杨磊1李伟伟1王东晓1李永平2
中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境动力学重点实验室;2中国气象局上海台风研究所，上海;
中国
1.简介
利用再分析和卫星数据集，采用数值模拟和统计方法对南海和孟加拉湾两个大洋盆地的热带气旋进行了研究。受亚洲季风的影响，这两个洋盆的tc特征不同于其他公海。在本章中，研究了一个独特的TC穿过SCS的情况，以及BOB中TC的轨迹特征。利用第五州立大学和国家大气研究中心的中尺度模式(MM5)研究了台风“珍珠”(2006)期间南海的降水和风速。研究中进行了5种不同物理参数化和海温分布的模式试验。利用卫星观测对模拟进行评估。结果发现，以Blakadar边界方案、Resiner2湿度、Betts-Miller积云方案和日更新海温为对照试验的降水最为合理。MRF边界层方案倾向于模拟较干燥的边界层和较强的垂直混合，这将大大降低热带气旋(TC)的强度，导致最大风速较小，但中等风速范围较大(25 ~ 30 m/s)。恒定的海表温度通过TC循环提供了更多来自海洋表面的能量，这可能导致TC强度显著增加，从而导致对降雨量和最大风速的最大高估。快速增强前海温纵向均匀分布可以降低TC强度和热通量，可以部分补偿对照实验对降水的高估。 Based on a mixture quadratic regression model and the best track dataset 1980-2008, six distinct clusters of TC tracks in the Bay of Bengal (BOB) were identified. For better capturing the background controlling factors, reclassifying is carried out by treating all westward tracks as one type. Thereafter, three track types are obtained, northeastward (fewest in amount), westward (most in amount), and northward. Seasonal variability indicates that northward track type should be divided by two stages (April-May and October-January). After examining the background circulation of each track type, it is found that except for the northeastward one,反气旋环流印度支那半岛的海槽活动以及印缅地区的海槽活动在调节中发挥了重要作用当地的风．这些系统帮助转向TC通过该区域。此外，tc发生在4月和5月(夏季风前)，一般容易受到跨赤道气流的影响而向北移动。
结果将在以下两个部分给出:“南中国海:风和降水模式台风“珍珠”(2006)-中尺度模式与遥感的比较”与“孟加拉湾:热带气旋路径的聚类分析”。
2.南海:台风Chanchu(2006)期间的风和降水模式-中尺度模式和遥感的比较
2.1介绍
热带气旋是沿海地区最致命的自然灾害之一，会造成大量人员伤亡和财产损失。南海是西北太平洋(WNP)最大的半封闭边缘海(~ 3.5x106 km2)，是地球上TC形成最频繁的区域。西np中约13.2%的tc来自南海(Chen and Ding, 1979)。WNP产生的一定量tc也以年际和年代际的大变异性进入南海(Goh and Chan, 2009)。
然而，与其他海洋盆地相比，南海TC形成与发展的文献研究相对较少。在厄尔尼诺事件期间，从WNP进入南海的tc数量低于正常水平，但在拉尼娜事件期间高于正常水平(Goh and Chan, 2009)。南海tc的年际和年代际变化更为复杂。南海的显著大气特征是每年经历冬夏风(Liang, 1991)。南海夏季风通常在5月中旬开始，并持续至9月。人们发现在夏天(冬天)季风期， tc主要形成于南海北部(南部)(如，Wang et al.， 2007)。南海TC活度与海温(SST)有较好的相关性发出的长波辐射(OLR)变化(Lee et al.， 2006)。tc的形成区域与地表风相对涡度(RVSW)为正的区域相对应，即在负RVSW区域几乎没有tc形成(Lee et al.， 2006;Wang等人，2007)。Lee et al.(2006)在1972-2002年(5 - 6月)对南海的20个TC进行了研究，其中11个与梅雨锋的弱斜压环境有关，其余的则具有较强的正压性，并可能增强为一个较强的TC。柱状水汽、柱状液态水和总潜伏热释放来自特殊传感器微波/成像仪(SSM/I)的数据在南海的发展中热带扰动和非发展中热带扰动中存在显著差异(Wang et al.， 2008)。
而对于南海海域的tc，从模式模拟和评价方面的研究更是少之又少。数值模型模拟可以帮助我们更好地理解冷却过程的动力学，从而有助于改进冷却过程预测能力．观测数据，比如测深数据，Argo浮标，卫星数据等已被广泛用于改进模型模拟(例如Soden et al.， 2001;赵等，2005;Chou等人，2008;Langland等人，2009;Rakesh et al.， 2009)。除了在模拟中纳入观测数据以提高预测技能外，还可以通过比较模拟数据与观测数据来评估或验证模型模拟(例如Li等人，2008;诺兰等人，2009年;邹等人，2009)。对南海内的tc进行了多次模拟研究。利用两个嵌套域以相对粗分辨率(54公里和18公里)成功模拟了狮子座台风(1999)(Lau et al.， 2003)。 The Fifth Pennsylvania State University and National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model (MM5) was applied to simulate several characteristics of Typhoon Fitow (2001), including land falling, center position, and precipitation (Li et al., 2004). SST effects on the simulation of the genesis of Typhoon Durian (2001) were investigated using the Weather Research and Forecasting (WRF) model (Wang et al., 2010). MM5 incorporating 4D variational data assimilation system with a full-physics adjoint model was found to greatly improve typhoon forecast in track, intensity, and landfall position (Zhao et al., 2005) .
本文主要讨论了用MM5模拟台风“蝉竹”(2006)期间的降水和风型。以往对南海台风“珍珠”(2006)的研究主要集中在利用国家环境预测中心(NCEP)/NCAR再分析数据分析其路径和强度(Luo et al.， 2008)。除了气象因素的影响外，还研究了海表温度(SST)等海洋效应对TC发展的影响(Jiang et al.， 2008)。研究发现，在模式模拟中考虑台风降温因素可以大大提高TC强度的模拟水平。气象研究与预报(WRF)中不同海表温度配置的敏感研究表明，海表温度的变化会引起TC强度的变化，并对其轨迹有轻微影响(Liu et al.， 2009)。
2.2 Chanchu概况(2006)
台风“珍珠”(2006)是2006年首个热带风暴，于2006年5月15日在南海快速增强期间，其中心附近最大持续风速达每秒46米。这是香港天文台有记录以来五月进入南海的最强台风。热带低气压于2006年5月8日在南菲律宾海形成，当时被宣布为热带低气压。它后来增强为台风，并两次袭击菲律宾。它于2006年5月13日进入南海，并于2006年5月14日迅速增强为4级热带气旋(萨菲尔-辛普森热带气旋级别)。在经过南海期间，它首先向西北移动，然后急剧转向东北偏北，最后在广东省东部汕头附近登陆。
2.3模型
MM5是一个非流体静力学的原始方程模型，具有地形跟随的sigma坐标(Grell等，1995)。TC过程的模式模拟会因许多因素而变化，如模式物理参数、海洋条件、地形等。共进行了五次实验来测试模型对上述一些因素的敏感性。所有的模型运行都是在5月12日协调世界时00时开始的，当时风暴即将进入南海。模型版本的领域1和领域2的水平分辨率分别为15公里和5公里，垂直水平为27个。CTL采用Blackdar PBL、Resiner2湿度和Betts-Miller积云格式。其余4个实验分别命名为PBL_MRF(采用MRF PBL)、CUM_G(采用Grell积云格式)、SST_C (TC过程中海温恒定分布，即忽略TC引起的海洋冷却)和SST_U (RI前南海中部海温纵向均匀分布)。NCEP最终分析(FNL) 6小时数据用于初始条件和边界条件．海表温度由NCEP/Marine开发的实时全球海表温度(RTG_SST)每日更新
模拟与分析分支(MMAB)表示台风生命周期中风暴引起的海表温度变化。该数据的空间分辨率为0.5°。虽然使用耦合海洋模式以高分辨率表示风暴引起的海表温度变化更可取，但由于技术问题，我们的模拟海表温度误差应该比耦合模式的误差小。在模拟开始前，使用常规测深和天气观测来完善NCEP FNL分析数据。为了获得更好的初始涡结果，插入风伪(Zou and Xu 2000)。相应的风向和位置由美国联合台风预警中心(JTWC)提供
2.4数据
2.4.1 TRMM
本研究利用热带降雨测量任务(TRMM)卫星降水雷达(PR)的3小时合并降雨率对模拟进行了评估。PR是一种三维星载降水雷达，其最低点的水平和垂直分辨率分别为4.3 × 4.3公里和250米。PR在13.8 GHz频率上检索从地球椭球体表面到20公里以上的反射率。它有215公里的带状宽度，最小可探测信号近17dBZ。3小时雨量数据的水平分辨率为0.25°× 0.25°，时间跨度为1998年1月至2006年6月。然后用3小时降雨率计算24小时累计降雨量。
2.4.2 QuikSCAT
QuikSCAT上的“海风”散射计是由美国发射和操作的微波雷达美国国家航空航天局1999年7月至2009年11月。QuikSCAT测量ku波段(~13.402 GHz)的反向散射辐射。返回信号功率与海洋表面应力成正比，在中性分层的假设下，该信号可与10 m高度的地面风矢量相关。除了风矢量数据外，还提供了测量的时间(UTC分)。对于上升和下降通道，数据被视为0.25°乘0.25°(纬度乘经度)地图。为了更好地进行比较，我们选择了与卫星经过南海时间最接近的模型小时。
2.5模式模拟降水与trmm模拟降水的比较
显示了2006年5月14日、15日和17日3天24小时累计降水的空间格局，分别代表RI之前、期间和之后。图1显示了由CTL模拟的、由TRMM测量得到的三天内24小时累计降水量。CTL模拟的整体降雨量比TRMM大，特别是在风暴中心周围地区。主要降雨区域的差异明显是由于CTL模拟的转换速度更快，即CTL比TRMM更向北。此外，CTL模拟的降雨模式结构更紧凑，螺旋雨带更清晰。CTL的最大累积降雨量明显大于TRMM的测量值，在RI期间差异最大。模型模拟的大雨区主要位于RI前后的中心(图中未显示)，但在RI期间位于降雨区域的西部或西北部(图2)。RI结束后，TC向海岸移动;最大降雨量的形成应该与海岸增强机制有关，模式中海岸增强机制似乎更强
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- 图1所示。3天内来自CTL(上)和TRMM PR(下)的24小时累积降水对比。
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- 图2所示。TRMM PR在2006年5月15日(RI期)24小时累积降水量与5种模式模拟的比较。
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- 图3所示。3天内模拟24小时累积降水的差异:敏感运行减去CTL。
模拟。TRMM的降雨范围较大，但强度较弱。图3将4个敏感运行模拟的降雨与CTL进行对比，可以明显看出敏感运行与CTL大雨区位置的差异。图3说明了三天内四次灵敏度试验与CTL之间的差异。尽管PBL_MRF具有较干燥的PBL，但由于眼壁外的垂直混合过多，PBL_MRF倾向于模拟更深的PBL (Hong和Pan 1996)，这可能导致PBL_MRF运行中整体的强降水(图3)。CUM_G允许更多的网格分解降水(Grell 1995)。SST_C模拟了最大的降水(特别是在RI期间，图3)。与CTL相比，PBL_MRF和CUM_G倾向于模拟更多的眼壁外降水，特别是在RI期间中心西南地区。SST_C模拟总体较高的降水。RI结束后，CUM_G和SST_C的大降水区向中心东部或东南移动，而PBL_MRF的大降水区仍在中心西部。SST_U与CTL的差异最小。
2.6模型模拟风场与quikscat推导风场的比较
图4和图5分别给出了quickscat推导的3天(相)内的风场和模型模拟的风场。“快速scat”每天经过南海两次(下降和上升)，对南海的空间覆盖范围不同。我们选择当天QuikSCAT对TC过程覆盖最好的通道，并与最近一小时的模拟进行比较。图4清楚地显示了南海TC的演变。由QuikSCAT得到的风在内核处比模型模拟的风强，特别是在RI期之前和期间。在国际扶轮之前，风的模式五次实验结果相似，最大风速略有差异。在RI期间，PBL_MRF模拟的最大风速相对较小，但有较大的中等风速范围(20-25 m/s)。SST_U风力最小，包括最大和中风速．RI后，SST_C最大风速显著增大。与PBL_MRF和CUM_G相比，CTL、SST_C和SST_U三个实验在RI过程中模拟的风暴结构更为紧凑。
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