海气能量转移对台风模式的影响

摘要

利用海洋-大气-波浪-泥沙耦合模式模拟了2018年超强台风“玉兔”。利用台风的路径、强度和径向结构，研究了4种动量传递参数方案(COARE、TY、OT和DN)和3种传热参数方案(COARE、GR和ZK)对台风模拟的影响。结果表明:玉兔轨道对参数化方案的选择不敏感，而不同参数化方案的组合会影响玉兔的强度;在4种动量通量参数化方案中，3种基于波浪状态的方案(TY、OT和DN)的强度结果优于基于风速的COARE方案，但3种基于波浪状态的方案之间差异不明显。在3种热流参数化方案中，GR方案的结果略优于COARE方案，GR方案和COARE方案的结果均显著优于ZK方案，明显低估了玉兔的强度。不同参数化方案的组合对台风强度的影响还体现在台风的径向结构上，台风强度越强的实验模拟的台风的径向结构发展也越快。实验强度的差异主要是由于海表热流的差异，海表向大气传递的焓对底层大气风场有显著影响，焓通量的分布与底层风场有较强的对应关系。

1.简介

热带气旋是最严重的天气现象之一，会给沿岸地区造成巨大的生命及财产损失[1，2］．准确预测热带气旋，特别是台风和飓风的路径和强度，对于减少热带气旋的危害和应急管理具有重要意义。

由于数值预报模式的发展，台风路径预报在过去几十年中有了很大的改进。但是，由于台风内部物理机制的复杂性，以及数值预报模式难以准确描述台风强度增强的一些小尺度过程，台风强度预报的改进比较缓慢[3.］．

海洋作为台风的能量来源，在台风的产生和增强中起着重要的作用。准确地描述大气与海洋之间的能量交换，对预测台风强度至关重要[4- - - - - -7］．在目前的模型中，大气与海洋之间的能量交换用动量通量和湿焓通量来描述，其中湿焓通量是感热通量和潜热通量的总和。动量通量 ，显热通量 ，和潜热通量在空气和海洋之间可以表示为 在哪里是空气密度，为10m高度处的风速，是空气的比热容，和是汽化潜热， ， ，而且分别为动量交换系数(也称阻力系数)、感热流交换系数和潜热流交换系数。在神经层次, ， ，而且可以由 在哪里 是冯Kármán常数，为参考高度，常取10 m， ， ，而且分别为动量、感热和水蒸气的粗糙度长度。

对于动量通量的计算，早期的应用进行了处理或作为风速的函数。在低风及中风情况下( )，许多观察表明随风速线性增加[8- - - - - -10］．因此，的函数在低风和中风条件下可以表示为 从不同的观测中，系数而且都符合不同的值(表1)．由此可见，的作用经不同观测拟合，均呈现单调递增关系与 ，但是系数的值而且显著差异。这个差异表明可能不仅仅取决于风速。许多研究表明波态对表面粗糙度有重要影响[11，12］．

由于缺乏对高风速条件下的观测，在一些早期模型中[21，22，之间的线性关系而且可以推断为高风速条件。然而，最近的一些野外实验和室内实验表明，当风速达到一定水平时，不再随的增加而增加 ，但达到饱和值[23，24，或随的增加而减少［25］．这饱和效应与高风速下的破波和海泡的产生有关[26，27］．由于波浪状态对动量传递的重要影响，许多基于波浪状态的海洋表面粗糙度参数化方案被提出来计算空气和海洋之间的动量通量，如基于波浪陡度的参数化方案Taylor和Yelland提出的参数化方案[28(方程(8)和Drennan等人提出的基于波龄的方案[29(方程(9)): 在哪里为有效波高，是光谱峰值处的波长， 表示波陡，为波峰处的波速，是摩擦速度，和 表示波浪年龄。与基于风速的方案相比，基于波浪态的方案更直接地描述了海面的物理状态，常用于大气-海浪耦合模型中，波浪态由海洋模式或波浪模式提供。

海洋向大气输送的热量是台风的主要能量来源[30.，31］．由于直接测量热流密度的困难，对气-海传热机理的认识还比较模糊。根据所采用的方法，热流参数化方案大致可分为以下几类:(1)根据低风和中风条件下的观测，显热流交换系数以及潜热通量交换系数被视为常数[32];(2)将观测结果直接拟合到无量纲参数，如粗糙度雷诺数 ，显热粗糙度以及水蒸气粗糙度可以表示为无量纲参数的函数[33];(3)之间的比例描述或而且作为粗糙度雷诺数的函数和普朗特数 ： ［34］．如上所述，不同的热流参数化方案存在差异，这将导致台风模拟结果的差异。

本研究旨在加深对海气能量交换对台风模式的影响，尤其是对台风强度预报的影响的认识。为了研究动量通量和热流通量对台风强度的影响，我们评估了4种动量通量参数化方案和3种热流通量参数化方案在超级台风玉兔模拟中的性能。

2.方法

2.1.动量通量参数化方案

在数值模型中，海面动量通量由阻力系数决定(方程(1)),可以由(方程(4))。因此，模型中不同的动量通量参数化方案采用不同的计算方案来实现 ．

2.1.1.COARE

基于TOGA (Tropical Ocean Global Atmosphere) COARE实验收集的通量测量数据，提出了COARE (Ocean-Atmosphere Coupled Response Experiment)方案[35]，广泛用于各种数值模型的通量计算[36，37];这里我们采用Edson等人提出的COARE v3.5版本。[10］．

COARE分裂分为两部分: 在哪里表示海面平坦时完全由海面粘滞效应输送的动量部分对应的粗糙度;除了粘性效应造成的动量传递外，由于海面的实际不平整，风在海面上产生水平的风压，导致水平动量传递给波浪，这部分动量传递对应的是粗糙度 ． 计算从 在哪里是空气的运动粘度和由观测得到的COARE取0.11。常由Charnock relation计算而来[38]： 在哪里Charnock系数是和是重力加速度。然后,(10)可以写成

Charnock系数由COARE根据观测结果表示为风速的函数: 在哪里 米⁻¹年代和 ．

2.1.2.泰

根据HEXOS(海上湿度交换)的观测结果[39]， RASEX(里氏海空交易所)[40，以及安大略湖[41实验，Taylor和Yelland [28]提出了一种考虑有效波高的海面粗糙度参数化方案和波陡度 ：

与基于风速的COARE方案相比，TY方案描述了海面物理性质与风速的关系更直接。

2.1.3.不

从ASGMAGE (ASGASEX (Air Sea GAS EXchange)和MAGE (Marine Aerosol and GAS EXchange))实验收集的动量通量观测结果来看，Oost等人[42]提出了一种考虑波长的方案和波年龄 ：

波的年龄 表示波速和风速的相对强度，以及风向波浪传递动量的能力。

2.1.4.DN

通过过滤从纯风浪场和深水条件敏捷(从15米的研究船测量)的动量通量数据敏捷)[43]， FETCH(可变FETCH条件下的通量、海况和遥感)[44]， HEXOS, SWADE(表面波动力学实验)[45]及WAVES(水-空气垂直交换研究)[46实验，Drennan等[29]提出了一种考虑波龄的方案 ：

在上述四种方案中，除COARE方案采用风速计算外，其余方案均采用风速计算 ，其他三种方案均基于波动参数。由于大气模式一般不直接提供波浪参数，耦合模式主要采用TY、OT和DN方案，其中波浪参数可由波浪模式提供。

2.2.热流参数化方案

2.2.1.COARE

另外给出了计算方案 ，COARE还提供了计算方案而且 ．在COARE方案中,而且取相同的值: 在哪里 为粗糙雷诺数。

2.2.2.GR

Garratt提出的GR方案[47)计算而且从而且 ；的值而且略有不同:

2.2.3.ZK

基于TOGA COARE和SCOPE(圣克莱门特海洋探测实验)的观测[48， Zilitinkevich等人[34提出了一种计算方案而且在不同海面粗糙度条件下:

选取= 0.1作为阈值，是因为观测数据在该点的拟合曲线与光滑区域方程曲线吻合。

2.3.评价参数

为了定量比较台风模拟结果，我们引入三个参数来评估模拟结果:均方根误差(RMSE)、Pearson相关系数(R)，以及示范技能(年代),作为 在哪里而且表示观测值和模拟值，分别相对于时间。

3.案例介绍与实验设计

3.1.超强台风“玉兔”概述

超强台风“玉兔”是2018年西北太平洋第26个被命名的热带气旋。2018年10月21日1200协调世界时，“玉兔”在158°E、8°N附近热带海洋形成热带低气压，10月22日0000协调世界时升级为热带风暴，10月23日0000协调世界时达到台风强度，10月24日2000协调世界时强度超过超级台风“山竹”(2018年西北太平洋第22个命名热带气旋)，成为2018年最强热带气旋。数字1由JTWC(联合台风预警中心)发布的Best-Track数据显示了玉兔的路径和强度变化。

3.2.实验设计

本研究采用海洋-大气-波浪-泥沙耦合输运(COAWST) [49)模型。利用大气模式模拟超强台风玉兔，激活波浪模式，为大气模式提供波浪参数供计算 ，因为在模拟西北太平洋热带气旋时，海洋模式的激活会引起海面温度的冷偏差[50在我们的实验中，海洋模型没有被激活。

天气研究与预报(WRF‐ARW 4.1.5)模式是耦合模式中使用的大气模式。采用NCEP(国家环境预测中心)的最终分析数据作为初始和边界条件。在当前的工作中有三个双向嵌套网格——d01、D02和D03(图2)．最外层网格D01的水平间距为27 km，时间步长为90 s;第二格网D02的水平间距为9 km，时间步长为30 s;最里面的网格D03是一个沿台风中心移动的网格跟随涡，在500 hPa高度跟踪该涡，每15分钟计算一次其位置，并以最大涡速度40 m/s计算新的涡中心位置;它的初始位置如图红框所示2， D03的水平间距为3 km，时间步长为10 s。共采用44层垂直层，压力顶部为10 hPa。普渡大学林的51]方案作为微物理方案;利用全球环流模型的快速辐射传输模型(RRTMG)来求解短波和长波辐射[52]、中西美乐山田和二野2.5级(MYNN) [53]为行星边界层格式，表层模型为MYNN，陆面模型设置为统一诺亚[54和Kain-Fritsch [55]的积云方案只在D01和D02激活。

所需波浪参数( ， ，而且 ）在计算采用波浪模型SWAN (simulation Waves Nearshore, 41.31)进行计算，并通过耦合器MCT (model Coupling Toolkit)传输到WRF;SWAN模型也接收了WRF的10 m风场作为强迫场。SWAN水平间距约为9 km，时间步长为180 s;必威2490SWAN的域如图中的蓝色方框所示2．

大气和波浪模型在2018年10月22日协调世界时1200初始化，并集成5天至2018年10月27日协调世界时1200。仿真周期覆盖了玉兔的整个增强过程;在此期间，“玉兔”的路径遍布海面，可以充分分析不同参数化方案对海洋与台风间动量和热量传递的影响。

本研究共进行了12项实验:4个动量通量参数化方案和3个热通量参数化方案2被称为成对。除通量参数化方案外，其他设置均相同。各组实验的参数化方案见表2．

4.结果与讨论

4.1.跟踪和强度

图中绘制了玉兔与Best-Track数据模拟轨迹对比图3.．总的来说，每次实验都再现了台风由东南向西北移动的过程，但模拟的移动速度比Best-Track数据慢。12次实验的轨迹差异不明显，12次实验的玉兔0000 UTC 25 Oct之前的轨迹基本一致。总体而言，模拟的玉兔航迹对通量参数化方案不敏感，这与许多台风模拟研究一致[3.，56]，因为台风路径主要受大尺度转向流的影响，而小尺度通量输运对其影响有限。

模拟强度与Best-Track数据之间的比较如图所示4．最小海平面气压(MSLP)结果如图所示4(一)．从Best-Track数据可以看出，玉兔在模拟周期的12 ~ 48 h内快速增强，MSLP降低了约80 hPa，但这种快速增强过程在实验中没有得到很好的再现;必威2490模拟MSLP的还原速度比Best-Track数据的还原速度要慢。虽然热带气旋迅速增强的机制仍有争议[57]，人们普遍认为TC芯的热力学和运动学性质对快速强化起着重要作用[58，59］．在数值模拟中，模式对对流过程的计算方式对TC的快速增强有重要影响。因此，未能再现玉兔的快速强化可能是由于目前的对流计算方案无法再现TC核心的对流过程。不同实验模拟的结果差异较大;采用ZK方案作为热流参数化方案的四个实验(CR_ZK、TY_ZK、OT_ZK和DN_ZK)的MSLP值要比其他实验大得多，说明采用ZK方案对台风强度的影响较大。Bao等人也对COARE、GR和ZK格式在数值模拟中的性能进行了评估。4]使用美国国家大气和海洋管理局/环境技术实验室(NOAA/ETL)的区域海气耦合模拟系统，从他们的结果(图1in Bao et al. [4])。ZK方案表现最差，ZK方案模拟的飓风完全没有加剧，GR方案略好于COARE方案。由于不同实验模拟的MSLP减速速度不同，120 h时MSLP的模拟结果差异较大，最小的约为900 hPa (DN_CR)，最大的约为940 hPa (CR_ZK);必威2490差值超过40 hPa。

数字4 (b)为UMAX (10 m高度最大风速)结果;UMAX的上升趋势对应MSLP的下降趋势，12 ~ 48 h期间UMAX的快速上升也不能很好地得到实验的再现，以ZK方案作为热流参数化方案的4个实验模拟的UMAX也表现出明显的弱偏差。

表中列出3.为12次模拟MSLP实验的RMSE、Pearson相关系数和模型技能。在12个实验中，TY_CR的RMSE最小(17.30 hPa)， CR_ZK的RMSE最大(34.49 hPa)。不同实验间Pearson相关系数差异不明显。模型技能也表现出显著性差异，TY_CR最高(0.8447)，CR_ZK最低(0.4198)，这与RMSE结果一致。

为了更直观地比较不同参数化方案在MSLP仿真中的性能4列出了使用相同方案的实验的平均RMSE, R和S。从4种动量通量参数化方案的结果可以看出，基于波浪状态的TY、OT和DN方案的性能普遍优于基于风速的COARE方案。与COARE方案相比，三种基于波态的动量通量参数化方案模拟的MSLP的均方根误差平均降低约3 hPa。必威2490COARE是最好的以风速为基础的系统之一在动量通量计算中被广泛应用的参数化方案[60，61];波浪态格式较好的结果表明，波浪态格式能较好地捕捉台风条件下的动量通量特征;这表明考虑波态的影响可以为参数化提供更多的信息 ．Drennan等人也提出了类似的结论[62和Prakash等人[63］．三种热流参数化方案的计算结果表明，ZK方案模拟的MSLP结果比其他两种方案差。MSLP模型的均方根误差显著升高，模型技能显著降低。GR方案的结果略优于COARE方案。三种热流参数化方案的相对性能与Bao等人一致。[4］．

12次实验模拟UMAX的RMSE、Pearson相关系数和模型技巧如表所示5．12个实验中，TY_CR的RMSE最小，为11.47 m/s, CR_ZK的RMSE最大，为21.35 m/s。模型技能结果与RMSE相似;最高为TY_CR(0.7725)，最低为CR_ZK(0.3624)。表格6列出组平均均方根误差(RMSE)， Pearson相关系数(R)，以及示范技能(年代)．从4种动量通量参数化方案的结果可以看出，基于波浪状态的方案(TY、OT和DN)的性能普遍优于基于风速的方案(COARE)，这与表中的结果一致4．TY、OT和DN模拟的UMAX的RMSE平均比COARE小1.2 m/s。通过比较COARE、GR和ZK方案的结果，表明ZK方案模拟的UMAX结果比其他两种方案差;GR方案的结果略优于COARE方案。

4.2.径向结构的时间演化

分析了台风径向结构的时间演变过程，以及方位平均海平面气压Hovmöller图图表显示5而且6,分别。台风强度和结构发展如图所示5；结果在图5是否与section的结果一致4．1，用ZK作为热流参数化方案的实验往往会低估玉兔的强度。台风强度增强越快，径向压力梯度增加越快。这里我们取CR_ZK(图5(c))和TY_CR(图5(d))作为例子。TY_CR模拟的台风快速增强;TY_CR增强到950 hPa需要42 h, CR_ZK模拟台风增强较慢，CR_ZK增强到950 hPa需要75 h左右;必威2490除了中心压降的速度不同外，它们径向结构的发展速度也有显著差异。72 h时，CR_ZK的980 hPa等压线位于台风中心约70 km处，而TY_CR的980 h必威2490Pa等压线位于台风中心约90 km处，说明TY_CR模拟的径向结构更强。值得一提的是，使用ZK热流参数化方案(CR_ZK)的四个实验模拟的台风结构5(c)), TY_ZK(图5(f)), OT_ZK(图5(j))和DN_ZK(图5(l))未充分展开，这与章节的结果一致4．1．

数字6显示方位平均切向风和径向风的时间演变。可以看出，中心附近风速相对较小，随着半径的增大而达到最大值，然后随着半径的减小而减小。切线风可达50 m/s以上，径向风最大值仅为25 ~ 30 m/s，表明台风底部风场结构以切线旋转为主，辐合效应较弱。径向风的最大值一般出现在距离中心60 km的地方，而切向风的最大值可能分布在40 ~ 60 km之间，说明辐合效应最强的区域略位于旋转效应最强的区域之外。这个专题也由Green和Zhang提供[6)(见图7其中)。由强台风强度CR_GR的实验结果6(b)), TY_CR(图6(d)), TY_GR(图6(e)), OT_CR(图6(g))和DN_CR(图6(j))， 120 h时最大切向风速半径约为40-50 km，而台风强度较弱的实验(CR_ZK(图6(c))和DN_ZK(图6(l))， 120 h最大切向风速半径约为60 km，表明台风的水平尺度以及风的径向分布都受到海气动量和热传递的影响。必威2490

4.3.海面热通量

为了确定不同实验中台风强度差异的原因，我们分析了不同实验模拟的海面热通量。图中绘制了海面方位平均潜热通量和感热通量的时间演化图7而且8,分别。相比之下，潜热通量比感热通量更强。与图中风速分布相似6，两种热流密度沿径向分布均呈现先增大后减小的特征。图中的传热7而且8对应于图中风场的发展6，热通量较强的实验模拟的台风可以从海洋获得更多的能量，从而导致风场的发展。强度模拟中ZK方案计算结果不理想是由于热流密度计算结果不理想造成的，而热流密度计算结果不理想是由于计算不合理造成的而且 ．通过ZK计算得到的焓交换系数随着风速的增加而减小(cf图2(b) in Bao et al. [4])，这与焓交换系数随着风速的增加而增加或保持恒定的共识不一致[64- - - - - -66］．

为了验证这一结果，我们在图中绘制了120小时(国际标准时间2018年10月27日)的焓通量(潜热通量和感热通量的总和)和10米级风速的分布9．结果表明，风速分布与焓通量分布有较强的相关性;风速等值线总体上平行于焓通量等值线，而焓通量水平梯度的分布与风速一致。由焓通量与风速的强相关性可知，不同的热流参数化方案会导致海表热流的差异，而海表热流的差异又会对台风强度产生重要影响。

5.结论

准确预测热带气旋特别是台风的强度具有重要意义。海气能量转移是台风强度演变的关键。本文利用COAWST耦合模式，研究了4种动量通量参数化方案和3种热流通量参数化方案对超级台风玉兔模拟的影响。从结果中，我们得出以下结论。(1）玉兔号航迹模拟对通量参数化方案不敏感。不同方案之间的差异主要体现在强度模拟上。在4种动量通量参数化方案中，3种基于波浪状态的方案(TY、OT和DN)的强度结果优于基于风速的COARE方案。这是由于它们在参数化过程中的性能不同造成的 ．三种基于波浪状态的方案(TY、OT和DN)比基于风速的COARE方案提供了更好的强度结果，因为波浪状态对海面粗糙度的影响不可忽略。（2）在3种热流参数化方案中，GR方案的结果略好于COARE方案;GR方案和COARE方案均明显优于ZK方案，ZK方案对玉兔强度的预测明显偏低。ZK的结果不好是因为它的计算不合理而且 ．ZK计算得到的焓交换系数随风速增大而减小，这与焓交换系数随风速增大而增大或保持不变的共识不一致。（3）不同方案的强度差异与模拟的海面热流有关。海面热传递对风场有重要影响。风速分布与焓通量分布有较强的相关性;焓通量大的区域可以从海洋获得更多的能量，这导致风场的发展。

数据可用性

JTWC的TC最佳路径数据已储存于联合台风预警中心网站(https://www.metoc.navy.mil/jtwc/jtwc.html?western-pacific)．NCEP分析数据来源于https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.3/．

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

本研究由国家重点研发计划(批准号:)资助。2018YFB0203801);国家自然科学基金(批准号:2018YFB0203801);41605070)。

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