詹思，齊琳琳，盧偉，孟旭航

（1.解放軍理工大學(xué)，江蘇南京211101；2.空軍裝備研究院航空氣象防化研究所，北京100085；3.空軍氣象中心，北京100029）

基于區(qū)域海氣浪耦合模式的海洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)性能研究

（1.解放軍理工大學(xué)，江蘇南京211101；2.空軍裝備研究院航空氣象防化研究所，北京100085；3.空軍氣象中心，北京100029）

為評(píng)估面向海洋風(fēng)場(chǎng)的耦合模式預(yù)報(bào)性能，針對(duì)西北太平洋海域，基于一次有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程開展了區(qū)域海氣浪耦合模式的72 h風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)應(yīng)用研究，并重點(diǎn)對(duì)1000 m以下低空風(fēng)預(yù)報(bào)進(jìn)行了GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)的比對(duì)檢驗(yàn)評(píng)估。結(jié)果表明：無(wú)論是海面10 m風(fēng)還是1000 m以下低空風(fēng)，耦合模式對(duì)無(wú)臺(tái)風(fēng)日的風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)效果相對(duì)更好；有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程的檢驗(yàn)評(píng)估均顯示，海面低空風(fēng)預(yù)報(bào)隨時(shí)間變化趨勢(shì)與GPS觀測(cè)的基本一致，且各高度上均是u分量預(yù)報(bào)效果好于v分量的；針對(duì)臺(tái)風(fēng)的耦合模式預(yù)報(bào)需從模式初始場(chǎng)和物理過(guò)程參數(shù)化等加以發(fā)展完善。

西北太平洋；區(qū)域海氣浪耦合；海洋風(fēng)場(chǎng)

1 引言

海洋環(huán)境保障是海上軍事活動(dòng)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、能源開發(fā)、旅游以及海洋運(yùn)輸?shù)戎T多方面得以順利進(jìn)行的重要保證[1]。作為海洋環(huán)境保障的重要組成部分，準(zhǔn)確的海洋風(fēng)預(yù)報(bào)對(duì)于保障能源勘探開發(fā)、海上作業(yè)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，以及海上飛機(jī)起降，火箭、衛(wèi)星等航天器飛行等的安全具有重要意義[2-3]。西北太平洋是21世紀(jì)的全球地理-政治樞紐，有著重要的政治、經(jīng)濟(jì)、軍事地位[4]，我國(guó)正位于西太邊緣，處于季風(fēng)變換帶，氣候差異顯著，且常常遭受臺(tái)風(fēng)的侵襲[5]。因此，準(zhǔn)確而及時(shí)的西北太平洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)對(duì)于保障艦船航行和飛機(jī)飛行安全等一系列經(jīng)濟(jì)、軍事活動(dòng)順利遂行具有重要意義。

近年來(lái)，數(shù)值模式預(yù)報(bào)已逐漸成為海洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)的主要手段。謝強(qiáng)等[6-7]根據(jù)有限海域特點(diǎn)建立了有限海域風(fēng)場(chǎng)模式方程組，并將該模式用于渤海海域進(jìn)行預(yù)報(bào)實(shí)驗(yàn)，得到的結(jié)果與觀測(cè)資料一致。凌鐵軍等[8]使用中尺度預(yù)報(bào)模式MM5（Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model）在黃海和渤海海域進(jìn)行預(yù)報(bào)試驗(yàn)，證實(shí)了MM5有較強(qiáng)的預(yù)報(bào)能力，且穩(wěn)定性強(qiáng)，適合用于我國(guó)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)。陳德文[9]建立了一個(gè)較適合于臺(tái)灣島周邊海域的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型，并成功應(yīng)用于臺(tái)灣周圍海洋風(fēng)預(yù)報(bào)模擬中。陳俊文等[10]則利用WRF（Weather Research and Forecasting Model）模式成功模擬出一次南海冬季的大風(fēng)過(guò)程。Accadia等[2]利用QBOLAM（Quadrics Bologna Limited-Area Model）模式對(duì)地中海海域海洋風(fēng)進(jìn)行預(yù)報(bào)，并用QuikSCAT衛(wèi)星資料對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，證實(shí)了其預(yù)報(bào)可信性。Vishnu等[11]證明WRF模式在印度西海岸準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出前季風(fēng)季的海洋風(fēng)，且海洋風(fēng)晝夜變化特征與實(shí)際情況相符。已有研究表明：盡管單一大氣模式的海洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)具有較好的業(yè)務(wù)應(yīng)用能力，但考慮到大氣和海洋存在著相互作用，單一模式在完整描述大氣海洋彼此間相互作用過(guò)程存在不足[12-13]。單一大氣模式總是假定海表面溫度（Sea SurfaceTemperature，SST）固定不變[14]，然而實(shí)際上SST往往會(huì)隨著大氣濕度的變化而改變，也受短波輻射和潛熱通量等物理量的影響[15]，同時(shí)，SST對(duì)大氣存在一個(gè)負(fù)反饋機(jī)制，變化的海溫會(huì)對(duì)降水、大氣層結(jié)穩(wěn)定度[16]、海洋風(fēng)場(chǎng)甚至熱帶氣旋[14]產(chǎn)生不同影響。海浪場(chǎng)則能改變海表狀態(tài)，直接影響海氣界面上的動(dòng)量、熱量和物質(zhì)交換過(guò)程[17]。因此海洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)，尤其是海面低空風(fēng)的預(yù)報(bào)應(yīng)以區(qū)域海氣浪耦合模式的應(yīng)用為發(fā)展方向。

目前針對(duì)區(qū)域海氣浪耦合模式的應(yīng)用研究國(guó)內(nèi)外已取得一系列成果。姚素香等[18]利用RegCM3（ICTP Regional Climate Model version 3）和POM 2000（Princeton Ocean Model）的耦合較好地模擬出我國(guó)夏季降水帶，并給出了長(zhǎng)江流域降水與孟加拉灣、南海等海域海溫的關(guān)系。Huang等[19]利用RegCM3和POM的耦合準(zhǔn)確模擬出南海和西太平洋地區(qū)海表溫度，很好地反映出相關(guān)海域的海氣相互作用關(guān)系。Doscher等[20]則利用海氣冰耦合模式RCAO（Rossby Centre regional Atmosphere Ocean model）準(zhǔn)確模擬出波羅的海的海溫。Hsu等[21]則將COAMPS（Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System）模式應(yīng)用于加利福尼亞的中部和南部海岸的海洋風(fēng)預(yù)報(bào)，發(fā)現(xiàn)分辨率對(duì)模式準(zhǔn)確率的重要性。孫建奇等[22]等嘗試用DEMETER（Development of a European Multimodel Ensemble System for Seasonal to Interannual Prediction）耦合模式對(duì)西北太平洋的臺(tái)風(fēng)活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)性能良好。劉娜等[23]通過(guò)WRF、SWAN（Simulating Waves Nearshore）和ROMS（Regional Ocean Modeling System）耦合模式研究了2011年臺(tái)風(fēng)“梅花”的熱通量交換和物理過(guò)程。Ren等[24]利用該模式則研究了2011年臺(tái)風(fēng)“洛坦”期間的大氣和海洋動(dòng)力過(guò)程。關(guān)皓等[17]基于中尺度大氣模式（MM5）、區(qū)域海洋模式（POM）和第三代海浪模式（WAVEWATCH-Ⅲ，WW3），建立了適用于我國(guó)南海海區(qū)的中尺度海氣浪耦合模式，并較好模擬了兩次臺(tái)風(fēng)過(guò)程。

上述研究表明：目前利用區(qū)域海氣浪耦合模式進(jìn)行的研究主要側(cè)重于海溫[15,19-20]、降水[16,18]和臺(tái)風(fēng)過(guò)程[14,17,22-24]，而對(duì)于海洋風(fēng)場(chǎng)，尤其是海洋低空風(fēng)的預(yù)報(bào)研究較為欠缺。因此，本文針對(duì)西北太平洋海域，分別基于一次有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程開展了區(qū)域海氣浪耦合模式的72 h風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)性能研究，通過(guò)分析有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程的耦合模式海面風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)精度，找出可能影響原因，從而為進(jìn)一步發(fā)展完善區(qū)域海氣浪耦合模式的海洋風(fēng)場(chǎng)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)提出一些可能改進(jìn)方向。

2 區(qū)域海氣浪耦合模式

本文的區(qū)域海氣浪耦合模式以中尺度耦合器MCT（Model Coupling Toolkit）為主導(dǎo)，以區(qū)域氣象模式WRF、海洋環(huán)流模式ROMS和海浪預(yù)報(bào)模式SWAN作為分量構(gòu)成。其中，海洋模式ROMS是三維非線性、自由表面和基于地形跟隨坐標(biāo)的斜壓原始模式，可以模擬不同尺度的運(yùn)動(dòng)，在國(guó)外已被廣泛地應(yīng)用于海洋研究諸多領(lǐng)域。大氣模式WRF則是一個(gè)完全可壓的非靜力模式，是目前國(guó)際上應(yīng)用最廣泛、發(fā)展最成熟的中尺度大氣模式，被世界上許多國(guó)家應(yīng)用于氣象研究和業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)。而海浪模式SWAN是由荷蘭Delft大學(xué)開發(fā)的第三代近岸海浪模式，能得出模擬海域內(nèi)的各種波要素，具有穩(wěn)定性好、計(jì)算精度較高等特點(diǎn)。耦合模式采用中尺度多模式耦合器MCT，通過(guò)“即插即拔”方式方便地連接各分量模式，耦合模式組成和變量傳遞如圖1所示。

圖1 耦合模式變量交換示意圖

模式中的大氣、海洋、海浪分量模式均采用可與彼此進(jìn)行雙向參數(shù)傳遞和數(shù)據(jù)交換的開放式計(jì)算框架，即在各自分量模式積分控制函數(shù)中加入耦合控制函數(shù)并予以調(diào)用使用。其中，大氣分量模式在積分運(yùn)算過(guò)程中不僅為海浪分量提供海面10 m風(fēng)場(chǎng)，而且將計(jì)算得到的大氣表層氣壓、2 m相對(duì)濕度、2 m溫度、10 m風(fēng)、總云量、蒸發(fā)、降水、長(zhǎng)波和短波輻射、風(fēng)應(yīng)力、感熱和潛熱變量傳遞給其，同時(shí)還接收了海浪分量模式輸出的浪高、周期和波和海洋分量模式輸出的海表溫度。同時(shí)，海洋分量模式在積分運(yùn)算過(guò)程中不僅更新大氣提供的下墊面溫度，而且將計(jì)算得到的海平面高度、垂向平均流速和底面粗糙度傳遞到海浪分量模式，同時(shí)還接收大氣作為其上邊界強(qiáng)迫提供的大氣表層氣壓、2 m相對(duì)濕度、2 m溫度、10 m風(fēng)、總云量、蒸發(fā)、降水、長(zhǎng)波和短波輻射、風(fēng)應(yīng)力、感熱和潛熱通量，以及海浪輸出的浪向、浪高、波長(zhǎng)、周期、能量消散、波浪破碎。另外，海浪分量模式也是不僅輸出浪高、周期和波長(zhǎng)與大氣進(jìn)行耦合，而且將浪向、浪高、波長(zhǎng)、周期、能量消散、波浪破碎的影響也傳遞至到海洋分量模式，同時(shí)及接收大氣提供的的海面10 m風(fēng)，以及海洋分量模式輸出的海平面高度、垂向平均流速和底面粗糙度。相比而言，模式采用MPI分布式儲(chǔ)存的MCT耦合器，將大氣模式WRF、海洋模式ROMS和海浪模式SWAN作可擴(kuò)展的耦合分量模式，將彼此間的交換變量以靈活的場(chǎng)變量存儲(chǔ)格式，通過(guò)耦合消息傳遞和再分配方式，以及不同時(shí)空尺度數(shù)據(jù)網(wǎng)格插值，通過(guò)“插拔”方式的實(shí)現(xiàn)分量模式模塊化的全局并行同步耦合具有較好的先進(jìn)性。

以西北太平洋海域?yàn)檠芯繉?duì)象，分別選取2014年9月8日和19日進(jìn)行了耦合模式的72 h預(yù)報(bào)運(yùn)行試驗(yàn)。其中，8日12時(shí)（世界時(shí)，下同）—11日12時(shí)定義為“無(wú)臺(tái)風(fēng)日”個(gè)例，而19日12時(shí)—22日12時(shí)定義為“臺(tái)風(fēng)日”個(gè)例（2014年16號(hào)臺(tái)風(fēng)“鳳凰”）。耦合模式的WRF初、邊值場(chǎng)采用0.5°×0.5°的T799（譜模式TL799L91）預(yù)報(bào)場(chǎng)，ROMS初、邊值場(chǎng)采用0.25°×0.25°的北半球海洋預(yù)報(bào)場(chǎng)，而SWAN則采用提前24 h熱啟方式，所需風(fēng)場(chǎng)資料同樣來(lái)自0.5°×0.5°的T799預(yù)報(bào)場(chǎng)。模式水平分辨率為6 km，各分量模式逐1 h交換一次變量。模式計(jì)算區(qū)域如圖2所示。需說(shuō)明的是，圖中紅、藍(lán)色標(biāo)注點(diǎn)分別為無(wú)臺(tái)風(fēng)日和臺(tái)風(fēng)日用于評(píng)估模式性能的GPS（Global Position System）觀測(cè)站點(diǎn)。而用于比對(duì)分析的客觀分析場(chǎng)為逐6 h分辨率為0.5°×0.5°的GFS（Global Forecast System）的初始分析場(chǎng)數(shù)據(jù)。

需說(shuō)明的是，考慮到該耦合模式在試運(yùn)行期間曾針對(duì)其與單一WRF模式開展過(guò)為期一年的比對(duì)分析試驗(yàn)。結(jié)果表明：耦合預(yù)報(bào)均方根誤差年平均總體上具有一定優(yōu)勢(shì)，主要是風(fēng)場(chǎng)和表層溫度場(chǎng)上。因此，本文現(xiàn)給出2013年耦合模式與WRF模式的U風(fēng)分量均方根誤差月/年平均檢驗(yàn)比對(duì)（見圖3）來(lái)以做說(shuō)明。

圖2 模式計(jì)算區(qū)域及位于其內(nèi)的GPS觀測(cè)站點(diǎn)分布

圖3 2013年耦合模式與WRF模式24、48、72 h U風(fēng)分量均方根誤差月/年平均檢驗(yàn)比對(duì)

3 海面10 m風(fēng)的預(yù)報(bào)效果分析

以海面10 m風(fēng)為例，分別針對(duì)2014年9月8日和19日的有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程，不僅分析了72 h內(nèi)逐24 h耦合模式的風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)分布，而且還給出了預(yù)報(bào)場(chǎng)與相應(yīng)時(shí)刻客觀析場(chǎng)的風(fēng)矢與風(fēng)速差，以便更加直觀地了解耦合模式預(yù)報(bào)效果。

3.1 無(wú)臺(tái)風(fēng)的風(fēng)場(chǎng)效果分析

圖4給出了8日12時(shí)—11日12時(shí)逐24 h模式風(fēng)場(chǎng)分布?？梢钥闯觯?日12時(shí)，南沙群島-菲律賓群島附近以西南風(fēng)為主，在西沙群島轉(zhuǎn)為偏東風(fēng)，東海-黃海-渤海一帶則表現(xiàn)為偏北風(fēng)；東部洋面自東向西呈東北風(fēng)-偏南風(fēng)的順時(shí)針變化，并在四國(guó)海盆南部轉(zhuǎn)為偏西風(fēng)，向東匯入一個(gè)氣旋中，模式風(fēng)速基本維持在6 m/s以內(nèi)。10日12時(shí)，南沙群島的西南風(fēng)、東海-黃海-渤海一帶的偏北風(fēng)和洋區(qū)東側(cè)的東北風(fēng)增強(qiáng)，風(fēng)速可達(dá)10 m/s以上。洋區(qū)東側(cè)的東北風(fēng)一部分向南海輸送，一部分在九州-帕勞海嶺中部折為偏南風(fēng)，向日本群島附近運(yùn)動(dòng)。11日12時(shí)，南海南部的西南風(fēng)與其北部的偏東風(fēng)增強(qiáng)成為一個(gè)小型氣旋，最大風(fēng)速超過(guò)10 m/s；東海-黃海-渤海風(fēng)速繼續(xù)增強(qiáng)，且轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北風(fēng)。菲律賓群島附近的西南風(fēng)增強(qiáng)，在預(yù)報(bào)區(qū)域東邊界逆轉(zhuǎn)為東南風(fēng)，又在九州-帕勞海嶺中部分別流向臺(tái)灣海峽和日本群島附近。

圖5則是8日12時(shí)—11日12時(shí)逐24 h的預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)減去相應(yīng)時(shí)刻GFS風(fēng)場(chǎng)而得到的風(fēng)矢與風(fēng)速差?？梢钥闯觯耗Ｊ筋A(yù)報(bào)效果總體是好的。初始時(shí)刻，風(fēng)速差主要集中在日本島以南的氣旋中心位置和棉蘭老島周圍，且為負(fù)差值，風(fēng)向差異則集中在加羅林群島北部小部分地區(qū)和棉蘭老島周圍洋區(qū)。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加，風(fēng)向差異區(qū)逐漸擴(kuò)大至加羅林群島北部的九州-帕勞海嶺和馬里亞納海溝洋區(qū)；菲律賓群島北部邊界出現(xiàn)風(fēng)速的正差值區(qū)，日本島以南的負(fù)差值區(qū)則隨氣旋中心東移出試驗(yàn)區(qū)，加羅林群島以北出現(xiàn)新的負(fù)差值區(qū)，預(yù)報(bào)場(chǎng)風(fēng)速低于客觀場(chǎng)9 m/s以上，此處，風(fēng)速差值區(qū)與風(fēng)向差異區(qū)重疊。

由此可知，耦合模式對(duì)無(wú)臺(tái)風(fēng)情況下海面10 m風(fēng)場(chǎng)具有良好的預(yù)報(bào)效果，除加羅林群島附近外，預(yù)報(bào)的風(fēng)場(chǎng)分布基本與客觀場(chǎng)一致。

3.2 有臺(tái)風(fēng)的風(fēng)場(chǎng)效果分析

圖6給出了19日12時(shí)—22日12時(shí)逐24 h的模式預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)分布?？梢钥闯?，20日12時(shí)，臺(tái)風(fēng)中心正位于臺(tái)灣島上，內(nèi)部最大風(fēng)速可達(dá)18 m/s以上。南海-菲律賓海溝一帶位于臺(tái)風(fēng)南側(cè)，自東向西盛行風(fēng)由東南風(fēng)轉(zhuǎn)為西南風(fēng)。黃海-日本海一帶以偏東風(fēng)為主，日本群島附近則表現(xiàn)為西南風(fēng)。21日12時(shí)，臺(tái)風(fēng)中心向東北方移至釣魚島附近，最大風(fēng)速增強(qiáng)，達(dá)到20 m/s以上，日本群島東部轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北風(fēng)；東部洋面的偏東風(fēng)在加羅林群島附近逆轉(zhuǎn)為西南風(fēng)。22日12時(shí)，臺(tái)風(fēng)持續(xù)向東北方移動(dòng)，臺(tái)風(fēng)中心位于東海，南海依舊盛行西南風(fēng)，菲律賓海溝一帶則轉(zhuǎn)變?yōu)槠憋L(fēng)，并在加羅林群島一帶轉(zhuǎn)變?yōu)槠黠L(fēng)-偏南風(fēng)。日本群島的偏北風(fēng)和東北風(fēng)加強(qiáng)，一部分在四國(guó)海盆一帶轉(zhuǎn)為偏東風(fēng)，吹向臺(tái)風(fēng)位置，另一部分繼續(xù)南下，在九州-帕勞海嶺中部與南側(cè)的偏東風(fēng)匯合，吹向菲律賓群島北部。

圖4 2014年9月8日12時(shí)—11日12時(shí)逐24 h模式預(yù)報(bào)10 m風(fēng)場(chǎng)分布

圖5 2014年9月8日12時(shí)—11日12時(shí)逐24 h模式預(yù)報(bào)10 m風(fēng)場(chǎng)與GFS風(fēng)場(chǎng)差值圖

圖6 19日12時(shí)—11日12時(shí)逐24 h模式預(yù)報(bào)10 m風(fēng)場(chǎng)分布

圖7 2014年9月19日12時(shí)—22日12時(shí)逐24 h模式預(yù)報(bào)10 m風(fēng)場(chǎng)與GFS風(fēng)場(chǎng)差值圖

圖7同樣是19日12時(shí)—11日12時(shí)逐24 h的模式預(yù)報(bào)場(chǎng)與GFS風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)矢與風(fēng)速差。可以看出，臺(tái)風(fēng)日洋區(qū)風(fēng)場(chǎng)差異較大，臺(tái)風(fēng)中心位置預(yù)報(bào)場(chǎng)與客觀場(chǎng)差異更為顯著。初始時(shí)刻，兩類風(fēng)場(chǎng)的臺(tái)風(fēng)中心均位于巴士海峽，預(yù)報(bào)場(chǎng)風(fēng)速明顯低于客觀場(chǎng)；臺(tái)風(fēng)外部，風(fēng)場(chǎng)差異不明顯，在試驗(yàn)區(qū)東南邊界有小的風(fēng)速正差值區(qū)。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加，臺(tái)灣海峽-東海海域一帶，由于預(yù)報(bào)場(chǎng)和客觀場(chǎng)描述的臺(tái)風(fēng)路徑/中心位置的偏差，分裂出明顯的風(fēng)速正/負(fù)差值區(qū)，其中正差值區(qū)表示預(yù)報(bào)場(chǎng)臺(tái)風(fēng)位置；臺(tái)風(fēng)外部，兩類風(fēng)場(chǎng)差異主要集中在試驗(yàn)區(qū)東側(cè)邊界，尤其在19日12時(shí)出現(xiàn)明顯的風(fēng)速負(fù)差值區(qū)，且與風(fēng)向差異區(qū)重合。

由此可見，臺(tái)風(fēng)個(gè)例情況下，耦合模式預(yù)報(bào)的風(fēng)場(chǎng)強(qiáng)度弱于客觀分析場(chǎng)的，這與他人的耦合模式臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)研究相一致。此外，對(duì)受臺(tái)風(fēng)影響弱的區(qū)域，模式風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)效果相對(duì)好。

上述對(duì)有無(wú)臺(tái)風(fēng)的西北太平洋海面10 m風(fēng)預(yù)報(bào)效果分析表明：區(qū)域海氣浪耦合模式對(duì)無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程的海面10 m風(fēng)預(yù)報(bào)效果較好，而對(duì)于臺(tái)風(fēng)過(guò)程的預(yù)報(bào)效果則偏弱。這一結(jié)果符合以往耦合模式對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)偏弱的結(jié)論[25]。初始時(shí)刻，預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)與客觀場(chǎng)較一致，積分時(shí)間越長(zhǎng)，初始場(chǎng)的偏差擴(kuò)大，兩類風(fēng)場(chǎng)的差異也越大。無(wú)臺(tái)風(fēng)日，洋區(qū)風(fēng)場(chǎng)差異主要集中在加羅林群島以北洋面；臺(tái)風(fēng)日，除了臺(tái)風(fēng)中心所在位置，風(fēng)場(chǎng)差異則集中在試驗(yàn)區(qū)東邊界。

對(duì)于臺(tái)風(fēng)過(guò)程中海面10 m風(fēng)，后續(xù)耦合模式將考慮從初始場(chǎng)和模式物理參數(shù)化過(guò)程予以加強(qiáng)。

4 海面低空風(fēng)的預(yù)報(bào)效果評(píng)估

在耦合模式的海面10 m風(fēng)預(yù)報(bào)效果分析基礎(chǔ)上，本節(jié)利用獲取到的海面空中風(fēng)觀測(cè)資料，通過(guò)對(duì)1000 m以內(nèi)模式預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)u、v分量的誤差統(tǒng)計(jì)分析，檢驗(yàn)評(píng)估出區(qū)域海氣浪耦合模式在有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程的低空風(fēng)預(yù)報(bào)應(yīng)用中的性能。

4.1 檢驗(yàn)資料和評(píng)估方法

本文用以檢驗(yàn)評(píng)估的觀測(cè)資料為隨船釋放的GPS探空。資料時(shí)效為2014年8月29日00時(shí)—2014年9月21日00時(shí)，采用逐4 h，垂直向上每隔10 m記錄一個(gè)數(shù)據(jù)?？紤]到每個(gè)探空點(diǎn)只存有一個(gè)記錄，故評(píng)估計(jì)算時(shí)采用整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)的平均數(shù)據(jù)。檢驗(yàn)評(píng)估采用均方根誤差（RMSE）和皮爾遜相關(guān)系數(shù)（R）進(jìn)行。其中，均方根誤差可以用來(lái)衡量觀測(cè)值同真值之間的偏差，皮爾遜相關(guān)系數(shù)則能反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度。均方根誤差和皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下所示：

式中：Fi代表模式預(yù)報(bào)場(chǎng)的u或v分量，Oi代表GPS探空風(fēng)場(chǎng)的u或v分量。

4.2 預(yù)報(bào)性能評(píng)估分析

表2為不同高度上，無(wú)臺(tái)風(fēng)日模式預(yù)報(bào)場(chǎng)與觀測(cè)資料的比對(duì)分析結(jié)果?？梢钥闯?，10 m高度上，u、v分量的均方根誤差分別為0.78 m/s和1.66 m/s，相關(guān)系數(shù)則分別為0.91和0.85，模式預(yù)報(bào)效果很好，且模式預(yù)報(bào)u分量好于v分量的。500 m高度以內(nèi)，u分量的均方根誤差隨高度增加而增大，在500 m高度上達(dá)到最大2.09 m/s之后，均方根誤差又隨高度增加而減小；1000 m高度以內(nèi)，v分量的均方根誤差則隨著高度增加而增加，并在1000 m高度上達(dá)到最大3.62 m/s。其中，u分量均方根誤差維持在1.5～2 m/s間，v的則較u的略大，基本為在1.5～3.5 m/s間。同時(shí)，u、v分量的相關(guān)系數(shù)隨著高度上升而減小，50～700 m高度間，u分量的相關(guān)系數(shù)保持在0.8以上，v分量的保持在0.7以上，而700 m以上，u、v分量的相關(guān)系數(shù)分別降至0.7和0.65以上。到了1000 m高度上，u、v的均方根誤差增至1.88 m/s和3.62 m/s，相關(guān)系數(shù)則降至0.71和0.68?？傮w來(lái)看，無(wú)臺(tái)風(fēng)日個(gè)例中，耦合模式對(duì)海洋低空風(fēng)的預(yù)報(bào)效果是不錯(cuò)的，且u分量的預(yù)報(bào)效果好于v分量的。

表2 無(wú)臺(tái)風(fēng)日過(guò)程模式預(yù)報(bào)低空風(fēng)場(chǎng)u、v分量比對(duì)分析

同樣地，表3為不同高度上，臺(tái)風(fēng)日模式預(yù)報(bào)場(chǎng)與觀測(cè)資料的誤差分析結(jié)果?？梢钥闯?，200 m高度上，u、v分量的均方根誤差分別為4.86 m/s和7.56 m/s，u的相關(guān)系數(shù)為0.60，v分量的僅有0.34，顯然，200 m高度上模式預(yù)報(bào)效果不佳，但模式對(duì)u分量的預(yù)報(bào)仍然好于v分量的。u分量的均方根誤差在600 m高度以內(nèi)隨高度增加而減小，在600 m高度上達(dá)到最小值4.42 m/s之后，又隨高度增加略有增大；v分量的均方根誤差則在700 m以內(nèi)隨著高度增加而減小，700 m高度上減至最小值6.26 m/s，之后高度上略有增加。其中，u分量均方根誤差維持在4.4～5 m/s間，v的均方根誤差較u的偏大，基本在6.2～7.8 m/s之間。與之相反，u、v分量的相關(guān)系數(shù)隨著高度上升增加，500 m及以下高度，u分量的相關(guān)系數(shù)均不超過(guò)0.8，以上高度相關(guān)系數(shù)保持在0.8以上；v分量的相關(guān)系數(shù)在700 m及以下高度偏低，不超過(guò)0.6，700 m以上高度則保持在0.63以上，但均不超過(guò)0.7，分析表明：臺(tái)風(fēng)日時(shí)，耦合模式的低空風(fēng)預(yù)報(bào)效果相對(duì)略差，但空中好于近海層。同時(shí)，臺(tái)風(fēng)日情況下對(duì)u分量的預(yù)報(bào)效果仍然優(yōu)于對(duì)v分量的預(yù)報(bào)效果。

表3 臺(tái)風(fēng)日過(guò)程模式預(yù)報(bào)低空風(fēng)場(chǎng)u、v分量比對(duì)分析

為了進(jìn)一步分析耦合模式海面低空風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)效果，根據(jù)GPS觀測(cè)位置，以10 m和1000 m高度為例，給出了預(yù)報(bào)場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)散點(diǎn)對(duì)比分布，其中紅色代表無(wú)臺(tái)風(fēng)日預(yù)報(bào)場(chǎng)，藍(lán)色代表臺(tái)風(fēng)日預(yù)報(bào)場(chǎng)，黑色代表GPS觀測(cè)場(chǎng)。

圖8 10m高度模式預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)和觀測(cè)風(fēng)場(chǎng)隨時(shí)間變化

圖8為10 m高度上無(wú)臺(tái)風(fēng)日（紅色）和臺(tái)風(fēng)日（藍(lán)色）預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)u、v分量與GPS實(shí)測(cè)風(fēng)場(chǎng)u、v分量的隨時(shí)間變化對(duì)比圖?？梢钥闯觯瑹o(wú)臺(tái)風(fēng)日模式預(yù)報(bào)分場(chǎng)分布與觀測(cè)的變化趨勢(shì)基本一致。其中，9日12時(shí)之前，u分量均為正，表現(xiàn)為西風(fēng)且風(fēng)速遞增。9日12時(shí)驟變?yōu)闁|風(fēng)。由于u、v分量中風(fēng)速的符號(hào)不代表大小，只表示分量方向，因此風(fēng)速大小表現(xiàn)為“減-增-減-增”的“W型”變化。而v分量在10日之前均為正，表現(xiàn)為南風(fēng)且風(fēng)速持續(xù)減小。到了10日后轉(zhuǎn)為北風(fēng)，風(fēng)速持續(xù)增大。臺(tái)風(fēng)日時(shí)模式預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)的變化趨勢(shì)與觀測(cè)的也較為一致。其中，u分量均為正，持續(xù)表現(xiàn)為西風(fēng)且風(fēng)向沒(méi)有變化，風(fēng)速大致表現(xiàn)為遞增趨勢(shì)。而v分量也為正，持續(xù)南風(fēng)且風(fēng)速也表現(xiàn)為遞增趨勢(shì)。

同樣，1000 m高度上無(wú)臺(tái)風(fēng)日（紅色）和臺(tái)風(fēng)日（藍(lán)色）預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)u、v分量與GPS實(shí)測(cè)風(fēng)場(chǎng)u、v分量的隨時(shí)間變化對(duì)比顯示（見圖9），該高度上的預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)與觀測(cè)變化趨勢(shì)也基本一致。無(wú)臺(tái)風(fēng)日模式預(yù)報(bào)的u分量最初表現(xiàn)為西風(fēng)，9日12時(shí)后轉(zhuǎn)變?yōu)闁|風(fēng)。而v分量起初為南風(fēng)，風(fēng)速達(dá)6 m/s左右。隨后風(fēng)速逐漸減小，在10日06時(shí)后轉(zhuǎn)變?yōu)楸憋L(fēng)。臺(tái)風(fēng)日模式預(yù)報(bào)的u分量持續(xù)為西風(fēng)，風(fēng)速呈緩慢上升趨勢(shì)，相應(yīng)的v分量持續(xù)表現(xiàn)為南風(fēng)，風(fēng)速逐漸增加。但1000 m高度上，預(yù)報(bào)場(chǎng)風(fēng)速明顯較觀測(cè)場(chǎng)偏低，臺(tái)風(fēng)日的風(fēng)速偏差尤其明顯，且v分量差值明顯大于u分量。

圖9 1000 m高度模式預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)和觀測(cè)風(fēng)場(chǎng)隨時(shí)間變化

圖10 無(wú)臺(tái)風(fēng)日預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)和觀測(cè)數(shù)據(jù)垂直廓線圖

圖11 臺(tái)風(fēng)日預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)和觀測(cè)數(shù)據(jù)垂直廓線圖

圖10、11分別為無(wú)臺(tái)風(fēng)和臺(tái)風(fēng)日時(shí)預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)與GPS風(fēng)場(chǎng)的垂直廓線圖，其中a圖均為u分量的，b圖則為v分量的。同一顏色表示同一時(shí)刻的兩種風(fēng)場(chǎng)，其中圓形表示預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)，三角形表示GPS數(shù)據(jù)。顯然，無(wú)論是否在臺(tái)風(fēng)日，預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)與GPS數(shù)據(jù)的u、v分量大小上均存在偏差，但兩種風(fēng)場(chǎng)隨高度的變化趨勢(shì)較為接近。其中，臺(tái)風(fēng)日預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)與GPS數(shù)據(jù)的偏差大小明顯大于無(wú)臺(tái)風(fēng)日。無(wú)臺(tái)風(fēng)日時(shí)，兩類風(fēng)場(chǎng)的數(shù)值偏差隨著高度的上升先增大后減小，在600～700 m高度左右偏差達(dá)到最小，在700 m以上高度繼續(xù)擴(kuò)大；臺(tái)風(fēng)日，兩類風(fēng)場(chǎng)隨高度的變化趨勢(shì)相當(dāng)接近，但風(fēng)速大小的差值非常明顯。垂直廓線的分析結(jié)果與誤差分析結(jié)果非常相近。

綜上所述，無(wú)臺(tái)風(fēng)日，耦合模式的海面低空風(fēng)預(yù)報(bào)與GPS觀測(cè)更為接近，隨時(shí)間變化趨勢(shì)基本一致。盡管模式預(yù)報(bào)的風(fēng)場(chǎng)性能隨高度增加略有下降，且v分量的效果略差于u分量的，但總體性能是可接受的。相比而言，臺(tái)風(fēng)日，模式的低空風(fēng)預(yù)報(bào)效果略有減弱，但風(fēng)場(chǎng)變化趨勢(shì)也是與觀測(cè)時(shí)一致的。

5 結(jié)論與討論

本文以西北太平洋為例，分別基于一次有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程，利用區(qū)域海氣浪耦合模式開展了72 h風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)研究，并利用獲取到的GPS風(fēng)場(chǎng)觀測(cè)資料著重對(duì)1000 m以下海面低空風(fēng)進(jìn)行了預(yù)報(bào)性能評(píng)估，得出主要結(jié)論如下：

（1）在海氣浪相互作用中，海洋主要通過(guò)大氣輸送熱量，尤其是提供潛熱來(lái)影響大氣運(yùn)動(dòng)。大氣則主要通過(guò)風(fēng)應(yīng)力向海洋提供動(dòng)量改變海流，進(jìn)而重新分配海洋的熱含量。而海洋中海浪和海流是同時(shí)存在的，且海浪通過(guò)影響海面粗糙度來(lái)影響大氣。通過(guò)耦合模式72 h海洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)總體看來(lái)，耦合模式對(duì)無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程的海面10 m風(fēng)預(yù)報(bào)效果較好，有臺(tái)風(fēng)過(guò)程影響時(shí)預(yù)報(bào)效果減弱，因此，針對(duì)臺(tái)風(fēng)的耦合模式預(yù)報(bào)需從模式初始場(chǎng)和物理過(guò)程參數(shù)化等加以發(fā)展完善；

（2）1000 m以下海面低空風(fēng)的預(yù)報(bào)效果評(píng)估顯示，耦合模式對(duì)無(wú)臺(tái)風(fēng)情況的海面低空風(fēng)預(yù)報(bào)結(jié)果與GPS觀測(cè)更為接近，隨時(shí)間變化趨勢(shì)也相一致。預(yù)報(bào)效果隨高度增加略有減弱。而有臺(tái)風(fēng)影響時(shí)，模式對(duì)海面低空風(fēng)預(yù)報(bào)效果有所減弱，但變化趨勢(shì)與觀測(cè)也是基本一致。此外，無(wú)論有無(wú)臺(tái)風(fēng)過(guò)程，耦合模式在各高度上均是u分量預(yù)報(bào)效果好于v分量的；

（3）受比對(duì)觀測(cè)資料時(shí)效限制，本文耦合模式的海洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)應(yīng)用研究?jī)H針對(duì)有無(wú)臺(tái)風(fēng)個(gè)例進(jìn)行，后續(xù)還需開展系統(tǒng)性批量試驗(yàn)加以更充分的性能評(píng)估。

綜上所述，區(qū)域海氣浪耦合模式可以相對(duì)更為真實(shí)地反映海洋環(huán)境變化規(guī)律，可作為海洋氣象業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)重要工具加以持續(xù)發(fā)展。進(jìn)一步研究大氣和海洋中的中小尺度過(guò)程在海氣耦合中的作用機(jī)制，持續(xù)改進(jìn)海洋和大氣界面通量交換及內(nèi)部混合過(guò)程等參數(shù)化等是區(qū)域海氣浪耦合模式發(fā)展的重點(diǎn)。同時(shí)，加強(qiáng)耦合模式海洋要素預(yù)報(bào)與海上觀測(cè)的相互支撐、相互驗(yàn)證也是提升海上天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度的必然途徑。

致謝：中國(guó)科學(xué)院南海所王東曉研究員和陳舉研究員為本文的海上觀測(cè)資料的應(yīng)用分析給予了熱情指導(dǎo)幫助，在此感謝。

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Application of a regional ocean-atmosphere-wave coupled model on predicted wind field cases in the Northwest Pacific Ocean

ZHAN Si-yu1,2，QI Lin-lin2，LU Wei1，MENG Xu-hang3
（1.School of Meteorology of PLA University of Science and Technology,Nanjing 211101 China;2.Meteorological Institute of the Air Force Equipment Academy,Beijing 100085 China;3.Meteorological Center of Air Force,Beijing 100029 China）

In order to evaluate the performance of the coupling model faced to the ocean wind field,the application research of a regional ocean-atmosphere-wave coupled model is conducted based on a 72-hour wind field forecasting with a(non-)typhoon process over the northwest Pacific Ocean.The prediction results under 1000 meters are evaluated with the GPS observation data.The results show that,the coupled model can predict the ocean wind reasonably in a non-typhoon day whether at 10-meter height or under 1000 meters.The evaluation with/without typhoon process indicates that,the low-level wind forecast trends roughly identical to the GPS observations over time.The forecasting effect of u-components is better that of v-components at any level.Aiming at the coupled model forecasting for typhoon,the initial field and physical process parameters should be improved.

Northwest Pacific ocean；regional ocean-atmosphere-wave coupled model；marine wind field

P732.7

A

1003-0239（2017）06-0016-11

10.11737/j.issn.1003-0239.2017.06.003

2017-02-21；

2017-05-14。

國(guó)家“863”計(jì)劃項(xiàng)目（2012AA091801）；中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)（XDA10010405)。

詹思玙（1991-），碩士在讀，從事海洋氣象研究。E-mail：zsyzsy0603@163.com

齊琳琳（1973-），高級(jí)工程師，博士，從事海洋氣象研究。E-mail：niceqll@mail.iap.ac.cn