數值資料在北太平洋魷釣區洛克臺風大風預報中的應用與分析

丁 駿 王 晶 王 勤

(1.浙江大學，浙江杭州310012;2.浙江省海洋監測預報中心，浙江杭州310012)

0 引言

浙江省漁船北太平洋魷釣作業海區主要位于37°N ～48°N，150°E ～ 180°E，該區域可劃分為 A1，A2，B1，B2，C1，C2 6 個預報海區(圖1)。據浙江省海洋與漁業局文件顯示，浙江省2008年在北太平洋魷釣海區捕撈魷魚的遠洋漁船178艘，每艘漁船大多為30人以上，魷釣年平均產量穩定在10萬t以上，占全省遠洋漁業產量40%強。

圖1 臺風路徑、北太作業海區和志愿觀測船分布圖

該魷釣作業海區冬季是溫帶氣旋爆發性發展最頻繁的海域，而夏季則經常受北上臺風影響，所以常年出現較大風浪的概率高。根據上海臺風研究所CMA-STI熱帶氣旋最佳路徑數據集的普查分析發現，影響北太平洋魷釣作業海區的臺風(本文指經過作業海區的臺風)主要集中在7—10月。在1949—2010年的7—10月共有99個影響北太平洋魷釣作業海區的臺風(表1)，平均每年1.6個。其中7月9個，8月23個，9月42個，10月25個。

在這99個影響北太平洋魷釣作業海區臺風中，有27個臺風在北上的過程中，強度最強出現在30°N以北，占所有臺風的27.3%。其中有一個7214號臺風在北緯30°N以北達到超強臺風的級別;臺風在這一區域的影響時間長，范圍廣，所以做好臺風影響期間的風浪預報服務尤為重要。

為了更好地做好該海區的風浪觀測預報服務工作，浙江省海洋監測預報中心從2011年起在3艘遠洋漁船上安裝了氣象觀測設施，主要觀測要素為氣溫、氣壓、水溫、相對濕度、風向和風速。本文將該資料結合預報業務中常用的數值預報和分析資料，討論如何在預報中加以應用，取得較好的預報效果。

表1 1949—2010年7—10月影響北太魷釣區臺風

1 資料和方法

本文以2011年的15號臺風“洛克”為例，對比分析了多種數值資料和實況資料，根據分析結果調整模式預報方案，以期獲得較好的預報效果。本文使用的資料有金海827、浙遠東616和舟遠615 3艘遠洋志愿船在2011年9月22—25日期間的逐時觀測資料;NCEP1°×1°的FNL和GFS再分析資料;基于初始場和側邊界的WRF模式的模擬結果;日本氣象廳的石廊琦觀測站和21595，21599兩個浮標站的實況海浪資料。

采用的方法是將 NCEP的 FNL分析場、WRF模式不同方案的模擬結果插值到船測資料的位置上，然后與船測資料進行比較，從而為數值模式資料在北太平洋魷釣區風浪預報中的使用提供有效手段和合理依據。

2 “洛克”臺風影響期間實況分析

1115號“洛克”臺風于2011年9月13日20時(文中時間都為北京時間)在菲律賓以東的西北太平洋洋面上生成。“洛克”生成后，先向東北方向移動，然后轉向偏西方向。14日14時，“洛克”在日本沖繩東南海域發展成強熱帶風暴。19日02時，“洛克”折向偏北方向移動，并于23時發展成臺風。隨后，“洛克”開始向東北方向移動，速度逐漸加快。

“洛克”臺風在日本靜岡縣濱松市附近登陸后繼續朝東北方向移動，并于21日開始影響北太平洋魷釣作業海區，期間浙江省有200艘魷釣船(舟山、寧波)集中在北太魷釣漁場A2海區即41°N ～44°N，150°E ～160°E 海域作業。

日本石廊琦在21日15時觀測到10 m以上狂濤;21599浮標站21日18時觀測到8 m以上狂浪;21日傍晚北太作業A海區自南向北開始出現4 m以上巨浪。浙江省3艘魷釣志愿船分別觀測到了14.1，13.4 和13.1 m/s的最大平均風速。

22日白天到夜間，隨著“洛克”臺風的移近，北太作業海區風浪也進一步增大。雖然“洛克”于22日08時減弱為溫帶氣旋，但是其影響作業海區時中心氣壓仍有975 hPa，作業A海區出現6 m以上狂浪。21595浮標站22日00時觀測到7 m以上狂浪。此時臺風的7級風圈半徑只有300 km，浙江省3艘魷釣志愿船都已經撤離到距離臺風中心500 km以外的作業海區，但還是分別觀測到了 17.5，15.1 和14.0 m/s的最大平均風速，997.1，1000.9 和 1007.8 hPa 的最低氣壓(圖2a、圖2b所示)，“洛克”給作業的魷釣漁船帶來了較大安全威脅。

3 數值預報資料分析

由于海上實況資料稀缺，而 FNL，GFS等再分析資料的時間、空間精度不高，因此在業務中往往需要借助區域模式輸出的高分辨率資料。在使用模式結果之前，需要對其準確率進行分析。首先利用志愿船資料與FNL再分析資料進行檢驗分析，通過把NCEP的FNL分析場插值到船測資料的位置上，共獲得了從21日08時—25日08時的45個觀測資料。

3.1 風速預報對比分析

從比較結果來看，雖然FNL資料的風速要略大于實況監測，但是3條船的觀測資料和FNL分析資料的相關系數均超過0.8，而且風速隨時間的變化趨勢、大風出現時段均吻合較好，因此，FNL資料與實況資料具有較好的吻合性。

然后，可以將FNL再分析資料作為實況資料，對模式的輸出結果進行檢驗。在本個例中采用了NCAR，NCEP和FSL/NOAA等聯合開發研制的細網格中尺度WRF數值模式。模式采用全可壓、非靜力學方程，分為歐拉高度坐標和歐拉質量坐標兩種坐標體系，水平格點采用Arakawa-C類格點。模式采用兩重嵌套，第一重的水平網格距別為30 km，第二重為10 km，垂直方向分為35層，最外層積分步長為120 s，每1 h輸出一次模擬結果，積分時長為121 h。試驗的物理參數采用了如下的方案:WSM5類微物理方案，RRTM長波輻射方案，Dudhia短波輻射方案，MYJ邊界層方案和Grell 3D積云參數化方案。一共采用了兩種方案進行模擬，方案一是以GFS資料做為初始場和側邊界，側邊界每3 h更新一次;方案二是將初始場資料替換為fnl資料，其它不變。

在所有氣象要素中，風速是對北太平洋魷釣漁船作業影響最為嚴重的氣象要素，風速大小的預報對漁船選擇作業區域和作業時間有著極為重要的意義。本文用3艘志愿船的觀測數據、FNL分析資料和WRF模式的風場模擬結果來討論資料的應用。

WRF兩種不同方案的模擬結果無論在臺風路徑、臺風中心強度以及在船測點的風速風向都很接近(圖略)，所以在下面的分析中使用方案1的結果。船測資料、FNL資料和WRF模擬的結果見圖3、圖4和圖5。

模式輸出資料與船測資料的風場對比來看，模擬值與實況值的相關系數在0.55～0.77之間(表2)，全部通過了99.9%的置信度水平;24 h模擬的平均相對誤差為21.2%，48 h模擬的平均相對誤差為20.1%，72 h模擬的平均相對誤差為19.6%，96 h模擬的平均相對誤差為20.1%，24～96 h的平均相對誤差變化不大，均保持在20%左右。

表2 WRF模擬成果的風速檢驗 m/s

模式輸出與FNL資料風場的對比來看，模擬值與實況值的相關系數在0.80～0.91之間，全部通過了99.9%的置信度水平;24 h模擬的平均相對誤差為21.6%，48 h模擬的平均相對誤差為16.0%，72 h模擬的平均相對誤差為27.9%，96 h模擬的平均相對誤差在46.9%，24～72 h的平均相對誤差變化不大，均保持在30%以內，96 h的平均相對誤差比較大。

通過WRF模式對“洛克”臺風的模擬和模擬輸出在3艘漁船位置上的風場來看，模式能比較準確地模擬出最大風速出現的時間，對船測資料24～96 h的模擬相對誤差均保持在20%左右，對FNL資料24～72 h的模擬相對誤差均保持在30%以內，說明WRF模式在風場的模擬上具有較好的性能，用其來開展北太平洋魷釣作業海區的風場預報是可行的。

從WRF模擬結果和兩種實況比對看，大風出現的時間模擬的很好，基本一致，最大時間誤差不超過3 h，風速上看，主要誤差出現在大風維持階段，模式的預報結果系統性偏大。

3.2 風向預報對比分析

風向預報的準確與否，直接影響到天氣系統的分布和預報員據此做出的判斷。本文把風向分成 N，NE，E，SE，S，SW，W，WN 8 個方位并分別用數值1～8來表示，對實測和模擬的風向進行分析。從模式輸出和志愿船實測風向比較結果來看，對于實測點的模擬風向平均誤差在0.89～1.06之間，即誤差在一個方位左右。從本次過程大風階段(22日08時—23日08時)的模擬來看，風向的平均誤差在0.12～0.64之間，此階段3艘監測船共75個觀測數據，模擬結果53個風向一致，16個差1個方位，基本準確率達到了92%，由此可見模式在大風階段風向的模擬較為準確，有很高的參考價值。

表3 WRF模擬成果的風向檢驗 m/s

3.3 環流預報對比分析

從上面的分析可知，最大風出現的時刻是2011年9月22日08時，圖6是該時刻FNL和模式的海平面氣壓場，從圖中可以看到，實況FNL的臺風中心強度在985 hPa(圖6a)，而模擬的臺風中心強度為975 hPa(圖6b)，模擬臺風要稍強于實況;相比臺風中心位置，模擬的臺風中心較實況略偏東北。從模擬與實況對比吻合度而言，該模擬已經具備了較好的效果，能夠比較準確地反映實況臺風的強度和臺風中心位置。但也正是由于模擬臺風中心的強度稍強于實況，因此造成了模擬大風的系統性偏大。

圖6 2011年9月22日08時的海平面氣壓場(單位:hPa)

4 結語

本文通過對2011年“洛克”臺風影響北太魷釣區期間的多種資料的分析探討今后此類資料在魷釣區風場預報中的應用。

4.1 根據對北太魷釣區的影響臺風檢索分析，平均每年有1.6個臺風影響該區域，而且海上臺風的影響時間長，范圍廣，所以熱帶氣旋是該區域夏季主要的災害性天氣。

4.2 FNL風場資料和船測風場資料具有高相關性，FNL資料能夠較好的反映海上的實際風場分布。

4.3 在本個例中WRF模式采用FNL和GFS

兩種不同的初始場資料，預報的結果無明顯的正改進。

4.4 在本個例中將WRF輸出風場與FNL風場、船測進行比較分析，WRF的結果和兩種實況資料相關性高，能夠很好的預報大風的出現時段，風速風向誤差也控制在較低的范圍內，風場的空間分布和FNL基本一致，在今后的預報中可以做為重要的參考資料。

4.5 在本個例中WRF模式輸出風場的風向在大風階段模擬的較為準確，可以在今后大風風向的預報中作為重要的參考資料。

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