸的850 hPa風場與500 hPa垂直速度場中，其在菲律賓海模擬的異常氣旋在強度和位置較參照試驗都得到了一定改善，其緯向范圍更大。伴隨改善后的異常氣旋，其模擬的垂直運動較參照試驗也更強，菲律賓海中南部的下沉區(qū)得到改善（圖9c）。但其模擬的垂直運動范圍較觀測依然有較大偏差。改善了的風場與垂直運動使得耦合試驗在 El Ni?o年模擬的GPI更接近觀測，特別是菲律賓海中南部區(qū)域，這也與之前 EOF分析的空間模態(tài)是一致。

表1 圖8中觀測、參照試驗、耦合試驗GPI的EOF主模態(tài)時間序列與觀測 GPI的 EOF主模態(tài)時間序列、Ni?o3.4指數(shù)、南海夏季風指數(shù)的相關(guān)系數(shù)Table 1 The correlation coefficient between time series of EOF analysis of GPI in Fig. 8 and Ni?o3.4 index, the South China Sea monsoon index

上述菲律賓海中南部對應(yīng)觀測中的南海季風槽區(qū)域，而兩組試驗在氣候態(tài)均未能再現(xiàn)該區(qū)域的季風槽。為了檢查模式對于該區(qū)域南海季風槽的強度年際變率模擬如何，這里計算了 1982～2007年6～8 月（5°～20°N，110°～145°E）區(qū)域平均的相對渦度（圖9d）。該區(qū)域的相對渦度可以一定程度表征南海季風槽與西北太平洋季風槽強度（高建蕓等，2011）。圖中參照試驗和耦合試驗?zāi)M的季風槽與觀測中季風槽的強度時間序列的相關(guān)系數(shù)分別為0.77和0.84，均通過95%的顯著性檢驗。由圖可見，兩組試驗?zāi)M的季風槽強度都明顯弱于觀測，與前文所述模式模擬的季風槽偏弱對應(yīng)。但耦合試驗?zāi)M的季風槽強度不論在時間序列的相關(guān)性還是在強度上都優(yōu)于參照試驗?？梢奆ROALS較大氣模式在該區(qū)域季風槽的強度與年際變率模擬方面都有所提高，進而改善了菲律賓海中南部GPI的年際變率模擬。

5 結(jié)論

本文使用 NCEP-2再分析資料檢驗了區(qū)域?！獨怦詈夏Ｊ?FROALS對熱帶氣旋潛勢指數(shù)的模擬能力。主要結(jié)論如下：

（1）在西北太平洋地區(qū)，兩組試驗均可再現(xiàn)觀測中夏季的GPI分布形態(tài)。在SWNP地區(qū)，兩組試驗表現(xiàn)出相同的負偏差。在 NWNP地區(qū)，參照試驗?zāi)M的GPI強于觀測，而耦合試驗?zāi)M的GPI弱于觀測。在季節(jié)循環(huán)方面，兩組試驗均可模擬出GPI的季節(jié)變化，參照試驗的GPI振幅偏強，而耦合試驗則偏弱。

（1）兩組試驗在SWNP地區(qū)模擬的GPI偏弱的原因是其在該地區(qū)模擬的南海季風槽偏弱。偏弱的季風槽使得相對濕度偏低，垂直運動偏弱，相對渦度偏低。而兩組試驗在 NWNP地區(qū)模擬的偏差相反的原因是參照試驗在該地區(qū)模擬的副高偏南且偏弱，而耦合試驗?zāi)M在該地區(qū)模擬的海溫偏冷。偏弱的副高使得參照試驗中相對濕度偏高，繼而使得模擬的GPI偏強。偏冷的海溫使得耦合試驗中的強度上限項模擬偏低，且垂直運動偏弱，繼而使其模擬的GPI偏弱。

（3）觀測中夏季的GPI經(jīng)EOF分析后其第一模態(tài)為南北對稱的偶極子形態(tài)。該信號對應(yīng)ENSO對西北太平洋地區(qū)熱帶氣旋的影響。兩組試驗均可再現(xiàn)該偶極子形態(tài)。但是參照試驗?zāi)M的北部負值區(qū)振幅偏強，南部正值區(qū)振幅偏弱。耦合試驗改善了參照試驗?zāi)喜空祬^(qū)，特別是季風槽區(qū)域的振幅偏弱現(xiàn)象，但其北部負值區(qū)范圍較觀測偏小。觀測EOF分析結(jié)果的時間序列與Ni?o3.4指數(shù)與南海夏季風指數(shù)能很好對應(yīng)，表現(xiàn)為ENSO通過南海季風槽影響西北太平洋地區(qū)的熱帶氣旋。兩組試驗也能很好再現(xiàn)時間序列與兩個指數(shù)的對應(yīng)關(guān)系。但是耦合試驗?zāi)M的時間序列較參照試驗更優(yōu)，進一步分析指出其原因是耦合后模式模擬的南海季風槽年際變率優(yōu)于單獨的大氣模式。

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