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譜松弛同化技術(shù)對臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬的影響

2020-07-29 09:41渠鴻宇李響凌鐵軍張?zhí)N斐
海洋預(yù)報(bào) 2020年3期
關(guān)鍵詞:頻數(shù)臺(tái)風(fēng)尺度

渠鴻宇,李響,凌鐵軍,張?zhí)N斐

(國家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心自然資源部海洋災(zāi)害預(yù)報(bào)技術(shù)研究重點(diǎn)試驗(yàn)室,北京100081)

1 引言

發(fā)生在熱帶海洋上的,具有暖中心結(jié)構(gòu)的強(qiáng)烈性渦旋被稱作臺(tái)風(fēng)(Typhoon,TY)。通常臺(tái)風(fēng)并非特指某一等級(jí)的熱帶氣旋,而是對中心持續(xù)風(fēng)速達(dá)到17.2 m/s及以上熱帶氣旋的統(tǒng)稱[1]。世界上臺(tái)風(fēng)生成最多的區(qū)域位于西北太平洋,每年生成頻次高達(dá)28.2個(gè)[2],而我國毗鄰西北太平洋,平均每年有7個(gè)登陸臺(tái)風(fēng)[3]。由臺(tái)風(fēng)造成的狂風(fēng)暴雨和風(fēng)暴潮會(huì)給沿海地區(qū)帶來重大的財(cái)產(chǎn)損失甚至人員傷亡[4]。

臺(tái)風(fēng)是一個(gè)海氣浪相互作用的天氣過程,臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)風(fēng)會(huì)引起海浪,海浪增加了海平面的摩擦力,加大海氣之間的熱量和動(dòng)量交換,同時(shí)摩擦力增大會(huì)消耗臺(tái)風(fēng)的動(dòng)能;臺(tái)風(fēng)對海表溫度的變化也會(huì)有響應(yīng),如海表溫度降低,將會(huì)使臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變小,臺(tái)風(fēng)風(fēng)速降低[5];另外,臺(tái)風(fēng)活動(dòng)具有顯著的季節(jié)和年際變化,大部分臺(tái)風(fēng)發(fā)生在5—11月份,1977—2016年間,平均每年生成熱帶風(fēng)暴(Tropical Storm,TS)等級(jí)之上的臺(tái)風(fēng)數(shù)26個(gè),年頻數(shù)最大值37個(gè),最小值14個(gè)。這些明顯的季節(jié)和年際變化受具有緩慢變率的外部強(qiáng)迫場控制,如海表面溫度(Sea Surface Temperature,SST)、大尺度大氣環(huán)流型和各種氣候變率模態(tài)。

依據(jù)臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)和強(qiáng)迫場的顯著關(guān)系,建立統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào),即統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法。統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法是基于觀測數(shù)據(jù)和再分析數(shù)據(jù)建立的,由于歷史臺(tái)風(fēng)樣本有限,通過統(tǒng)計(jì)模型的臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)具有很大的時(shí)間局限性[6]。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提高,數(shù)值模式迅速發(fā)展,動(dòng)力方法也逐漸發(fā)展起來。動(dòng)力方法即通過數(shù)值模式進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)。近年來,使用動(dòng)力方法進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)的研究也逐漸增多。全球模式首先被用來進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)的研究。Chen等[7]使用地球物理流體力學(xué)實(shí)驗(yàn)室高分辨率大氣模型(25 km)對北半球三大海域北大西洋、東太平洋和西太平洋1990—2010年6—11月的TS和颶風(fēng)(臺(tái)風(fēng))頻數(shù)進(jìn)行了回報(bào)試驗(yàn),試驗(yàn)包括5個(gè)集合成員。在北大西洋海域(North Atlantic,NA),TS和颶風(fēng)頻數(shù)具有很高的預(yù)報(bào)效果,相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.89(TS)和0.88(颶風(fēng)),但在西北太平洋海域(Western North Pacific,WNP)較低,分別為0.36(TS)和0.34(TY)。雖然全球模式的精度不斷提高,但同時(shí)也需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源。區(qū)域模式具有高分辨率的同時(shí),大大降低了計(jì)算量。區(qū)域模式還具有更完備的物理過程,能更好地模擬出中小尺度過程[8],另外,臺(tái)風(fēng)活動(dòng)具有一定的區(qū)域特征,全球模式的臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)預(yù)報(bào)技巧在不同海域存在差別,用區(qū)域模式研究特定海域臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)則更具針對性。因此,很多學(xué)者開始使用區(qū)域模式,以全球模式的預(yù)報(bào)結(jié)果作為初邊界場,進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)的模擬。但是,區(qū)域模式中的大尺度場會(huì)在模擬過程中發(fā)生漂移現(xiàn)象[9],這會(huì)給長時(shí)間的臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)帶來巨大誤差。因此,如何準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出區(qū)域模式中的大尺度場,是提高區(qū)域模式對臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。

區(qū)域氣候模式的大尺度場主要靠邊界場提供,所以,早期研究工作采用優(yōu)化側(cè)邊界方案來達(dá)到這種目的。Davies等[10]使用了邊界松弛技術(shù),使沿著模擬區(qū)域邊界的緩沖區(qū)松弛逼近到大尺度驅(qū)動(dòng)場,這種方法有效地解決了區(qū)域氣候模式和驅(qū)動(dòng)場中信息的不連續(xù)性,且有效提高了邊界場中大尺度信息的再現(xiàn)能力。后來也有學(xué)者對這種方法做出改善,如加大緩沖區(qū)圈數(shù),松弛強(qiáng)度采用自然指數(shù)的權(quán)重函數(shù),但這種方法仍會(huì)使區(qū)域內(nèi)大尺度場出現(xiàn)間斷偏移[11]。Stauffer等[12]采用了格點(diǎn)松弛,即在區(qū)域內(nèi)的每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上松弛逼近到大尺度場來進(jìn)行空氣質(zhì)量的模擬。Waldron等[13]和Von Storch等[14]采用了另一種松弛方法——譜松弛,即只對區(qū)域內(nèi)特定的緯向和經(jīng)向的波進(jìn)行松弛。很多研究證明了以上技術(shù)能夠有效提高區(qū)域氣候模式對大尺度場的模擬效果。Liu等[15]用天氣預(yù)報(bào)模式(Weather Research and Forecasting,WRF)對譜松弛和格點(diǎn)松弛在降尺度過程中的不同效果進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)格點(diǎn)松弛在過度地還原大尺度場特征的同時(shí)抑制了中小尺度的自由發(fā)展,而譜松弛則既能防止偏離大尺度場,又能保留中小尺度的特征。Knutson等[16]使用地球物理流體動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室的高分辨率大氣模式,采用譜松弛(波數(shù)為3)方法對1980—2006年7月29日—10月31日大西洋颶風(fēng)活動(dòng)進(jìn)行了模擬,模式結(jié)果不僅再現(xiàn)了颶風(fēng)頻數(shù)的年際變化,而且模擬出觀測接近的4級(jí)颶風(fēng)頻數(shù),但是對5級(jí)颶風(fēng)頻數(shù)以及颶風(fēng)生成地的模擬仍存在不足。曹劍等[17]使用 1°×1°的全球分析資料(Final Operational Global Analysis,F(xiàn)NL)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)WRF(27 km)模式,在格點(diǎn)nudging方法下,對2006年7—9月WNP的臺(tái)風(fēng)活動(dòng)進(jìn)行了模擬,模式結(jié)果不僅較好地模擬出了季節(jié)內(nèi)震蕩(Madden-Julian Oscillation,MJO)和準(zhǔn)雙周振蕩,而且對臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、移動(dòng)路徑和強(qiáng)度的模擬都與觀測接近。Wang等[18]使用WRF模式在對臺(tái)風(fēng)個(gè)例進(jìn)行模擬過程中,使用譜松弛方法松弛逼近最外層網(wǎng)格中高層風(fēng)場,結(jié)果表明譜松弛能夠顯著優(yōu)化臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的模擬效果。Choi等[19]研究了譜松弛對西北太平洋2002年6月18日—9月18日臺(tái)風(fēng)活動(dòng)模擬的影響,研究結(jié)果證明譜松弛對臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、路徑分布以及模擬區(qū)降水等信息的模擬具有顯著改善效果。渠鴻宇等[20]使用WRF模式對比了譜松弛與格點(diǎn)松弛對臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度模擬的影響發(fā)現(xiàn):譜松弛和格點(diǎn)松弛都能顯著優(yōu)化臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的模擬,但譜松弛方法模擬的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度更加符合觀測,這是因?yàn)樽V松弛只對高層的大尺度場進(jìn)行松弛逼近,使得模式的中小尺度過程能夠自由發(fā)展。后來,Peng等[21]又提出了與譜松弛類似的選尺度同化方法,與譜松弛方法通過添加一個(gè)松弛項(xiàng)來改善區(qū)域模式大尺度長模擬的方法不同,選尺度同化方法基于三維變分同化技術(shù)和低通濾波技術(shù),將全球模式的大尺度場與區(qū)域模式的中小尺度場混合有效緩解了譜松弛方法中的動(dòng)力不協(xié)調(diào)問題。已有研究證明選尺度同化方法在改善臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)上較譜松弛方法更具優(yōu)越性[22]。

從上述研究可以看出,相比而言,選尺度同化方法作為新發(fā)展的方法,具有一定的優(yōu)勢,但還未被廣泛應(yīng)用。相比而言,譜松弛方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多種模式中并取得一定的改善效果,但對于西北太平洋臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)的數(shù)值模擬及預(yù)測,之前的研究多基于單一的大氣模式實(shí)現(xiàn)。臺(tái)風(fēng)作為一個(gè)海氣浪相互作用的過程,主要發(fā)生在每年的5月1日—11月1日,因此有必要以全球大尺度場數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)區(qū)域耦合模式,考察譜松弛對長達(dá)6個(gè)月的西北太平洋臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)模擬的改進(jìn)能力,為提高基于區(qū)域耦合模式的臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)技巧進(jìn)行階段性的探索。

本文主要包含5部分內(nèi)容:第二部分介紹了本文使用的模式、數(shù)據(jù)和方法;第三部分考察了譜松弛對臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)模擬的影響;第四部分對影響臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)的背景場進(jìn)行了對比分析;最后,第五部分為全文的總結(jié)。

2 模式、數(shù)據(jù)及方法

2.1 模式

本文使用的模式是由Warner等[23]提出發(fā)展的海洋-大氣-海浪耦合模式系統(tǒng)(Coupled Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment Transport,COAWST)。該耦合模式的3個(gè)分量模式分別為大氣模式(Weather Research and Forecasting Model,WRFARW)、海洋模式(Regional Ocean Modeling System,ROMS)和海浪模式(Simulated WAves Nearshore,SWAN),耦合器為(Model Coupling Toolkit,MCT)。圖1為模式模擬區(qū)域的地形高度,模式區(qū)域覆蓋了西北太平洋臺(tái)風(fēng)活動(dòng)的全部區(qū)域。

大氣模式WRF-ARW是由美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Center for Environmental Prediction,NCEP)、美國國家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)和俄克拉荷馬大學(xué)共同開發(fā)的新一代中尺度預(yù)報(bào)模式[24]。WRF模式對大氣運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵物理過程提供了多種物理參數(shù)化方案,不同方案的選取會(huì)導(dǎo)致不同的模擬結(jié)果。本文選用了如下的物理過程參數(shù)化方案:RRTM長波輻射方案、Ferrier微物理方案、Noah陸面方案、Dudhia短波輻射方案、Kain_Fritsch積云對流方案、MYNN 2.5層TKE邊界層方案等。模式的水平分辨率為0.25°×0.25°,垂直方向分為61層,積分步長為60 s。

圖1 模式模擬區(qū)域的地形高度

海洋模式ROMS為加利福尼亞大學(xué)(University of California)與羅格大學(xué)(Rutger University)共同開發(fā)完成[25]。動(dòng)力框架采用自由表面、三維非線性的斜壓原始方程。ROMS既可以模擬全球尺度的環(huán)流系統(tǒng),又可以模擬由天文潮或氣象因素引起的中尺度流場變化,還可以模擬小尺度的渠道、河川等。與其他海流模式相比,ROMS使用了S(Stretched)坐標(biāo)系,這種坐標(biāo)系能夠描述流場受地形的影響;與POM模式不同,ROMS模式垂向上采用非等比例的分層方式,能更好地解析底邊界層和溫躍層;另外,ROMS使用的新的水平壓力梯度演算明顯減少了水平壓力梯度計(jì)算誤差的累積[26]。本文中,ROMS水平分辨率為1/20°×1/20°,垂直方向上分為40層。

海浪模式SWAN是由代爾夫特科技大學(xué)(Delft University of Technology)研發(fā)的第三代近岸海浪數(shù)值計(jì)算模式,被廣泛應(yīng)用于淺海數(shù)值研究中。SWAN模式的動(dòng)力框架為基于能量守恒的平衡方程,以具有無條件穩(wěn)定特點(diǎn)的全隱式有限差分格式進(jìn)行計(jì)算,在平衡方程的各源項(xiàng)中,除了考慮四波相互作用、風(fēng)輸入、破碎和摩擦項(xiàng)等,還加入了三波相互作用以及深度破碎(Depth-induced wave breaking)作用。

各模式通過MCT[27]進(jìn)行變量傳遞,WRF主要向ROMS傳遞風(fēng)速、水汽和熱量等變量,向SWAN傳遞風(fēng)速等變量;ROMS向WRF傳遞SST等變量,向SWAN傳遞流速、海平面高度等變量;SWAN向WRF和ROMS傳遞有效波高、波長等變量。

2.2 數(shù)據(jù)

本文使用NCEP的氣候預(yù)報(bào)系統(tǒng)再分析(Climate Forecast System Reanalysis,CFSR)數(shù)據(jù)[28-29]作為模式的初邊界場。CFSR再分析數(shù)據(jù)是NCEP最新的全球再分析產(chǎn)品,其同化了大量常規(guī)觀測和衛(wèi)星數(shù)據(jù),并考慮了CO2濃度的變化,數(shù)據(jù)包括1979—2011年海洋、大氣以及地表和輻射通量數(shù)據(jù)。在2011年之后,以CFSv2業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)作為CFSR的補(bǔ)充,并進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。本文使用了2015年CFSv2業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)作為模式的初邊界場,海洋和大氣數(shù)據(jù)的水平分辨率為0.5°×0.5°,時(shí)間分辨率為6 h,海洋垂直層數(shù)為40層,大氣垂直層數(shù)為37層,最高層為1 hPa。

本文使用中國氣象局(China Meteorological Admini-stration,CMA)熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集[30]對模擬結(jié)果中的臺(tái)風(fēng)信息進(jìn)行評估。數(shù)據(jù)集記錄了1949年之后西北太平洋區(qū)域所有熱帶氣旋的經(jīng)緯度、最低海平面氣壓、最大風(fēng)速和臺(tái)風(fēng)等級(jí)等信息,時(shí)間間隔為6 h。

本文使用美國NOAA氣候預(yù)測中心(Climate Prediction Center,CPC)制 作 的 CPC MORPHing technique(CMORPH)降水?dāng)?shù)據(jù)[31]檢驗(yàn)?zāi)J街械慕邓植?。CMORPH是利用多平臺(tái)衛(wèi)星觀測資料制作而成高分辨率產(chǎn)品。本文采用的CMORPH數(shù)據(jù)為日平均數(shù)據(jù),空間分辨率為0.25°。

2.3 譜松弛

本文區(qū)域模式在模擬過程中需打開譜松弛[15],譜松弛是一種同化方案,能夠顯著優(yōu)化區(qū)域模式大尺度場的模擬。譜松弛只對模式中的特定長波進(jìn)行松弛逼近,以下為需要進(jìn)行松弛逼近的長波預(yù)報(bào)方程:

式中:φ為逼近后的長波,φg、φr分別代表驅(qū)動(dòng)場的長波和區(qū)域模式預(yù)報(bào)的長波。在波數(shù)選擇上,Von Storch等[14]選擇保留模式區(qū)域的前3個(gè)波,在本文試驗(yàn)中,截?cái)嗖ㄩL同樣設(shè)置為3,即只對波長大于2 500 km的長波進(jìn)行松弛逼近,小于該波長的部分在區(qū)域模式更完備的物理過程下自由發(fā)展。譜松弛另外一個(gè)重要參數(shù)為強(qiáng)度系數(shù),對于臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度模擬,較大或較小的強(qiáng)度系數(shù)都會(huì)使模擬誤差偏大。經(jīng)過一系列試驗(yàn)證明,當(dāng)強(qiáng)度系數(shù)設(shè)置為0.0003時(shí),對應(yīng)的衰減時(shí)間(時(shí)間間隔與強(qiáng)度系數(shù)的比值,時(shí)間間隔為6 h)為11.5 d,臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度模擬具有較小的誤差。另外,譜松弛只同化高層的大尺度場,在保證模式高層大尺度場不發(fā)生嚴(yán)重漂移情況下,模式自由發(fā)展低空的中小尺度過程。

3 譜松弛對臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬的影響

3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了探討譜松弛對臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)的影響,設(shè)計(jì)兩組不同的試驗(yàn):

(1)在模擬過程中不使用譜松弛的試驗(yàn)(NO_SN)。

(2)在模擬過程中打開譜松弛的試驗(yàn)(SN),即大氣模式在積分過程向邊界場松弛逼近,其中譜松弛參數(shù)選取為:經(jīng)緯向的截?cái)嗖〝?shù)為3,強(qiáng)度系數(shù)為0.0003,松弛變量包括經(jīng)緯向風(fēng)、溫度、比濕以及高度場。

兩組試驗(yàn)均使用CFSv2業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)作為初邊界場,海洋模式的初始場采用集合最有插值(EnOI)同化后的初始場。模式積分時(shí)間為2015年5月1日—11月1日。

3.2 結(jié)果對比

圖2給出了2015年5月1日—11月1日期間觀測數(shù)據(jù)、CFSR數(shù)據(jù)以及兩組試驗(yàn)診斷出的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的對比。CMA觀測數(shù)據(jù)一共記錄了20個(gè)強(qiáng)于TS等級(jí)的臺(tái)風(fēng),其中7月、8月、9月、10月生成較多,5月、6月較少;達(dá)到TY等級(jí)的臺(tái)風(fēng)有16個(gè),其中7月和10月生成較多,都達(dá)到4個(gè)。CFSR數(shù)據(jù)診斷出17個(gè)強(qiáng)于TS等級(jí)的臺(tái)風(fēng),13個(gè)達(dá)到臺(tái)風(fēng)等級(jí),各月的分布情況和觀測基本一致,5月、6月偏少,7月、8月、9月、10月偏多。在未使用譜松弛的試驗(yàn)中,共模擬出30個(gè)強(qiáng)于TS等級(jí)的臺(tái)風(fēng),其中達(dá)到臺(tái)風(fēng)等級(jí)的只有5個(gè),可見,在未使用譜松弛的模擬中,生成了多個(gè)弱臺(tái)風(fēng),而強(qiáng)臺(tái)風(fēng)卻明顯偏少;另外,各個(gè)月的分布情況與觀測存在明顯偏差,臺(tái)風(fēng)生成頻數(shù)最高的月份為6月,達(dá)8個(gè),而觀測中6月只生成了兩個(gè)臺(tái)風(fēng),強(qiáng)于TY等級(jí)的臺(tái)風(fēng)的月變化也存在明顯的負(fù)偏差。使用譜松弛后,模式的大尺度場在模擬過程中不斷向CFSR數(shù)據(jù)調(diào)整,臺(tái)風(fēng)頻數(shù)較NO_SN試驗(yàn)明顯改善,共模擬出22個(gè)強(qiáng)于TS等級(jí)的臺(tái)風(fēng),其中達(dá)到臺(tái)風(fēng)等級(jí)的有12個(gè),各個(gè)月的臺(tái)風(fēng)分布情況與觀測也很接近,7月、8月、9月、10月份模擬出了較多的臺(tái)風(fēng),強(qiáng)于TY等級(jí)的臺(tái)風(fēng)在各月頻數(shù)上也存在負(fù)偏差,但比NO_SN試驗(yàn)更加接近觀測。

圖2 兩組試驗(yàn)方案模擬的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)月變化與CFSR數(shù)據(jù)及CMA觀測的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)月變化的對比

圖3 兩組試驗(yàn)方案模擬的與CFSR數(shù)據(jù)及CMA觀測的臺(tái)風(fēng)路徑密度(格距2.5°×2.5°)對比

如圖3所示,為2015年5月1日—11月1日期間觀測數(shù)據(jù)以及CFSR數(shù)據(jù)、兩組試驗(yàn)?zāi)M結(jié)果中臺(tái)風(fēng)路徑密度的分布狀況。觀測數(shù)據(jù)中,臺(tái)風(fēng)多于低緯度生成,而后向西北行進(jìn)或于20°N向東北轉(zhuǎn)向,路徑密度分布存在兩個(gè)高值區(qū)分別位于菲律賓東北至日本以南區(qū)域和 135°~160°E,10°~35°N區(qū)域。CFSR數(shù)據(jù)中的路徑密度分布與觀測基本一致。在NO_SN試驗(yàn)中,TS生成位置偏東,其中有多個(gè)臺(tái)風(fēng)在150°E以東生成后直接向北或東北方向移動(dòng),路徑密度在南海區(qū)域出現(xiàn)明顯負(fù)偏差,在150°E以東區(qū)域出現(xiàn)明顯正偏差,另外在135°~150°E,20°N附近存在明顯正偏差。在SN試驗(yàn)中,臺(tái)風(fēng)路徑密度高值區(qū)與觀測基本對應(yīng),NO_SN試驗(yàn)中的路徑密度偏差得到明顯改善,SN試驗(yàn)?zāi)M的臺(tái)風(fēng)路徑密度較NO_SN試驗(yàn)更加貼近觀測。

圖4為2015年5月1日—11月1日期間CMA觀測數(shù)據(jù)以及CFSR數(shù)據(jù)、兩組試驗(yàn)?zāi)M結(jié)果中氣旋累積能量(Accumulated Cyclone Energy,ACE)的分布狀況。觀測數(shù)據(jù)中,高值主要分布在120°~145°E,20°N附近,最高值達(dá)到2.4×104m2/s2,CFSR中的ACE與觀測幾乎一致,高值區(qū)基本對應(yīng),最高值同樣高達(dá)2.4×104m2/s2。在NO_SN試驗(yàn)中,ACE的分布與觀測相差較大,在菲律賓東北部的值很小,在觀測的高值區(qū)出現(xiàn)了較大的負(fù)偏差,ACE最大值約為1×104m2/s2,這與NO_SN試驗(yàn)中的臺(tái)風(fēng)路徑偏差較大且強(qiáng)度偏弱有關(guān)。與NO_SN試驗(yàn)相比,SN試驗(yàn)中,ACE的分布得到明顯改善,分布與觀測一致,高值區(qū)與觀測中的高值區(qū)基本對應(yīng),但仍然存在負(fù)偏差,ACE最高值約達(dá)1.5×104m2/s2。

圖4 兩組試驗(yàn)方案模擬的與CFSR數(shù)據(jù)及CMA觀測的ACE的對比(格距2.5°×2.5°,單位:104m2/s2)

圖5 兩組試驗(yàn)方案模擬的與CFSR數(shù)據(jù)及CMA觀測的臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓的最低值的頻率分布直方圖的對比

如圖5所示為2015年5月1日—11月1日期間觀測數(shù)據(jù)以及CFSR數(shù)據(jù)、兩組試驗(yàn)中臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓最低值的頻數(shù)直方圖。觀測數(shù)據(jù)中,超過50%的臺(tái)風(fēng)最低氣壓低于940 hPa,強(qiáng)于970 hPa的臺(tái)風(fēng)占總臺(tái)風(fēng)數(shù)的75%,最低的達(dá)到900~910 hPa。由于CFSR數(shù)據(jù)和模式分辨率較低,無法再現(xiàn)臺(tái)風(fēng)真實(shí)強(qiáng)度。在CFSR數(shù)據(jù)中,最低氣壓只達(dá)到950~960 hPa,強(qiáng)于970 hPa的臺(tái)風(fēng)占41%。在NO_SN試驗(yàn)中,模擬的弱臺(tái)風(fēng)偏多,強(qiáng)臺(tái)風(fēng)偏少,臺(tái)風(fēng)最低達(dá)到940~950 hPa,強(qiáng)于970 hPa的臺(tái)風(fēng)僅占13%。在使用譜松弛下,對臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的模擬有所改善,雖然最低氣壓同NO_SN試驗(yàn)相同也只達(dá)到940~950 hPa,但模擬出了多個(gè)較強(qiáng)的臺(tái)風(fēng),強(qiáng)于970 hPa的臺(tái)風(fēng)占比45%,明顯高于NO_SN試驗(yàn)。說明使用譜松弛同化方案,通過動(dòng)力降尺度的方法,以CFSR數(shù)據(jù)作為初邊界場驅(qū)動(dòng)區(qū)域耦合模式進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)的模擬,可以明顯改善臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的模擬效果。

4 原因分析

圖6 兩組試驗(yàn)方案模擬的與CFSR數(shù)據(jù)中500 hPa位

上面分析已經(jīng)證明了譜松弛對臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬的改善作用,下面對其原因進(jìn)行分析。如圖6所示為兩組試驗(yàn)方案模擬的與CFSR數(shù)據(jù)500 hPa位勢高度場的日平均相關(guān)系數(shù),其中黑點(diǎn)表示在此刻有臺(tái)風(fēng)存在。在NO_SN試驗(yàn)中,相關(guān)系數(shù)變化幅度較大且值偏低,在8月份達(dá)到最低值0.52,表明NO_SN試驗(yàn)中500 hPa位勢高度場的模擬存在較大誤差。值得注意的是,在偏移較嚴(yán)重的時(shí)刻總是伴隨著臺(tái)風(fēng)的出現(xiàn),在偏移最嚴(yán)重的8月份共生成5個(gè)臺(tái)風(fēng),其中包含臺(tái)風(fēng)季最強(qiáng)臺(tái)風(fēng),強(qiáng)度達(dá)到948 hPa。在SN試驗(yàn)中,相關(guān)系數(shù)一直保持在0.9以上,同樣在8月份,由于強(qiáng)臺(tái)風(fēng)的出現(xiàn)使得相關(guān)系數(shù)變小,之后譜松弛的調(diào)整作用,又將相關(guān)系數(shù)提高至近1。在沒有使用譜松弛的試驗(yàn)中,500 hPa位勢高度場與觀測存在較大偏差,導(dǎo)致模擬的臺(tái)風(fēng)也出現(xiàn)較大偏差。而在SN試驗(yàn)中,由于高度場的松弛逼近,模式基本再現(xiàn)了觀測的500 hPa位勢高度場,這在一定程度上提高了臺(tái)風(fēng)模擬的準(zhǔn)確性,尤其是臺(tái)風(fēng)路徑方面的準(zhǔn)確性。

圖7 兩組試驗(yàn)?zāi)M的與觀測的降水(單位:mm/d)和形勢場分布

圖8 兩組試驗(yàn)方案模擬的與CFSR數(shù)據(jù)中6個(gè)月平均SST的差異分布(單位:℃)

圖7 為兩組試驗(yàn)方案模擬的與CNORPH中降水分布(左列)和850 hPa風(fēng)場和5880位勢米等高線(右列)的分布。在CMORPH數(shù)據(jù)的降水分布中,主要存在兩條雨帶,一個(gè)與西南季風(fēng)相對應(yīng),從中南半島延伸到韓國、日本區(qū)域,呈西南-東北走向,另一條與東南季風(fēng)相對應(yīng),位于西北太平洋,副高以南,呈東南-西北走向;西北太平洋上的干旱區(qū)對應(yīng)西北太平洋的副熱帶高壓。在NO_SN試驗(yàn)中,西南-東北走向的雨帶在中國東部地區(qū)存在明顯負(fù)偏差,而在中南半島附近出現(xiàn)明顯正偏差,東南-西北走向的雨帶也存在明顯的正偏差,這與NO_SN試驗(yàn)?zāi)M的西南季風(fēng)明顯偏強(qiáng),季風(fēng)槽偏強(qiáng),位置偏東,并在中國東部模擬出正氣旋性環(huán)流有關(guān),另外強(qiáng)季風(fēng)槽使得副高位置偏東,這些都是模式大尺度場發(fā)生漂移的表現(xiàn),而這種850hPa環(huán)流場的漂移有利于臺(tái)風(fēng)活動(dòng)發(fā)展,造成NO_SN試驗(yàn)中總頻數(shù)偏多,同時(shí)致使正氣旋性環(huán)流附近的臺(tái)風(fēng)路徑密度增大,而副高位置偏東也會(huì)造成臺(tái)風(fēng)路徑的誤差,致使臺(tái)風(fēng)活動(dòng)范圍向東偏移,這種臺(tái)風(fēng)活動(dòng)的誤差會(huì)直接導(dǎo)致降水分布的誤差。在SN試驗(yàn)中,大尺度場向CFSR數(shù)據(jù)不斷調(diào)整,環(huán)流與副高的模擬較NO_SN試驗(yàn)改進(jìn)明顯,降水分布與CFSR數(shù)據(jù)基本相同,兩條雨帶基本對應(yīng),環(huán)流場和副高的位置也與CFSR數(shù)據(jù)基本吻合。SN試驗(yàn)較NO_SN試驗(yàn)在大尺度場模擬上的改善,使得SN試驗(yàn)?zāi)M的臺(tái)風(fēng)的頻數(shù)、路徑密度、ACE強(qiáng)度較NO_SN試驗(yàn)更加接近觀測,同時(shí)使與臺(tái)風(fēng)和環(huán)流有關(guān)的降水分布也更加準(zhǔn)確。

臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的模擬對SST的分布非常敏感,SST溫度升高將使臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度增強(qiáng),整體海溫升高1℃,可造成臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度增強(qiáng)數(shù)十百帕,另外臺(tái)風(fēng)路徑具有向暖區(qū)偏移的趨勢[32-33],因此模式SST的計(jì)算誤差勢必造成臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和臺(tái)風(fēng)路徑出現(xiàn)偏差。圖8給出了兩組試驗(yàn)方案模擬的與CFSR數(shù)據(jù)中6個(gè)月平均SST的差異分布。在NO_SN試驗(yàn)中,南海區(qū)域至模式的東北區(qū)域存在一條明顯的負(fù)偏差帶,在高緯度有明顯正偏差;在SN試驗(yàn)中,雖然高緯度仍存在正偏差,但由于緯度較高,臺(tái)風(fēng)過程多發(fā)生在30°N以南,因此這種高緯度誤差對臺(tái)風(fēng)影響不大;而在中低緯度,NO_SN試驗(yàn)中西南東北走向的負(fù)偏差得到明顯改善,這使得臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度增強(qiáng),路徑也更加貼合觀測。因此可知,譜松弛可以改善模式中的SST分布,進(jìn)而影響臺(tái)風(fēng)的路徑和強(qiáng)度,使臺(tái)風(fēng)更加貼近觀測。

5 總結(jié)與展望

臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)是近年來臺(tái)風(fēng)研究的一個(gè)重點(diǎn)和熱點(diǎn)。本文采用COAWST模式對2015年5月1日—11月1日的臺(tái)風(fēng)活動(dòng)設(shè)計(jì)了兩組模擬試驗(yàn),用于探討譜松弛對臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬的影響,并得到了以下結(jié)論:

(1)譜松弛可以明顯改善臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、強(qiáng)度的模擬,頻數(shù)的改善包括總頻數(shù)以及頻數(shù)的月變化,強(qiáng)度的改善主要表現(xiàn)在SN試驗(yàn)較NO_SN試驗(yàn)?zāi)M出較多的強(qiáng)臺(tái)風(fēng),與此同時(shí),對于描述臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)的重要指標(biāo)ACE分布以及臺(tái)風(fēng)路徑密度分布,SN試驗(yàn)的模擬效果都較NO_SN試驗(yàn)有明顯改善。

(2)譜松弛可以有效優(yōu)化區(qū)域模式中的大尺度場,SN試驗(yàn)?zāi)M的低空環(huán)流場、500 hPa位勢高度場較NO_SN試驗(yàn)更加符合觀測,這使得臺(tái)風(fēng)的生成以及移動(dòng)路徑更加準(zhǔn)確,而大尺度場以及臺(tái)風(fēng)活動(dòng)模擬效果的優(yōu)化也使得降水分布更加接近觀測;另外,譜松弛明顯改善了模式低緯度海溫中的負(fù)偏差,促使臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度增強(qiáng),模擬出更多的較強(qiáng)臺(tái)風(fēng)。

本文的研究僅限于在考察譜松弛對臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬的影響,而譜松弛這種通過添加一個(gè)松弛項(xiàng)來改善區(qū)域模式中大尺度場模擬效果的方法缺乏相關(guān)的物理意義,因此該方法具有一定的局限性。Peng等[21]提出與譜松弛具有類似效果的選尺度同化方法,該方法基于三維變分同化技術(shù)和低通濾波技術(shù),將全球模式的大尺度場與區(qū)域模式的中小尺度場混合,有效緩解了譜松弛方法中的動(dòng)力不協(xié)調(diào)問題。下一步我們將引進(jìn)該方法,考察該方法對臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬的影響。另外,模式結(jié)果中存在強(qiáng)度偏低的現(xiàn)象,這與模式分辨率較低有關(guān),而這種偏低的現(xiàn)象以及臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)的其他特征如頻數(shù)、臺(tái)風(fēng)路徑密度等的模擬是否可以通過物理參數(shù)化方案的優(yōu)選得到改善,是值得探索的一項(xiàng)工作。因此,為了進(jìn)一步改善臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)的結(jié)果,我們將進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬對物理參數(shù)化方案的敏感性試驗(yàn),以找到針對臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)最優(yōu)的物理參數(shù)化方案。

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