輔天華，陳海山，曾智華，徐明

(1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點實驗室，江蘇 南京 210044；2. 中國氣象局上海臺風(fēng)研究所，上海 200030；3. 上海市氣象學(xué)會，上海 200030)

引言

西北太平洋是全球熱帶氣旋活動最為頻繁的海域之一，平均每年約有27個熱帶氣旋在該海域生成，約占全球熱帶氣旋總數(shù)的1/3[1]。當前，臺風(fēng)活動在全球變暖背景下的變化趨勢越來越被人們關(guān)注，近些年來對全球臺風(fēng)活動變化特征的觀測研究、成因分析、數(shù)值模擬與預(yù)測等方面都取得了很大的進展[2-4]。

隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，使用高分辨率的氣候模式模擬熱帶氣旋已取得了豐碩的成果，然而模式中參數(shù)化方案的不確定性仍會對熱帶氣旋活動的模擬產(chǎn)生一定的影響。

云微物理過程通過影響地氣系統(tǒng)間的水循環(huán)及熱量收支，在數(shù)值模擬中扮演了非常重要的角色[5]。研究指出，不同云微物理參數(shù)化方案對熱帶氣旋強度的模擬影響較小，如周昊等[6]利用WRF模式模擬超強臺風(fēng)“鲇魚”時，不同云微物理方案模擬的臺風(fēng)中心氣壓變化趨勢較為一致；HUA and LIU[7]利用GRAPES模式模擬臺風(fēng)KROSA(2007)時也認為熱帶氣旋強度的模擬對云微物理方案的變化表現(xiàn)并不敏感；而對熱帶氣旋的路徑模擬，不同云微物理方案表現(xiàn)不一。吳珊珊等[8]對比了WRF模式中13種不同的云微物理參數(shù)化方案對臺風(fēng)“麥德姆”登陸后路徑的模擬，發(fā)現(xiàn)臺風(fēng)路徑對云微物理方案的選擇較為敏感，在相同條件下模擬路徑與實況路徑的最小值和最大值相差約40 km。周昊等[6]、HUA and LIU[7]也在個例的分析中得到了類似的結(jié)論。

而另些研究則認為云微物理方案對熱帶氣旋路徑影響小，強度的影響則相對較大，如TAO et al.[9]利用WRF模式模擬颶風(fēng)KATRINA時，熱帶氣旋的路徑對不同云微物理方案表現(xiàn)不敏感，平均偏差計算上模擬最好的Goddard 2ICE方案與模擬最差的Thompson方案僅相差20 km；MOHAN et al.[10]利用WRF-ARW模式模擬孟加拉灣的4次強熱帶氣旋過程時也得出不同云微物理方案模擬的熱帶氣旋強度有明顯的差異，而模擬的熱帶氣旋路徑盡管有所不同但相比對強度的影響明顯較小。因此，根據(jù)所選個例及模式方案不同，結(jié)果會產(chǎn)生很大差異。雖然比較在高分辨率氣候模式下不同云微物理方案模擬熱帶氣旋氣候特征的能力已然成為許多研究關(guān)注的重點，但是這方面的研究相對較少，主要原因在于分析不同云微物理方案在氣候尺度上模擬熱帶氣旋的活動需要大量的模擬數(shù)據(jù)資料，而計算資源上的限制使得模擬的數(shù)據(jù)資料很難獲得。

LIANG et al.[11-12]在WRF模式的基礎(chǔ)上研發(fā)了區(qū)域氣候模式CWRF(Climate Extension of Weather Research and Forecast Model)，進行了大量的敏感性試驗和驗證研究，相較于WRF模式，CWRF模式在初始化的處理、側(cè)邊界動力松弛、地面邊界條件及物理過程參數(shù)化方案上均有改進[13]。目前CWRF模式已被廣泛地應(yīng)用于夏季降水等大范圍區(qū)域氣候特征的模擬[14-15]，而CWRF模式在區(qū)域氣候模擬上的優(yōu)異表現(xiàn)是否同樣對熱帶氣旋的模擬適用是目前人們開始關(guān)注的重點。

本文基于LIANG et al.[16]CWRF模擬的8種不同的云微物理參數(shù)化方案對東亞區(qū)域的模擬結(jié)果，探討了云微物理參數(shù)化方案對1986—2015年東亞近海熱帶氣旋活動的模擬影響，并結(jié)合TS評分、空報率(FAR)、漏報率(PO)以及相關(guān)系數(shù)的計算，分析比較CWRF模式中云微物理參數(shù)化方案對熱帶氣旋氣候特征的模擬差異，為CWRF模擬和預(yù)報熱帶氣旋活動提供一定的依據(jù)；同時也有助于在不同云微物理方案中挑選出適用于東亞近海區(qū)域熱帶氣旋活動模擬的合適方案。

1 資料與方法

1.1 模式介紹

CWRF模式是WRF模式在氣候預(yù)報能力上的拓展，模式采用的是Lambert投影，模擬區(qū)域的中心為35.18°N，110°E，經(jīng)向共172個格點，緯向共232個格點，并為每一組包括積云對流、云微物理、邊界層、輻射過程等關(guān)鍵物理過程設(shè)計了較為全面的交替參數(shù)化方案，用于敏感性試驗比較。研究區(qū)域選取在東亞近海(圖1)，CWRF模式從1979年10月1日積分至2015年12月31日，而本文因考慮到模式初始化需要一定的時間，采用的研究時段是從1986年1月1日—2015年12月31日共30 a。

圖1 研究區(qū)域的選擇Fig.1 Geographic area used in the study

表1具體描述了CWRF中的8種云微物理方案以及在本文研究中所用的簡稱，其中GSFCGCE方案[17]為控制試驗所采用的云微物理參數(shù)化方案，而其他7種為敏感性試驗選用的云微物理方案。控制試驗中的積云對流方案采用優(yōu)化集合積云參數(shù)化方案(ECP)[18]，邊界層方案采用CAM(Community Atmosphere Model)方案[19]，輻射過程采用GSFCLXZ(Goddard Space Flight Center Liang，Xinzhong Radiation Scheme)方案[20]。在預(yù)處理階段，將CWRF的數(shù)據(jù)插值至0.25°×0.25°的網(wǎng)格中，進而與JTWC的資料保持一致。

氣溶膠作為云凝結(jié)核影響著對流活動的發(fā)展，在云微物理方案的選擇中，為討論Thompson方案和Morrison方案引入氣溶膠因子的影響，設(shè)計了Thompson-a和Morrison-a兩組試驗，而兩組試驗引入氣溶膠因子的方法有所不同。Thompson-a是在WRF中原Thompson方案的基礎(chǔ)上考慮了氣溶膠作為云凝結(jié)核和冰核的核化過程。其中，云凝結(jié)核的核化率采用查表法決定，查表的參數(shù)為模式預(yù)報的溫度、垂直速度、氣溶膠可用數(shù)量、給定的親水參數(shù)(0.4)和氣溶膠半徑(0.04 μm)；而冰核的核化率則是依據(jù)是否達到水面飽和決定采用不同的計算方法，并且考慮了冰核的均質(zhì)核化[21]。Morrison-a則是利用經(jīng)驗公式N=CSk來計算云凝結(jié)核數(shù)濃度，進而討論氣溶膠的影響。式中S為過飽和度，N為過飽和度S下的云凝結(jié)核數(shù)濃度，C和k為擬合參數(shù)[22]。

表1 云微物理參數(shù)化方案的選擇

Table 1 Information of cloud microphysical parameterization schemes used in the study

方案簡稱云微物理方案選擇方案試驗GCEGSFCGCE[17]控制試驗LinLin[23]敏感性試驗WSM6WSM6[24]敏感性試驗EtEtamp new[16]敏感性試驗ThompsonThompson[25]敏感性試驗Thompson-aThompson-aerosol[26]敏感性試驗MorrisonMorrison[27]敏感性試驗Morrison-aMorrison-aerosol[16]敏感性試驗

1.2 熱帶氣旋最佳路徑資料的來源及其說明

熱帶氣旋的最佳路徑資料來源于美國聯(lián)合臺風(fēng)警報中心(JTWC)所提供的6 h一次熱帶氣旋的數(shù)據(jù)(https://www.metoc.navy.mil/jtwc/jtwc.html)，在篩選熱帶氣旋時選取經(jīng)過東亞近海且近中心附近最大風(fēng)速達到17 m·s-1的持續(xù)時間超過2 d的熱帶氣旋進行討論，經(jīng)統(tǒng)計30 a間共有433個熱帶氣旋滿足條件。在研究中為了與CWRF模式的資料分辨率保持一致，已將JTWC的00時、06時、12時、18時的熱帶氣旋數(shù)據(jù)通過算術(shù)平均的方法處理為日平均的資料。

1.3 熱帶氣旋的識別方法

根據(jù)ZHAO et al.[28]提出的熱帶氣旋中心識別判據(jù)為基礎(chǔ)，調(diào)整了從CWRF模式資料中提取熱帶氣旋中心坐標的方法。

1)取研究區(qū)域內(nèi)850 hPa的渦度最大值且數(shù)值超過3.5×10-5s-1的點記作渦度最大值中心；

2)在渦度最大值為中心的8°×8°范圍內(nèi)取海平面氣壓最小值且和渦度最大值中心距離不超過2°記作低壓中心；

3)判斷低壓中心的氣壓是否小于1 000 hPa且低壓中心附近6°×6°范圍內(nèi)的10 m最大風(fēng)速值是否大于17 m·s-1，符合條件即記錄低壓中心坐標；

4)計算低壓中心附近8°×8°范圍內(nèi)300 hPa，400 hPa，500 hPa的垂直平均溫度的區(qū)域最大值減去三層的垂直平均溫度的區(qū)域平均值，若差值超過1 ℃，則定義低壓中心為熱帶氣旋中心。

1.4 物理量的計算方法

為了定量反映模式對熱帶氣旋強度的模擬，研究中對熱帶氣旋的累積氣旋能量指數(shù)(ACE)以及潛在耗散指數(shù)(PDI)分別進行了計算。其中，ACE指數(shù)(IACE)是根據(jù)西北太平洋熱帶氣旋氣候圖集[29]中的定義，通過計算達到熱帶氣旋及以上強度時近中心最大風(fēng)速的累積平方和求得，即：

(1)

式中，vmax≥17 m·s-1為近中心最大風(fēng)速，n=1, 2, …,N為熱帶氣旋的個數(shù)；t=1, 2, … ,Tn為第n熱帶氣旋生命史期間的記錄次數(shù)。而PDI(IPD)的計算是根據(jù)EMANUEL[30]的定義，即：

(2)

單位為m3·s-2, 式中vmax代表近中心附近最大風(fēng)速,T代表熱帶氣旋生命史期間記錄的次數(shù)。PDI涉及到熱帶氣旋的頻次、強度以及生命史，可以用來綜合表征熱帶氣旋的潛在破壞力。此外，TS評分(Sthreat)、空報率(FAR，Rfalsealarm)和漏報率(PO，RPO)也能較為直觀地反映各方案模擬性能的差異，其具體計算公式如下：

Sthreat=NA/(NA+NB+NC)

(3)

Rfalsealarm=NB/(NA+NB)

(4)

RPO=NC/(NA+NC)

(5)

式中，NA為模式預(yù)報正確數(shù)，NB為模式空報數(shù)，NC為模式漏報數(shù)。當模式預(yù)報結(jié)果與JTWC統(tǒng)計結(jié)果在熱帶氣旋的發(fā)生時次上相對應(yīng)且模擬的熱帶氣旋的位置與JTWC統(tǒng)計的熱帶氣旋位置經(jīng)緯度上不超過10°時，則判定為模式正確預(yù)報；若模式預(yù)報出，而JTWC的統(tǒng)計結(jié)果并未顯示則為空報；若模式未預(yù)報出，而JTWC統(tǒng)計中有出現(xiàn)則為漏報。

2 不同云微物理參數(shù)化方案對熱帶氣旋活動模擬的影響

2.1 對熱帶氣旋空間分布模擬的影響

研究中，熱帶氣旋的出現(xiàn)頻次定義為在5°×5°的網(wǎng)格中有熱帶氣旋記錄的個數(shù)，而有熱帶氣旋記錄應(yīng)滿足的條件為熱帶氣旋過程發(fā)生時近中心最大風(fēng)速超過17 m·s-1。圖2給出的是各種云微物理方案模擬及JTWC統(tǒng)計的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次的空間分布圖。由觀測結(jié)果(圖2i)可知，熱帶氣旋主要經(jīng)過的區(qū)域是中國南海(110°～120°E，15°～20°N)以及菲律賓北部的洋面上(120°～135°E，15°～30°N)。盡管大部分方案均能模擬出菲律賓北部洋面上的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次大值區(qū)，但南海區(qū)域模擬的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次相對較少，且不同方案之間模擬的頻次空間分布差異較大。由圖中JTWC與各方案間的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次偏差值可知，各云微物理方案在大部分區(qū)域內(nèi)對熱帶氣旋出現(xiàn)頻次均有較明顯的低估，尤其是在緯度越低的區(qū)域，各方案模擬偏低得越明顯。綜合來看，Morrison的兩組方案對菲律賓北部洋面上多數(shù)網(wǎng)格中偏差值的計算均較其他方案偏小，而值得注意的是，在考慮了氣溶膠的影響后，觀測與Thompson-a方案(圖2f)模擬的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次偏差值較Thompson方案(圖2e)在大多數(shù)區(qū)域內(nèi)有明顯減小。盡管Morrison方案與Morrison-a方案并沒有像Thompson的兩組方案一樣相差很大，但是在較多區(qū)域，尤其是熱帶氣旋出現(xiàn)頻次偏多的菲律賓北部洋面上，Morrison-a方案(圖2h)較Morrison方案(圖2g)的模擬仍有所提高，計算所得的偏差值在多數(shù)區(qū)域內(nèi)有所減小。

由各組方案模擬的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次隨經(jīng)緯度的變化(圖3)可知，各云微物理參數(shù)化方案整體上模擬的熱帶氣旋頻次明顯較觀測偏少，尤其是在低緯度地區(qū)(15°～25°N)，各云微物理參數(shù)化方案明顯對熱帶氣旋出現(xiàn)頻次有所低估。然而對熱帶氣旋隨經(jīng)緯度的空間分布各方案均能較為準確地把握，超過70%的熱帶氣旋出現(xiàn)在中低緯區(qū)域(15°～30°N)，且大多集中在洋面上(120°～135°E)。各方案之間差異相對較小，Morrison的兩組方案在125°～130°E模擬的熱帶氣旋頻次較其他方案明顯偏多。Thompson方案(綠色實線)模擬的熱帶氣旋頻次在大部分區(qū)域內(nèi)都是較其他方案偏小的，而考慮氣溶膠的影響后，Thompson-a方案(藏青色實線)模擬的熱帶氣旋頻次明顯增多，與觀測也更為接近。

圖2 不同云微物理參數(shù)化方案模擬的熱帶氣旋30 a間在東亞近海出現(xiàn)頻次分布(單位：個；網(wǎng)格內(nèi)的數(shù)值代表的是JTWC統(tǒng)計與各方案模擬結(jié)果的偏差值；a. GCE，b. Lin，c. WSM6，d. Etamp new，e. Thompson，f. Thompson-a，g. Morrison，h. Morrison-a，i.觀測)Fig.2 Distribution of TC frequency over offshore areas of East Asia in 30 a simulated by different cloud microphysical parameterization schemes (units: digit; the number in each grid represents the difference between results of JTWC and each microphysical scheme; a. GCE, b. Lin, c. WSM6, d. Etamp new, e. Thompson, f. Thompson-a, g. Morrison, h. Morrison-a, i. observation)

圖3 熱帶氣旋出現(xiàn)頻次隨緯度(a)與隨經(jīng)度(b)的變化Fig.3 Variation of TC number with latitude (a) and longitude (b)

圖4 不同云微物理參數(shù)化方案模擬的熱帶氣旋生成頻數(shù)年際變化(a)與頻率月變化(b)Fig.4 Annual number of genesis (a) and monthly frequency (b) of observed (black line) and simulated (colored line) TCs

2.2 對熱帶氣旋發(fā)生頻次模擬的影響

由熱帶氣旋生成頻數(shù)的年際變化(圖4a)可知，各方案普遍對熱帶氣旋的生成頻數(shù)有所低估，不同云微物理方案對熱帶氣旋生成頻數(shù)的年際變化趨勢模擬差異較明顯。綜合來看，GCE方案在大部分年份中模擬的熱帶氣旋生成頻數(shù)偏高，相較于其他方案與觀測更為接近。值得注意的是，在考慮了氣溶膠的影響后，Thompson-a方案(藏青色實線)在大部分年份中模擬出的熱帶氣旋個數(shù)明顯較Thompson方案(綠色實線)有所提高，與觀測更為接近。各方案模擬的熱帶氣旋生成頻率的月變化(圖4b)也有較為明顯的區(qū)別，其中差異主要出現(xiàn)在7—10月。相對而言，Morrison-a方案在這四個月中模擬出的熱帶氣旋生成頻率月分布更接近于觀測。值得關(guān)注的是Thompson方案(綠色實線)和Morrison方案(深藍實線)，在考慮了氣溶膠的影響后，所模擬的熱帶氣旋月生成頻率均有較為明顯的變化，在考慮氣溶膠的影響后，Morrison-a方案模擬的8月份生成的熱帶氣旋頻數(shù)明顯較Morrison方案偏多，而Thompson-a方案模擬的9月份生成的熱帶氣旋頻數(shù)較Thompson方案也有明顯增加。

2.3 對熱帶氣旋強度模擬的影響

圖5a描述的是各方案模擬出近中心最大風(fēng)速頻率分布，其中橫坐標的值是劃分的近中心最大風(fēng)速分布區(qū)間，如17～22對應(yīng)的頻率指的是熱帶氣旋模擬出的近中心最大風(fēng)速在17～22 m·s-1這一范圍的頻率。由各方案模擬的熱帶氣旋最大風(fēng)速頻率分布(圖5a)可知，各云微物理方案的選擇模擬出的近中心最大風(fēng)速頻率分布曲線較為相似，大部分方案模擬出的近中心最大風(fēng)速主要集中在27～32 m·s-1之間，而模式普遍對風(fēng)速超過42 m·s-1的熱帶氣旋模擬得較觀測偏少。Morrison兩組方案模擬近中心最大風(fēng)速在27～32 m·s-1范圍內(nèi)的頻率較其他方案偏小而在32～37 m·s-1范圍內(nèi)的頻率較其他方案偏大，由此可知Morrison兩組方案模擬強度偏強的熱帶氣旋的能力更強。此外值得關(guān)注的是，考慮了氣溶膠影響的Thompson-a方案和Morrison-a方案對熱帶氣旋強度的模擬能力提升不明顯。進一步比較ACE指數(shù)(圖5b)和PDI(圖5c)的年際變化，不同云微物理參數(shù)化方案模擬的ACE指數(shù)以及PDI的數(shù)值都明顯較觀測偏低，而對熱帶氣旋ACE指數(shù)及PDI的年際變化趨勢的模擬，各方案之間差異不是很大，僅在個別年份有所不同。綜合來看，對熱帶氣旋強度的模擬，Morrison的兩組方案與觀測更接近。

圖5 不同云微物理參數(shù)化方案模擬的熱帶氣旋近中心最大風(fēng)速頻率分布(a)、ACE指數(shù)年際變化(b；單位：104 m2·s-2)和PDI指數(shù)年際變化(c；單位：105 m3·s-2)Fig.5 Frequency distribution of maximum surface wind speed (a) and annual variation of ACE index (b; units: 104 m2·s-2) and PDI (c; units: 105 m3·s-2) near centers of observed (black line) and simulated (colored line) TCs

3 對熱帶氣旋風(fēng)壓關(guān)系與預(yù)報精度的影響

由各云微物理方案模擬的風(fēng)壓關(guān)系擬合曲線(圖6)可知，在模擬強度較弱的熱帶氣旋(海平面中心氣壓高于975 hPa)的近中心最大風(fēng)速時，各云微物理方案之間差異不大，而在模擬強度偏強的熱帶氣旋(中心氣壓低于975 hPa)時，Morrison的兩組方案根據(jù)風(fēng)壓關(guān)系得到的兩條擬合曲線在相同氣壓條件下模擬得到的近中心最大風(fēng)速明顯小于其他方案。由于CWRF模擬出大部分熱帶氣旋近中心最大風(fēng)速小于50 m·s-1(虛線)，較觀測偏小，而Morrison的兩組方案在風(fēng)速模擬普遍偏低的情況下較其他方案能模擬出的強熱帶氣旋更多，這也是Morrison的兩組方案在模擬熱帶氣旋頻數(shù)時較其他方案模擬的熱帶氣旋個數(shù)偏多的原因。與之相對應(yīng)，Thompson方案在模擬相同氣壓條件下的強熱帶氣旋時需要滿足的近中心風(fēng)速條件比其他方案都要高，因此在8種不同云微物理方案中，Thompson方案所模擬的熱帶氣旋頻數(shù)相對較少且熱帶氣旋的ACE指數(shù)及PDI相對偏低。而在考慮了氣溶膠的影響后，Thompson-a方案與Morrison-a方案相比Thompson方案與Morrison方案模擬出的風(fēng)壓關(guān)系擬合曲線與觀測更為接近。綜合來看，不同云微物理參數(shù)化方案在模擬相對偏弱的熱帶氣旋時對風(fēng)壓關(guān)系的模擬是較為一致的，而在模擬偏強的熱帶氣旋時，不同方案之間差異較大。在考慮了氣溶膠的影響后對風(fēng)壓關(guān)系的模擬能力有一定的提升，與觀測的擬合曲線更為接近。

圖6 JTWC與各云微物理方案模擬的風(fēng)壓關(guān)系圖(虛線為近中心最大風(fēng)速為50 m·s-1的參考線)Fig.6 Relation between maximum surface wind speed (units: m·s-1) and minimum sea-level pressure (units: hPa) of observed (black line) and simulated (colored line) TCs (dashed line for reference line marking 50 m·s-1 as maximum wind speed near TC center)

各云微物理參數(shù)化方案模擬性能的好壞可以較為直觀地從TS評分、空報率和漏報率的計算中反映。由表2可知，各云微物理參數(shù)化方案計算得到的TS評分相差不大，TS評分最高的GCE試驗和最低的Lin試驗相差僅有6個百分點左右，從漏報率和空報率上也能反映出類似的結(jié)果。而考慮了氣溶膠的影響后，Thompson-a方案相對于Thompson方案計算得到的TS評分有所提高，Morrison-a方案與Morrison方案所計算的TS評分差異不是很大，僅相差0.6個百分點，但在空報率(FAR)上相比Morrison方案是有所下降的。由此可知，CWRF模式中不同云微物理參數(shù)化方案模擬熱帶氣旋的能力差異不大，考慮氣溶膠的影響對提升模擬熱帶氣旋的能力有所幫助。

表2 不同云微物理參數(shù)化方案模擬結(jié)果的各項評分比較

Table 2 Performance of different cloud microphysical parameterization schemes

方案名稱TS評分空報率(FAR)漏報率(PO)GCE0.4390.0830.542Lin0.3730.1590.598WSM60.4110.1130.566Et0.4080.1180.568Thompson0.3910.0880.594Thompson-a0.4070.1140.570Morrison0.4120.1470.557Morrison-a0.4060.1380.566

相關(guān)系數(shù)可以反映各方案對于熱帶氣旋頻數(shù)以及強度變化趨勢的模擬效果，其數(shù)值越接近1，模式模擬結(jié)果與觀測值之間的相關(guān)性則越好。分別計算各云微物理方案下模擬的熱帶氣旋頻數(shù)及強度與觀測值間的相關(guān)系數(shù)可知(表3)，各云微物理方案對表征熱帶氣旋強度的ACE指數(shù)和PDI的年際變化趨勢模擬得都較好，相關(guān)系數(shù)均超過了0.6，而對熱帶氣旋頻數(shù)的年際變化趨勢模擬，不同云微物理方案之間差異較大。Lin方案模擬的熱帶氣旋頻數(shù)與觀測值間的相關(guān)系數(shù)相對較好，超過了0.35，而Morrison方案盡管模擬出的熱帶氣旋較多，但對熱帶氣旋頻數(shù)的年際變化趨勢模擬得是所有方案中最差的。在考慮了氣溶膠的影響后，Thompson-a方案和Morrison-a方案模擬的熱帶氣旋頻數(shù)的年際變化趨勢明顯較Thompson方案和Morrison方案有所提升。綜上可知，不同云微物理方案模擬熱帶氣旋頻數(shù)的年際變化趨勢差異較大，Lin方案模擬的頻數(shù)變化趨勢最好，Morrison方案模擬的最差，而熱帶氣旋強度的變化趨勢對云微物理方案的選擇仍表現(xiàn)得不敏感。

表3 不同云微物理參數(shù)化方案與JTWC統(tǒng)計結(jié)果的相關(guān)系數(shù)

Table 3 Correlation coefficients between observed and simulated results

方案名稱模擬值與觀測值的相關(guān)系數(shù)氣旋生成頻數(shù)累積氣旋能量指數(shù)(ACE)潛在耗散指數(shù)(PDI)GCE0.3490.7090.713Lin0.3570.6900.689WSM60.2800.7170.723Et0.2680.6800.678Thompson0.1960.7050.735Thompson-a0.2170.7150.726Morrison0.1480.6770.678Morrison-a0.2600.6380.642

4 結(jié)論與討論

基于CWRF模式多物理過程的1986—2015年的模擬結(jié)果，探討了不同云微物理參數(shù)化方案對東亞近海熱帶氣旋的空間分布、頻數(shù)及強度模擬的影響，得到如下初步結(jié)論：

1)熱帶氣旋的頻數(shù)及空間分布均對云微物理參數(shù)化方案的選擇表現(xiàn)得較為敏感，而云微物理方案對熱帶氣旋強度的模擬影響則相對較??；

2)結(jié)合TS評分、相關(guān)系數(shù)的計算以及風(fēng)壓關(guān)系的模擬分析后可知，控制試驗選用的GSFCGCE方案在模擬熱帶氣旋活動時較其他方案更接近于觀測結(jié)果；

3)在方案中考慮了氣溶膠的影響后，對熱帶氣旋活動的模擬有所提升，因此在用Morrison和Thompson兩組方案進行模擬熱帶氣旋時，改用考慮了氣溶膠影響的Thompson-a和Morrison-a方案可以更有效地模擬出熱帶氣旋的活動。

本文中作為控制試驗選用的GSFCGCE方案是包含了暖雨、譜分檔及多層次冰微物理過程的集合方案，其中譜分檔微物理過程對云-氣溶膠作用及輻射作用有較清晰的描述，當在云微物理過程的參數(shù)化方案中考慮了氣溶膠的影響后，對熱帶氣旋的空間分布、生成個數(shù)的變化以及強度的變化的模擬效果均有提高，而這也是GSFCGCE方案相比其他方案模擬熱帶氣旋活動與觀測結(jié)果更接近的可能原因。

在頻數(shù)的模擬中，各云微物理參數(shù)化方案模擬的熱帶氣旋頻數(shù)普遍偏低，這與模式在模擬多臺風(fēng)時未能準確預(yù)報出每個多臺風(fēng)過程有一定聯(lián)系，而對強熱帶氣旋模擬能力偏弱也是造成模式模擬的熱帶氣旋頻數(shù)偏少的可能原因。此外，各方案間模擬的頻數(shù)差異和不同方案模擬的大尺度環(huán)境場不同也有一定的聯(lián)系，在后續(xù)的研究中將會進一步討論和分析。

而在強度的模擬中，CWRF中各云微物理方案普遍模擬偏弱，這與研究區(qū)域選擇有很大的關(guān)系。在區(qū)域模式中，側(cè)邊界條件的選擇對大尺度環(huán)流影響很大，盡管CWRF模式對于側(cè)邊界條件已有一定的改進，但由于LIANG et al.[11-12]用CWRF模式模擬的區(qū)域僅為東亞近海區(qū)域，要準確模擬出熱帶氣旋活動仍有較大的難度。此外，模式的分辨率一定程度上也對熱帶氣旋的模擬有一定的影響，30 km的模式分辨率相較于業(yè)務(wù)中常用的9 km的模式分辨率仍顯得較為粗糙。在未來的研究中將繼續(xù)關(guān)注在擴大的模擬區(qū)域范圍內(nèi)精細網(wǎng)格高分辨率下CWRF模式對熱帶氣旋活動模擬性能的表現(xiàn)。