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本科生毕业论文(设计)外文翻译

题 目 The Impacts of Taiwan Topography on the Predictability of Typhoon Morakotrsquo;s Record-Breaking Rainfall: A High-Resolution Ensemble Simulation

译：台湾地形对台风“莫拉克”破纪录降水影响的数值模拟研究

台湾地形对台风“莫拉克”破纪录降水影响的数值模拟研究

XINGQIN FANG ，YING-HWA KUO ，ANYU WANG

摘要：本文利用高分辨率（4 km）的WRF-ARW模式分析了台湾地形对台风“莫拉克”的极端降水和这种降水的可预报性的影响。采用实际地形的集合预报再现了地形降水的显著特征。集合平均的24小时和96小时累积降水量和降水分布与观测降水相当吻合。当不考虑台湾地形时，降水分布明显改变，表明了地形对降水分布有重要作用。此外，考虑台湾地形的数值试验结果表明，预报的96小时累积降水量的峰值减少到20％以下；台湾南部的降水总量减少到60％以下。进一步分析表明，台湾地形大大增加了降水预报的不确定性，它主要反映在由于地形对台风环流的影响，增大了集合的扰动初始场。因此，台风的路径、登陆时间和地点以及强度都会发生显著的变化，反过来又会增加降水的变化。这些结果表明，准确的预报一个事件，像登陆台湾的台风“莫拉克”，在特定地点和高时间分辨率下造成的强降水，具有极大的挑战性。高分辨率的中尺度集合预报系统所提供的概率预报有助于这种事件的预报。

1 引言

台湾是一个拥有复杂中尺度地形的岛屿。中央山脉（CMR）长约200公里，宽约100公里，其中包括许多超过3000米高的山峰。由于与CMR有关的地形效应对台风环流影响所引起的强降水是台湾最严重的威胁之一。 2009年8月6日至10日，台风给台湾带来了的超强降水，打破了50年的降水记录，造成700多人死亡，财产损失超过33亿美元。图1a和1b给出了来自台湾450多个自动站收集的96小时和24小时的累积降水量，它是以每小时计的数据为基础。在这4天的时间里，台湾南部一半以上的地区96小时的累积降水量超过800毫米（图1a），还有一些山区超过2500毫米。其中记录的最大96小时的累积降水量为2874毫米，它是在2009年8月10日0时（协调世界时，下同）出现在嘉义县（在图1a中用白星标记）。从8月8日0时至8日9日0时，最强降水为1504毫米，出现在嘉义县（图1b中标有白星）。

向西移动的台风“莫拉克”在2009年8月7日15时30分左右于台湾中东部登陆。图2显示了登陆之前，登陆期间和登陆之后的台风“莫拉克”的红外云图。虽然这并不是一个极其强烈的风暴（例如，二级风暴），但是它的环流尺度相当大。特别的是在台风登陆之前，期间和之后，其环流结构具有明显的不对称性，东南风、西风、西南风在台风的南部象限盛行。在台湾南部山区，持续的西风和西南风的所引起的强大的水汽通量和辐合造成了大面积的连续强降水，进而导致了严重的洪水和山体滑坡。

台风“莫拉克”的降水分布（图1a和1b）表现出显著的小尺度地形特征，它是由于随时间变化的台风环流冲击固定的台湾山脉所引起的。为了更好地理解与台风“莫拉克”相关

图1 台风“莫拉克”在台湾及周边岛屿的降水分布（单位：mm）

（a）8月10日0时观测的96 小时累积降水分布（b）8月9日0时观测的24 小时累积降水分布（c）8月10日0时EN0600的96小时累积降水量平均值（d）8月10日0时NTEN0600的96小时累积降水量平均值（e）8月10日0时ec0600的96小时累积降水量平均值。该白星表示（a）中的最大观测值2874mm和（b）中的最大观测值1504mm。（a）中黑框表示HA（-N, -E（约130390平方公里））

的极端降水的可预报性，考虑台湾地形的影响是相当重要的。最近，为了研究地形对不同台风个案中台风环流的影响，很多高分辨率的敏感性模拟实验被设计（例如Jian和Wu 2008; Yang等2008）。这些研究大多是确定性的模拟研究。以前，有研究表明有很多与地形对台风环流影响有关的敏感性参数。吴和郭的研究（1999）表明，经过台湾的台风的行为随着台风的强度和大小以及环流的变化而变化。影响台风路径的连续性和偏转的控制参数与台风强度及结构、山脉的高度和规模、大尺度的背景特征有关（Chang1982; Yeh and Elsberry 1993a，b; Lin等2002、2005、2006）。正如Wu等（2002）所说，即使台风路径对地形的存在不是敏感并且很好模拟的，降水也可能对模式分辨率和地形非常敏感。此外，行星边界层的物理过程、降水参数化、撞击的角度和登陆的位置可能对台风环流的地形效应有显著影响。实际的可预报性受到初始状态和预报模型两方面不确定性的限制。正因为这些原因，所以从随机的角度来看台湾地形对台风中尺度结构和地形降水预报的影响是非常有必要的。

在本文中，我们呈现了有和没有台湾的地形时，台风“莫拉克”的高分辨率的集合预报实验结果。第二部分介绍了实验设计。第三部分讨论了台湾地形对台风“莫拉克”的极端降水的影响。第四部分研究了受台湾地形影响的降水变化。第五部分研究了受台湾地形影响的台风特征的变化及其与降水变化的关系。第六部分讨论集合概率预报和高分辨率的数值模拟实验。最后，第七部分介绍了我们的结论。

2.方案

a．数据和实验设计

利用WRF-ARW 3.1.1模式（Skamarock等2008），设计了两组于2009年8月6日0时开始的96小时32个成员的集合预报实验。方案1（以下简称EN0600）使用基于中等分辨

图2 台风“莫拉克”登陆前、期间和之后的红外云图

（a）8月6日15时30分（b）8月7日0时30分（c）8月7日15时30分（d）8月8日0时30分（e） 8月8日15时30分（f）8月9日15时30分（g）8月7日15时30分的彩色增强图像（h）8月9日15时30分的彩色增强图像。“Dvorak BD”曲线增强图像位于（a）-（f）（图中的两个黄圈分别为台风中心的和半径），而（g）和（h）为国家台风中心（NHC）中的彩色增强图像。

率（300分辨率）成像光谱仪（MODIS）的真实地形的数据，而方案2（以下简称NTEN0600）采用了将台湾的地形高度减少为零，但仍然保持地面特征不变。台湾其他地方的地形保持不变。利用基于WRF三维变分数据同化（3DVAR）的分析不确定性和背景误差协方差的ECMWF高分辨率（）再分析数据，制造整体初始和边界条件（ICBCs）的随机扰动。事实上，对所有的控制变量，我们均使用随机数生成器来生成32组高斯的扰动。然后，通过WRF的 3DVAR系统将这些扰动转化为分析增量。在整个96小时模拟期内，每6小时生成一次32个成员的分析数据和更新每个成员的边界条件。使用的背景误差统计

图3 无台湾地形的敏感性实验的模式域和位势高度的分布（以m为单位的颜色阴影）

红色方框放大显示的是真实的台湾位势高度，AB和CD线是第5节中使用的剖面线，放大区域的白色方框是目标验证区。

是WRF的CV5选项的3DVAR系统，其控制变量体现在特征向量空间的运行上。就背景领域的尺度和振幅而言，这个程序确保了最后的扰动与误差是一致的。并且与外网格的36公里分辨率是兼容的。在整体初始和边界条件上没有任何扰动的两个相应的确定性模拟是被用来比较的（以下简称ec0600和ecNT0600）。图3显示了没有台湾地形时，敏感性实验的模式域配置和位势高度分布。这交互式的三重嵌套网格包括36km（280172）、12km（430301）和4km（364322）网格，其分别有36层和垂直延伸到20 hPa的顶部。该模式物理过程包括WSM5的微物理过程（Hong等,2004; Hong和Lim 2006）、YSU行星边界层方案（Hong 等,2006;洪，2007）、陆面过程（Chen和Dudhia 2001）、RRTM长波辐射方案（Mlawer 等,1997），短波辐射计划（Chou和Suarez1994）和BMJ积云对流参数化方案（Betts 1986; Betts和Miller1986; Janjic1994,2000）。这些物理方案用于上述三个网格中。

b．可预报性的测量

系统成员的标准差（SD）是经常用来量化变异性（即集合预报的平均差值）的一个特定变量。 SD的计算公式为

(1)

相关的均方根误差（RMSE）和平均误差（ME）被定义为

(2)

(3)

其中m表示系统成员标号，M表示系统成员总数，R是变量，是系统的变量均值，O为观测值，i和j是网格点的二维空间坐标变量，t是时间坐标变量。

一些作者（例如Mitchell等，2002; Zhang等，2006）使用由模型变量计算得出的差分总能量的根均值（RM-DTE）来衡量系统的可预报性。在我们的研究中，我们专注于验证区内的降水可预报性，即台湾南部受灾最严重的地区（以下简称“HA”）为图1a中的黑框。目标区域的地形如图3所示。正如Jolliffe和Stephenson所指出的那样（2003），降水是一个具有高度偏态的分布的不连续的变量; 使用模式网格上的瞬时降水预报去验证降水并测量降水量变化是非常具有挑战性的。因此，为了减少降水的不连续性，我们使用模式网格上3小时累积降水作为基本验证变量；这相当于计算该时刻之前的SD。在数值模拟的成员之间的SD被用作测量降水可预报性的变量。此外，一些其他风暴特征的标准差（如风暴位置、风暴强度等）可被用来度量台风的变化。

3.台湾地形对台风“莫拉克”极端降水的作用

图4给出了8月10日0时模拟的96小时32个成员的累积降水量的空间分布。在考虑台湾地形的第一种方案（EN0600）中，几乎所有的成员都准确预报了观测到的地形降水的特征，且大部分降水集中在山脉迎风坡，这是非常不同于没有台湾地形的第二种方案（NTEN0600）。几乎所有的EN0600成员都能预报96小时累积降水量超过2500毫米，而只有少数的NTEN0600成员预报的96小时累积降水量超过800毫米。

图1c和1d分别给出了EN0600和NTEN0600的8月10日0时模拟的96小时累积降水的空间分布。图1c也给出了EN0600的平均值预报出超过800毫米的三个暴雨区和超过2500毫米的若干点。极端降水分布在山脉南部（迎风坡），这与图1a所示的观测到的地形降水特征非常相似。相反，当台湾的地形被消除后，模拟的降水量均匀分布，且不存在明显的局部极端降水（见图1d）。就降水峰值来看，NTEN0600的平均值（616毫米）小于EN0600平均值（3128毫米）的20％。

表1给出了一些HA地区的24小时和96小时累积降水量的平均数据。在HA地区的平

图4 在台湾和周围岛屿8月10日0时模拟的96小时32个成员的累积降水的空间分布（EN0600（标记为Tm1-32）和NTEN0600（标记为NTm1-32））

表1 HA地区24小时和96小时累积降水的区域平均统计指标

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