多重嵌套热带气旋预报模式对台风莫拉克（2009）的数值模拟外文翻译资料

 2022-12-04 15:08:55

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多重嵌套热带气旋预报模式对台风莫拉克（2009）的数值模拟

ERIC A. HENDRICKS,* YI JIN, JONATHAN R. MOSKAITIS, JAMES D. DOYLE, AND MELINDA S. PENG

海洋气象部门，加利福尼亚州蒙特雷海军研究实验室

CHUN-CHIEH WU AND HUNG-CHI KUO

台湾台北大学大气科学系

摘要

本文使用多重嵌套的区域热带气旋预报模式研究了2009年台风莫拉克。 在数值模拟中，本文尝试了多种水平网格间距、积云参数化方案和微物理参数化方案，研究了其对台风路径和强度，和定量降水预报（QPFs）的敏感性。在水平网格间距方面，研究发现使用5km对流尺度分辨率，可以获得一个较为合理精确的定量降水预报结果，但第四层网格水平分辨率为1.67km的模式效果不佳。台风路径的预报容易受到积云参数化的影响，同样也会影响定量降水预报结果。尤其是，简化的Arakawa–Schubert参数化往往错误地在“莫拉克”西南部再生出热带风暴“天鹅”，从而影响了莫拉克的大尺度流场和移动路径。研究发现定量降水预报对微物理参数化具有很强的敏感性，但台风路径和强度对微物理参数化没有太强的敏感性。研究还发现试验可以很好地预报处莫拉克的积累降水量，其中控制模拟试验3天累计降水量在500毫米阈值处模拟的TS评分为0.56 。 降水的这种高预报效果部分来源于可预报的大尺度和地形强迫。

1、引言

台风莫拉克是有记录以来影响台湾最强的一个台风。莫拉克的移速缓慢，再加上它与登陆后的西南季风气流的相互作用，使台湾西南部产生了大量的降水量（超过2500毫米）。大量降水引发了泥石流，摧毁了小林村，造成500多人死亡。为了应对这场灾难，2010年在台湾台北举办了一个特别研讨会，来讨论莫拉克预报的不足之处以及它影响，结果汇总发表在“陆地，大气和海洋科学”杂志上的一系列论文中 （Wu 2013）。

由于其产生巨大影响，最近诸多研究从各个方面对莫拉克进行了分析研究，包括莫拉克与西南季风的相互作用（Wu et al., 2011）；初始化和资料同化（Nguyen and Chen 2011;Schwartz 2012）；与地形的相互作用 （Fang 2011; Xie and Zhang 2012）;莫拉克缓慢的移动速度(Chien and Kuo 2011;Yen 2011);莫拉克的路径预报(Hendricks 2011)；内部结构及其对降水的影响(Wang 2012; Hall 2013)。Wu and Kuo 1999认为莫拉克的强降水与台湾陡峭而复杂的地形的复杂多尺度的相互作用有关。台湾中部山脉的陡峭地形（CMR）以诱发中尺度环流而闻名，而数值天气预报模式很难捕捉到这一点（Fang and Kuo 2013）。 虽然一般研究认为CMR对台风路径影响较小，但当台风环流与CMR相互作用时，它可能对降雨产生显著的影响（Wu 2002）。

在过去的工作基础上，我们将研究模式分辨率和物理过程如何影响莫拉克模拟，特别是定量降水预报（QPF）。 利用美国海军的中尺度耦合海洋大气预报系统-热带气旋（以下简称COAMPSTC）对台风莫拉克（2009）进行敏感性试验。 敏感性试验涵盖水平分辨率、积云参数化方案和微物理参数化方案，其中预计降水预报对其最为敏感。 在第2节中，介绍了台风莫拉克（2009）的简要天气过程。 第3节中描述数据和方法，包括用于验证的观测数据和数值预报模式和试验设置。 敏感性试验的结果在第4节中给出。结果的讨论在第5节中给出。结论在第6节中给出。

2、天气过程

台风莫拉克形成于菲律宾以东约1000公里的北太平洋西部季风槽中。它于2009年8月3日18时被联合台风警报中心（​​JTWC）确定为热带低压，并于8月06时被定为热带风暴，其最大持续风力35kt（1kt=0.51ms -1）。莫拉克向西移动并逐渐加强，最后于8月7日12时在台湾东部登陆，最小强度为最大持续风力为80kt。由于莫拉克尺度较大，此时伴随最大持续风力，其最小中心压力很低，为963hPa。登陆后，莫拉克向西北移动，移动速度放缓。在此期间，莫拉克与西南季风相互作用，尺度显著增长。莫拉克的气旋性气流与季风气流共同作用，使台湾西南部产生了西风 - 西南风气流，并持续了较长时间（8月8日00时到8月10日00时）。并在CMR的西南斜坡上的局部区域形成了极端降水带。这造成了巨大的降雨量（超过2500毫米），导致了灾难。

3、数据和方法

a、观测数据

研究中台风莫拉克的位置和强度资料来自JTWC最佳路径数据集。1分钟最大持续地面风和最低中心气压来进行强度估计。采用Barnes分析法，和台湾381个雨量站记录的降水量进行观测降水量的计算。 Barnes分析完成后，使用7.5km网格间距计算每个雨量计观测相关的权重。在0.025° * 0.025°纬度 - 经度网格（大约3公里水平分辨率）上从21.5°到25.5°N和120°到122°E进行Barnes分析。 为了对结构进行定性比较，我们合成了台湾中央气象局（CWB）提供的陆基雷达数据。

b、模式概述

这里使用的中尺度模式是COAMPS-TC的特殊版本。 Hodur（1997）文中给出了原始COAMPS模式的描述，更多细节可以在Chen等人的文章中找到（2003）。 该模式使用地形跟随西格玛高度坐标和非静力可压缩运动方程（Klemp和Wilhelmson 1978）。 微物理参数化方案是基于Rutledge和Hobbs（1983）和Lin等人（1983）的工作，结合了云滴，冰粒，雨，雪，霰和细雨的混合比预报方程。 该模式还包括短波和长波辐射参数化（Fu和Liou 1993），以及具有1.5阶湍流闭合的行星边界层参数化（Mellor and Yamada 1982）。COAMPS-TC热带气旋预报版本（Doyle et al。2011，2014）包括以下增强功能：（i）根据业务预警信息合成TC的风和气团观测（Liou and Sashegyi 2011），（ii）将初始场重定位到TC位置，（iii）内网格使用自动TC跟踪，（iv）耗散加热（Jin2007）（v）表面阻力系数接近2.5*10-3或风速超过35ms-1。 预报系统还具有海洋耦合能力; 然而，对于这项研究，只运行大气模式。 COAMPS-TC是美国海军目前的业务模式，并且在各洋盆地区实时运行。 这些试验的模式设置与业务模式运行不同于，使用了固定（而不是移动）嵌套，并且初始化方案也不同。

c、模式设置和敏感性试验

本文进行了控制模拟试验和一系列敏感性试验。 敏感性试验包括不同的水平网格间距、积云参数化方案和微物理参数化方案。 图1显示了所有试验的试验区域。 敏感性试验使用不同配置，后面讲给出介绍。.图1的第四层网格包含了Morakot从8月6日的12时 到8月9日的12时的整个路径。

敏感性试验列表见表1。控制模拟试验（CNTL）使用图1中的三个固定网格区域（Domains 1-3），网格1,2和3上的分辨率分别为45,15和5km。 所有嵌套为双向嵌套适。 Kain-Fritsch参数化方案（KF; Kain 2004; Kain和Fritsch 1993,1990）用于域1和2以解决次网格尺度对流的影响，而微物理参数化方案对所有网格都有效。除了使用简化的Arakawa-Schubert参数化方案（SAS; Han和Pan 2011; Pan and Wu 1995）代替外部两个网格上的Kain-Fritsch参数化方案外，SAS2模拟与CNTL完全相同。 在SAS3模拟中，因为5km有点过于粗糙，无法仅使用微物理参数化方案来解决对流问题，所以所有三层网格都使用SAS参数化方案。 SAS和KF方案是数值天气预报中广泛使用的两种对流参数化方案。SAS从经典的Arakawa-Schubert（AS; Arakawa和Schubert 1974）参数化方案汇总保留了一个基于“云功函数”和云顶高度之间假定的气候关系调整的闭包关系。云功函数本质上是逐层上升质量通量加权对流有效势能（CAPE）。 SAS方案简化了AS公式化，在一个模式时间步长内仅一个云顶高度，从而避免了云际类型交互的复杂计算。 KF方案在一些重要方面与SAS方案有所不同，因此它是进行本研究比较检验的一个很好的选择。KF方案的一个关键特点是其的“对流触发”参数化方案，与SAS处理相反，它尝试在对流将发生时，表征出次网尺度上升气流温度扰动。KF方案的另一个显著特点是它的上升气流环境混合“浮力分拣”参数化。 尽管SAS方案包括在干燥环境中上升气流质量通量的强制性减少，但KF方案中的浮力分选处理会使上升气流质量通量更真实地响应大气湿度和地块浮力的变化，浮力由混合上升气流和环境空气的集合计算得到。

在微物理方面，THOMP试验和控制试验相同，除了模拟使用Thompson微物理方案替换了控制试验CNTL中的COAMPS微物理参数化。模拟COAMPS微物理方案是一种相对典型的单相方案，具有五种水物质类型：云水和冰，雨，雪和霰。这个方案来源于Rutledge和Hobbs（1983），这与Lin等人相似（1983）。 Thompson微物理学方案在云冰和雨中采用混合双相方法，在其他三中水物质类型中采用单相方法。 COAMPS方案产生的上层云冰浓度比Thompson方案高出两个数量级，主要是因为冰核参数化的假设不同。Thompson和COAMPS方案之间其他应该注意的差异包括冰晶终点速度和云冰转化为雪的阈值。Jin等人（2014）的对这些差异进行了总结（表3）。此外，Thompson方案集合了来自众多领域的最新研究结果，以减少以往研究中提到的降水效率偏高问题。如上所述，Thompson方案在冰和雪处理方面存在明显的差异，并已在COAMPS-TC中对TC路径和强度预报进行了系统评估（Jin et al 2014）。然而，Thompson方案尚未经过TC降水预报检验，因此本文研究其与COAMPS微物理参数化的对比，具有一定研究意义。

COARSE模拟与CNTL相同，但不使用5 km的网格区域（仅使用15和45 km网格区域）。 最后，FINE第四个层网格使用水平网格距1.67km（图1），其余设置与CNTL相同。 图2显示了15、5和1.67km网格的台湾地形。15km的网格表征了地形的一些广泛特征，5km的网格能够表示更多的细节和更高的山峰，而1.67km网格区域进一步显示了许多精细特征。由于无法准确地体现地形相互作用，所以15km网格区域不会产生像5和1.67km网格区域一样的降水预报，但可以用来分析不同分辨率对降水预报的影响。

4、敏感性试验

a、路径和强度

所有敏感性试验的路径如图3a所示，强度见图3b和3c，分别为1分钟最大持续风和最小中心气压。 在所有图中，黑色实线是JTWC最佳路径，彩色曲线是来自不同敏感性试验的COAMPS-TC预报。从图3a可以看出，观测到的莫拉克的中心在台湾中北部移动，然后在台湾海峡西北部向中国东南方向移动。我们可以看到莫拉克有一个大环流形势，可以影响中心以外的较远距离，尤其是在它首次登陆后。不同敏感性试验的路径与观测路径有所不同，但大多数试验都接近观测路径。 CNTL，THOMP，FINE和COARSE试验模拟的Morakot模拟穿过台湾向西北移动。 SAS3和SAS2模拟的Morakot过早的北移。结果表明，路径对水平分辨率和微物理参数化方案的变化相对不敏感，但它对积云参数化方案的改变较为敏感。图3b和3c中的强度可以看出，CNTL，THOMP和FINE的试验结果比SAS2，SAS3和COARSE试验结果与JTWC最佳路径资料更接近。模拟之间初始强度的变化是由上述热更新循环和合成观测数据同化共同的结果。每次试验之间背景场的差异会导致初始强度和位置的细微差异。虽然试验结果对初始条件的变化具有一定的敏感性，但物理模式对长期的路径、强度和降水影响更为重要，这也是本研究的重点。

不同起始时间的预报路径和强度误差分析如图4所示。路径误差计算使用了Haversine公式来计算球体上两点之间的距离。强度误差计算为JTWC最佳路径强度与模拟最大强度之差的绝对值。路径误差对比中，CNTL和THOMP模拟总体上具有最优的路径误差。 FINE和COARSE模拟的整体略差，而SAS2和SAS3模拟的误差最大，特别是在后期。强度预报方面，CNTL、THOMP和FINE模拟均有较低的由海平面气压和最大持续风计算的绝对强度误差。由于分辨率太粗而无法分辨涡旋，所以COARSE模式在早期具有较大的强度误差。 SAS2和SAS3模式因为没有模拟与地形的相互作用，在后期有较大的强度误差，模拟使得Morakot过强。

图5中显示的是在t=48小时第二层网格区域上的CNTL和SAS2的模拟500 hPa位势高度场和风场。 图5a和5b分别是CNTL和SAS2模拟的500 hPa位势高度，在图5c和5d，显示了700 hPa速度矢量; 在图5e和5f显示了850hPa速度矢量。CNTL和SAS2对于Morakot附近的环境模拟有明显的区别。 在SAS2模拟中，Morakot西南部有一个单独的涡旋，而在CNTL模拟中存在一个延伸的槽。 SAS2模拟中的漩涡是热带风暴“天鹅”再生的结果，它在莫拉克远离台湾东部时生成。天鹅的错误再生在SAS2试验中引起了显著的大尺度引导气流的变化。 特别是，在850和500 hPa风场中存在与Goni相关的第二个西南风最大值，这导致了一个更强的西南风区域，这有助于将Morakot向北推进。 这种再生在现实中并没有发生，而是天鹅在Morakot西南部衰减成一个延伸的地面槽（类似于CNTL模拟）（Wu，2013; Hendricks等，2011）。此外，从国家环境预报中心（NCEP）FNL业务分析计算出的引导气流作为观测到的

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