海表溫度對臺風“梅花”影響的數值試驗分析*

韓樹宗，胡耀輝，徐常三

（1.中國海洋大學海洋環境學院，山東 青島266100；2.國家海洋局南通海洋環境監測中心站，江蘇 南通226000）

臺風是產生在海表溫度（SST）26℃以上的熱帶洋面的天氣系統，它帶來的大風、暴雨及風暴潮等災害嚴重威脅人類生命財產安全。臺風在發展演變的過程中，在Ekman抽吸及大風夾卷等作用下，使得局部SST發生明顯降溫現象；而SST也影響著海面對大氣的熱量通量，進而影響臺風的路徑及強度。Leipper［1］通過對Hilde臺風過程的觀測，指出在臺風影響70～200英里內SST降低超過5℃；Ren［3］的敏感性數值試驗顯示SST減少1℃，最低氣壓增加7hPa；Zhu［4］利用MM5大氣模式研究得出SST減小1℃，熱帶氣旋可衰減20hPa。

在全球變暖的背景下，東中國海（東中國海指朝鮮半島、九州島、琉球島鏈、臺灣島以內的渤海、黃海和東海）SST總體呈現升高趨勢。馮琳等［5］統計結果顯示東中國海SST平均每年升高0.015℃。

目前，SST對臺風個例的影響分析已較多，但對東中國海臺風過程的SST響應研究較少，同時缺乏進一步的海洋波浪、風暴潮等海洋水文要素的影響分析。本文基于梅花過程，設置不同時間分辨率SST進行數值試驗模擬，并考慮SST多年變化設置SST氣候態變化背景下的數值試驗，對臺風響應進行定量分析。

1 資料分析

satellite）Microwave Imager（TMI）的SST資料（ftp：／／ftp.ssmi.com／tmi），資料空間分辨率為0.25°×0.25°。TRMM／TMI是微波遙感器，它具有穿透云的優點，從而提高了多云海域的海表面溫度質量。圖1a為8月7日與7月30日TRMM／TMI日均SST資料差值分布，圖1b為8月7日TRMM／TMI日平均與周平均SST差值分布情況。可看出 “梅花”帶來的最大降溫超過10℃，TRMM／TMI的日資料與周資料有著較明顯差異，差值最大可達5℃。

采用 Met Office Hadley Centre的 HadISST1海表面溫度資料進行1961—2011年共計51年逐月資料統計，得到東中國海SST線性變化規律率，其分布和均值變化曲線見圖2、3。HadISST1資料主要采用了Met Office Marine Data Bank及Comprehensive Ocean－Atmosphere Data Set數據集資料，覆蓋全球，分辨率為1°×1°。

臺風的路徑、中心最低氣壓、近中心最大風速等觀測資料均取自CMA－STI西北太平洋熱帶氣旋最佳路徑數據集。臺風過程海面10m風及海浪有效波高觀測數據均取自東海 QF206（123.501°E，31.245°N）、QF207（124.001°E，29.506°N）浮標，風暴潮增水數據為洋口（121.42°E，32.50°N）、呂泗（121.62°E，32.12°N）海洋站提供。

數值試驗中使用的周、日分辨率海溫資料為TRMM（NASA’S Tropical rainfall Measuring Mission

圖1 a 8月7日與7月30日逐日SST資料差值分布圖（單位：℃）Fig.1a Horizontal distributions of the difference between Aug.7and Jul.30daily SST data（units：℃）

圖1 b 8月7日TRMM／TMI日平均與周平均SST差值分布圖（單位：℃）Fig.1b Horizontal distributions of the difference between Day－average and Month－average TRMM／TMI SST data（units：℃）

圖2 1961—2011年海溫年變化率分布（單位：℃）Fig.2 The spatial pattern of linear SST change in the East China Sea from 1961to 2011（units：℃）

圖3 東中國海SST年均值的51年序列及其線性變化趨勢Fig.3 Time series of spatial averaged SST and its linear trend in the East China Sea

圖4 觀測站點位置圖Fig.4 The location of observe stations

2 模式設置及數值方案

使用WRF模式V3.3.1模擬臺風過程，模擬采用雙重網格嵌套，大小區皆為正方形區域，大區范圍為113.29°E ～141.00°E，18°N～42°N，水平分辨率為18km，格點數為148×148；小區范圍為120.00°E ～131.55°E，24°N～34°N，水平分辨率為6km，格點數為183×183。除嵌套區關閉了大區使用的Kain－Fritsch積云對流方案，兩層采用物理方案基本一致：RRTM長波輻射方案，Dudhia短波輻射方案，YSU行星邊界層方案，Monin－Obukhov近地面層方案，微物理過程方案采取Lin方案。初始場及側邊界條件均取自NCEP／NCAR FNL（1°×1°）數據，模擬時間為2011年8月1日00時～8月9日00時，模擬時間步長取100s，后報試驗首先從FNL數據獲取初始場，開始12h初始場調整適應運行，而后進行60h后報，各試驗分別為3次后報模擬后得到最后的結果。

表1 E試驗數值方案設置Table1 Numerical experiment of E settings

圖5 WRF模擬范圍圖Fig.5 The simulation domains of WRF

圖6 模擬范圍水深地形圖（單位：米）Fig.6 The simulation terrain of WRF（unit：m）

在WRF模擬各個試驗的基礎上，使用其海面10m風場及海平面氣壓場等結果，計算不同SST背景下東中國海沿岸臺風“梅花”過程風暴潮及臺風浪的變化情況。使 用 FVCOM（Finite Volume Coast and Ocean Model）近岸海洋數值模式模擬臺風風暴潮過程。模型計算區域取為117.0°E～128.0°E，22.0°N～41.0°N，水平方向采用可變分辨率網格，最高分辨率可達500m，共有18 992個網格節點和36 025個三角單元，垂直方向分為10層，采用σ坐標系。內模時間步長確定為2s，迭代穩定時間為72h。模擬過程不加潮汐作用，加入氣壓及風場得到風暴增水情況。海浪的模擬采用第三代海浪模式SWAN（Simulation Waves Nearshore），設置 計 算 區 域 為 117.0°E～131.0°E，24.0°N～42.0°N，網格精度為1／12度（即5′），網格數為 168×216（緯向×經向），計算步長取1 800s。

3 模擬結果分析

3.1 臺風路徑影響分析

由下圖可看出，東中國海范圍內臺風路徑模擬結果較好，試驗模擬結果顯示，不同的SST條件下臺風路徑有一定改變但不明顯。其中，試驗E1較試驗E0后報中心位置平均偏差減小2.0%，試驗E2后報中心位置平均偏差減小6.7%。試驗E3與E2臺風模擬中心距離平均值為24.1km，試驗E4與E2臺風模擬中心距離平均值為31.5km。

圖7 E試驗結果路徑與CMA－STI最佳路徑圖Fig.7 Tracks of typhoon Mufai from numerical experiment of E and CMA－STI

考慮到后報準確性，本次E試驗為分段模擬，即每次僅在初始場基礎上模擬60h結果做為模擬結果。這樣以來，由于模擬時間過短，SST對臺風路徑的作用可能不能充分體現。為了討論不同模擬時間下SST對臺風路徑影響情況，這里做2組附加試驗A、B，增加的模擬時間，不苛求準確性，只求通過試驗觀察SST對臺風路徑的影響情況。試驗內容如下：

表2 A試驗數值方案設置Table 2 Numerical experiment of A settings

表3 B試驗數值方案設置Table 3 Numerical experiment of B settings

由圖8、9可看出，A試驗SST對臺風路徑改變作用仍不明顯，而B試驗自臺風中心通過琉球群島后B1、B2試驗臺風模擬路徑有明顯不同，臺風中心平均偏差達到106.1km，SST變化對臺風路徑的影響得以體現。綜合A、B、E試驗結果，SST對臺風路徑的影響在短時間的WRF試驗中并不明顯，而在多于5天的模擬中得以較明顯體現。這可能是短時間的模擬過程中，SST對臺風過程底層的影響未能影響500hPa臺風移動的引導動力場環境，而在長時間模擬過程中SST的影響得以體現。需要指出的是，WRF模擬的后報誤差會隨著積分時間的增加而呈現非線性增長，這也是造成模擬路徑誤差的不可忽略原因之一。這里SST變化帶來的計算擾動對WRF模擬結果的影響，可能也是偏差不斷積累、非線性增長的過程。至于SST影響的積累過程及其實現對臺風路徑影響的過程，將在未來工作中進一步展開討論。

3.2 臺風強度影響分析

圖10為觀測及各組試驗模擬的臺風“梅花”最低氣壓值（Minimum Sea－Level Pressure（MSLP））隨積分時間變化圖。由圖可知，試驗模擬的臺風強度變化趨勢與觀測基本吻合。在進入東中國海后，“梅花”強度呈梯度減弱，MSLP值由940hPa梯度增至970hPa，而五組模擬試驗結果來看，MSLP也呈震蕩梯度增加趨勢。

圖8 A試驗結果路徑與CMA－STI最佳路徑圖Fig.8 Tracks of typhoon Mufai from numerical experiment of A and CMA－STI

圖9 B試驗結果路徑與CMA－STI最佳路徑圖Fig.9 Tracks of typhoon Mufai from numerical experiment of B and CMA－STI

從符合程度來看，E1與E2的MSLP結果與CMA－STI數據最為接近，其平均偏差分別為5.6、5.3 hPa，而未加入實測SST的E0試驗平均偏差達到11.8 hPa，強度預報精度分別提高52.5%和55.1%，說明加入實測SST條件可明顯提高臺風強度后報精度。E3、E4較E2試驗MSLP明顯減小，而E4較E3更小，可知臺風強度隨SST整體加大而增強。從E3、E4試驗MSLP減小程度看，由圖可看出，整個模擬過程可分為三個階段：第一階段為2011年8月1日06時～3日18時，E3試驗MSLP結果較E2試驗平均減小7.8hPa，E4試驗則平均減小17.2hPa；第二階段為3日18時～6日06時，E3試驗MSLP結果較E2試驗平均減小3.7hPa，E4試驗則平均減小6.8hPa；第三階段為6日06時～8日08時，E3試驗MSLP結果較E2試驗平均減小0.4hPa，E4試驗則平均減小0.9hPa。

圖10 實測與試驗后報臺風最低氣壓隨時間變化圖Fig.10 Time series of the MSLP from observation and experiment

圖11 為E3、E4試驗臺風中心SST設置增加值變化過程圖，綜合圖2及圖11可知，臺風“梅花”中心于第二階段時間范圍運動至臺灣海峽至朝鮮半島的SST增溫極值帶，而試驗結果顯示第一階段SST對臺風強度影響最明顯，說明SST的變化并非影響臺風強度變化的唯一因素。考慮到臺風“梅花”進入東中國海后自身強度減弱的趨勢，在第一階段時，臺風處于成熟階段，且移動速度較慢，臺風強度受SST影響明顯；而臺風在第二、三階段逐漸進入消亡期，移動速度加快，其強度受到SST變化影響程度減弱?？梢钥闯?，臺風強度受SST增溫影響而改變的程度，與臺風本身強度、移動速度關系密切。臺風本身處于成熟階段、移動速度慢時對SST增溫響應明顯，而在衰亡期、移動速度快時對SST增溫敏感程度降低。

圖11 E3、E4試驗臺風中心SST設置增加值變化過程圖Fig.11 Time series of SST in experiment of E3、E4at Typhoon center

圖12 為觀測及各組試驗模擬的臺風“梅花”10m最大風速值 MWSP（Maximum wind－speed）隨積分時間變化圖。綜合圖10與圖12可看出MWSP與MSLP對應較好，圖12從海面10m最大風速角度反應出臺風的強度變化趨勢，其各個試驗結果印證了由MSLP各組試驗得出的結論。相對MSLP的試驗結果，MWSP變化相對較弱，可知在SST變化后，氣壓的響應速度相對風速更快、響應程度更為強烈。

圖12 實測與試驗后報臺風10m最大風速隨時間變化圖Fig.12 Time series of the MWSP （10m）from observation and experiment

3.3 熱量通量影響分析

從下圖可以看出，潛熱通量、感熱通量在SST增加后的E3、E4試驗較E2試驗增大明顯。E3試驗嵌套區域內潛熱通量較E2試驗平均增加12.4W／m2，E4試驗平均增加18.7W／m2；E3試驗嵌套區域內感熱通量較E2試驗平均增加3.2W／m2；E4試驗平均增加8.1 W／m2。由圖可看出，潛熱通量與感熱通量作為海洋對大氣的熱量輸出的兩大重要形式，潛熱通量的量值更大，作用更明顯。

圖13 嵌套區域內潛熱通量均值變化曲線圖Fig.13 Time series of latent heat flux averaged in the nesting area

圖14 嵌套區域內感熱通量均值變化曲線圖Fig.14 Time series of Sensible heat flux averaged in the nesting area

3.4 臺風浪影響分析

本文采用波浪能量密度的變化來表征臺風浪的變化。其中，波浪能密度公式采用美國EPRI（Electric Power Institute）波浪資源評估算法：PW＝0.5×H1／3×T ，其中 H1／3為有效波高，為平均周期。由圖15可知，SST增加后，臺風浪能量密度分布變化明顯。經統計計算得出，其中5日22時E3試驗波浪能量密度最大值較E2試驗增加44.7W／m，E4試驗最大值增加1 80.2W／m；隨著臺風強度減弱，6日11時E3試驗波浪能量密度最大值較E2增加57.8W／m，E4試驗則增加7.9W／m。從E3、E4試驗波浪能與E2試驗結果的差值分布來看，SST增加后波浪能密度整體呈增加態勢，但也有減小區域，這主要是由于SST增加后臺風結構發生變化的結果，同時，臺風路徑的偏離也是導致分布變化的重要原因。

圖15 臺風浪能量密度分布圖Fig.15 The distributions of wave energy density

圖16為嵌套區域內波浪能密度均值變化曲線圖。可以看出，6日06時以前即臺風減弱第二階段以前，SST對臺風浪能量的提高有顯著作用，進入第三階段后，SST對臺風浪的作用減弱，三組試驗能密度結果相差不大。E4試驗波浪能密度均值最大值較E2試驗提高6.1W／m；E3試驗波浪能密度均值最大值較E2試驗提高2.6W／m。

圖16 嵌套區域波浪能量密度均值變化曲線圖Fig.16 Time series of wave energy density averaged in the nesting area

3.5 風暴潮影響分析

為了考察SST變化后對臺風風暴潮的影響，這里取5個站點，研究其水位變化情況。研究站點設置見圖17。

圖17 風暴潮研究站位圖Fig.17 Stations of storm surge study

圖18為各站位風暴增水過程圖。其中，E3試驗較E2試驗在站點A～E風暴增水最大值分別增加9.9、－2.2、5.3、1.6、1.3cm，平均增加3.2cm；E4試驗較E2試驗風暴增水最大值各站點分別增加23.9、7.8、6.5、5.9、10.4cm，平均增加10.9cm。可知SST的增加對臺風風暴潮有較顯著加強作用。

圖18 各站點風暴增水過程圖（A～E對應A～E站點增水過程）Fig.18 Time series of storm surge（A～E for stations A～E）

4 結論

本文通過針對臺風梅花的數值模擬試驗，得到以下結論：

（1）WRF試驗中SST時間精度的提高明顯減少了臺風“梅花”的后報誤差，使用日平均SST的試驗較使用NECP自帶氣候態SST數據的試驗，臺風路徑后報偏差平均減小6.7%，臺風強度后報準確度提高55.1%，后報精度提高明顯；

（2）通過對臺風“梅花”數值試驗發現，臺風強度受SST增溫影響而改變的程度，與臺風本身強度、移動速度關系密切。臺風本身處于成熟階段、移動速度慢時對SST增溫響應明顯，而在衰亡期、移動速度快時對SST增溫敏感程度降低；

（3）在SST整體增加后，試驗的后報結果海平面氣壓迅速減小，海面10m風速明顯加大，SST按照多年線性變化規律變化100年的對應數值試驗的嵌套區域內，潛熱通量較SST未變化試驗平均增加18.7W／m2，臺風浪波浪能密度均值極值增加1.2W／m，風暴增水值平均增加10.9cm，增幅明顯。

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