詹思，齊琳琳，盧偉，孟旭航

（1.解放軍理工大學(xué)，江蘇南京211101；2.空軍裝備研究院航空氣象防化研究所，北京100085；3.空軍氣象中心，北京100029）

基于區(qū)域海氣浪耦合模式的海洋風(fēng)場預(yù)報性能研究

（1.解放軍理工大學(xué)，江蘇南京211101；2.空軍裝備研究院航空氣象防化研究所，北京100085；3.空軍氣象中心，北京100029）

為評估面向海洋風(fēng)場的耦合模式預(yù)報性能，針對西北太平洋海域，基于一次有無臺風(fēng)過程開展了區(qū)域海氣浪耦合模式的72 h風(fēng)場預(yù)報應(yīng)用研究，并重點對1000 m以下低空風(fēng)預(yù)報進(jìn)行了GPS觀測數(shù)據(jù)的比對檢驗評估。結(jié)果表明：無論是海面10 m風(fēng)還是1000 m以下低空風(fēng)，耦合模式對無臺風(fēng)日的風(fēng)場預(yù)報效果相對更好；有無臺風(fēng)過程的檢驗評估均顯示，海面低空風(fēng)預(yù)報隨時間變化趨勢與GPS觀測的基本一致，且各高度上均是u分量預(yù)報效果好于v分量的；針對臺風(fēng)的耦合模式預(yù)報需從模式初始場和物理過程參數(shù)化等加以發(fā)展完善。

西北太平洋；區(qū)域海氣浪耦合；海洋風(fēng)場

1 引言

海洋環(huán)境保障是海上軍事活動、經(jīng)濟活動、能源開發(fā)、旅游以及海洋運輸?shù)戎T多方面得以順利進(jìn)行的重要保證[1]。作為海洋環(huán)境保障的重要組成部分，準(zhǔn)確的海洋風(fēng)預(yù)報對于保障能源勘探開發(fā)、海上作業(yè)等經(jīng)濟活動，以及海上飛機起降，火箭、衛(wèi)星等航天器飛行等的安全具有重要意義[2-3]。西北太平洋是21世紀(jì)的全球地理-政治樞紐，有著重要的政治、經(jīng)濟、軍事地位[4]，我國正位于西太邊緣，處于季風(fēng)變換帶，氣候差異顯著，且常常遭受臺風(fēng)的侵襲[5]。因此，準(zhǔn)確而及時的西北太平洋風(fēng)場預(yù)報對于保障艦船航行和飛機飛行安全等一系列經(jīng)濟、軍事活動順利遂行具有重要意義。

近年來，數(shù)值模式預(yù)報已逐漸成為海洋風(fēng)場預(yù)報的主要手段。謝強等[6-7]根據(jù)有限海域特點建立了有限海域風(fēng)場模式方程組，并將該模式用于渤海海域進(jìn)行預(yù)報實驗，得到的結(jié)果與觀測資料一致。凌鐵軍等[8]使用中尺度預(yù)報模式MM5（Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model）在黃海和渤海海域進(jìn)行預(yù)報試驗，證實了MM5有較強的預(yù)報能力，且穩(wěn)定性強，適合用于我國業(yè)務(wù)預(yù)報系統(tǒng)。陳德文[9]建立了一個較適合于臺灣島周邊海域的臺風(fēng)風(fēng)場模型，并成功應(yīng)用于臺灣周圍海洋風(fēng)預(yù)報模擬中。陳俊文等[10]則利用WRF（Weather Research and Forecasting Model）模式成功模擬出一次南海冬季的大風(fēng)過程。Accadia等[2]利用QBOLAM（Quadrics Bologna Limited-Area Model）模式對地中海海域海洋風(fēng)進(jìn)行預(yù)報，并用QuikSCAT衛(wèi)星資料對其進(jìn)行評估，證實了其預(yù)報可信性。Vishnu等[11]證明WRF模式在印度西海岸準(zhǔn)確預(yù)測出前季風(fēng)季的海洋風(fēng)，且海洋風(fēng)晝夜變化特征與實際情況相符。已有研究表明：盡管單一大氣模式的海洋風(fēng)場預(yù)報具有較好的業(yè)務(wù)應(yīng)用能力，但考慮到大氣和海洋存在著相互作用，單一模式在完整描述大氣海洋彼此間相互作用過程存在不足[12-13]。單一大氣模式總是假定海表面溫度（Sea SurfaceTemperature，SST）固定不變[14]，然而實際上SST往往會隨著大氣濕度的變化而改變，也受短波輻射和潛熱通量等物理量的影響[15]，同時，SST對大氣存在一個負(fù)反饋機制，變化的海溫會對降水、大氣層結(jié)穩(wěn)定度[16]、海洋風(fēng)場甚至熱帶氣旋[14]產(chǎn)生不同影響。海浪場則能改變海表狀態(tài)，直接影響海氣界面上的動量、熱量和物質(zhì)交換過程[17]。因此海洋風(fēng)場預(yù)報，尤其是海面低空風(fēng)的預(yù)報應(yīng)以區(qū)域海氣浪耦合模式的應(yīng)用為發(fā)展方向。

目前針對區(qū)域海氣浪耦合模式的應(yīng)用研究國內(nèi)外已取得一系列成果。姚素香等[18]利用RegCM3（ICTP Regional Climate Model version 3）和POM 2000（Princeton Ocean Model）的耦合較好地模擬出我國夏季降水帶，并給出了長江流域降水與孟加拉灣、南海等海域海溫的關(guān)系。Huang等[19]利用RegCM3和POM的耦合準(zhǔn)確模擬出南海和西太平洋地區(qū)海表溫度，很好地反映出相關(guān)海域的海氣相互作用關(guān)系。Doscher等[20]則利用海氣冰耦合模式RCAO（Rossby Centre regional Atmosphere Ocean model）準(zhǔn)確模擬出波羅的海的海溫。Hsu等[21]則將COAMPS（Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System）模式應(yīng)用于加利福尼亞的中部和南部海岸的海洋風(fēng)預(yù)報，發(fā)現(xiàn)分辨率對模式準(zhǔn)確率的重要性。孫建奇等[22]等嘗試用DEMETER（Development of a European Multimodel Ensemble System for Seasonal to Interannual Prediction）耦合模式對西北太平洋的臺風(fēng)活動進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測性能良好。劉娜等[23]通過WRF、SWAN（Simulating Waves Nearshore）和ROMS（Regional Ocean Modeling System）耦合模式研究了2011年臺風(fēng)“梅花”的熱通量交換和物理過程。Ren等[24]利用該模式則研究了2011年臺風(fēng)“洛坦”期間的大氣和海洋動力過程。關(guān)皓等[17]基于中尺度大氣模式（MM5）、區(qū)域海洋模式（POM）和第三代海浪模式（WAVEWATCH-Ⅲ，WW3），建立了適用于我國南海海區(qū)的中尺度海氣浪耦合模式，并較好模擬了兩次臺風(fēng)過程。

上述研究表明：目前利用區(qū)域海氣浪耦合模式進(jìn)行的研究主要側(cè)重于海溫[15,19-20]、降水[16,18]和臺風(fēng)過程[14,17,22-24]，而對于海洋風(fēng)場，尤其是海洋低空風(fēng)的預(yù)報研究較為欠缺。因此，本文針對西北太平洋海域，分別基于一次有無臺風(fēng)過程開展了區(qū)域海氣浪耦合模式的72 h風(fēng)場預(yù)報性能研究，通過分析有無臺風(fēng)過程的耦合模式海面風(fēng)場預(yù)報精度，找出可能影響原因，從而為進(jìn)一步發(fā)展完善區(qū)域海氣浪耦合模式的海洋風(fēng)場業(yè)務(wù)預(yù)報提出一些可能改進(jìn)方向。

2 區(qū)域海氣浪耦合模式

本文的區(qū)域海氣浪耦合模式以中尺度耦合器MCT（Model Coupling Toolkit）為主導(dǎo)，以區(qū)域氣象模式WRF、海洋環(huán)流模式ROMS和海浪預(yù)報模式SWAN作為分量構(gòu)成。其中，海洋模式ROMS是三維非線性、自由表面和基于地形跟隨坐標(biāo)的斜壓原始模式，可以模擬不同尺度的運動，在國外已被廣泛地應(yīng)用于海洋研究諸多領(lǐng)域。大氣模式WRF則是一個完全可壓的非靜力模式，是目前國際上應(yīng)用最廣泛、發(fā)展最成熟的中尺度大氣模式，被世界上許多國家應(yīng)用于氣象研究和業(yè)務(wù)預(yù)報。而海浪模式SWAN是由荷蘭Delft大學(xué)開發(fā)的第三代近岸海浪模式，能得出模擬海域內(nèi)的各種波要素，具有穩(wěn)定性好、計算精度較高等特點。耦合模式采用中尺度多模式耦合器MCT，通過“即插即拔”方式方便地連接各分量模式，耦合模式組成和變量傳遞如圖1所示。

圖1 耦合模式變量交換示意圖

模式中的大氣、海洋、海浪分量模式均采用可與彼此進(jìn)行雙向參數(shù)傳遞和數(shù)據(jù)交換的開放式計算框架，即在各自分量模式積分控制函數(shù)中加入耦合控制函數(shù)并予以調(diào)用使用。其中，大氣分量模式在積分運算過程中不僅為海浪分量提供海面10 m風(fēng)場，而且將計算得到的大氣表層氣壓、2 m相對濕度、2 m溫度、10 m風(fēng)、總云量、蒸發(fā)、降水、長波和短波輻射、風(fēng)應(yīng)力、感熱和潛熱變量傳遞給其，同時還接收了海浪分量模式輸出的浪高、周期和波和海洋分量模式輸出的海表溫度。同時，海洋分量模式在積分運算過程中不僅更新大氣提供的下墊面溫度，而且將計算得到的海平面高度、垂向平均流速和底面粗糙度傳遞到海浪分量模式，同時還接收大氣作為其上邊界強迫提供的大氣表層氣壓、2 m相對濕度、2 m溫度、10 m風(fēng)、總云量、蒸發(fā)、降水、長波和短波輻射、風(fēng)應(yīng)力、感熱和潛熱通量，以及海浪輸出的浪向、浪高、波長、周期、能量消散、波浪破碎。另外，海浪分量模式也是不僅輸出浪高、周期和波長與大氣進(jìn)行耦合，而且將浪向、浪高、波長、周期、能量消散、波浪破碎的影響也傳遞至到海洋分量模式，同時及接收大氣提供的的海面10 m風(fēng)，以及海洋分量模式輸出的海平面高度、垂向平均流速和底面粗糙度。相比而言，模式采用MPI分布式儲存的MCT耦合器，將大氣模式WRF、海洋模式ROMS和海浪模式SWAN作可擴展的耦合分量模式，將彼此間的交換變量以靈活的場變量存儲格式，通過耦合消息傳遞和再分配方式，以及不同時空尺度數(shù)據(jù)網(wǎng)格插值，通過“插拔”方式的實現(xiàn)分量模式模塊化的全局并行同步耦合具有較好的先進(jìn)性。

以西北太平洋海域為研究對象，分別選取2014年9月8日和19日進(jìn)行了耦合模式的72 h預(yù)報運行試驗。其中，8日12時（世界時，下同）—11日12時定義為“無臺風(fēng)日”個例，而19日12時—22日12時定義為“臺風(fēng)日”個例（2014年16號臺風(fēng)“鳳凰”）。耦合模式的WRF初、邊值場采用0.5°×0.5°的T799（譜模式TL799L91）預(yù)報場，ROMS初、邊值場采用0.25°×0.25°的北半球海洋預(yù)報場，而SWAN則采用提前24 h熱啟方式，所需風(fēng)場資料同樣來自0.5°×0.5°的T799預(yù)報場。模式水平分辨率為6 km，各分量模式逐1 h交換一次變量。模式計算區(qū)域如圖2所示。需說明的是，圖中紅、藍(lán)色標(biāo)注點分別為無臺風(fēng)日和臺風(fēng)日用于評估模式性能的GPS（Global Position System）觀測站點。而用于比對分析的客觀分析場為逐6 h分辨率為0.5°×0.5°的GFS（Global Forecast System）的初始分析場數(shù)據(jù)。

需說明的是，考慮到該耦合模式在試運行期間曾針對其與單一WRF模式開展過為期一年的比對分析試驗。結(jié)果表明：耦合預(yù)報均方根誤差年平均總體上具有一定優(yōu)勢，主要是風(fēng)場和表層溫度場上。因此，本文現(xiàn)給出2013年耦合模式與WRF模式的U風(fēng)分量均方根誤差月/年平均檢驗比對（見圖3）來以做說明。

圖2 模式計算區(qū)域及位于其內(nèi)的GPS觀測站點分布

圖3 2013年耦合模式與WRF模式24、48、72 h U風(fēng)分量均方根誤差月/年平均檢驗比對

3 海面10 m風(fēng)的預(yù)報效果分析

以海面10 m風(fēng)為例，分別針對2014年9月8日和19日的有無臺風(fēng)過程，不僅分析了72 h內(nèi)逐24 h耦合模式的風(fēng)場預(yù)報分布，而且還給出了預(yù)報場與相應(yīng)時刻客觀析場的風(fēng)矢與風(fēng)速差，以便更加直觀地了解耦合模式預(yù)報效果。

3.1 無臺風(fēng)的風(fēng)場效果分析

圖4給出了8日12時—11日12時逐24 h模式風(fēng)場分布?？梢钥闯?，9日12時，南沙群島-菲律賓群島附近以西南風(fēng)為主，在西沙群島轉(zhuǎn)為偏東風(fēng)，東海-黃海-渤海一帶則表現(xiàn)為偏北風(fēng)；東部洋面自東向西呈東北風(fēng)-偏南風(fēng)的順時針變化，并在四國海盆南部轉(zhuǎn)為偏西風(fēng)，向東匯入一個氣旋中，模式風(fēng)速基本維持在6 m/s以內(nèi)。10日12時，南沙群島的西南風(fēng)、東海-黃海-渤海一帶的偏北風(fēng)和洋區(qū)東側(cè)的東北風(fēng)增強，風(fēng)速可達(dá)10 m/s以上。洋區(qū)東側(cè)的東北風(fēng)一部分向南海輸送，一部分在九州-帕勞海嶺中部折為偏南風(fēng)，向日本群島附近運動。11日12時，南海南部的西南風(fēng)與其北部的偏東風(fēng)增強成為一個小型氣旋，最大風(fēng)速超過10 m/s；東海-黃海-渤海風(fēng)速繼續(xù)增強，且轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北風(fēng)。菲律賓群島附近的西南風(fēng)增強，在預(yù)報區(qū)域東邊界逆轉(zhuǎn)為東南風(fēng)，又在九州-帕勞海嶺中部分別流向臺灣海峽和日本群島附近。

圖5則是8日12時—11日12時逐24 h的預(yù)報風(fēng)場減去相應(yīng)時刻GFS風(fēng)場而得到的風(fēng)矢與風(fēng)速差?？梢钥闯觯耗Ｊ筋A(yù)報效果總體是好的。初始時刻，風(fēng)速差主要集中在日本島以南的氣旋中心位置和棉蘭老島周圍，且為負(fù)差值，風(fēng)向差異則集中在加羅林群島北部小部分地區(qū)和棉蘭老島周圍洋區(qū)。隨著預(yù)報時效的增加，風(fēng)向差異區(qū)逐漸擴大至加羅林群島北部的九州-帕勞海嶺和馬里亞納海溝洋區(qū)；菲律賓群島北部邊界出現(xiàn)風(fēng)速的正差值區(qū)，日本島以南的負(fù)差值區(qū)則隨氣旋中心東移出試驗區(qū)，加羅林群島以北出現(xiàn)新的負(fù)差值區(qū)，預(yù)報場風(fēng)速低于客觀場9 m/s以上，此處，風(fēng)速差值區(qū)與風(fēng)向差異區(qū)重疊。

由此可知，耦合模式對無臺風(fēng)情況下海面10 m風(fēng)場具有良好的預(yù)報效果，除加羅林群島附近外，預(yù)報的風(fēng)場分布基本與客觀場一致。

3.2 有臺風(fēng)的風(fēng)場效果分析

圖6給出了19日12時—22日12時逐24 h的模式預(yù)報風(fēng)場分布?？梢钥闯觯?0日12時，臺風(fēng)中心正位于臺灣島上，內(nèi)部最大風(fēng)速可達(dá)18 m/s以上。南海-菲律賓海溝一帶位于臺風(fēng)南側(cè)，自東向西盛行風(fēng)由東南風(fēng)轉(zhuǎn)為西南風(fēng)。黃海-日本海一帶以偏東風(fēng)為主，日本群島附近則表現(xiàn)為西南風(fēng)。21日12時，臺風(fēng)中心向東北方移至釣魚島附近，最大風(fēng)速增強，達(dá)到20 m/s以上，日本群島東部轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北風(fēng)；東部洋面的偏東風(fēng)在加羅林群島附近逆轉(zhuǎn)為西南風(fēng)。22日12時，臺風(fēng)持續(xù)向東北方移動，臺風(fēng)中心位于東海，南海依舊盛行西南風(fēng)，菲律賓海溝一帶則轉(zhuǎn)變?yōu)槠憋L(fēng)，并在加羅林群島一帶轉(zhuǎn)變?yōu)槠黠L(fēng)-偏南風(fēng)。日本群島的偏北風(fēng)和東北風(fēng)加強，一部分在四國海盆一帶轉(zhuǎn)為偏東風(fēng)，吹向臺風(fēng)位置，另一部分繼續(xù)南下，在九州-帕勞海嶺中部與南側(cè)的偏東風(fēng)匯合，吹向菲律賓群島北部。

圖4 2014年9月8日12時—11日12時逐24 h模式預(yù)報10 m風(fēng)場分布

圖5 2014年9月8日12時—11日12時逐24 h模式預(yù)報10 m風(fēng)場與GFS風(fēng)場差值圖

圖6 19日12時—11日12時逐24 h模式預(yù)報10 m風(fēng)場分布

圖7 2014年9月19日12時—22日12時逐24 h模式預(yù)報10 m風(fēng)場與GFS風(fēng)場差值圖

圖7同樣是19日12時—11日12時逐24 h的模式預(yù)報場與GFS風(fēng)場的風(fēng)矢與風(fēng)速差。可以看出，臺風(fēng)日洋區(qū)風(fēng)場差異較大，臺風(fēng)中心位置預(yù)報場與客觀場差異更為顯著。初始時刻，兩類風(fēng)場的臺風(fēng)中心均位于巴士海峽，預(yù)報場風(fēng)速明顯低于客觀場；臺風(fēng)外部，風(fēng)場差異不明顯，在試驗區(qū)東南邊界有小的風(fēng)速正差值區(qū)。隨著預(yù)報時效的增加，臺灣海峽-東海海域一帶，由于預(yù)報場和客觀場描述的臺風(fēng)路徑/中心位置的偏差，分裂出明顯的風(fēng)速正/負(fù)差值區(qū)，其中正差值區(qū)表示預(yù)報場臺風(fēng)位置；臺風(fēng)外部，兩類風(fēng)場差異主要集中在試驗區(qū)東側(cè)邊界，尤其在19日12時出現(xiàn)明顯的風(fēng)速負(fù)差值區(qū)，且與風(fēng)向差異區(qū)重合。

由此可見，臺風(fēng)個例情況下，耦合模式預(yù)報的風(fēng)場強度弱于客觀分析場的，這與他人的耦合模式臺風(fēng)預(yù)報研究相一致。此外，對受臺風(fēng)影響弱的區(qū)域，模式風(fēng)場預(yù)報效果相對好。

上述對有無臺風(fēng)的西北太平洋海面10 m風(fēng)預(yù)報效果分析表明：區(qū)域海氣浪耦合模式對無臺風(fēng)過程的海面10 m風(fēng)預(yù)報效果較好，而對于臺風(fēng)過程的預(yù)報效果則偏弱。這一結(jié)果符合以往耦合模式對臺風(fēng)強度預(yù)報偏弱的結(jié)論[25]。初始時刻，預(yù)報風(fēng)場與客觀場較一致，積分時間越長，初始場的偏差擴大，兩類風(fēng)場的差異也越大。無臺風(fēng)日，洋區(qū)風(fēng)場差異主要集中在加羅林群島以北洋面；臺風(fēng)日，除了臺風(fēng)中心所在位置，風(fēng)場差異則集中在試驗區(qū)東邊界。

對于臺風(fēng)過程中海面10 m風(fēng)，后續(xù)耦合模式將考慮從初始場和模式物理參數(shù)化過程予以加強。

4 海面低空風(fēng)的預(yù)報效果評估

在耦合模式的海面10 m風(fēng)預(yù)報效果分析基礎(chǔ)上，本節(jié)利用獲取到的海面空中風(fēng)觀測資料，通過對1000 m以內(nèi)模式預(yù)報風(fēng)場u、v分量的誤差統(tǒng)計分析，檢驗評估出區(qū)域海氣浪耦合模式在有無臺風(fēng)過程的低空風(fēng)預(yù)報應(yīng)用中的性能。

4.1 檢驗資料和評估方法

本文用以檢驗評估的觀測資料為隨船釋放的GPS探空。資料時效為2014年8月29日00時—2014年9月21日00時，采用逐4 h，垂直向上每隔10 m記錄一個數(shù)據(jù)?？紤]到每個探空點只存有一個記錄，故評估計算時采用整個預(yù)報時段內(nèi)的平均數(shù)據(jù)。檢驗評估采用均方根誤差（RMSE）和皮爾遜相關(guān)系數(shù)（R）進(jìn)行。其中，均方根誤差可以用來衡量觀測值同真值之間的偏差，皮爾遜相關(guān)系數(shù)則能反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度。均方根誤差和皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算公式如下所示：

式中：Fi代表模式預(yù)報場的u或v分量，Oi代表GPS探空風(fēng)場的u或v分量。

4.2 預(yù)報性能評估分析

表2為不同高度上，無臺風(fēng)日模式預(yù)報場與觀測資料的比對分析結(jié)果?？梢钥闯觯?0 m高度上，u、v分量的均方根誤差分別為0.78 m/s和1.66 m/s，相關(guān)系數(shù)則分別為0.91和0.85，模式預(yù)報效果很好，且模式預(yù)報u分量好于v分量的。500 m高度以內(nèi)，u分量的均方根誤差隨高度增加而增大，在500 m高度上達(dá)到最大2.09 m/s之后，均方根誤差又隨高度增加而減?。?000 m高度以內(nèi)，v分量的均方根誤差則隨著高度增加而增加，并在1000 m高度上達(dá)到最大3.62 m/s。其中，u分量均方根誤差維持在1.5～2 m/s間，v的則較u的略大，基本為在1.5～3.5 m/s間。同時，u、v分量的相關(guān)系數(shù)隨著高度上升而減小，50～700 m高度間，u分量的相關(guān)系數(shù)保持在0.8以上，v分量的保持在0.7以上，而700 m以上，u、v分量的相關(guān)系數(shù)分別降至0.7和0.65以上。到了1000 m高度上，u、v的均方根誤差增至1.88 m/s和3.62 m/s，相關(guān)系數(shù)則降至0.71和0.68?？傮w來看，無臺風(fēng)日個例中，耦合模式對海洋低空風(fēng)的預(yù)報效果是不錯的，且u分量的預(yù)報效果好于v分量的。

表2 無臺風(fēng)日過程模式預(yù)報低空風(fēng)場u、v分量比對分析

同樣地，表3為不同高度上，臺風(fēng)日模式預(yù)報場與觀測資料的誤差分析結(jié)果?？梢钥闯?，200 m高度上，u、v分量的均方根誤差分別為4.86 m/s和7.56 m/s，u的相關(guān)系數(shù)為0.60，v分量的僅有0.34，顯然，200 m高度上模式預(yù)報效果不佳，但模式對u分量的預(yù)報仍然好于v分量的。u分量的均方根誤差在600 m高度以內(nèi)隨高度增加而減小，在600 m高度上達(dá)到最小值4.42 m/s之后，又隨高度增加略有增大；v分量的均方根誤差則在700 m以內(nèi)隨著高度增加而減小，700 m高度上減至最小值6.26 m/s，之后高度上略有增加。其中，u分量均方根誤差維持在4.4～5 m/s間，v的均方根誤差較u的偏大，基本在6.2～7.8 m/s之間。與之相反，u、v分量的相關(guān)系數(shù)隨著高度上升增加，500 m及以下高度，u分量的相關(guān)系數(shù)均不超過0.8，以上高度相關(guān)系數(shù)保持在0.8以上；v分量的相關(guān)系數(shù)在700 m及以下高度偏低，不超過0.6，700 m以上高度則保持在0.63以上，但均不超過0.7，分析表明：臺風(fēng)日時，耦合模式的低空風(fēng)預(yù)報效果相對略差，但空中好于近海層。同時，臺風(fēng)日情況下對u分量的預(yù)報效果仍然優(yōu)于對v分量的預(yù)報效果。

表3 臺風(fēng)日過程模式預(yù)報低空風(fēng)場u、v分量比對分析

為了進(jìn)一步分析耦合模式海面低空風(fēng)場的預(yù)報效果，根據(jù)GPS觀測位置，以10 m和1000 m高度為例，給出了預(yù)報場與觀測場散點對比分布，其中紅色代表無臺風(fēng)日預(yù)報場，藍(lán)色代表臺風(fēng)日預(yù)報場，黑色代表GPS觀測場。

圖8 10m高度模式預(yù)報風(fēng)場和觀測風(fēng)場隨時間變化

圖8為10 m高度上無臺風(fēng)日（紅色）和臺風(fēng)日（藍(lán)色）預(yù)報風(fēng)場u、v分量與GPS實測風(fēng)場u、v分量的隨時間變化對比圖。可以看出，無臺風(fēng)日模式預(yù)報分場分布與觀測的變化趨勢基本一致。其中，9日12時之前，u分量均為正，表現(xiàn)為西風(fēng)且風(fēng)速遞增。9日12時驟變?yōu)闁|風(fēng)。由于u、v分量中風(fēng)速的符號不代表大小，只表示分量方向，因此風(fēng)速大小表現(xiàn)為“減-增-減-增”的“W型”變化。而v分量在10日之前均為正，表現(xiàn)為南風(fēng)且風(fēng)速持續(xù)減小。到了10日后轉(zhuǎn)為北風(fēng)，風(fēng)速持續(xù)增大。臺風(fēng)日時模式預(yù)報風(fēng)場的變化趨勢與觀測的也較為一致。其中，u分量均為正，持續(xù)表現(xiàn)為西風(fēng)且風(fēng)向沒有變化，風(fēng)速大致表現(xiàn)為遞增趨勢。而v分量也為正，持續(xù)南風(fēng)且風(fēng)速也表現(xiàn)為遞增趨勢。

同樣，1000 m高度上無臺風(fēng)日（紅色）和臺風(fēng)日（藍(lán)色）預(yù)報風(fēng)場u、v分量與GPS實測風(fēng)場u、v分量的隨時間變化對比顯示（見圖9），該高度上的預(yù)報風(fēng)場與觀測變化趨勢也基本一致。無臺風(fēng)日模式預(yù)報的u分量最初表現(xiàn)為西風(fēng)，9日12時后轉(zhuǎn)變?yōu)闁|風(fēng)。而v分量起初為南風(fēng)，風(fēng)速達(dá)6 m/s左右。隨后風(fēng)速逐漸減小，在10日06時后轉(zhuǎn)變?yōu)楸憋L(fēng)。臺風(fēng)日模式預(yù)報的u分量持續(xù)為西風(fēng)，風(fēng)速呈緩慢上升趨勢，相應(yīng)的v分量持續(xù)表現(xiàn)為南風(fēng)，風(fēng)速逐漸增加。但1000 m高度上，預(yù)報場風(fēng)速明顯較觀測場偏低，臺風(fēng)日的風(fēng)速偏差尤其明顯，且v分量差值明顯大于u分量。

圖9 1000 m高度模式預(yù)報風(fēng)場和觀測風(fēng)場隨時間變化

圖10 無臺風(fēng)日預(yù)報風(fēng)場和觀測數(shù)據(jù)垂直廓線圖

圖11 臺風(fēng)日預(yù)報風(fēng)場和觀測數(shù)據(jù)垂直廓線圖

圖10、11分別為無臺風(fēng)和臺風(fēng)日時預(yù)報風(fēng)場與GPS風(fēng)場的垂直廓線圖，其中a圖均為u分量的，b圖則為v分量的。同一顏色表示同一時刻的兩種風(fēng)場，其中圓形表示預(yù)報風(fēng)場，三角形表示GPS數(shù)據(jù)。顯然，無論是否在臺風(fēng)日，預(yù)報風(fēng)場與GPS數(shù)據(jù)的u、v分量大小上均存在偏差，但兩種風(fēng)場隨高度的變化趨勢較為接近。其中，臺風(fēng)日預(yù)報風(fēng)場與GPS數(shù)據(jù)的偏差大小明顯大于無臺風(fēng)日。無臺風(fēng)日時，兩類風(fēng)場的數(shù)值偏差隨著高度的上升先增大后減小，在600～700 m高度左右偏差達(dá)到最小，在700 m以上高度繼續(xù)擴大；臺風(fēng)日，兩類風(fēng)場隨高度的變化趨勢相當(dāng)接近，但風(fēng)速大小的差值非常明顯。垂直廓線的分析結(jié)果與誤差分析結(jié)果非常相近。

綜上所述，無臺風(fēng)日，耦合模式的海面低空風(fēng)預(yù)報與GPS觀測更為接近，隨時間變化趨勢基本一致。盡管模式預(yù)報的風(fēng)場性能隨高度增加略有下降，且v分量的效果略差于u分量的，但總體性能是可接受的。相比而言，臺風(fēng)日，模式的低空風(fēng)預(yù)報效果略有減弱，但風(fēng)場變化趨勢也是與觀測時一致的。

5 結(jié)論與討論

本文以西北太平洋為例，分別基于一次有無臺風(fēng)過程，利用區(qū)域海氣浪耦合模式開展了72 h風(fēng)場預(yù)報研究，并利用獲取到的GPS風(fēng)場觀測資料著重對1000 m以下海面低空風(fēng)進(jìn)行了預(yù)報性能評估，得出主要結(jié)論如下：

（1）在海氣浪相互作用中，海洋主要通過大氣輸送熱量，尤其是提供潛熱來影響大氣運動。大氣則主要通過風(fēng)應(yīng)力向海洋提供動量改變海流，進(jìn)而重新分配海洋的熱含量。而海洋中海浪和海流是同時存在的，且海浪通過影響海面粗糙度來影響大氣。通過耦合模式72 h海洋風(fēng)場預(yù)報總體看來，耦合模式對無臺風(fēng)過程的海面10 m風(fēng)預(yù)報效果較好，有臺風(fēng)過程影響時預(yù)報效果減弱，因此，針對臺風(fēng)的耦合模式預(yù)報需從模式初始場和物理過程參數(shù)化等加以發(fā)展完善；

（2）1000 m以下海面低空風(fēng)的預(yù)報效果評估顯示，耦合模式對無臺風(fēng)情況的海面低空風(fēng)預(yù)報結(jié)果與GPS觀測更為接近，隨時間變化趨勢也相一致。預(yù)報效果隨高度增加略有減弱。而有臺風(fēng)影響時，模式對海面低空風(fēng)預(yù)報效果有所減弱，但變化趨勢與觀測也是基本一致。此外，無論有無臺風(fēng)過程，耦合模式在各高度上均是u分量預(yù)報效果好于v分量的；

（3）受比對觀測資料時效限制，本文耦合模式的海洋風(fēng)場預(yù)報應(yīng)用研究僅針對有無臺風(fēng)個例進(jìn)行，后續(xù)還需開展系統(tǒng)性批量試驗加以更充分的性能評估。

綜上所述，區(qū)域海氣浪耦合模式可以相對更為真實地反映海洋環(huán)境變化規(guī)律，可作為海洋氣象業(yè)務(wù)預(yù)報重要工具加以持續(xù)發(fā)展。進(jìn)一步研究大氣和海洋中的中小尺度過程在海氣耦合中的作用機制，持續(xù)改進(jìn)海洋和大氣界面通量交換及內(nèi)部混合過程等參數(shù)化等是區(qū)域海氣浪耦合模式發(fā)展的重點。同時，加強耦合模式海洋要素預(yù)報與海上觀測的相互支撐、相互驗證也是提升海上天氣預(yù)報準(zhǔn)確度的必然途徑。

致謝：中國科學(xué)院南海所王東曉研究員和陳舉研究員為本文的海上觀測資料的應(yīng)用分析給予了熱情指導(dǎo)幫助，在此感謝。

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Application of a regional ocean-atmosphere-wave coupled model on predicted wind field cases in the Northwest Pacific Ocean

ZHAN Si-yu1,2，QI Lin-lin2，LU Wei1，MENG Xu-hang3
（1.School of Meteorology of PLA University of Science and Technology,Nanjing 211101 China;2.Meteorological Institute of the Air Force Equipment Academy,Beijing 100085 China;3.Meteorological Center of Air Force,Beijing 100029 China）

In order to evaluate the performance of the coupling model faced to the ocean wind field,the application research of a regional ocean-atmosphere-wave coupled model is conducted based on a 72-hour wind field forecasting with a(non-)typhoon process over the northwest Pacific Ocean.The prediction results under 1000 meters are evaluated with the GPS observation data.The results show that,the coupled model can predict the ocean wind reasonably in a non-typhoon day whether at 10-meter height or under 1000 meters.The evaluation with/without typhoon process indicates that,the low-level wind forecast trends roughly identical to the GPS observations over time.The forecasting effect of u-components is better that of v-components at any level.Aiming at the coupled model forecasting for typhoon,the initial field and physical process parameters should be improved.

Northwest Pacific ocean；regional ocean-atmosphere-wave coupled model；marine wind field

P732.7

A

1003-0239（2017）06-0016-11

10.11737/j.issn.1003-0239.2017.06.003

2017-02-21；

2017-05-14。

國家“863”計劃項目（2012AA091801）；中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項（XDA10010405)。

詹思玙（1991-），碩士在讀，從事海洋氣象研究。E-mail：zsyzsy0603@163.com

齊琳琳（1973-），高級工程師，博士，從事海洋氣象研究。E-mail：niceqll@mail.iap.ac.cn