陶靜雯，萬莉穎，陳莉

（國家海洋環(huán)境預報中心，北京 100081）

1 引言

海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）簡稱海溫，是氣象研究最常用的數(shù)據(jù)之一。海溫對天氣和氣候的影響不可小覷，它直接影響表面風大小。研究表明海溫與風速存在正相關(guān)關(guān)系[1]，此外，海溫還會影響季風和降水。金祖輝等[2]通過奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）分析指出，熱帶西太平洋暖池區(qū)的海溫異常是引起東亞夏季風年際變化的重要原因。孫淑清等[3]采用全球大氣環(huán)流模式，通過數(shù)值實驗證明，厄爾尼諾過程對應(yīng)的海溫異常對我國長江流域強降水有極大影響。Bongirwar 等[4]通過天氣研究和預報模式（Weather和Research and Forecasting model，WRF）試驗研究了海溫對北印度洋上空形成的熱帶氣旋路徑和強度的影響。他們選取熱帶降水觀測計劃（Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM）衛(wèi)星和美國國家環(huán)境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）的海溫數(shù)據(jù)分別進行試驗，認為臺風強度模擬結(jié)果準確性的提升源于添加的海溫場對表面潛熱通量和感熱通量預測的改進。我國處于東亞季風區(qū)，夏季常受暴雨襲擊，歷史上最嚴重的幾次暴雨事件，如1994年浙江特大風暴潮災(zāi)害、1998年特大洪水及2006年南方水災(zāi)導致的重大人員傷亡，都是由臺風直接或間接引起的。2018 年統(tǒng)計資料表明，臺風致災(zāi)緊急轉(zhuǎn)移人口共計618.18萬，我國直接經(jīng)濟損失高達673.86 億元[5]。因此，研究數(shù)值模擬試驗中海溫對臺風的影響，對于提高臺風的預報準確率、減少其對我國造成的經(jīng)濟財產(chǎn)損失與人員傷亡大有裨益。

Emanuel[6]提出的臺風風生海表交換理論（Wind-Induced Surface Heat Exchange，WISHE）指出，穩(wěn)態(tài)的臺風強度取決于海洋與大氣間的熵值和邊界層頂與流出層之間的溫度差，而海表差熵又由水汽和熱力效應(yīng)決定，因此，研究熱量和動量條件對臺風強度和路徑的影響至關(guān)重要。Kasahara[7]通過計算得出，凝結(jié)潛熱對臺風暖心的發(fā)展有關(guān)鍵性影響。Chan[8]認為臺風移動趨勢與云層中釋放的潛熱和垂直風切變耦合產(chǎn)生的加熱有關(guān)。除了潛熱通量，位渦作為表征熱量和動量的保守物理量，也是臺風造成極端降水事件的重要參考因素，它不僅可以表明臺風的發(fā)展情況[9]，還可以指示降水落區(qū)[10]。Molinari等[11]在對1985年臺風“Danny”的研究中，發(fā)現(xiàn)正位渦異常會增強臺風強度。Wu 等[12--15]的系列研究論證了位渦對臺風的運動軌跡有指示性的參考價值，其團隊通過位渦診斷分析確定臺風周邊各系統(tǒng)明確的位渦特征，從而判斷是何種系統(tǒng)影響了臺風路徑。2018 年10 號臺風“安比”是1949 年以來第三個直接登陸上海的臺風（前兩個分別出現(xiàn)在1977年和1989年），同時也是歷史上在天津市、河北省及內(nèi)蒙古自治區(qū)境內(nèi)唯一一個達到熱帶風暴級強度的臺風?；谇叭搜芯?，本文對臺風“安比”展開數(shù)值模擬，重點對比以上各物理量在不同試驗結(jié)果中的異同，旨在判明其對海溫的響應(yīng)。

近幾十年來，科技進步和觀測設(shè)備及手段越來越多樣化，用于研究的海溫數(shù)據(jù)也日益豐富。美國、日本和加拿大等國家基于不同的觀測試驗對應(yīng)提供不同的高精度全球海溫數(shù)據(jù)集：例如最優(yōu)插值海表面溫度（Optimum Interpolation Sea Surface Temperature，OISST）、日本沿海海洋預報試驗高分辨率區(qū)域耦合海浪模式提供的海溫數(shù)據(jù)（Japan Coastal Ocean Predictability Experiment using ultrahigh-resolution regional model coupled with a Tidal model，JCOPE-T）和NCEP 提供的實時全球海溫數(shù)據(jù)（Real - Time，Global, Sea Surface Temperature，RTG-SST）等。中國國家海洋環(huán)境預報中心（National Marine Environmental Forcasting Center，NMEFC）在2018 年通過改進的海洋混合層模式計算了一套逐小時的全球高分辨率海表溫度數(shù)據(jù)（Mixed-Layer model Sea Surface Temperature，MLSST）[16]，水平分辨率達到0.3°×0.3°，在時間分辨率上有很大的優(yōu)勢。本文通過WRF 數(shù)值模擬結(jié)合使用該數(shù)據(jù)集，旨在發(fā)現(xiàn)高時間精度的海溫對天氣變量的影響。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文采用NCEP提供的全球最終分析和預報數(shù)據(jù)（FiNaL operational global analysis and forecast data，F(xiàn)NL）作為背景場，該數(shù)據(jù)空間精度為0.25°×0.25°，時間精度為6 h，格式為GRIB2。FNL 數(shù)據(jù)是持續(xù)收集多渠道觀測數(shù)據(jù)的全球數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（Global Data Assimilation System，GDAS）的產(chǎn)品之一，該數(shù)據(jù)包含了地面氣壓、海平面氣壓、地勢高度、溫度、海溫和相對濕度等物理量，為WRF模擬提供邊界條件。

試驗采用的海溫資料分別是NCEP提供的高空間分辨率全球?qū)崟r海溫數(shù)據(jù)（Real-Time,Global,Sea Surface Temperature with High Resolution，RTG_SST_ HR）和NMEFC 制作的MLSST，NCEP原始數(shù)據(jù)來自美國國家海洋和大氣管理局天氣衛(wèi)星（National Oceanic and Atmospheric Administration weather satellites，NOAA-19）和歐洲航天局發(fā)射的氣象極軌衛(wèi)星（Polar-orbiting Meteorological Satellites，METOP-A-AVHRR），通過對衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)進行二維變分插值分析、24 h 船舶和浮標數(shù)據(jù)報告更新數(shù)據(jù)質(zhì)量控制文件糾正偏差，從而得到空間分辨率為1/12°、時間分辨率為24 h 的GRIB1 格式數(shù)據(jù)。針對本文模擬區(qū)域，官方給出西北太平洋地區(qū)格點數(shù)據(jù)與浮標觀測平均偏差為0.113 7，均方根誤差為0.924 5，整體數(shù)據(jù)質(zhì)量良好。

NMEFC 利用改進的海洋混合層模式制作了一套時間分辨率為1 h、空間分辨率為0.3°的數(shù)據(jù)，混合層模式來自Ling 等[17]開發(fā)的上層海洋混合層模型，輸入數(shù)據(jù)涵蓋了NCEP 兩種版本的耦合預測系統(tǒng)再分析數(shù)據(jù)中的熱通量和表面風應(yīng)力，該數(shù)據(jù)被用作驅(qū)動混合層模型的大氣強迫。MLSST 使用NOAA 提供的OISST 用作松弛法的觀測值來避免長期的氣候漂移，經(jīng)熱帶大氣海洋觀測計劃（Tropical Atmosphere Ocean array，TAO）和美國國家數(shù)據(jù)浮標中心（National Data Buoy Center，NDBC）的浮標觀測數(shù)據(jù)對比表明，該數(shù)據(jù)平均偏差在-0.26～0.4，總體偏差位于-0.1～0.1，均方根誤差在0.16～0.69，其在日變化和氣候尺度上均表現(xiàn)良好[16]。

臺風強度和路徑觀測實況數(shù)據(jù)來自中國氣象局（China Meteorological Administration，CMA）熱帶氣旋資料中心提供的CMA 最佳路徑數(shù)據(jù)集[18-19]，該數(shù)據(jù)集較聯(lián)合臺風預警中心（Joint Typhoon Warning Center，JTWC）的路徑數(shù)據(jù)時間精度更高，較NOAA 的最佳路徑數(shù)據(jù)各項記錄更完備，故采用該數(shù)據(jù)集與模擬結(jié)果進行對比參考。

2.2 模式簡介

WRF 模式是為大氣研究和業(yè)務(wù)預報應(yīng)用而設(shè)計的新一代高分辨率中尺度數(shù)值天氣預報和同化系統(tǒng)。該模式是20 世紀后期由美國國家大氣研究中 心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）和NOAA 等研究機構(gòu)共同開發(fā)。WRF 提供兩種動力學求解方法來計算大氣控制方程，分別為WRF 預報研究（Advanced Research WRF，ARW）和WRF 非靜力中尺度模式（Non-hydrostatic Mesoscale Model，NMM）。本文使用的是WRF-ARW4.0模式[20]。

2.3 模式設(shè)置

本次試驗采用雙層嵌套模擬，模式積分區(qū)域中心為（30°N，135°E），模擬區(qū)域網(wǎng)格為193×286（d01），286×256（d02），水平分辨率分別為45 km 和15 km，垂直方向為非等距34 層σ 層，積分步長為180 s。試驗時間段為2018年7月19日00時—23日00 時（世界時，下同），結(jié)果分析剔除數(shù)值模擬前12 h的Spin-Up時段。

本試驗采取一個控制試驗組和兩個海溫試驗組的模擬方式，控制試驗組僅使用NCEP 的FNL 數(shù)據(jù)提供數(shù)值模擬的初始場，兩個海溫試驗組分別稱為S1 和S2。在前處理時除了FNL 數(shù)據(jù)以外，根據(jù)表1 的試驗方案分別添加RTG_SST_HR 和MLSST以更新海溫數(shù)據(jù)。由于兩組海溫數(shù)據(jù)的時間分辨率不同，所以在預處理時均通過插值設(shè)定為逐小時添加。

表1 試驗方案Tab.1 Design of numerical experiment scheme

試驗使用的參數(shù)化方案如下：微物理參數(shù)化方案采用單參數(shù)三類水成物方案（WRF Single-Moment 3-class Microphysics scheme，WSM3）[21]，邊界層參數(shù)化方案采用延世大學邊界層方案[22]，積云對流參數(shù)化方案采用淺對流Kain-Fritsch(new Eta）方案[23]，陸面參數(shù)化選用Noah 陸面過程方案，輻射方案中長波輻射選用快速輻射傳輸模式，短波輻射則采用NCAR第五代中尺度模式Dudhia方案。

3 模擬結(jié)果分析

臺風路徑和強度一直都是臺風預報的重點與難點。臺風路徑和登陸地點的預報決定了采取應(yīng)急方案的地區(qū)，臺風強度預報決定了應(yīng)急方案調(diào)度的人力和物力資源規(guī)模，因此模擬結(jié)果分析從路徑和強度兩個方面展開。

3.1 臺風路徑

2018 年7 月19 日12 時—22 日03 時的試驗組模擬結(jié)果與觀測實況臺風路徑的對照表明（見圖1），3組試驗與實際觀測場基本一致。值得注意的是，在模擬的后半段，各組臺風路徑開始出現(xiàn)差異，添加海溫的兩試驗組路徑較為接近，登陸地點也與實況更近，而控制試驗組路徑與最后登陸位置較實況偏南，但整體與觀測較為一致，模擬結(jié)果良好。

圖1 1810號臺風“安比”模擬及實況路徑圖Fig.1 Simulated and observed track of typhoon"Ampil"（1810）

由圖2a 的臺風路徑偏差值可知，總體而言，3組模擬結(jié)果在7 月21 日09 時前偏差距離基本相當，差值均在100 km 左右；該時刻后的路徑偏差顯示，除臺風登陸時刻（7 月21 日03 時）外，添加海溫的兩個試驗組偏差值均比未添加海溫的CTRL 組更小。

3.2 臺風強度

圖2b 和圖2c 分別為S1、S2 與CTRL 在2018 年7 月19 日12 時—22 日03 時模擬時段內(nèi)，臺風中心最低氣壓值折線圖和模擬結(jié)果與實況觀測差值條形統(tǒng)計圖。結(jié)果表明，模擬前12～48 h（7月19日12時—21日00時）試驗組與觀測值強度偏差基本穩(wěn)定在4 hPa 以內(nèi)；在臺風加強的第48～75 h（2018 年7月21 日00 時—22 日03 時），CTRL 和S1、S2 偏差值出現(xiàn)了明顯的區(qū)別，CTRL與S1模擬強度偏高，S2模擬強度略低，除7月21日06時外，S1偏差值基本維持在4 hPa 以內(nèi)，S2 偏差值在該時段則控制在6 hPa 左右。

圖2d 為臺風近中心最大風速的實況及模擬結(jié)果折線圖，該圖所反映的模擬結(jié)果變化趨勢與圖2b類似，7月20日18時前3個試驗組風速值差別不大，但在臺風強度增強至最大值后，分別都與實況出現(xiàn)較大偏差，S2試驗組在7月21日06時與實況最為相近，其后偏差逐漸增大。

圖2 1810號臺風“安比”模擬結(jié)果與實況Fig.2 Simulated and observed results of typhoon"Ampil"（1810）

4 添加海溫試驗組與控制試驗組結(jié)果對比分析

各組試驗中臺風強度和路徑的模擬結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)，在臺風增強前期，即7 月19 日12 時—21 日00時，各組差別不大；在臺風增強后期，即2018 年7 月21日00時—22日03時，海溫試驗組S1、S2較CTRL組的模擬結(jié)果出現(xiàn)明顯差別，因此，集中對21 日的海溫及相關(guān)物理量展開對比分析。

4.1 海溫對比

由圖3 可以看出，在臺風增強的7 月21 日00時，試驗組S2的海溫比CTRL低4 K左右，隨時間推移，差值增大，圖3c出現(xiàn)了低于-6 K的區(qū)域，該區(qū)域從東海北部不斷向南擴張，覆蓋了臺風行進路徑右側(cè)整片東海北部海域。在21日00時試驗組S2的海溫比S1 低0～2 K，隨著時間推移于7 月21 日12 時海溫溫差增至-4K，最終差值區(qū)整體穩(wěn)定于臺風行進路徑右側(cè)。

圖3 S2與CTRL、S1逐6小時海溫差值分布圖疊加S2臺風路徑Fig.3 6-hourly SST difference between S2 and CTRL and S1,respectively,overlaid with typhoon track simulated by S2

圖3（續(xù)）Fig.3 （Continued）

4.2 位勢渦度場與24 h累計降水場分析

圖4 2018年7月21日09時試驗組疊加位溫等值線的位勢渦度緯向剖面圖Fig.4 Latitudinal profile of geopotential vorticity overlayed with geopotential temperature contours on 21st of July,2018,9:00

式中，ζ是垂直渦度；f是地轉(zhuǎn)科氏參數(shù)。

CTRL 和S1 在臺風增強的初始時刻21 日09時，位渦大于5PVU的區(qū)域高于9 km，位渦大值區(qū)從對流層一直貫穿至平流層，反映了有利于臺風增強的熱力和動力條件。S2 試驗組位渦整體強度偏弱，大于5PVU的區(qū)域僅存在于3～6 km，基本穩(wěn)定在對流層以下?？傮w而言，位渦強度與3 組試驗?zāi)M的臺風強度一致。剖面圖的位溫等值線分布也表明，在臺風增強的09 時，出現(xiàn)了明顯的高層暖心結(jié)構(gòu)。根據(jù)WISHE理論，高層暖心結(jié)構(gòu)有利于徑向梯度力增加從而形成正反饋機制提升臺風強度，進一步增強降水過程。結(jié)合24 h 累計降水分布圖來看（見圖5），在7 月21 日臺風登陸前的24 h 內(nèi)，臺風雨帶給華東沿海帶來了強降水。添加海溫的兩個試驗組在浙江省出現(xiàn)了大暴雨中心，而CTRL 在陸上的降水偏弱，但在海面出現(xiàn)了較試驗組更強的大范圍大暴雨中心。結(jié)合3 組位渦剖面圖和降水圖來看，各組的強降水落區(qū)與位渦落區(qū)對應(yīng)良好。

圖5 2018年7月21日試驗組24 h累計降水分布圖Fig.5 24-hour accumulated precipitation distribution on 21st of July,2018

4.3 能量場分析

4.3.1 熱通量場

圖6 是臺風開始增強的第54～63 h，每隔3 h 作出的S1 與CTRL 潛熱差值。圖中疊加了該時段對應(yīng)的CTRL 模擬臺風路徑，該圖在于對比兩組試驗中臺風經(jīng)過路徑上潛熱分布的情況。研究表明，潛熱是臺風動能的主要來源之一[24]，因此潛熱分布可以反映和預判臺風的發(fā)展。該圖顯示，在臺風行進過程中，CTRL 路徑上經(jīng)過的海域基本呈負值，較為明顯的是09 時之后各個時刻臺風中心附近有一個小范圍正值區(qū)域。首先，從能量的角度分析，潛熱場差值為負代表試驗組S1 較CTRL 的潛熱更低，這是由于S1 的上升運動較弱，凝結(jié)釋放潛熱較CTRL更低造成的；其次，因為臺風中心眼區(qū)氣流下沉，基本沒有凝結(jié)降水和降溫，因此正值區(qū)域?qū)?yīng)臺風暖心，差值直接反映了海表溫度的差異，即S1 海溫高于S2，該結(jié)論與圖3一致，進一步論證了海溫與臺風增強階段強度的正相關(guān)關(guān)系。

4.3.2 假相當位溫場

S1 和S2 的相同點在于同為臺風周圍的上升下沉運動，區(qū)別在于S2 的暖心高度明顯偏低，高于360 K 的暖心部分最高僅延伸至4 km 處；S1 組暖心溫度最大值達到368 K，S2 暖心最大值僅為366 K，這一差異與圖6一致。由圖7b和7c的對比可知，試驗組S1較S2釋放的凝結(jié)潛熱更多，這也從能量角度進一步解釋了該時刻臺風強度S1高于S2的成因。

圖6 S1、S2與CTRL潛熱通量差值分布圖，疊加CTRL臺風路徑圖Fig.6 Latent heat flux difference between CTRL and S1 and S2,respectively,overlaid with typhoon track simulated by CTRL

圖7 2018年7月21日09時試驗組疊加垂直風場的假相當位溫緯向剖面圖（圖內(nèi)數(shù)值為垂直速度，單位：m/s，實線為正，虛線為負，數(shù)值精確到小數(shù)點后一位）Fig.7 Latitudinal profile of pseudo-equivalent potential temperature overlaid with vertical wind speed on 21st of July,2018,9:00（The value in the figure is the vertical speed,unit:m/s,the solid line is positive,the dotted line is negative,and the value is accurate to one decimal place）

值得注意的是，7月21日09時S1的臺風強度為3 組最強，且該強度也是整個模擬時段內(nèi)各試驗組中的最大值。結(jié)合假相當位溫分布圖和垂直速度分布可以發(fā)現(xiàn)，臺風中心左側(cè)（西側(cè)）為下沉運動，該運動會帶來降水和蒸發(fā)冷卻，而冷卻作用會使內(nèi)流層大氣狀態(tài)更加穩(wěn)定，但海氣溫差增大會加劇海氣間熱力不平衡狀態(tài)。由于試驗組S1 添加的是逐日定常海溫，所以在海溫不變而大氣降溫的情況下，內(nèi)流會攜帶更多的海氣潛熱上升進入臺風內(nèi)部，從而促進臺風發(fā)展，故此時出現(xiàn)3 組試驗中S1組臺風強度最強的模擬結(jié)果。試驗組S1 結(jié)果與實況相差-5.8 hPa，同一時刻試驗組S2 僅與實況相差1.05 hPa，雖然兩組均存在上升和下沉運動，但添加了逐時海溫的S2模擬結(jié)果更優(yōu)，故該結(jié)果進一步說明了添加高時間分辨率海溫對改善模擬初始場和提升臺風強度預報準確率的重要性。

5 結(jié)論與展望

本文在WRF 模式中添加逐日高空間分辨率海溫RTG_SST_HR 和高時間分辨率海溫資料MLSST對2018 年10 號臺風“安比”進行了數(shù)值模擬，將模擬試驗結(jié)果分別與實況及試驗設(shè)置的CTRL進行對比，研究臺風強度、臺風路徑和降水落區(qū)的差別。主要結(jié)論如下：

（1）從實況與模擬結(jié)果對比來看：路徑上，在臺風發(fā)展前期各試驗組差別較小，臺風發(fā)展后期，添加高分辨率海溫的試驗組模擬結(jié)果與實況偏差小于未添加海溫的對照組；強度上，臺風發(fā)展前期各組結(jié)果與實況偏差均在4 hPa 以內(nèi)，而臺風發(fā)展后期CTRL與S1模擬強度偏強，S2模擬強度偏弱。

（2）從動量和熱量角度來看，位勢渦度場的緯向剖面圖體現(xiàn)了位渦強度與海溫分布的一致性，隨著時間推移，位渦增強且高值區(qū)高度抬升，這與臺風增強過程吻合。各試驗組暴雨降水落區(qū)與位渦分布高值區(qū)一致。

（3）從能量角度看，潛熱通量場與假相當位溫場分別從能量供給和能量結(jié)構(gòu)分布兩個方面，反映出海表溫度更高的試驗組CTRL 和S1 比S2 能量更強且不穩(wěn)定性更強，對比S2的模擬結(jié)果證明了采用高時間分辨率海溫對改善臺風初始場有益。

本文通過高分辨率海溫的數(shù)值模擬結(jié)果，對影響臺風“安比”的重要物理量進行分析，探討了海溫對臺風強度和路徑的影響。該結(jié)論為其他臺風個例的研究提供參考。今后工作中將對更多臺風個例展開相關(guān)試驗。但是，模擬結(jié)果只能反映海溫最終對臺風過程變量的影響，對海氣相互作用具體如何影響臺風發(fā)展的機制沒有深入研究，所以接下來的工作會研究該機制的原理，闡釋其具體成因，從而進一步探明海溫對臺風預報模擬的作用。