劉小璐， 聶 銘*， 羅嘯宇， 楊 劍， 段忠東

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院， 廣州 510080； 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)土木與環(huán)境工程學(xué)院， 深圳 518055)

在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)及其相關(guān)災(zāi)害的應(yīng)急、預(yù)防等方面，數(shù)值臺(tái)風(fēng)模式已成為不可或缺的一部分[1-5]。得益于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，多種中尺度模式[如MM5(the fifth-generation Penn State/NCAR mesoscale model)及WRF(weather research and forecasting model)]被應(yīng)用在臺(tái)風(fēng)相關(guān)的研究中。目前，在臺(tái)風(fēng)研究中，使用最廣泛的中尺度模式為WRF[6]，該模式由美國國家大氣研究中心 (National Center For Atmospheric Research, NCAR)、美國國家海洋和大氣管理局 (National Oceanic And Atmospheric Administration, NOAA) 等機(jī)構(gòu)聯(lián)合多所大學(xué)共同完成。WRF模式可以使用歷史再分析資料對(duì)發(fā)生過的天氣現(xiàn)象進(jìn)行重演，且其繼承和發(fā)展了MM5中的多種微物理參數(shù)化方案和多重嵌套網(wǎng)格技術(shù)等優(yōu)勢(shì)，成為眾多學(xué)者研究臺(tái)風(fēng)熱動(dòng)力結(jié)構(gòu)的重要工具[7-9]。WRF模式采用了地形跟隨質(zhì)量坐標(biāo)，可以模擬復(fù)雜地形條件下的氣流運(yùn)動(dòng)。Xue等[10]采用WRF模式模擬1213號(hào)臺(tái)風(fēng)“啟德”和1409號(hào)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”，并通過修改物理參數(shù) (如：臺(tái)風(fēng)中心氣壓、地形下墊面等) 模擬了瓊州海峽百年一遇的臺(tái)風(fēng)風(fēng)速，結(jié)果表明WRF模式模擬的風(fēng)攻角、最大風(fēng)速以及風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程等，可應(yīng)用于工程抗風(fēng)設(shè)計(jì)。目前，WRF模式對(duì)于單個(gè)臺(tái)風(fēng)案例可以有較好的模擬結(jié)果；但受限于歷史再分析資料較短的觀測(cè)年限，很難實(shí)現(xiàn)WRF模式對(duì)較長時(shí)間年限 (如100年) 的眾多臺(tái)風(fēng)案例模擬，因此，很難滿足臺(tái)風(fēng)危險(xiǎn)性分析的要求。

從20世紀(jì)開始，隨著人們對(duì)臺(tái)風(fēng)觀測(cè)手段的不斷提升，逐步發(fā)展出了一套簡化的、可適用工程大量模擬的參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型。這種參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型僅需輸入臺(tái)風(fēng)中心經(jīng)緯度、臺(tái)風(fēng)中心氣壓等數(shù)個(gè)信息就可以大致模擬出臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)。對(duì)于重點(diǎn)關(guān)注極值風(fēng)速、需要大量模擬臺(tái)風(fēng)案例的工程抗風(fēng)設(shè)計(jì)來說，這種簡化的參數(shù)化模型表現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢(shì)。參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型模擬近地面風(fēng)速通常分為以下兩步：首先，通過臺(tái)風(fēng)中心經(jīng)緯度、臺(tái)風(fēng)中心氣壓 (臺(tái)風(fēng)中心附近最大風(fēng)速) 等，根據(jù)梯度風(fēng)平衡條件，反演出梯度風(fēng)速；然后，通過風(fēng)速折減系數(shù)[10]或邊界層模式[11-12]把梯度風(fēng)轉(zhuǎn)換到近地面。這種方法重點(diǎn)考慮了臺(tái)風(fēng)的動(dòng)力學(xué)特性，而忽略了不關(guān)心的熱力學(xué)效應(yīng)和水汽循環(huán)等過程。近些年了，學(xué)者們重點(diǎn)研究了臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)的邊界層模式。Wu等[13]采用Arya邊界層方案建立了梯度風(fēng)速和近地表風(fēng)速的關(guān)系，并開發(fā)了一套簡化公式，以提高模型計(jì)算效率。Fang等[14]在Meng風(fēng)場(chǎng)[11]的基礎(chǔ)之上考慮了氣壓隨高度變化，并利用觀測(cè)資料擬合出了渦旋黏滯系數(shù)K，驗(yàn)證結(jié)構(gòu)表明該模型能用較好的重現(xiàn)出風(fēng)速分析時(shí)程及邊界層臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)。Hong等[15]通過邊界層動(dòng)力學(xué)平衡方程，在柱坐標(biāo)下采用隱式差分方法，建立了數(shù)值邊界層風(fēng)場(chǎng)模型。相比于其他模型，該方法直接從控制方程出發(fā)，減少了經(jīng)驗(yàn)性公式的應(yīng)用，從某種程度上來說更能客觀反映臺(tái)風(fēng)的動(dòng)力學(xué)本質(zhì)。

然而，這些參數(shù)的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型，通常都是建立在平坦下墊面的，如海洋表面。這使得當(dāng)臺(tái)風(fēng)登陸以后，依然進(jìn)行平坦下墊面假設(shè)會(huì)變得于實(shí)際不符，特別是當(dāng)臺(tái)風(fēng)經(jīng)過高山時(shí)必然會(huì)對(duì)邊界層氣流產(chǎn)生阻礙效應(yīng)。鄒振操等[7]使用WRF模式對(duì)比了不同精度的地形資料，表明高精度的地形數(shù)據(jù)能在一定程度上改善近地面風(fēng)場(chǎng)的模擬效果。另外，陸地上變化著的地表覆蓋也會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)生顯著影響。馮簫等[16]采用WRF模式研究了海南島三種土地覆蓋資料對(duì)模擬結(jié)果的影響。對(duì)比地面10 m 高度風(fēng)速場(chǎng)的模擬結(jié)果，他們發(fā)現(xiàn)采用具有更精細(xì)的土地覆蓋分類數(shù)據(jù)，可以增大下墊面的不均勻性，提高了地表的粗糙長度，使得模擬的地面風(fēng)與實(shí)際風(fēng)更貼近。

因此，在參數(shù)化臺(tái)風(fēng)模型中，引入地形和土地覆蓋，將更有利于刻畫出與實(shí)際情況相符的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)。參考WRF模式的垂直坐標(biāo)系，將把參數(shù)化臺(tái)風(fēng)模型建立在隨地形變化的坐標(biāo)系下來考慮地形起伏對(duì)風(fēng)場(chǎng)的影響。這種坐標(biāo)系可將模型控制方程投影到一個(gè)隨地形起伏變化而變化的計(jì)算網(wǎng)格上，避免了氣壓或者是等溫線與地面相交而帶來的復(fù)雜邊界，同時(shí)也可以較好地描述連續(xù)場(chǎng) (如空氣的流動(dòng)和氣溫的改變) 的變化[17]。對(duì)于土地覆蓋的影響，較為成熟的做法是把不同土地覆蓋類型等效為地表粗糙長度。李軍等[18]將21種土地覆蓋類型對(duì)應(yīng)到8種地表粗糙長度上，研究中國地區(qū)的地表粗糙長度變化。李沁怡等[19]利用歐洲空間局 (European Space Agency, ESA) 發(fā)布的高分辨率全球土地覆蓋數(shù)據(jù)，編制了水平分辨率約為300 m的中國地表粗糙長度分布圖，并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。因此，將土地覆蓋變化的信息隱含到地表粗糙長度中，并在隨地形變化的坐標(biāo)系下進(jìn)行參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)運(yùn)算，可得到考慮地形起伏變化影響的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)。

1 參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型及地形跟隨坐標(biāo)系

1.1 地形跟隨坐標(biāo)系 (σ坐標(biāo)系)

在建模過程，首先需要定義計(jì)算域。水平方向有：xmin≤x≤xmax，ymin≤y≤ymax；垂直方向有hs(x,y)≤z≤H，其中，hs(x,y)為地形海拔高度 (圖1)，H為上邊界，設(shè)置為10 000 m。直接在hs(x,y)上建模會(huì)導(dǎo)致非正交網(wǎng)格，不方便模型運(yùn)算。為此，Gal-Chen等[20]提出了一種坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法，將hs(x,y)上的非平坦計(jì)算域轉(zhuǎn)換到隨地形起伏的坐標(biāo)系下 (σ坐標(biāo)系)，這樣就保證了整個(gè)計(jì)算域可建立在正交網(wǎng)格上。保持水平方向不變，即xσ=x，yσ=y(xσ、yσ為σ坐標(biāo)系下的兩個(gè)水平坐標(biāo))；垂直方向變?yōu)?/p>

圖1 地形剖面及垂直分層示意圖

(1)

式(1)中：z為原始坐標(biāo)系下的垂直坐標(biāo)，zσ為σ坐標(biāo)系下的垂直坐標(biāo)。

由國際水道測(cè)量組織(International Hydrographic Organization, IHO)和聯(lián)合國教科文組織下屬的政府間海洋委員會(huì)(Intergovernmental Oceanographic Commission, IOC)聯(lián)合指導(dǎo)的大洋水深制圖項(xiàng)目 (General Bathymetric Chart of the Oceans, GEBCO)可以提供分辨率為15″的全球地形數(shù)據(jù)。該套數(shù)據(jù)是目前公開發(fā)布的，地形分辨率最高的一類，滿足中尺度模型的對(duì)地形分辨率的需要。使用GEBCO 2020柵格數(shù)據(jù)，其中雷州半島及海南島地區(qū)的地形高程示意如圖2所示。

該圖基于國家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2020)4634號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改

1.2 地表覆蓋類型與地表粗糙長度的映射關(guān)系

歐洲空間局 (ESA) 氣候變化協(xié)議署 (Climate Change Institute, CCI) 最新公布了2018年全球土地覆蓋圖，其中共包含了22種土地覆蓋分類，水平分辨率最高可達(dá)到300 m，是目前公開發(fā)布的，地表覆蓋分辨率最高的一類，滿足中尺度模型對(duì)不同地表覆蓋的識(shí)別需要。由于李沁怡等[19]已經(jīng)參考WRF模式，建立并驗(yàn)證了ESA地表覆蓋數(shù)據(jù)與地表粗糙長度的映射關(guān)系。因此，直接使用這種映射關(guān)系[19]?？紤]到登陸中國的臺(tái)風(fēng)多發(fā)生在夏季，選取EW中的較大值是合適的，最后可得到雷州半島及海南島地區(qū)的地表粗糙長度示意，如圖3所示。

該圖基于國家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2020)4634號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改

1.3 參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型

Meng等[11]提出了參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型，由于其控制方程簡單、計(jì)算效率高、沿高度方向解析等優(yōu)點(diǎn)，在工程抗風(fēng)中得到了普遍應(yīng)用。在Meng模型的基礎(chǔ)之上，Kepert[21]模型包含了更多的物理過程，即考慮了邊界層內(nèi)的水平對(duì)流。因此，基于Kepert模型對(duì)參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型進(jìn)行改進(jìn)使之能考慮地形起伏的影響。

Meng模型[11]和Kepert模型[21]都將邊界層內(nèi)的臺(tái)風(fēng)風(fēng)速分解為梯度風(fēng)速vg和摩擦引起的風(fēng)速(u′,v′)。梯度風(fēng)速可根據(jù)梯度高度處氣壓梯度力、科氏力和離心力等的平衡求得[11]

(2)

式(2)中：f為科氏參數(shù)；ρ為空氣密度；r為梯度風(fēng)速離臺(tái)風(fēng)中心的距離；p為臺(tái)風(fēng)氣壓場(chǎng)；cλ為臺(tái)風(fēng)移動(dòng)速度沿λ的分量。摩擦引起的風(fēng)速(u′,v′)經(jīng)簡化后，在σ坐標(biāo)系(r,λ,zσ)下可表示為[21]

(3)

(4)

式中：K為渦旋黏滯系數(shù)，可近似取K=50 m2/s。求解式(3)、式(4)需要先設(shè)定下邊界條件，在近地面(z→0)時(shí)[21]，得

(5)

(6)

式中：κ=0.4為von K?rm?n常數(shù)；z0為地表粗糙長度；cr為臺(tái)風(fēng)移動(dòng)速度沿r的分量。這里需要說明的是，參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)中的地表粗糙長度z0可用圖3中的空間地表粗糙長度代替。參考Kepert[21]的求解方法，把控制式(3)、式(4)代入邊界條件式(5)、式(6)中，通過傅里葉變換和代數(shù)運(yùn)算，可得臺(tái)風(fēng)邊界層風(fēng)速(u,v)為

u=u′+cr

(7)

v=v′+vg+cλ

(8)

2 模擬結(jié)果及風(fēng)場(chǎng)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證改進(jìn)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型的可靠性，將模擬對(duì)比歷史上登陸廣東省的3場(chǎng)臺(tái)風(fēng)，即2018年的臺(tái)風(fēng)山竹、2015年的臺(tái)風(fēng)彩虹和2014年的臺(tái)風(fēng)威馬遜。

2018年9月，臺(tái)風(fēng)山竹 (Mangkhut) 在西北太平洋洋面生成；于2018年9月16日17：00在廣東臺(tái)山海宴鎮(zhèn)登陸，登陸時(shí)臺(tái)風(fēng)中心附近最大風(fēng)速達(dá)到45 m/s，臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓為955 hPa，造成廣東、廣西、海南、湖南、貴州等地區(qū)近300萬人受災(zāi)。2015年10月1日，超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)彩虹 (Mujigae) 在西北太平洋菲律賓群島附近形成；于2015年10月4日14：10在廣東省湛江登陸，是1949年以來10月份登陸中國的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)。超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)威馬遜 (Rammasun) 在2014年7月9日于西北太平洋海面生成，隨后其一路向西北偏西移動(dòng)，穿越菲律賓中部，進(jìn)入南海后，臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度迅速加強(qiáng)，并先后于海南、廣東、廣西登陸。臺(tái)風(fēng)威馬遜是1973年來登陸華南地區(qū)的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)，登陸時(shí)臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓將近 900 hPa，給海南、廣東、廣西等地帶來嚴(yán)重災(zāi)害和巨大經(jīng)濟(jì)損失[22]。

2.1 不同高度處的水平臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)

北京時(shí)間2018年9月16日19時(shí)，臺(tái)風(fēng)山竹的中心位于陽江市，其中心位置為(21.9°N，112.0°E)，中心最低氣壓為960 hPa，臺(tái)風(fēng)移動(dòng)速度為 9.14 m/s，移動(dòng)方向?yàn)楸逼?1.55°，地形和地表粗糙長度同圖2、圖3一致。由改進(jìn)的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型計(jì)算得的不同高度處的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)如圖4所示?！昂Ｑ笙聣|面”是指計(jì)算域下墊面設(shè)置與海洋情況相同，即hs(x,y)=0，z0=0.000 2；“僅考慮土地覆蓋”是指計(jì)算域下墊面考慮了地表覆蓋的變化但忽略了地形的變化，即hs(x,y)=0；“僅考慮地形變化”是指計(jì)算域下墊面考慮了地形的起伏變化，而地表覆蓋類型假設(shè)為海洋，即z0=0.000 2；“考慮土地覆蓋和地形變化”是指計(jì)算域中考慮了圖2、圖3中的實(shí)際地形和實(shí)際土地覆蓋類別。

在圖4中，對(duì)比了不同下墊面條件下，水平臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)沿高度變化的情況。從圖4中可以明顯地看出，在10 m高度的風(fēng)場(chǎng)中，僅考慮土地覆蓋的變化時(shí)，會(huì)使得模擬的洋面風(fēng)速大于陸地風(fēng)速；但隨著離地高度的增加，土地覆蓋對(duì)風(fēng)場(chǎng)的影響逐漸減弱，直至消失 (500 m高度處“僅考慮土地覆蓋”情況和“海洋下墊面”情況的風(fēng)場(chǎng)基本相同)。在本文模型中，當(dāng)僅有地形起伏作用時(shí)，風(fēng)場(chǎng)的最大風(fēng)速位置與“海洋下墊面”模擬情況類似；但僅考慮地形時(shí)，模擬的風(fēng)場(chǎng)風(fēng)速要比“海洋下墊面”情況的風(fēng)速偏小，特別是在臺(tái)風(fēng)中心區(qū)域。這表明在本模型中，地形對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)主要起阻擋作用。地形起伏變化，會(huì)導(dǎo)致上升/下降氣流的加強(qiáng)/減弱，進(jìn)而影響水平氣流的運(yùn)動(dòng)，但在本文模型中，忽略了空氣垂直對(duì)流作用，這一簡化可能是導(dǎo)致地形對(duì)風(fēng)的加速作用沒有體現(xiàn)出來的原因之一。當(dāng)考慮實(shí)際地形和土地覆蓋時(shí)，模擬得的10 m高度處風(fēng)場(chǎng)比“海洋下墊面”情況不規(guī)則很多，說明臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)受到了局部地形和土地覆蓋的修正，使風(fēng)場(chǎng)更趨于“本地化”。同樣的，隨著高度的增加，下墊面對(duì)風(fēng)場(chǎng)的影響逐步減弱，邊界層臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)逐漸向梯度風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)靠近。

2.2 模擬臺(tái)風(fēng)風(fēng)速與觀測(cè)臺(tái)風(fēng)風(fēng)速的比較

為驗(yàn)證改進(jìn)的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型，將模擬的3個(gè)歷史臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)與位于廣東省內(nèi)的氣象站觀測(cè)結(jié)果做了對(duì)比，如圖5～圖7所示。對(duì)于山竹臺(tái)風(fēng)，對(duì)比了其在北京時(shí)間2018年9月16日19:00的風(fēng)場(chǎng) (與圖4相同)，選取的測(cè)站點(diǎn)位于臺(tái)風(fēng)中心500 km范圍內(nèi)，共1 077個(gè)[圖5(a)]。對(duì)于臺(tái)風(fēng)彩虹，對(duì)比了北京時(shí)間2015年10月4日15:00的風(fēng)場(chǎng)，臺(tái)風(fēng)中心位于 (21.3°N，110.3°E)，臺(tái)風(fēng)中心氣壓為 945 hPa，臺(tái)風(fēng)移動(dòng)速度為 8.45 m/s，移動(dòng)方向?yàn)楸逼?5°；其中位于臺(tái)風(fēng)中心500 km范圍內(nèi)的測(cè)站點(diǎn)有52個(gè)[圖6(a)]。對(duì)于臺(tái)風(fēng)威馬遜，對(duì)比了北京時(shí)間2014年7月18日20:00的風(fēng)場(chǎng)，其中心位置為 (20.3°N，110.3°E)，中心氣壓為 910 hPa，移動(dòng)速度為5.25 m/s，移動(dòng)方向?yàn)楸逼?8.2°；位于臺(tái)風(fēng)中心500 km范圍內(nèi)的測(cè)站點(diǎn)有41個(gè)[圖7(a)]。需要說明的是，這3個(gè)時(shí)刻的臺(tái)風(fēng)均已登陸，并采用圖2、圖3中的地形和地表粗糙長度。

圖5 臺(tái)風(fēng)山竹的風(fēng)速對(duì)比

圖5(b)、圖6(b)、圖7(b)為各臺(tái)風(fēng)的觀測(cè)與模擬結(jié)果的比較，其中臺(tái)風(fēng)山竹的相關(guān)系數(shù)R為0.4，與實(shí)測(cè)值的相關(guān)程度較低；臺(tái)風(fēng)彩虹的相關(guān)系數(shù)R為0.75，表現(xiàn)為中等程度相關(guān)；臺(tái)風(fēng)威馬遜的相關(guān)程度最高為0.92。均方根誤差(RMSE)表現(xiàn)在7 m/s左右，約為最大風(fēng)速的15%。另外，3個(gè)臺(tái)風(fēng)時(shí)刻的散點(diǎn)較為均勻分布在45°線左右，沒有出現(xiàn)明顯的系統(tǒng)偏差。

圖6 臺(tái)風(fēng)彩虹的風(fēng)速對(duì)比

圖7 臺(tái)風(fēng)威馬遜的風(fēng)速對(duì)比

2.3 臺(tái)風(fēng)風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程對(duì)比

臺(tái)風(fēng)風(fēng)速和風(fēng)向的時(shí)程對(duì)比，成為驗(yàn)證臺(tái)風(fēng)模型的重要環(huán)節(jié)。利用兩個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)的風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)，分別對(duì)比了臺(tái)風(fēng)彩虹和臺(tái)風(fēng)威馬遜在登陸過程中的風(fēng)速風(fēng)向。圖8為這兩場(chǎng)臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)路徑和測(cè)站點(diǎn)的位置。臺(tái)風(fēng)的中心點(diǎn)位置和中心氣壓數(shù)據(jù)來源于中國氣象局發(fā)布的最佳路徑數(shù)據(jù)集[23]，地形和地表粗糙長度同圖2和圖3保持一致。

圖8 臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑和測(cè)站點(diǎn)位置

圖9(2015年10月4—5日)和圖10(2014年7月18—19日)分別為臺(tái)風(fēng)彩虹和臺(tái)風(fēng)威馬遜的兩個(gè)測(cè)站點(diǎn)的風(fēng)速風(fēng)向圖。結(jié)果顯示本文模型模擬的風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程與觀測(cè)結(jié)果較為吻合，說明采用本文方法模擬臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)具有一定的可靠性。

圖9 臺(tái)風(fēng)彩虹模擬與觀測(cè)的風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程對(duì)比

圖10 臺(tái)風(fēng)威馬遜模擬與觀測(cè)的風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程對(duì)比

3 結(jié)論

在臺(tái)風(fēng)登陸過程中，地形和土地覆蓋的不均勻性會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)造成顯著影響。平坦下墊面和單一地表粗糙長度假設(shè)已經(jīng)不適用于登陸臺(tái)風(fēng)的模擬。為此，將目前工程上常用的參數(shù)化臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型建立在隨地形變化的σ坐標(biāo)系下，并通過土地覆蓋類型和地表粗糙長度的映射關(guān)系，考慮了臺(tái)風(fēng)登陸過程中土地覆蓋變化的影響。為驗(yàn)證改進(jìn)后臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型的可靠性，針對(duì)影響廣東省地區(qū)的三場(chǎng)歷史臺(tái)風(fēng)[臺(tái)風(fēng)山竹 (2018)、臺(tái)風(fēng)彩虹 (2015)和臺(tái)風(fēng)威馬遜 (2014)]做了研究和對(duì)比。得出如下結(jié)論。

(1) 地形和土地覆蓋對(duì)近地表的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)有很大影響。隨著離地高度的增加，地形和土地覆蓋影響逐漸減弱，邊界層臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)逐漸和梯度高度風(fēng)場(chǎng)趨于一致。

(2) 臺(tái)風(fēng)登陸以后，相同位置處模擬的風(fēng)速與觀測(cè)的風(fēng)速散點(diǎn)分布接近45°直線，說明考慮地形起伏和土地覆蓋變化后的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型并沒有表現(xiàn)出明顯的系統(tǒng)偏差。

(3)臺(tái)風(fēng)登陸過程中，4個(gè)測(cè)站點(diǎn)的風(fēng)速風(fēng)向?qū)Ρ冉Y(jié)果表明，本文模型能夠較好地模擬出臺(tái)風(fēng)的風(fēng)速風(fēng)向隨時(shí)間的變化情況。