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

渠鴻宇，李響，凌鐵軍，張?zhí)N斐

（國(guó)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(chēng)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(duì)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(chēng)[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(guó)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(lái)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(guò)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(duì)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(chǎng)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(chǎng)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(cè)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(guò)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(lái)。動(dòng)力方法即通過(guò)數(shù)值模式進(jìn)行臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)。近年來(lái)，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(lái)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(duì)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(guò)程，能更好地模擬出中小尺度過(guò)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(duì)性。因此，很多學(xué)者開(kāi)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(chǎng)，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(chǎng)會(huì)在模擬過(guò)程中發(fā)生漂移現(xiàn)象[9]，這會(huì)給長(zhǎng)時(shí)間的臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)帶來(lái)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(chǎng)，是提高區(qū)域模式對(duì)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(chǎng)主要靠邊界場(chǎng)提供，所以，早期研究工作采用優(yōu)化側(cè)邊界方案來(lái)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(chǎng)，這種方法有效地解決了區(qū)域氣候模式和驅(qū)動(dòng)場(chǎng)中信息的不連續(xù)性，且有效提高了邊界場(chǎng)中大尺度信息的再現(xiàn)能力。后來(lái)也有學(xué)者對(duì)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(chǎng)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(chǎng)來(lái)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(duì)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(duì)大尺度場(chǎng)的模擬效果。Liu等[15]用天氣預(yù)報(bào)模式（Weather Research and Forecasting，WRF）對(duì)譜松弛和格點(diǎn)松弛在降尺度過(guò)程中的不同效果進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)格點(diǎn)松弛在過(guò)度地還原大尺度場(chǎng)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(chǎng)，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(duì)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(cè)接近的4級(jí)颶風(fēng)頻數(shù)，但是對(duì)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(duì)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(duì)臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、移動(dòng)路徑和強(qiáng)度的模擬都與觀測(cè)接近。Wang等[18]使用WRF模式在對(duì)臺(tái)風(fēng)個(gè)例進(jìn)行模擬過(guò)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(chǎng)，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(duì)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(duì)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(duì)比了譜松弛與格點(diǎn)松弛對(duì)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(cè)，這是因?yàn)樽V松弛只對(duì)高層的大尺度場(chǎng)進(jìn)行松弛逼近，使得模式的中小尺度過(guò)程能夠自由發(fā)展。后來(lái)，Peng等[21]又提出了與譜松弛類(lèi)似的選尺度同化方法，與譜松弛方法通過(guò)添加一個(gè)松弛項(xiàng)來(lái)改善區(qū)域模式大尺度長(zhǎng)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(chǎng)與區(qū)域模式的中小尺度場(chǎng)混合有效緩解了譜松弛方法中的動(dòng)力不協(xié)調(diào)問(wèn)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(shì)，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(duì)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(cè)，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(guò)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(chǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)區(qū)域耦合模式，考察譜松弛對(duì)長(zhǎng)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(duì)臺(tái)風(fēng)動(dòng)力季節(jié)模擬的影響；第四部分對(duì)影響臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)的背景場(chǎng)進(jìn)行了對(duì)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(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Center for Environmental Prediction，NCEP）、美國(guó)國(guó)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(kāi)發(fā)的新一代中尺度預(yù)報(bào)模式[24]。WRF模式對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵物理過(guò)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(guò)程參數(shù)化方案：RRTM長(zhǎng)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(duì)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(zhǎng)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(kāi)發(fā)完成[25]。動(dòng)力框架采用自由表面、三維非線(xiàn)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(chǎng)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(chǎng)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(wú)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(guò)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(zhǎng)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(chǎng)。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(cè)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(chǎng)，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(guó)氣象局（China Meteorological Admini-stration，CMA）熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集[30]對(duì)模擬結(jié)果中的臺(tái)風(fēng)信息進(jìn)行評(píng)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(guó)NOAA氣候預(yù)測(cè)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(cè)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(guò)程中需打開(kāi)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(chǎng)的模擬。譜松弛只對(duì)模式中的特定長(zhǎng)波進(jìn)行松弛逼近，以下為需要進(jìn)行松弛逼近的長(zhǎng)波預(yù)報(bào)方程：

式中：φ為逼近后的長(zhǎng)波，φg、φr分別代表驅(qū)動(dòng)場(chǎng)的長(zhǎng)波和區(qū)域模式預(yù)報(bào)的長(zhǎng)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(zhǎng)同樣設(shè)置為3，即只對(duì)波長(zhǎng)大于2 500 km的長(zhǎng)波進(jìn)行松弛逼近，小于該波長(zhǎng)的部分在區(qū)域模式更完備的物理過(guò)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(duì)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(guò)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(duì)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(chǎng)，在保證模式高層大尺度場(chǎng)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(guò)程。

3 譜松弛對(duì)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(duì)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(guò)程中不使用譜松弛的試驗(yàn)（NO_SN）。

（2）在模擬過(guò)程中打開(kāi)譜松弛的試驗(yàn)（SN），即大氣模式在積分過(guò)程向邊界場(chǎng)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(chǎng)。

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(chǎng)，海洋模式的初始場(chǎng)采用集合最有插值（EnOI）同化后的初始場(chǎng)。模式積分時(shí)間為2015年5月1日—11月1日。

3.2 結(jié)果對(duì)比

圖2給出了2015年5月1日—11月1日期間觀測(cè)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(duì)比。CMA觀測(cè)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(cè)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(jiàn)，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(cè)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(cè)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(chǎng)在模擬過(guò)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(cè)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(cè)。

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(cè)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)月變化的對(duì)比

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

如圖3所示，為2015年5月1日—11月1日期間觀測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)基本對(duì)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(cè)。

圖4為2015年5月1日—11月1日期間CMA觀測(cè)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(cè)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(cè)幾乎一致，高值區(qū)基本對(duì)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(cè)相差較大，在菲律賓東北部的值很小，在觀測(cè)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(cè)一致，高值區(qū)與觀測(cè)中的高值區(qū)基本對(duì)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(cè)的ACE的對(duì)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(cè)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(duì)比

如圖5所示為2015年5月1日—11月1日期間觀測(cè)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(cè)數(shù)據(jù)中，超過(guò)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(wú)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(duì)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(shuō)明使用譜松弛同化方案，通過(guò)動(dòng)力降尺度的方法，以CFSR數(shù)據(jù)作為初邊界場(chǎng)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(duì)臺(tái)風(fēng)季節(jié)活動(dòng)數(shù)值模擬的改善作用，下面對(duì)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(shì)高度場(chǎng)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(shì)高度場(chǎng)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(méi)有使用譜松弛的試驗(yàn)中，500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)與觀測(cè)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(chǎng)的松弛逼近，模式基本再現(xiàn)了觀測(cè)的500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)，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(cè)的降水（單位：mm/d）和形勢(shì)場(chǎng)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(chǎng)和5880位勢(shì)米等高線(xiàn)（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(duì)應(yīng)，從中南半島延伸到韓國(guó)、日本區(qū)域，呈西南-東北走向，另一條與東南季風(fēng)相對(duì)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(duì)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(guó)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(guó)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(chǎng)發(fā)生漂移的表現(xiàn)，而這種850hPa環(huán)流場(chǎng)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(chǎng)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(duì)應(yīng)，環(huán)流場(chǎng)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(chǎng)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(cè)，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(duì)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(shì)[32-33]，因此模式SST的計(jì)算誤差勢(shì)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(guò)程多發(fā)生在30°N以南，因此這種高緯度誤差對(duì)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(cè)。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(cè)。

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(lái)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(duì)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(duì)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(duì)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(chǎng)，SN試驗(yàn)?zāi)M的低空環(huán)流場(chǎng)、500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)較NO_SN試驗(yàn)更加符合觀測(cè)，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(chǎng)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(cè)；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?jī)H限于在考察譜松弛對(duì)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(guò)添加一個(gè)松弛項(xiàng)來(lái)改善區(qū)域模式中大尺度場(chǎng)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(lèi)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(chǎng)與區(qū)域模式的中小尺度場(chǎng)混合，有效緩解了譜松弛方法中的動(dòng)力不協(xié)調(diào)問(wèn)題。下一步我們將引進(jìn)該方法，考察該方法對(duì)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(guò)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(duì)物理參數(shù)化方案的敏感性試驗(yàn)，以找到針對(duì)臺(tái)風(fēng)季節(jié)預(yù)報(bào)最優(yōu)的物理參數(shù)化方案。