2008年東海海面WRF風場和QuikSCAT風場差異分析

崔琳琳，胡松

（上海海洋大學海洋生態系統與環境實驗室，上海201306）

2008年東海海面WRF風場和QuikSCAT風場差異分析

崔琳琳，胡松

（上海海洋大學海洋生態系統與環境實驗室，上海201306）

為了分析海面風場資料的實用性，利用WRF（Weather Research and Forecasting Model）模擬了2008年東海海面風場，并比較了WRF模擬結果與QuikSCAT衛星散射計資料的差異。結果表明，兩種資料均能反映東海海面風場的季節性變化特征，臺風月風速偏差波動較大。分析四個臺風個例發現，當臺風較弱時，兩種風場資料分布情況較一致；當臺風較強時，兩種資料均有不同程度的偏差，在近海區域，WRF模擬結果相比QuikSCAT資料更好地描述臺風周圍風場特征。

WRF；QuikSCAT；海面風場；臺風

1 引言

東海是我國三大邊緣海之一，海面風場季節變化明顯，冬季以偏北風為主，南部海域以東北風為主，伴隨強偏北大風；夏季東海海域以偏南風為主，常有熱帶氣旋經此北上。海面風場對近岸流場影響較大，因此，模擬海流往往需要較為精確的海面風場數據。然而由于觀測手段的限制，很難獲得較長時間序列和較大空間范圍的海面風場觀測資料。隨著技術發展，人們利用衛星資料對海面風場的研究越來越多[1-3]。此外，用大氣數值模式提供海面風場也逐漸成為常用手段。利用大氣模式的輸出風場或風應力等資料來驅動海洋模式，可以得出更為精確的海洋要素的預報或后報。也有許多研究直接耦合大氣和海洋模式，在大氣子模式和海洋子模式之間通過表面風應力、10 m風場、海表溫度等進行驅動場傳遞[4-6]。

衛星資料越來越多用到海面風場同化工作中[7-8]。CHELTON等[9]利用QuikSCAT測量的10m矢量風對北半球兩個個例進行了預報，NCEP和ECMWF全球數值天氣預報模型結果相比于QuikSCAT觀測值相當大地低估了風場的空間變化，雖然同化了QuikSCAT觀測資料后兩個模式對10m風場有所改進，但是QuikSCAT資料包含的信息未被模式充分利用。CHEN[10]利用MM5分別同化了SSM/I和QuikSCAT衛星資料來模擬一次颶風過程，同化后均加強了氣旋強度，但由于SSM/I資料缺少風向信息，同化后的效果不如QuikSCAT效果好。我國在風場同化工作方面發展相對較慢，相關研究較少。劉春霞等[11]利用中尺度區域模式WRF和三維變分同化系統GRAPES（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System）探討了散射計風場資料同化對臺風“黃蜂”三維結構分析和預報的影響，結果顯示同化散射計風場資料對臺風的大風風場分布、海面氣壓等有明顯的正效應，但是對預報場改進有限。同化資料另一來源是現場觀測資料，CHEN等[12]研究表明同化現場觀測風場大大改進了風速和風向的準確性。賴珍權等[13]研究表明同化不同資料，得到的臺風初始場各不相同，對臺風預報的影響也各不相同。

許多海洋模型的后報和預報需要精確的海面資料來驅動。多數學者認為將QuikSCAT衛星資料放入WRF同化模型中可以提高風場模擬效果[9-11]，但是WRF無同化模擬結果和QuikSCAT資料差異的研究較少。例如在何種情況下兩者差異最大；同化QuikSCAT風場能對WRF風場有多大改進還需進一步討論。因此本文利用中尺度氣象模式WRF模擬了2008年東海海域全年風場，并與QuikSCAT觀測資料作比較，為海洋模式利用兩種風場資料提供參考。

2 資料、模式簡介與試驗設計

2.1 QuikSCAT資料簡介

QuikSCAT衛星是NASA（National Aeronautics and Space Administration）在1999年發射的極軌衛星，已于2009年11月23日停止使用。QuikSCAT具有高時空分辨率的特點，回歸周期為4天，軌道周期為101分鐘，軌道高度為803 km，軌道寬度達到1800 km，每天能覆蓋90%以上的地球面積。本文所采用海面風資料為美國NASA的JPL（Jet Propulsion Laboratory）經過處理的產品，主要是QuikSCAT衛星所攜帶海面風散射計SeaWinds收集的每日風場資料，距離海面10 m。研究區域為120.125°—125.875°E，27.375°—32.125°N，水平分辨率為0.25°×0.25°。

2.2 模式簡介

WRF[14]模式是由美國研究機構共同研究的新一代中尺度預報模式和同化系統。該模式分為ARW（the Advanced Research WRF）和NMM（the Nonhydrostatic Mesoscale Model）兩種，即研究用和業務用兩種形式。WRF模式為完全可壓縮以及非靜力模式，水平方向采用Arakawa C網格點，垂直方向有兩種網格：歐拉高度坐標和歐拉質量坐標。WRF模式在時間積分方面采用三階或者四階的Runge-Kutta算法。模式提供了多種物理過程方案用于真實天氣的個案模擬，也可以用這些物理模塊組作為基本物理過程探討的理論根據。本文使用的是WRF-ARWV3.2。

2.3 試驗設計

本文選擇東海海域作為模擬區域（見圖1），以（124.0°E，29.4°N）為中心，大區格點數為91×91，小區格點數為73×73，水平分辨率大區為27 km，小區為9 km，垂直方向為27層。模式中使用的物理過程包括：邊界層過程采用YSU方案，長波輻射采用RRTM方案，短波輻射采用DUDHIA方案，積云參數方案采用淺對流KAIN-FRITSCH方案，近地面層采用MONIN-OBUKHOV（M-O）方案。試驗中初始和側邊界條件用NCEP（National Centers for Environmental Prediction）FNL全球分析資料，該資料的水平分辨率為1°×1°。

圖1 模擬區域

3 結果分析

3.1 2008年全年風場月平均分布

根據2008年QuikSCAT資料和WRF模式資料選擇區域2分別計算每月風速、風向平均值（見表1），其中QuikSCAT資料風速最大月份為1月，最小為8月，WRF資料風速最大月份為2月，最小月份為8月，冬季風普遍大于夏季風，這是因為冬季冷空氣爆發頻繁，從而導致降溫等過程，易發生大風天氣。圖2是兩種資料的2008年全年風場月平均分布圖，1、2月兩種資料均以北風為主，風場分布較一致；3月兩種資料在風向上出現一定偏差，WRF資料明顯以東北風為主，QuikSCAT資料則是北風；4月風向偏差仍然存在；5月風向偏差減小，風速也有所減弱，整個海域受東北風控制；6月風向轉變，呈氣旋式分布，兩者分布情況較一致；7月兩種資料風場分布基本吻合，南風為主；8月風速最小，整個海域呈兩種態勢，靠近沿岸風場呈氣旋式分布，東南區則呈反氣旋式分布；9月風向再次轉變，呈東北風，兩種資料基本一致；10月相比9月沒有多大變化；11月風向基本轉為北風；12月北部海域受西北風影響。整體上，兩種資料基本一致，均能反映東海海域風場季節變化的細節特征。

表1 兩種資料月平均值

圖2 2008年風場月平均分布

圖3是根據兩種資料制作的2008年東海海域海面風場每月風玫瑰圖，QuikSCAT資料各月特征為：1月份第一風向北風的頻率大于60%，第二、三風向均小于20%；2月份第一風向仍是北風，頻率減小至60%以內，第二風向東北風頻率大于20%，第三風向西北風變化不大；3月份八個方向的風都有，第一、二、三風向仍然是北風、東北風和西北風，其中第一風向的頻率已減少至40%以內，第二風向頻率增大，但該方向平均風速減小；4月份第一、二、三風向分別為東風、東北風和北風，頻率均小于30%；5月份第一風向重新轉為北風，第二風向為東北風；風向突變發生在6月份，該月第一風向為西南風，此時正是夏季風生成時期，第二、三風向分別為南風和東風，頻率均不高；7月份第一、二、三風向分別為南風、西南風和東南風，其中第一風向頻率增大，接近40%，其它風向頻率均在5%以內；8月份以西南風為第一風向，其次是東風和西風；9月份風向發生轉變，第一風向變為西北風，頻率超過30%，第二、三風向分別為東風和北風；10、11、12月份第一風向均為北風，頻率依次增大，12月份高于50%，且該方向的風速也在增大。

圖3 2008年各月風玫瑰圖

WRF資料各月特征為：1、2月以偏北風為主，第一風向頻率大于50%；3月北風減弱，第一、二風向分別為北風和東北風，頻率約為20%；4、5月長江口附近風向轉為東南風，其它海域仍以東北風為主；4月份第一風向為東風，頻率大于20%，5月份第一風向為東北風；6月整個海區風向呈氣旋式轉變，該月第一風向為西南風，頻率接近20%。至7月份東海受東南風控制，風速有所增大，第一風向東南風頻率接近30%，第二、三風向分別為南風和西南風；8月份該海域南部以西南風為主，北部為東南風，風向變化復雜，八個方向風向都占有一定比例，第一風向西南風頻率達到20%；9月海面風場又發生一次突變，以東北風為主，第一風向東北風頻率接近35%；10月相比于9月風場變化不大，第一風向東北風頻率約40%；11月北部海域風向轉為北風，第一風向北風頻率約為40%；12月開始轉為西北風，南部略呈東北風。對比分析，兩者資料各月主要風向基本一致，但是QuikSCAT資料第一風向頻率略高于模擬結果，風向的平均速度QuikSCAT資料大于模擬結果。

3.2 WRF模擬結果與QuikSCAT散射結果的差異

計算兩種資料2008年全年風速的偏差均方差，此處的均方差為兩種資料每天相近時刻偏差（WRF-QuikSCAT）的均方差，全年風速偏差均方差為2.87 m/s。表2是模擬的風速與QuikSCAT散射計資料每月偏差均方差，可見臺風月（6—9月）兩者風速偏差波動較大。

表2 模擬風速與QuikSCAT風速偏差均方差

4 臺風個例分析

通過比較發現2008年有4個熱帶氣旋對東海海域影響較大（見圖4），分別為7號臺風“海鷗”、8號強臺風“鳳凰”、13號超強臺風“森拉克”、15號超強臺風“薔薇”，其中“森拉克”和“薔薇”發生在9月份，“海鷗”發生在7月份，但其在福建登陸，在地面摩擦輻合作用下逐漸減弱，對東海海域影響不及直接在海上移動的臺風影響大，“鳳凰”位置相比海鷗更偏西。10月份至次年5月份，該海域受冷空氣影響的可能性比較大，強烈的冷空氣南下則有可能發展成寒潮天氣。根據歷史資料表明2008年1月、2月、4月、11月、12月各月均受不同程度的冷空氣影響，12月份爆發了一次寒潮天氣，此外入海氣旋對該海域影響也較顯著，這些均有可能導致兩種資料冬、夏季的差異。下面綜合考慮臺風發展強度和QuikSCAT資料分布情況，選擇強度較強且QuikSCAT資料較多的時刻討論臺風過程中兩種資料風場特征。

圖4 臺風路徑

4.1 臺風“海鷗”個例分析

第0807號臺風“海鷗”于7月15日（北京時）下午在菲律賓呂宋島北部以東的洋面上生成，于16日晚加強為強熱帶風暴，17日發展成為臺風，達到強度極值35 m/s。21時40分“海鷗”在臺灣宜蘭縣南部沿海登陸，登陸時中心最大風力12級，中心附近的最低氣壓975 hPa。18日18時10分在福建省霞浦縣長春鎮再次登陸，登陸時中心附近最大風力10級，中心附近的最低氣壓988 hPa，登陸后很快減弱為熱帶風暴，并逐漸轉向偏北方向移動。19日凌晨“海鷗”進入浙江，傍晚進入江蘇境內。20日凌晨進入黃海南部海面及轉向東北方向移動，強度減弱為熱帶低壓。

圖5是兩種資料獲得的臺風“海鷗”在7月19日21時（UTC）左右的風場差值矢量圖（WRF-QuikSCAT，下同），根據2008年《熱帶氣旋年鑒》[15]記錄顯示此時“海鷗”強度已經減弱，臺風中心氣壓為998 hPa，中心風速為17 m/s，模式模擬的近中心最大風速為15.64 m/s，中心附近最低氣壓為995.1 hPa，QuikSCAT最大風速為22.02 m/s，模式對臺風強度模擬與實際強度較接近，最大風速大小較實際略小，QuikSCAT資料高估了最大風速大小，與實際偏差較大。比較風場分布情況，兩種風場資料大致體現了臺風風場特征，在臺風左前側風速差異較大。

圖5 0807號臺風“海鷗”風場差值矢量圖

4.2 臺風“鳳凰”個例分析

第0808號強臺風“鳳凰”于7月25日（北京時）下午在西北太平洋洋面上生成，26日下午加強為臺風，27日臺風中心轉向西北方向移動，強度繼續加強，27日夜間加強為強臺風。28日6時30分“鳳凰”以強臺風的強度在臺灣花蓮南部沿海第一次登陸，22時在福建福清東瀚鎮再次登陸，登陸時為臺風強度，中心附近的最大風力有12級，中心附近的最低氣壓975 hPa。登陸后，臺風強度逐漸減弱。29日夜間，進入江西省東北部，30日下午減弱為熱帶低壓，并轉向北移動，最終于8月1日凌晨消失。

圖6是臺風“鳳凰”在7月28日10時（UTC）的模擬風場和相近時刻的QuikSCAT測量風場的差值矢量圖，熱帶氣旋年鑒記載此刻臺風中心附近最大風速為35 m/s，中心氣壓為970 hPa，模式輸出最大風速為30.02 m/s，最低氣壓為974.8 hPa，QuikSCAT測得的最大風速為31.31 m/s，兩種風場資料與實際風速均有偏差，但兩種資料吻合較好。

圖6 0808號臺風“鳳凰”風場差值矢量圖

4.3 臺風“森拉克”個例分析

第0813號超強臺風“森拉克”是于9月8日（北京時）上午在菲律賓馬尼拉以東的西北太平洋洋面上發展形成的一個熱帶低壓。生成后緩慢地向西北偏北方向移動，9日凌晨加強為熱帶風暴，6小時后增強為強熱帶風暴，晚間進一步增強為臺風。10日下午“森拉克”轉向東北偏北移動，強度加強至超強臺風。14日1時50分“森拉克”在臺灣宜蘭縣北部登陸，登陸時中心附近最大風力有15級，中心附近最低氣壓945 hPa。登陸后強度略有減弱并向南偏移，逆時針旋轉后向西北移動，中午時進入臺灣西北部海面，并持續在西北部海面緩慢移動，再次呈逆時針打轉現象。15日凌晨“森拉克”在福建近海面北上，15日11時后折向東偏北向移動，強度減弱為強熱帶風暴，16日下午減弱為熱帶風暴，17日“森拉克”再次加強為強熱帶風暴并轉向東北。20日夜間在日本南部減弱為熱帶風暴，隨后在日本以東的西北太平洋上轉變成溫帶氣旋后繼續向東移動。

圖7是“森拉克”在9月16日21時（UTC）的模擬風場和相近時刻的QuikSCAT風場的差值矢量圖，記錄顯示其中心附近最大風速為18 m/s，中心氣壓為995 hPa，模式模擬的最大風速為33.07 m/s，中心氣壓為963 hPa，QuikSCAT測得最大風速為23.07 m/s，兩種風場資料均高估了臺風中心附近的最大風速，模式模擬的熱帶氣旋的強度比實際強得多。

圖7 0813號臺風“森拉克”風場差值矢量圖

4.4 臺風“薔薇”風場比較

第0815號超強臺風“薔薇（Jangmi）”于9月24日（北京時）晚在菲律賓以東洋面上生成，強度發展為熱帶風暴，25日上午加強為強熱帶風暴，下午進一步加強為臺風。“薔薇”的風速增大較快，27日午后中心強度達到了極值，近中心的最大風速65 m/s，中心附近最低氣壓為910 hPa。“薔薇”于9月28日15時40分在臺灣宜蘭縣南澳附近登陸，登陸后強度減弱為強臺風并向南偏移，23時左右向北北西移動，29日4時20分左右在桃園附近出海，29日8時臺風中心減弱為強熱帶風暴并在臺灣海峽北部海面突然折向北偏東方向移動。30日8時其強度減弱為熱帶風暴并又在東海向東方向移動。

超強臺風“薔薇”到達東海海域已減弱為熱帶風暴，根據2008年的《熱帶氣旋年鑒》，9月30日10時（UTC）中心風速為25 m/s，中心氣壓為990 hPa，模式模擬的近中心最大風速為21.95 m/s，近中心最低氣壓為995.8 hPa，QuikSCAT資料獲得的最大風速為18.63 m/s，說明模式模擬的熱帶氣旋強度與實際較接近，QuikSCAT對臺風中心大風的散射結果誤差較大。圖8是此時臺風“薔薇”的模擬風場和QuikSCAT衛星反演風場的差值矢量圖，在該海域北部海域模擬結果與QuikSCAT反演結果較接近，但是在臺風中心附近兩者風向差別較大，風向最大偏差幾乎接近90°，WRF風場更能表現臺風氣旋性變化特征。

圖8 0815號臺風“薔薇”風場差值矢量圖

5 結語

本文利用中尺度氣象模式WRF模擬了2008年東海海面風場，并將其與QuikSCAT衛星風場資料作比較，結果表明兩種資料均能反映東海海面風場的季節特征，根據兩者風速差異的均方差可見臺風月（6、7、8、9月）兩者風速偏差波動較大。

通過分析四個臺風個例發現，模式模擬的熱帶氣旋的強度基本與實際接近，只有對“森拉克”強度模擬遠遠大于實際強度；當臺風較弱時，臺風中心附近兩種風場資料分布情況較接近；當臺風較強時，兩種資料均有不同程度的偏差,相比QuikSCAT資料，WRF風場更好地反映了近海區域臺風周圍風場分布特征。可見，將QuikSCAT風場資料同化到WRF模式中在大多數情況下可以改善近海風場，但是在強臺風下，由于QiukSCAT自身數據不夠理想，將QuikSCAT同化到WRF后的準確性還需進一步分析。在考慮為海洋模型提供風場時，臺風期間應當補充其他數據來源，如海洋浮標觀測等。

[1]趙喜喜,侯一筠,齊鵬.中國海海面風場時空變化特征分析[J].高技術通訊,2007,17(5)：523-528.

[2]孫龍,于華明,王朋,等.東中國海及毗鄰海域海面風場季節及年際變化特征分析[J].海洋預報,2010,27(2)：30-37.

[3]謝強,王東曉,王衛強,等.南海幾種海面風應力資料的比較分析[J].熱帶海洋學報,2001,20(1)：91-100.

[4]Powers J G,Stoelinga M T.A coupled air-sea mesoscale model：experiments in atmospheric sensitivity to marine roughness[J]. Monthly Weather Review,2000,128(1)：208-228.

[5]Bao J W,Wilczak J M,Choi J K,et al.Numerical simulations of air-sea interaction under high wind conditions using a coupled model：a study of hurricane development[J].Monthly Weather Review,2000,128(7)：2190-2210.

[6]Huang L W,Deng J,Choi B H,et al.Mesoscale air-sea interaction during the passage of a typhoon over the Yellow and East China Seas[J].KSCE Journal of Civil Engineering,2010,14(4)：439-451.

[7]Yu T W,Mcpherson R D.Global data assimilation experiments with scatterometer winds from SEASAT-A[J].Monthly Weather Review,1984,112(1)：368-376.

[8]Atlas R,Hoffman R N,Leidner S M,et al.The effects of marine winds from scatterometer data on weather analysis and forecasting[J].Bulletin of the American Meteorological Society,2001,82 (9)：1965-1990.

[9]Chelton D B,Freilich M H,Sienkiewicz J M,et al.On the use of QuikSCAT scatterometer measurements of surface winds for marine weather prediction[J].Monthly Weather Review,2006,134 (8)：2055-2071.

[10]Chen S H.The impact of assimilating SSM/I and QuikSCAT satellite winds on hurricane Isidore simulations[J].Monthly Weather Review,2007,135(2)：549-566.

[11]劉春霞,王靜,齊義泉,等.基于WRF模式同化QuikSCAT風場資料的初步試驗[J].熱帶海洋學報,2004,23(6)：69-74.

[12]Chen C S,Beardsley R C,Hu S,et al.Using MM5 to hindcast the ocean surface forcing fields over the Gulf of Maine and Georges Bank region[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,2005,22(2)：131-145.

[13]賴珍權,沈桐立,丁治英.0808號臺風“鳳凰”登陸過程的三維變分同化試驗[J].海洋預報，2011,28(1)：39-47.

[14]Wang W,Bruyere C,Duda M,et al.Weather Research and Forecast ARW Version 3.2 modeling system user's guide[R].NCAR, 2011.

[15]中國氣象局.熱帶氣旋年鑒2008[M].氣象出版社,2010.

Analysis on difference of sea surface wind field between WRF and QuikSCAT over the East China Sea of 2008

CUI Lin-lin，HU Song
(Marine Ecosystem and Environmental Laboratory,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306 China)

To analyze the practicability of sea surface wind data,we simulated the wind field over the East China Sea of 2008 using Weather Research and Forecasting Model（WRF）.The model results are compared with the QuikSCAT data.The results show that both WRF and QuikSCAT capture the detailed seasonal variation of the sea surface wind field over the East China Sea.The fluctuation of difference of wind magnitudes is large in the months affected by the typhoon.Detailed analysis of four Typhoon passages during July and September shows that：（1）under weak typhoon condition,the difference between WRF and QuikSCAT is slight;（2）under strong typhoon condition,significant difference between WRF and QuikSCAT exists in the near-shore region closing to the center of typhoon,with a better performance of WRF than that of QuikSCAT.

WRF;QuikSCAT;sea surface wind field;typhoon

book=270,ebook=270

P732

：A

：1003-0239（2012）05-0039-09

2011-11-10

上海市科委資助項目（09320503700）；上海市高校優秀青年教師專項基金（B-8101-09-0237）；上海海洋大學國際合作項目（A-2302-11-0003）；教育部回國留學基金（D-8002-11-0109）

崔琳琳（1986-），女，碩士研究生，方向為數值模擬。E-mail:l_n.2006@163.com