登陸臺風影響下離地300 m 高度內的強風特征

常蕊 朱蓉 趙大軍

1 中國氣象局國家氣候中心, 北京100081

2 中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室, 北京100081

1 引言

臺風邊界層中包含許多中小尺度環流系統，其精細結構與臺風災害緊密聯系（吳立廣等, 2020）。與近海風電工程相聯系，登陸臺風邊界層強風參數的準確描述對風電場抗風設計及臺風風險防御至關重要；同時，隨著風電機組不斷向大型化發展，葉尖高度超過200 m、風輪直徑超過150 m 的大型風電機組屢見不鮮，如此發展趨勢下，近海風電場微尺度風場模擬仿真也對離地300 m 高度內的風特性研究提出了更高的要求。

近年來，針對重大工程抗風設計需求，學者們在實測數據基礎上，開展了臺風影響下的風廓線、湍流強度、陣風因子等參數的特征研究，指出臺風影響下的近地層風特性與良態風場具有顯著差異（宋麗莉等, 2005; 陳雯超等, 2011; 張容焱等, 2012;方平治等, 2013; 廖菲等, 2017）：臺風影響期間，近海海域和沿海陸地區域離地1000 m 高度內的風切變指數分別為0.11 和0.13（葛耀君, 2016）；測風塔和單點風廓線雷達觀測表明，臺風黑格比（0814）前（后）眼壁強風區的梯度風高度為450 m（300 m），且指數律和對數律可以用來擬合眼壁強風區300 m 高度以下的風剖面，但擬合參數的絕對值超出規范推薦值（李利孝等, 2012）；激光雷達單點探測表明，臺風山竹（1822）登陸前（后）外圍風場平均最大風速高度約360 m（800 m），平均風剖面冪指數為0.41（0.28）（趙林等,2019）。上述成果為我國臺風影響地區的風敏感結構設計提供了較大幫助（中華人民共和國國家質量監督檢驗檢疫總局和中國國家標準化管理委員會,2016; 國家市場監督管理總局和國家標準化管理委員會2018; 國家市場監督管理總局和國家標準化管理委員會, 2020）。由于現代結構工程抗風研究十分關注臺風強風及強渦旋環流共同作用下的風特性，而大多數實測點位置與臺風中心距離較遠，且在空間代表性上受限制，難以充分捕獲臺風影響期間的強風信息。

臺風數值模擬技術因其均勻的時空覆蓋優勢，逐漸成為彌補實測資料上述短板的重要手段之一，國內外學者也相繼開展了臺風邊界層數值模擬方面的技術研究（鄧國等, 2005; Tang et al., 2018; 王葉紅和趙玉春, 2020）。美國國家海洋大氣局颶風研究中心針對臺風邊界層的湍流混合開展了從觀測到數值模擬的系列研究，刻畫了開闊海域臺風眼區低層（海面至1 km）湍流特性，為30 m s-1以上強風垂直湍流耗散估計及臺風中尺度數值模式中的邊界層參數化方案改進提供了重要依據（Zhang et al.,2011, 2015），但上述數值模型重點關注下墊面條件均一的開闊海域。考慮我國近海區域受臺風頻繁影響及海陸交界的復雜下墊面特征，中國氣象局上海臺風研究所及中國氣象科學研究院的臺風研究團隊開展了大量具有針對性的臺風邊界層特種觀測及數值模擬研究工作（Zhang and Pu, 2017; Tang et al.,2018），為進一步建立本地化的臺風中尺度數值模型提供了較好支撐，其中后者在WRF（Weather Research and Forecasting）數值模式的動力框架和物理參數化方案基礎上，針對臺風渦旋特征，研發了中尺度臺風數值模式T-RAPS（Typhoon Regional Assimilation and Prediction System），其關鍵技術包括：通過快速循環同化的動力渦旋初始化方案（Cha and Wang, 2013），獲得符合觀測強度的、結構較好的初始臺風渦旋；通過引入地形變量和地形濾波（Liu et al., 2018），解決臺風遇到地形后初始化方案失效的問題。T-RAPS 系統的上述特征使得它在臺風渦旋結構和強度方面的模擬能力比以往的虛擬渦旋（Bogus）更優（Duan et al., 2019）。觀測資料的對比檢驗表明，T-RAPS 臺風模式能夠較好地重現臺風威馬遜（1409）和天鴿（1713）登陸前后的邊界層風場特征（Zhang et al., 2017; Duan et al., 2019; Zhao et al., 2020）。

綜上可見，個例實測資料分析可局部刻畫臺風影響期間的強風特征，但難以充分捕獲臺風影響期間的完整信息，較好的方式是通過多種觀測設備協同探測，信息互補，綜合分析，進而得到可有效利用的信息（許小峰, 2020）；另一方面，與傳統的開闊海域臺風風場結構研究不同，T-RAPS 中尺度數值系統在臺風邊界層風場模擬方面的優勢可與多源實測資料形成互補，綜合揭示臺風影響期間的風場特征。因此，本文將通過多源觀測數據分析和數值模擬手段，揭示登陸臺風影響下300 m 高度內的強風特性，以期為我國近海風電場的微尺度風場仿真模擬及臺風風險防御提供幫助。

2 數據和方法

2.1 觀測數據

（1）中央氣象臺逐小時BABJ（China Meteorological Administration 的代號）臺風業務實況定位資料，包括逐小時平均的臺風中心經緯度、最低氣壓和最大風速等。本文重點關注登陸我國并造成嚴重影響的兩個典型臺風，強臺風山竹（1822）和超強臺風利奇馬（1909），它們均具有強度強、持續時間長、影響范圍廣等特點，其中山竹（1822）塊頭大且大風范圍廣。

監測表明，臺風山竹（1822）經過菲律賓進入我國南海海域之后向西北方向移動，于2018 年9月16 日17:00（北京時，下同）左右在廣東省江門臺山沿海登陸，登陸時中心最低氣壓為960 hPa，10 m 高度最大風速為42 m s-1，登陸后強度逐漸減弱（圖1a）；而超強臺風利奇馬（1909）于2019年8 月10 日01:45 左右在浙江省溫嶺市沿海登陸，登陸時中心最低氣壓930 hPa，10 m 高度最大風速為52 m s-1，登陸后強度快速減弱（圖1b）。

（2）廣東省和浙江省20 座固定式風廓線雷達（圖1）的逐小時平均測風資料，其探測物理量包括離地高度、風向、水平風速、垂直風速等，該數據來自中國氣象局風廓線雷達業務觀測網。風廓線雷達以空中大氣湍流為探測目標，在風場一致性及各向同性的假設條件下，通過測量目標運動的徑向速度來反演所在地上空的三維風場。已有研究表明，我國東南沿海地區的固定式風廓線雷達3 km 范圍內的探測數據的有效完整率較高（高祝宇等,2016），與GPS 探空資料和再分析資料的一致性較好（李晨光等, 2003; Liu et al., 2020）。由于臺風登陸過程常伴有強降雨，降雨對風廓線雷達的探測數據可靠性可能造成影響，本文采用的中國氣象局固定式風廓線雷達數據自動標記了探測數據的可信度，在選取統計樣本時，首先根據該數據判別碼，剔除由于降雨影響而產生的無效數據。

圖1 （a）2018 年9 月臺風山竹（1822）、（b）2019 年8 月臺風利奇馬（1909）的移動路徑（黑色實線）以及固定式風廓線雷達（藍色三角）位置。圖b 中綠色星、黑色十字和紫色方塊分別代表測風塔、WindCubeV2 激光雷達和溫嶺東海塘風電場位置Fig. 1 Tracks (black line) of typhoon (a) Mangkhut (1822) in September 2018 and (b) typhoon Lekima (1909) in August 2019 and locations (blue triangles) of the wind profiler radars. ?n Fig. b, the green stars, black cross, and purple block denote the locations of masts, WindCubeV2 lidar, and Donghaitang wind farm, respectively

（3）臺風利奇馬（1909）影響期間，浙江平陽部署的WindCubeV2 激光雷達（圖1b 黑色十字）探測的風速數據為10 分鐘時距上的平均值；臺風登陸時刻，該探測點距離臺風中心約100 km，位于臺風移動方向的左側。利用GPS 探空資料對WindCubeV2 激光雷達在利奇馬（1909）風雨影響時段的探測資料進行檢驗表明，在小時降雨量小于12.0 mm 的情景下，激光雷達探測的300 m 高度內的風廓線數據是有效可用的（Tang et al.,2022）。而利奇馬（1909）影響期間，平陽氣象站觀測的逐小時降雨量均低于2.0 mm，可見本文使用的溫州平陽WindCubeV2 激光雷達測風數據質量能滿足研究需求。

利奇馬（1909）影響期間，浙江溫嶺東海塘風電場（圖1b 紫色方塊）內17 臺風電機組的機艙風速風向觀測數據，該數據為10 分鐘時距上的平均值。東海塘風電場裝機規模為40 MW，風機輪轂高度為67 m。風電場呈狹長條帶分布，南北長約5 km，東西寬為1～3 km，下墊面為沿海灘涂。臺風登陸時刻，風電場距離臺風中心約25 km，位于臺風移動方向右側。

（4）利奇馬（1909）影響期間，距離臺風中心100 km 范圍內的6602#和1663#兩座測風塔（圖1b 綠色星）的梯度觀測資料。6602#測風塔的觀測高度為10 m 和45 m，1663#測風塔的觀測高度為10 m、50 m 和70 m，測風塔位于臺風移動方向的右側。測風塔上安裝美國NRG 測風設備，測風數據1 s 采樣1 次，將上述采樣數據在10 分鐘時距上進行統計分析后，得到10 分鐘時距上的平均風速、風速標準差、最大風速等，用于后續陣風因子和湍流強度的計算分析。

2.2 數值模擬試驗設計

使用T-RAPS 臺風模式對山竹（1822）影響期間的風場結構進行模擬。數值試驗設計如表1 所示：模擬中使用三重嵌套雙向反饋方案，嵌套網格的水平分辨率從外向里依次為18 km（D1）、6 km（D2）和2 km（D3），其中D1 是固定網格，D2 和D3是移動網格。移動網格方案利用中央氣象臺逐小時BABJ 臺風業務實況定位資料對山竹（1822）中心位置進行重定位，并對臺風強度進行了循環動力初始化調整。D1 中心選取為（24.3°N，113.3°E），水平格點數為311（緯向）×251（經向），D2 水平格點數為271×271，D3 水平格點數為211×211。垂直方向不等距分為50 個模式層，特別在低層進行了加密，以提高臺風模擬邊界層的分辨率。選取的物理過程參數化方案包括WSM6 微物理方案、YSU 邊界層方案、RRTMG 輻射方案等（Hong and Lim, 2006; Zhao et al., 2020）。

表1 2018 年臺風山竹（1822）影響期間T-RAPS 模式的數值模擬試驗設計Table 1 Numerical simulation settings used in T-RAPS model during Typhoon Mangkhut (1822) in 2018

數值試驗的初猜場（2018 年9 月16 日02:00）和側邊界（間隔6 h）均使用美國國家環境預報中心1°×1°的FNL 全球再分析資料。試驗連續積分72 h，覆蓋臺風山竹（1822）的主要影響時段。為滿足本文臺風影響期間的強風特征分析需求，數值模式逐半小時輸出各模式層風速、風向等。

2.3 方法

（1）實測梯度數據的質量控制

初選的實測數據中會存在一些由故障、傳感器失靈等原因造成的僵值或虛假值，即連續多個時次的探測值固定不變或相鄰高度層的風速變化超過合理閾值。本文通過前后時次及相鄰層次的風速差來剔除垂直梯度觀測資料中的僵值和虛假值，保證垂直探測數據的有效性。

（2）臺風移動路徑象限客觀分析

利用中央氣象臺逐小時BABJ 臺風業務實況定位資料的臺風移動路徑和測站經緯度信息，將臺風影響范圍內的探測資料按照時間和空間特征劃分為右前、右后、左前和左后四個象限組，具體分析方法如圖2 所示。圖中四角星（xS,yS）為探測點S所在位置，右下圓點（x0,y0）為當前時刻臺風所在位置，左上圓點（x1,y1）為下一時刻臺風所在位置，通過計算夾角θ即可對探測點S當前時刻的位置所屬的臺風影響象限進行分類辨識。

圖2 臺風移動路徑象限客觀分析法，四角星為探測點所在位置（xS, yS），右下圓點為當前時刻臺風所在位置（x0, y0），左上圓點為下一時刻臺風所在位置（x1, y1）。θ 為（x0, y0）和（x1, y1）連線與（x0, y0）和（xS, yS）連線的順時針夾角，θ1 為正北方向與（x0, y0）和（x1, y1）連線的順時針夾角，θS 為正北方向與（x0, y0）和（xS, yS）連線的順時針夾角Fig. 2 Quadrant analysis benchmarked on the track of the typhoon.The blue star, the blue dots in the lower right and upper left denote the observation point (xS, yS), the current position of the typhoon (x0, y0),and the position of the typhoon in the next moment (x1, y1),respectively. θ denotes the clockwise angle between the line from (x0,y0) to (x1, y1) and the line from (x0, y0) to (xS, yS). θ1 denotes the clockwise angle between the north line and the line from (x0, y0) to (x1,y1). θS denotes the clockwise angle between the north line and the line from (x0, y0) to (xS, yS)

首先，利用臺風路徑及探測點位置信息，計算探測點（xS,yS）至臺風當前位置（x0,y0）的距離R，若R小于設置閾值（本文取200 km），則該探測點在臺風影響范圍內，否則不屬于臺風影響點，其中探測點S至臺風當前位置的距離R通過如下公式計算：

利用三角函數關系，分別計算正北方向與臺風移動方向和探測點位置方向的順時針夾角θ1和θS：

其中，下標i表示1 或S。θ=θS－θ1，當θ＜0 時，θ=θ+360。當θ≤90 時，標 記 為 右 前 象 限；當90＜θ≤180 時，標記為右后象限；當180＜θ≤270 時，標記為左后象限；當270＜θ≤360 時，標記為左前象限。

在北半球，臺風移動方向右側的風向與其行進方向一致，風速得到加強，稱為危險半圈；左側風向與其行進方向相反，風速減小。

（3）風參數計算

近地層風切變指數用來表征水平風速隨垂直高度的變化程度，其值大表示風速隨高度增加得快，風速的垂直梯度大，反之亦然。根據經典近地層相似理論，近地層風速廓線可以用簡單指數律進行擬合（李宗愷等, 1985），其形式為

式中，α為風切變指數，與大氣層結穩定度、下墊面粗糙度及風速大小有關；Z1、Z2為平均風速的探測高度（單位：m）；U1、U2為高度Z1、Z2處的水平風速（單位：m s-1）。根據公式（3）所述風速隨高度的指數變化關系，對目標位置處（觀測點或數值模擬格點）各個高度層上的風速進行曲線擬合，并通過最小二乘法選取最優擬合函數，將該擬合函數中的指數α記錄為目標位置處的風切變指數。

針對本文關注的離地300 m 高度內的風切變指數，選擇與風機輪轂高度最接近的層次作為基準，利 用 公 式（3）中 的Z1和U1，依 次 計 算 αi，αi=i×0.001（i=1, 2, ···, 1000）和觀測（或模擬）高 度 層Zj（j=1, 2, ···,n）處 的 擬 合 估 計 風 速Uj（j=1, 2, ···,n）；然后計算所有高度層上的擬合估計風速與觀測（或模擬）風速之間的偏差，并通過最小二乘法選擇擬合風速與觀測風速最接近的函數曲線，該曲線對應的指數 αi即為該目標位置處的風切變指數。

湍流強度是衡量湍流強弱的相對指標，以湍流風速漲落標準差和平均風速的比值來表達。本文利用2.1 小節利奇馬（1909）影響期間6602#和1663#測風塔10 分鐘時距內的觀測資料，通過如下公式計算測風塔位置處逐10 分鐘的湍流強度（I）：

式中，σ為10 分鐘時距內1 秒采樣風速的標準差（單位：m s-1）；U為10 分鐘時距內所有采樣風速的平均值（單位：m s-1）。

陣風因子是表達風速陣性的參數，以某一時距內最大風速與平均風速之比來表達。與湍流強度類似，本文同樣利用2.1 小節利奇馬（1909）影響期間6602#和1663#測風塔10 分鐘時距內的觀測資料，通過如下公式計算測風塔位置處逐10 分鐘的陣風因子（G）：

式中，Umax為10 min 時距內1 s 采樣風速的最大值（單位：m s-1）；U為10 分鐘時距內所有采樣風速的平均值（單位：m s-1）。

風向變差角（ΔD）是指規定時間間隔內水平風向的變化角度。計算公式為

3 登陸臺風影響下300 m 高度內的實測三維風特性

利用風廓線雷達、測風塔及WindCubeV2 激光雷達等多源實測資料，分析登陸臺風不同影響階段及空間象限內，邊界層低層風場結構、強風湍流和陣風因子等變化特征。

3.1 風速雙峰結構及風向突變特征

臺風利奇馬影響期間（2019 年8 月9～10 日），溫州東海塘風電場位于臺風移動方向右側，與臺風中心最近距離約為25 km（圖1b）。風電場內17 臺風機觀測資料表明，該風電場較完整地經歷了利奇馬臺風的整個影響過程，風機輪轂高度處（67 m）平均風速呈現典型的雙峰結構，即平均風速從28.7 m s-1（9 日21:00）不斷增加至39.1 m s-1（9 日23:40），之后快速降至32.5 m s-1（10 日00:20），隨后快速增加至39.7 m s-1（10日01:10），臺風中心逐漸遠離風電場后，平均風速隨之快速減小（圖3）。整個影響過程中，兩小時內最大風向變差角接近100°，從9 日23:00 約55°突變至10 日01:00 約155°，過程最大半小時風向變化超過25°（圖3）。

圖3 2019 年臺風利奇馬（1909）影響期間東海塘風電場風機觀測的風速（灰色曲線）、風向（散點）。黑色曲線是17 臺風機觀測風速的平均值Fig. 3 Wind speed (grey curved lines) and wind direction (dots) observed from the wind turbines in Donghaitang wind farm during Typhoon Lekima(1909) in 2019. The black line indicates the mean wind speed of the 17 wind turbines

3.2 水平風速的垂直變化特征

臺風山竹（1822）影響期間，其移動方向左側的海陵島站風廓線雷達（圖1a）與臺風中心的距離從76 km（9 月16 日17:00）逐漸減小至40 km（9 月16 日19:00），測點距離臺風中心越來越近，氣流的垂直混合不斷增強，100～280 m 的風速切變指數從0.17 逐漸減小至0.04（圖4a）；其移動方向右側的珠海站風廓線雷達距離臺風中心最近時（9 月16 日15:00，50 km），風 切 變 最 小（約0.03），距離較遠時（9 月16 日13:00，97 km 和9 月16 日17:00，75 km）水平風速的垂直切變增加（圖4b）。

圖4 2018 年臺風山竹（1822）登陸前后（a）海陵島、（b）珠海風廓線雷達探測離地700 m 高度內的風廓線Fig. 4 Observed wind profiles in the lower level (below 700 m over terrain) from wind profiler radars located in (a) Hailingdao and (b) Zhuhai during typhoon Mangkhut (1822) in 2018

臺風利奇馬（1909）影響期間，其移動方向左側的浙江洞頭站風廓線雷達（圖1b）也探測到了類似的風速垂直變化特征，即探測點距離臺風中心最近時（8 月10 日01:00，50 km），離地300 m以內的風切變最小（0.05），遠離臺風中心時（8月9 日21:00，88 km 和8 月10 日05:00，86 km），風切變較大（約0.1，圖略）。

除此之外，臺風利奇馬（1909）影響期間，其移動方向左側的浙江平陽加密部署的WindCubeV2激光雷達距離臺風中心較遠（超過100 km，圖1b）。登陸前，激光雷達探測點受臺風外圍氣流影響有限，水平風速的垂直變化較小（圖5a）；臺風登陸時刻附近，探測點距離臺風中心較近，邊界層低層風速在80 m 以下迅速增加，超過80 m 則穩定少變，100～250 m 的風切變指數約0.05（圖5b）；登陸后，影響探測點的臺風外圍氣流大多來自陸地，地表拖曳作用較強，水平風速的垂直切變最大，超過0.15（圖5c）。WindCubeV2 激光雷達觀測的水平風速在垂直方向上的變化特征與上述基于固定式風廓線雷達的探測結果基本一致。

圖5 2019 年臺風利奇馬（1909）登陸（a）前、（b）中、（c）后浙江省平陽縣WindCubeV2 激光雷達觀測的離地300 m 高度內的風廓線Fig. 5 Observed wind profiles in the lower level (below 300 m over terrain) from WindCubeV2 lidar located in Pingyang County of Zhejiang Province (a) before, (b) during, and (c) after the landfall of typhoon Lekima (1909) in 2019

3.3 登陸臺風強風湍流和陣風因子

強風的陣風因子和湍流強度是工程抗風設計和防災抗災最關注的破壞性因子。由于臺風山竹（1822）影響范圍內未收集到可用的測風塔數據，這里重點分析臺風利奇馬（1909）影響期間的測風塔觀測資料（圖1b 綠色星）。利奇馬登陸（8 月10 日01:45）前后1～2 小時內，盡管6602#和1663#測風塔與臺風中心的距離基本接近，且6602#測風塔所在位置的海拔高度（1232 m）高于1663#測風塔（664 m），但由于6602#測風塔位于臺風移動方向的正前方，而1663#位于臺風移動方向的右前側（表2），也就是臺風影響的最危險象限，因此，1663#測風塔的平均風速普遍高于6602#測風塔（圖6）。

表2 2019 年8 月臺風利奇馬（1909）登陸前后測風塔與臺風中心的距離、移動方向的夾角Table 2 Distances and angles between the two masts and typhoon center, moving direction during Lekima (1909) in August 2019

圖6 2019 年臺風利奇馬（1909）登陸前后1663#、6602#測風塔觀測的10 m 高度風速Fig. 6 Wind speeds at 10-m height observed from 1663#, 6602# masts during the landfall of typhoon Lekima (1909) in 2019

為了重點分析強風樣本特征，參考GB/T 36745-2018 中的臺風外圍大風區的劃分標準，挑選上述兩座測風塔10 m 高度平均風速≥17.2 m s-1（8 級）的強風樣本。圖7 給出了基于上述強風樣本統計得到的陣風因子和湍流強度變化，可見離地高度越高，強風陣風因子越小，10 m 高度處，6602#和1663#測風塔的陣風因子平均值分別為1.86 和1.57（圖7a）；離地高度越高，湍流強度越小，10 m 高度處，6602#和1663#測風塔湍流強度平均值分別為0.301 和0.203（圖7b）。圖8 進一步給出陣風因子和湍流強度隨平均風速的變化特征，可見利奇馬（1909）登陸前后，測風塔位置處的強風陣風因子和湍流強度隨平均風速增大而呈現減小趨勢（圖8）。這里6602#測風塔的陣風因子和湍流強度均高于1663#測風塔，可能與兩座測風塔平均風速差異有關（圖6）。

圖7 2019 年臺風利奇馬（1909）登陸前后測風塔10 m 高度的強風（≥17.2 m s-1）樣本對應的（a）陣風因子、（b）湍流強度的垂直變化。實線為平均值，虛線為95%置信水平線Fig. 7 Observed (a) gust factor and (b) turbulence intensity profiles of strong winds (≥17.2 m s-1) at 10-m height from two masts during the landfall of typhoon Lekima (1909) in 2019. The solid and dashed lines denote the mean value and 95% confidence level, respectively

圖8 2019 年臺風利奇馬（1909）登陸前后1663#測風塔觀測的10 m 高度處強風（a）陣風因子、（b）湍流強度隨風速的變化，減小趨勢均超過95%置信水平的顯著性檢驗Fig. 8 Variations of (a) gust factor and (b) turbulence intensity of strong winds (≥17.2 m s-1) at 10-m height with wind speed observed at 1663# mast during the landfall of typhoon Lekima (1909) in 2019. The decreasing trends are significant at the 95% confidence level

綜上可見，臺風利奇馬（1909）影響期間，離地越高、平均風速越大，氣流的陣風因子和湍流強度越小；10 m 高度的強風陣風因子和湍流強度分別超過1.57 和0.203。

4 數值模擬登陸臺風影響下300 m高度內的風特性

為了克服實測資料時空覆蓋不足的問題，以強臺風山竹（1822）為例，通過引入T-RAPS 臺風數值模式的精細化模擬資料，從工程強風致災的角度出發，進一步研究臺風影響下300 m 高度內的強風結構與突變特征及其時空變化規律，重點關注登陸臺風影響下，不同象限的關鍵強風參數（風切變、過程最大風向變化等）隨距離和平均風速的變化特征。

4.1 臺風模式的模擬效果

觀測資料的對比檢驗表明，T-RAPS 模式模擬的臺風威馬遜（1409）和天鴿（1713）的移動路徑、最大風速、最低氣壓、三維風場等均與實測數據高度吻合（Zhang et al., 2017; Duan et al., 2019; Zhao et al., 2020）。這里進一步利用中國氣象局上海臺風研究所整編的熱帶氣旋最佳路徑數據集（Ying et al., 2014）對T-RAPS 模擬的臺風山竹（1822）移動路徑、最大風速、最低氣壓進行檢驗，結果表明模擬資料比較成功地重現了監測數據揭示的臺風移動路徑和強度變化特征，尤其在本文關注的臺風登陸前后（9 月16 日14～20 時），模式模擬的臺風中心位置和最大風速與觀測結果一致（圖9）。

圖9 模擬的、觀測的2018 年臺風山竹（1822）的（a）移動路徑，（b）臺風中心最大風速和最低氣壓。圖b 黑色柱子為臺風登陸點，觀測資料來源于中國氣象局熱帶氣旋最佳路徑數據集Fig. 9 Simulated and observed (a) typhoon tracks and (b) maximum wind speeds and minimum air pressures at the center of typhoon Mangkhut(1822) in 2018. ?n Fig. b, the black bar denotes the landing point. The observation data are obtained from the China Meteorological Administration tropical cyclone database

針對本研究關注的離地300 m 高度內的風特性，進一步引入山竹（1822）影響期間海陵島和珠海氣象站的逐小時風廓線雷達探測資料對T-RAPS 模式離地300 m 高度內的風場模擬性能進行檢驗，如圖10 所示：盡管在海陸交界的復雜下墊面條件下，T-RAPS 模式仍能再現觀測中水平風速的垂直變化特征，即距離臺風中心越近，氣流垂直混合越強，風切變越小（圖10 中紫色線和藍色線距離臺風中心較近，黑色線距離臺風中心較遠）；相同時次對比來看，盡管珠海站15:00 的模擬風廓線（圖10b藍色實線）與雷達探測風廓線（圖10b 藍色虛線）在低層（150 m 以下）出現偏離（可能與風廓線雷達在低層的探測性能不穩定有關），但200 m 以上層次模擬與觀測的風廓線一致性較高（圖10b 藍色線），而海陵島站數值模擬與雷達探測的風廓線基本一致（圖10a）。可見，T-RAPS 數值模式對山竹（1822）影響期間的低層風場模擬性能能夠滿足本研究的需求。

圖10 模擬的、風廓線雷達探測的2018 年臺風山竹（1822）影響期間離地300 m 高度內（a）海陵島和（b）珠海的u/u100 廓線。u、u100分別表示各高度層的平均風速、100 m 高度處的平均風速Fig. 10 Simulated and observed wind profiles in the lower level (below 300 m over terrain) in (a) Hailingdao and (b) Zhuhai during typhoon Mangkhut (1822) in 2018. u, u100 represent mean wind speed at different height level, mean wind speed at 100-m height, respectively

4.2 數值模擬的強風特性及其時空變化

由于T-RAPS 模式采用臺風中心移動嵌套的模擬方式，即每個模擬時次的空間覆蓋范圍隨臺風中心動態移動，這里以山竹（1822）登陸時刻（9 月16 日17:00）的模擬范圍為基準，將其他時次的模擬結果進行重投影。假設山竹的移動速度為30 km h-1，綜合考慮T-RAPS 模式的空間網格設置范圍（約410 km×410 km），在保證每個模擬時刻均能有效投影覆蓋的情況下，本文最終選取了臺風登陸前后共10 個時次（逐30 分鐘分辨率），即9 月16 日15:00（登陸前）至16 日19:30（登陸后）的模擬資料。

將上述風場模擬資料從模式面插值到12 個等高面上（10 m、40 m、70 m、100 m、120 m、140 m、160 m、200 m、300 m、500 m、800 m、1000 m）。基于上述12 個等高面上的風場模擬數據，分析登陸臺風影響下300 m 高度內的強風結構及過程最大風向變化特征。

4.2.1 邊界層低層風速的垂直變化

邊界層低層風切變是影響風電機組載荷及發電效率的重要因素，有研究指出臺風影響期間，邊界層低層風速隨高度的垂直變化與最大風速所在高度具有密切聯系（譚曉偉等, 2013）。與臺風中心最大風速不同，這里的最大風速是針對每個格點而言的，指格點位置處各高度層水平風速的最大值。圖11 給出了臺風山竹（1822）登陸前（9 月16 日15:00）、登陸時（9 月16 日17:00）和登陸后（9月16 日19:30）最大風速所在高度的空間位置變化，可見，山竹影響期間，距離臺風中心200 km 范圍內：（1）最大風速所在高度沿臺風半徑向外抬升，這與Giammanco et al.（2013）基于GPS 下投式探空儀觀測資料的分析特征一致；（2）最大風速所在高度低于300 m 的格點大多位于臺風移動方向的左后側，且越靠近臺風中心，最大風速所在高度越低。

將圖11b 眼區之外的空間區域按照填色進行分類平均，發現藍色區域（包含53 個水平網格）離地300 m 高度內水平風速的垂直變化劇烈，呈現類似于急流的風廓線特征（圖12 藍色線），而超/次梯度風在垂直方向上的變化是形成此種風廓線的原因（譚曉偉等, 2013）；藍色區域以外，從綠色區域（包含285 個水平網格）過渡至橘色區域（包含1928 個水平網格），距離臺風中心越來遠，離地300 m 高度內的風切變也越來越大（圖12），與前文基于多源實測資料的分析結果一致。

圖11 2018 年臺風山竹（1822）（a）登陸前（9 月16 日15 時）、（b）登陸時（9 月16 日17 時）和（c）登陸后（9 月16 日19:30）低于500 m 的最大風速所在高度。最大風速是指格點位置處各高度層水平風速的最大值Fig. 11 The heights (lower than 500 m) of maximum wind speed (a)before (1500 BJT 16 September), (b) during (1700 BJT 16 September),and (c) after (1930 BJT 16 September) the landfall of typhoon Mangkhut (1822) in 2018. The maximum wind speed denotes the maximum value of the horizontal wind speeds in the different heights

圖12 2018 年臺風山竹（1822）登陸時區域平均的典型風廓線。藍色線、綠色線和橘色線分別代表圖11b 中藍色、綠色和橘色區域內平均風廓線。實線為平均值，虛線為95%置信水平線Fig. 12 Typical wind profiles of winds averaged over the blue, green,and orange areas in Fig. 11b during the landfall of typhoon Mangkhut(1822) in 2018. The solid and dashed lines denote the mean value and 95% confidence level, respectively

為了定量描述山竹（1822）影響期間風切變的空間變化特征，綜合考慮圖12 所述的幾種典型廓線類型，根據2.3 小節所述的風參數計算方法，依次計算山竹（1822）登陸時刻，T-RAPS 數值模式第3 層嵌套網格區域內所有格點位置處離地300 m內的風切變指數。圖13 給出了上述網格區域內的風切變指數及10 m 高度瞬時風速的空間分布，圖13a中可見顯著的海陸差異：（1）海洋上風切變較小，越靠近陸地，切變指數逐漸增加，但總體小于0.11，只在島嶼群附近小范圍內存在切變指數高于0.11的情況，這可能與海島復雜的下墊面條件有關，說明在海島附近開發風電場時，需關注臺風影響期間風切變指數超過國標閾值的情況（GB/T 31519-2015 中臺風型風電機組的風切變閾值為0.11）。（2）受地表拖曳作用影響，陸地上風切變指數普遍高于0.11，且距離臺風中心越遠，風切變指數越大；臺風中心50 km 范圍內的小風區域，存在切變指數大于0.21 的強切變區（圖13b），這一特征是否具有普適性及其形成機理，還需未來積累更豐富的數據進行驗證及深入分析。

圖13 2018 年臺風山竹（1822）登陸時T-RAPS 模式第3 層嵌套網格區域內（a）離地300 m 高度內的風切變指數和（b）10 m 高度瞬時風速。白色圓點代表臺風中心位置，圖b 中白色十字代表風切變指數大于0.21 的區域Fig. 13 Simulated (a) wind shear index in the lower level (below 300 m over terrain) and (b) 10-m wind speed over domain 3 of the T-RAPS model during the landfall of typhoon Mangkhut (1822) in 2018. The white dot denotes the center of the typhoon. ?n Fig. b, the white crosses denote the area with a wind shear index greater than 0.21

4.2.2 登陸臺風強風切變特征

針對沿海工程抗風設計需求，進一步分析臺風山竹（1822）的強風切變特征。從10 m 高度風場分布（圖13b）可見，臺風山竹（1822）眼區之外的陸地區域風速普遍高于24.4 m s-1，局部超過28.4 m s-1（陸地紫色區域），海洋區域則出現高于34.4 m s-1的強風（海洋紅色區域）。因此，本文以此非對稱的臺風渦旋風場為基礎，綜合考慮以往臺風研究的分區閾值及相關技術標準規定，分別針對海洋和陸地下墊面選取不同的強風樣本閾值，并按照臺風移動路徑將山竹（1822）影響期間的強風樣本分為四類，即臺風移動方向右前陸地強風、右后陸地強風、左后海洋強風和左前陸地強風四大類（表3）。經統計，挑選的強風樣本占比約為10%，用來刻畫山竹（1822）影響期間的強風結構特征。

表3 2018 年臺風山竹（1822）影響期間不同象限的強風樣本分類表Table 3 Classification criteria of strong winds over four different quadrants during typhoon Mangkhut (1822) in 2018

圖14 給出了山竹登陸時，四類強風樣本離地300 m 高度內的風切變指數隨距離及海拔高度的變化特征：（1）除左后開闊海洋強風（綠點）外，其余三種陸地強風條件下，300 m 高度內的風切變指數普遍高于0.12。（2）不同象限內的強風切變指數變化特征差異明顯：右前陸地強風切變對距離和海拔高度不敏感，風切變指數穩定持續在0.17左右（藍點）；右后陸地強風切變有沿距離逐漸增加的趨勢（左圖紅點），與海拔高度的相關性不顯著（右圖紅點）；左后開闊海洋區域，強風切變較小（0.09 以內），且穩定少變，風切變指數隨距離呈現增加特征（左圖綠點）；左前陸地區域，強風切變沿距離先增加（離中心35～55 km），再減小（55～70 km），之后再快速增加（70～80 km），說明臺風移動方向的左前象限內強風的垂直變化在水平空間上具有較強的非穩定性和非線性特征，邊界層低層強風結構較復雜。（3）不同象限內的強風區所在位置不同：左前象限，強風區距離臺風中心最近，約40～80 km；右前和右后象限，強風區距離臺風中心較遠，分別約70～100 km 和90～130 km（圖14a）。

圖14 2018 年臺風山竹（1822）登陸時不同象限離地300 m 高度內的強風（表3 中強風閾值）風切變指數與（a）格點距臺風中心的距離、（b）格點海拔高度的關系Fig. 14 Relationships of the four-quadrant strong wind (strong wind thresholds in Table 3) shear index in the lower layer (below 300 m over terrain)with (a) the distances from the grid points to the center of the typhoon and (b) the altitudes of the grid points during the landfall of typhoon Mangkhut(1822) in 2018

4.2.3 臺風影響過程中風機輪轂高度處的最大風向變化

山竹（1822）影響期間，逐時次計算風機輪轂高度（140 m）30 分鐘間隔的風向變差角；針對每個格點，選取整個影響過程中（2018 年9 月16 日15:00～19:30）最大的風向變差角，并標記該變差角出現的時間。整體來看，最大風向變差角有沿臺風半徑向外減小的特征，且在空間上具有顯著的非對稱性。臺風移動方向的右后側風向變差角最大（圖15a）；臺風中心50 km 范圍內，最大風向變差角普遍超過20°，其中右后象限局部區域變差角超過30°（圖15a），且大多發生在臺風登陸前或登陸時（圖15b）。

圖15 2018 年臺風山竹（1822）影響期間T-RAPS 模式第3 層嵌套網格區域內（a）半小時最大風向變差角及其（b）發生時間的空間分布，白色圓點代表臺風中心位置Fig. 15 (a) Maximum wind direction variation in half an hour and (b) their occurrence time over domain 3 of the T-RAPS model during typhoon Mangkhut (1822) in 2018. The white dot denotes the center of the typhoon

5 小結與討論

綜合利用風廓線雷達、激光雷達和測風塔等多源觀測數據分析及中尺度臺風數值模擬手段，研究了登陸臺風影響下300 m 高度內的風特性，發現距離臺風中心200 km 范圍內：

（1）最大風速所在高度沿臺風半徑向外增加，離地300 m 高度內的風切變也隨之增強，這一特征與趙林等（2019）發現的山竹臺風外圍（500～750 km）最大風速高度沿臺風半徑向外逐漸降低的研究結論互為補充；最大風速所在高度低于300 m的區域大多位于臺風移動方向的左后象限，離地300 m 高度內水平風速的垂直變化呈現類似于急流的特征，譚曉偉等（2013）指出超/次梯度風在垂直方向上的變化是形成此種風廓線的原因。

（2）不同空間象限內強風切變指數的變化特征差異明顯：陸地強風條件下，300 m 高度內的風切變指數普遍高于0.12，其中右前象限內強風切變指數穩定持續在0.17 左右，且對海拔高度不敏感；右后象限內強風切變指數隨距離向外增大；左前象限內強風的垂直變化具有較強的非穩定性和非線性特征，邊界層低層（0～300 m）強風結構較復雜；而海洋下墊面拖曳作用弱，風切變較小，僅在島嶼群附近存在超出國標設計閾值的高切變區域。

（3）陣風因子和湍流強度隨平均風速增大、離地高度升高而減小。臺風利奇馬（1909）影響期間，離地10 m 高度處觀測的強風陣風因子和湍流強度分別超過1.57 和0.203。

（4）過程最大風向變差角有沿臺風半徑向外減小的特征，且在空間上具有顯著的非對稱性，臺風移動方向的右后象限內風向變差角最大，局部區域半小時風向變化超過30°，且大多發生在臺風登陸前或登陸時。

本文針對典型臺風個例，分析了登陸臺風不同影響象限內的強風參數及其隨距離、海拔高度的變化特征，以期為我國近海及沿海風電場的微尺度風場數值模擬及臺風風險防御提供幫助。本文基于多源實測數據和數值模擬資料揭示的邊界層低層強風特征具有較好的一致性，不僅說明T-RAPS 臺風數值模式在登陸臺風邊界層精細化風場模擬方面具有較強的應用潛力，也在一定程度上降低了分析結果的不確定性。但由于數據樣本量的限制，有些研究結論仍處于定性分析階段，如何定量分象限建立登陸臺風影響下的風廓線及湍流計算方法等問題，還有待進一步深入研究。