曾智華，輔天華，徐明，陳海山

(1.中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所，上海 200030；2.上海中心氣象臺(tái)，上海 200030；3.上海市氣象學(xué)會(huì)，上海 200030；4.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210044)

引言

熱帶氣旋在動(dòng)力場(chǎng)、水汽場(chǎng)和熱力場(chǎng)上的特殊性使得研究和預(yù)報(bào)熱帶氣旋活動(dòng)(包括路徑及強(qiáng)度)具有很大的挑戰(zhàn)性。由于熱帶氣旋生命史較短、移動(dòng)路徑不規(guī)律及海洋上的觀測(cè)資料嚴(yán)重缺乏，數(shù)值模式一直被認(rèn)為是預(yù)報(bào)熱帶氣旋活動(dòng)的主要手段。目前，開展數(shù)值模式中的參數(shù)化物理過(guò)程模擬性能的評(píng)估，為研究各物理因子對(duì)熱帶氣旋活動(dòng)的形成和發(fā)展產(chǎn)生的影響提供了科學(xué)依據(jù)。

邊界層作為下墊面和大氣之間的過(guò)渡帶，在垂直輸送的作用下，其中的水汽、感熱及潛熱輸送對(duì)熱帶氣旋的發(fā)生發(fā)展均有著重要的影響。以往研究表明，模式中邊界層方案的選擇對(duì)熱帶氣旋模擬的路徑變化較為敏感。王雨星等[1]對(duì)比了WRF(Weather Research and Forecasting)模式中的YSU(Yonsei University)和MYJ(Mellor-Yamada-Janjic)兩組邊界層方案對(duì)2010年臺(tái)風(fēng)“鲇魚”的路徑模擬，發(fā)現(xiàn)不同邊界層方案模擬的低層水汽垂直輸送有較大差異，進(jìn)而影響副熱帶高壓主導(dǎo)的引導(dǎo)氣流，使得YSU模擬的“鲇魚”路徑相較于與觀測(cè)更為接近的MYJ方案提前出現(xiàn)轉(zhuǎn)向。WEN et al.[2]分析了WRF中五種邊界層方案對(duì)2012年超級(jí)臺(tái)風(fēng)“三巴”路徑和強(qiáng)度的模擬效果，得出QNSE(Quasi-Normal Scale Elimination)和ACM2(Asymmetric Convective Model Version 2)方案模擬的路徑和強(qiáng)度與觀測(cè)更為接近，相較于其他方案，QNSE和ACM2方案對(duì)低渦的形成和發(fā)展模擬得更好。

同樣，熱帶氣旋模式的強(qiáng)度模擬也與模式中邊界層方案的選擇有很大的關(guān)系。江麗芳等[3]評(píng)估了WRF模式中6組邊界層參數(shù)化方案模擬2009年臺(tái)風(fēng)“莫拉菲”熱力和動(dòng)力結(jié)構(gòu)特征的能力，得出Boulac(Bougeault-Lacarrère)方案模擬此次過(guò)程時(shí)潛熱通量、感熱通量和水汽通量均最大，進(jìn)而模擬的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度亦最強(qiáng)。徐亞欽等[4]定量評(píng)估了WRF中不同參數(shù)化方案對(duì)近年來(lái)在浙江和福建登陸的9個(gè)西太平洋臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度的模擬性能，結(jié)果發(fā)現(xiàn)Boulac方案相較于其他邊界層方案對(duì)浙江省臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度均有較好的模擬效果。

目前，大多數(shù)的有關(guān)邊界層參數(shù)化方案影響熱帶氣旋活動(dòng)的研究，僅選擇熱帶氣旋的單次過(guò)程或幾個(gè)典型個(gè)例來(lái)分析，而評(píng)估邊界層方案對(duì)熱帶氣旋模式性能的研究則較少。近年來(lái)，梁信忠等開發(fā)的CWRF(Climate extension of WRF)模式作為WRF模式在氣候尺度上的拓展和改進(jìn)[5-7]，而該模式參數(shù)化方案對(duì)熱帶氣旋強(qiáng)度、頻數(shù)和路徑等模擬性能的系統(tǒng)性評(píng)估也十分必要。

本文基于LIANG et al.[8-9]CWRF模擬的6種不同的邊界層參數(shù)化方案對(duì)東亞地區(qū)的模擬結(jié)果，探討了邊界層方案對(duì)1986—2015年?yáng)|亞近海熱帶氣旋活動(dòng)模擬的影響，結(jié)合其他物理量的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，試圖比較和評(píng)估邊界層參數(shù)化方案選取對(duì)CWRF模擬熱帶氣旋活動(dòng)特征的影響。

1 資料與方法

1.1 模式介紹

CWRF模式為每一類重要的物理過(guò)程集成了大量可選參數(shù)化方案，包括地表項(xiàng)(陸地、海洋)、行星邊界層項(xiàng)、(深、淺)積云對(duì)流項(xiàng)、云微物理項(xiàng)、氣溶膠項(xiàng)以及輻射項(xiàng)。這些物理參數(shù)化項(xiàng)為集合預(yù)報(bào)提供多種可選方案，進(jìn)而改進(jìn)模式在天氣及氣候預(yù)報(bào)中的能力。此外，由于CWRF模式建立了一個(gè)較完善的云-氣溶膠-輻射集成模型，因此對(duì)輻射強(qiáng)迫、氣候影響及二者的不確定性均有完善的定量化描述，這也是CWRF模式相比其他區(qū)域氣候模式的一大優(yōu)勢(shì)[8]。

CWRF模式中共比較了6種不同邊界層方案模擬的影響。其中CAM3方案是在原CAM方案基礎(chǔ)上考慮了地形影響；YSU及ACM方案均考慮的是非局地湍流運(yùn)動(dòng)；Boulac及UW(University of Washington)方案屬于局地湍流動(dòng)能方案；MYNN(Mellor-Yamada Nakanishi and Niino)方案則是采用2.5層湍流動(dòng)能方案，重新設(shè)計(jì)了一個(gè)新的時(shí)間差分算法來(lái)克服湍流動(dòng)能方程中的計(jì)算不穩(wěn)定問(wèn)題。

本文的CWRF數(shù)據(jù)試驗(yàn)采用Lambert投影，中心坐標(biāo)為35.18°N，110°E，水平格距30 km，格點(diǎn)數(shù)共232×172[9]。劉術(shù)艷等[10]結(jié)合大尺度環(huán)流以及東亞地區(qū)地表過(guò)程，分析出這一區(qū)域的選擇是模擬中國(guó)區(qū)域氣候的最優(yōu)方案。CWRF模式在側(cè)邊界及內(nèi)邊界上采用線性遞減系數(shù)來(lái)計(jì)算，進(jìn)而達(dá)到動(dòng)態(tài)松弛的可變側(cè)邊界條件[9]。CWRF模式垂直方向共有17層，頂層氣壓70 hPa，模式模擬的結(jié)果多以日平均資料的NetCDF格式文件輸出?？紤]到側(cè)邊界緩沖區(qū)的影響，所用區(qū)域覆蓋了105°～140.25°E，14.75°～55.25°N的東亞近海區(qū)域，與輔天華等[11-12]研究區(qū)域完全一致。

本研究是以CWRF模式試驗(yàn)中的控制試驗(yàn)方案為基礎(chǔ)，該控制試驗(yàn)方案中積云對(duì)流方案選用的是ECP(Ensemble Cumulus Parameterization)方案[13]，云微物理選用的是GSFCGCE(Goddard Space Flight Center-Goddard Cumulus Ensemble)方案[14]，地表選用的是CSSP(Conjunctive Surface-Subsurface Process)的陸面方案[15]加上UOM(Upper Ocean Model)的海洋方案[16]，其他的對(duì)比試驗(yàn)方案為CAM3、YSU、MYNN、Boulac、ACM和UW方案，它們的具體組合方式見(jiàn)表1。有關(guān)參數(shù)化方案更詳細(xì)的描述參考LIANG et al.[8]的研究。

表1 邊界層參數(shù)化方案的組合

1.2 熱帶氣旋最佳路徑資料來(lái)源及說(shuō)明

本研究的熱帶氣旋的最佳路徑資料選取美國(guó)聯(lián)合臺(tái)風(fēng)警報(bào)中心(Joint Typhoon Warning Center，JTWC)數(shù)據(jù)，時(shí)間間隔為6 h，包括名稱、時(shí)間、中心經(jīng)緯度位置以及最大風(fēng)速值。挑選熱帶氣旋時(shí)選取最大風(fēng)速超過(guò)17 m·s-1、維持2 d的個(gè)例，共計(jì)1 894個(gè)時(shí)次的433個(gè)熱帶氣旋。在研究中為了和CWRF模式的資料時(shí)間分辨率保持一致，已將JTWC的四個(gè)時(shí)次觀測(cè)資料處理為日平均資料[11-12]。

1.3 熱帶氣旋的識(shí)別方法和物理量計(jì)算

根據(jù)ZHAO et al.[23]提出以及輔天華等[11-12]調(diào)整改進(jìn)的熱帶氣旋中心識(shí)別判據(jù)為基礎(chǔ)，提取CWRF模式資料的熱帶氣旋中心位置。同樣，采用輔天華等[11-12]使用的物理量的計(jì)算方法計(jì)算熱帶氣旋的累積氣旋能量(accumulated cyclone energy，ACE)[24]指數(shù)、能量耗散指數(shù)(power dissipation index，PDI)[25]，評(píng)估了模式中所有邊界層方案模擬熱帶氣旋活動(dòng)的TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率(FAR)和漏報(bào)率(PO)[11-12]。

2 對(duì)熱帶氣旋模擬的影響

2.1 強(qiáng)度模擬的影響

圖1a是CWRF模式不同邊界層方案模擬的熱帶氣旋在各自生命史中近中心最大風(fēng)速的頻率分布，觀測(cè)表明熱帶氣旋近中心最大風(fēng)速頻率分布呈現(xiàn)相對(duì)平穩(wěn)的分布趨勢(shì)，在17～22 m·s-1之間出現(xiàn)一個(gè)較小的峰值，在22～52 m·s-1間近中心最大風(fēng)速頻率分布呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢(shì)，而在超過(guò)52 m·s-1的近中心最大風(fēng)速頻率又重新出現(xiàn)一個(gè)較明顯的峰值。CWRF模式不同邊界層方案模擬的近中心最大風(fēng)速頻率集中在熱帶氣旋強(qiáng)度相對(duì)適中的范圍內(nèi)，多數(shù)方案模擬出的近中心最大風(fēng)速主要集中在27～32 m·s-1之間。不同邊界層方案的選擇對(duì)熱帶氣旋近中心最大風(fēng)速的模擬影響較大，MYNN方案模擬的熱帶氣旋強(qiáng)度偏弱些，模擬的近中心最大風(fēng)速頻率峰值位于22～27 m·s-1之間。CAM3方案模擬熱帶氣旋近中心最大風(fēng)速超過(guò)37 m·s-1的熱帶氣旋時(shí)模擬的頻率較其他方案偏高，而ACM方案和UW方案盡管模擬近中心最大風(fēng)速小于42 m·s-1的頻率時(shí)模擬的較多數(shù)方案偏高，但對(duì)近中心最大風(fēng)速超過(guò)42 m·s-1的熱帶氣旋兩個(gè)方案模擬的頻率均偏小。總體來(lái)看，在27～47 m·s-1區(qū)間，模式各邊界層方案的模擬最大風(fēng)速頻率隨著風(fēng)速的增加而呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢(shì)，這與觀測(cè)趨勢(shì)基本一致；在最大風(fēng)速大于47 m·s-1時(shí)，模式各邊界層方案模擬的頻率均為0，表明該氣候模式對(duì)強(qiáng)熱帶氣旋的模擬性能不足。

圖1 不同邊界層參數(shù)化方案熱帶氣旋的近中心最大風(fēng)速頻率分布(a；單位：m·s-1)、ACE指數(shù)的年際變化(b；單位：104 m2·s-2)和PDI指數(shù)的年際變化(c；單位：105 m3·s-2)

圖1b是觀測(cè)與模擬的ACE指數(shù)年際變化曲線，觀測(cè)得到的ACE指數(shù)的變化曲線沒(méi)有非常明顯的規(guī)律，但存在多個(gè)較明顯的峰值和谷值。總體來(lái)看，由于CWRF模式未能很好地模擬出強(qiáng)熱帶氣旋的強(qiáng)風(fēng)速值，依據(jù)ACE指數(shù)、PDI[24-25]計(jì)算公式可知，其模擬的ACE指數(shù)和PDI年際變化曲線的平均值都比實(shí)際發(fā)生的平均值要大大降低。但是，CWRF模式中的各邊界層方案能夠基本再現(xiàn)了觀測(cè)中ACE指數(shù)年際變化曲線分布，均能成功模擬出在1988、1993、1995、1998、2010年等多個(gè)波谷以及在1987、1994、1997、2004年等多個(gè)波峰。不同邊界層方案模擬的ACE指數(shù)年際變化曲線相差不大，CAM3方案相對(duì)在大多數(shù)年份中模擬的ACE指數(shù)偏高，而Boulac方案模擬的ACE指數(shù)在較多年份均偏小，同樣在PDI指數(shù)的年際變化曲線模擬中也能得到類似的演變特征(圖1c)。結(jié)合相關(guān)系數(shù)計(jì)算(表2)也可發(fā)現(xiàn)，CAM3方案計(jì)算得到的PDI指數(shù)和ACE指數(shù)與觀測(cè)間的相關(guān)系數(shù)較其他方案偏高。因此，綜合來(lái)看，選取CAM3方案模擬熱帶氣旋強(qiáng)度的性能較好。

表2 邊界層參數(shù)化方案統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù)

圖2給出的是觀測(cè)與模擬熱帶氣旋各自的風(fēng)速-氣壓關(guān)系(以下簡(jiǎn)稱“風(fēng)壓關(guān)系”)，觀測(cè)的中心最小海平面氣壓與近中心最大風(fēng)速呈現(xiàn)近似直線的關(guān)系，而CWRF模式各邊界層方案大多都模擬出相似的關(guān)系。盡管相比于觀測(cè)，CWRF模式各邊界層方案在給定中心最小海平面氣壓后模擬偏弱的熱帶氣旋時(shí)模擬的近中心最大風(fēng)速都偏大，但隨著模擬的熱帶氣旋強(qiáng)度增強(qiáng)，模式模擬的近中心最大風(fēng)速在給定中心最小海平面氣壓時(shí)逐漸逼近觀測(cè)的近中心最大風(fēng)速值。這和在近中心最大風(fēng)速頻率分布圖(圖1a)中模式各邊界層方案模擬的頻率相比，觀測(cè)更集中于近中心最大風(fēng)速值較弱或適中區(qū)間相符。模式模擬的風(fēng)壓關(guān)系對(duì)不同邊界層方案的選擇表現(xiàn)較敏感，MYNN方案模擬的熱帶氣旋中心最小海平面氣壓均大于960 hPa，且對(duì)中心最小海平面氣壓值小于970 hPa的熱帶氣旋模擬數(shù)量也較少，這與近中心最大風(fēng)速頻率分布圖中得到的結(jié)果相似。而CAM3方案模擬的熱帶氣旋風(fēng)壓關(guān)系曲線一直延伸至中心最小海平面氣壓值低于960 hPa的位置，且相比其他方案模擬的中心最小海平面氣壓值低于970 hPa的熱帶氣旋數(shù)量較多。綜合來(lái)看，CAM3方案相比其他邊界層方案模擬的熱帶氣旋強(qiáng)度偏強(qiáng)，與觀測(cè)更接近。

圖2 近中心最大風(fēng)速與中心最小海平面氣壓(a. CAM3，b. YSU，c. MYNN，d. Boulac，e. ACM，f. UW；紅色實(shí)心點(diǎn)是模式各邊界層方案模擬的風(fēng)速和氣壓對(duì)應(yīng)點(diǎn)，黑色(藍(lán)色)實(shí)線是用最小二乘法線性擬合得到的觀測(cè)(模擬)風(fēng)壓關(guān)系曲線)

2.2 頻數(shù)模擬的影響

圖3a是觀測(cè)與模擬的熱帶氣旋生成頻數(shù)年際變化分布，觀測(cè)的曲線大致呈現(xiàn)出熱帶氣旋個(gè)數(shù)先減少后增加的變化趨勢(shì)，較為明顯的是1988年與1998年兩個(gè)谷值以及1994年與2004年兩個(gè)峰值，在CWRF各邊界層方案模擬中也有所體現(xiàn)。模式中各邊界層方案模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)普遍較觀測(cè)偏少，平均每年模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)在6個(gè)左右，占實(shí)際觀測(cè)的平均每年發(fā)生的熱帶氣旋約15個(gè)的40%。Boulac方案相比其他邊界層方案在大部分年份中模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)均偏低，而CAM3方案、ACM方案和UW方案相對(duì)在多數(shù)年份中模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)均偏多。結(jié)合相關(guān)系數(shù)計(jì)算(表2)可知，ACM方案模擬的頻數(shù)與觀測(cè)之間的相關(guān)系數(shù)最高，超過(guò)了0.4，比相關(guān)系數(shù)次高的CAM3方案提高了5.4個(gè)百分點(diǎn)。

圖3b是觀測(cè)與模擬的熱帶氣旋在不同月份的生成頻率分布，觀測(cè)的熱帶氣旋個(gè)數(shù)從1月開始至8月在不斷增加，而后至12月逐漸減少。總體而言，模擬的熱帶氣旋在不同月份的生成頻率分布與實(shí)際觀測(cè)變化趨勢(shì)非常吻合，其中大部分方案模擬的熱帶氣旋在不同月份生成頻率分布的峰值均出現(xiàn)在8月(除ACM方案模擬的頻率峰值出現(xiàn)在7月以及UW方案模擬的峰值出現(xiàn)在9月)。多數(shù)方案模擬的熱帶氣旋在9月的生成頻率均明顯小于觀測(cè)，這表明多數(shù)方案對(duì)9月生成的熱帶氣旋模擬的生成頻率偏低。相比于其他方案，UW方案對(duì)9月生成的熱帶氣旋數(shù)量模擬得偏多，而對(duì)8月生成的熱帶氣旋模擬的數(shù)量較少。同樣的ACM方案在7、8月模擬的熱帶氣旋生成頻率明顯高于觀測(cè)值而在9月模擬的熱帶氣旋生成頻率除UW方案外最高。Boulac方案在6、9月模擬的熱帶氣旋生成頻率明顯低于其他方案，因此Boulac方案在6、9月模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)較其他方案偏少。

圖3 不同邊界層參數(shù)化方案模擬的熱帶氣旋生成頻數(shù)的年際變化(a；單位：個(gè))和熱帶氣旋生成頻率的月變化(b)

綜合來(lái)看，不同邊界層方案對(duì)熱帶氣旋的生成頻數(shù)影響較大，ACM方案相對(duì)其他方案模擬的熱帶氣旋頻數(shù)與觀測(cè)較為接近。

2.3 路徑模擬的影響

圖4給出的是各邊界層參數(shù)化方案模擬及JTWC統(tǒng)計(jì)的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次的空間分布。由觀測(cè)中熱帶氣旋出現(xiàn)頻次的分布(圖4g)可知，對(duì)南海區(qū)域熱帶氣旋出現(xiàn)頻次的模擬普遍偏少，但都可以再現(xiàn)菲律賓北部洋面上的熱帶氣旋高頻次出現(xiàn)。與輔天華等[11]研究中選用不同云微物理參數(shù)化方案時(shí)的結(jié)論相似，由計(jì)算的熱帶氣旋頻次偏差值知，所有方案對(duì)熱帶氣旋出現(xiàn)頻次模擬結(jié)果都偏低，特別是緯度越低的區(qū)域相差越大。Boulac方案模擬的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次相對(duì)其他方案偏少，與觀測(cè)的偏差值較大(圖4d)。CAM3(圖4a)和UW(圖4f)方案相對(duì)模擬的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次與觀測(cè)之間的偏差在大部分地區(qū)較其他方案(圖4b—e)偏小。

圖4 不同邊界層參數(shù)化方案模擬的和觀測(cè)的熱帶氣旋30 a間在東亞近海出現(xiàn)頻次分布情況(a. CAM3，b. YSU，c. MYNN，d. Boulac，e. ACM，f. UW，g.觀測(cè)；網(wǎng)格內(nèi)的數(shù)值代表的是JTWC統(tǒng)計(jì)與各方案模擬結(jié)果的偏差值；單位：個(gè))

圖5a給出了觀測(cè)與模擬得到的熱帶氣旋出現(xiàn)天數(shù)隨緯度分布情況，觀測(cè)的熱帶氣旋多出現(xiàn)在緯度較低的熱帶及副熱帶地區(qū)，而CWRF中各邊界層方案大致能模擬出這一分布，但相比觀測(cè)，CWRF模式模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)仍相對(duì)較少。不同邊界層方案之間模擬的差異較明顯，與熱帶氣旋出現(xiàn)頻次空間分布相似的是，Boulac方案模擬的熱帶氣旋在各個(gè)緯度區(qū)間內(nèi)的個(gè)數(shù)相比其他方案偏少，而UW方案模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)在各個(gè)緯度區(qū)間內(nèi)較其他方案偏高，這在熱帶氣旋個(gè)數(shù)隨經(jīng)度變化的分布中也能得到類似的結(jié)論。圖5b中熱帶氣旋的個(gè)數(shù)隨經(jīng)度變化分布在125°～130°E間出現(xiàn)一個(gè)峰值，這在觀測(cè)與模式模擬下均有體現(xiàn)。Boulac方案在這一區(qū)間內(nèi)模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)較其他方案均偏少，而UW方案模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)在125°E以東區(qū)域內(nèi)較其他方案均明顯偏多。

圖5 熱帶氣旋出現(xiàn)頻次隨緯度(a)和經(jīng)度(b)的變化

2.4 熱帶氣旋模擬精度的評(píng)估

由TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率(表3)可以發(fā)現(xiàn)，所有邊界層方案對(duì)熱帶氣旋活動(dòng)模擬的能力差異較大，多數(shù)方案得到的TS評(píng)分在0.4左右，而模擬相對(duì)較好的CAM3方案和模擬相對(duì)偏差的MYNN方案TS評(píng)分相差9個(gè)百分點(diǎn)。同樣的差異在漏報(bào)率上也有體現(xiàn)，而在頻數(shù)和強(qiáng)度模擬均較其他方案偏小的Boulac方案，TS評(píng)分也較低。同樣表現(xiàn)較好的還有ACM方案和UW方案，TS評(píng)分均超過(guò)了0.4，相較于其他三個(gè)方案表現(xiàn)得更好。此外，MYNN方案計(jì)算的空?qǐng)?bào)率以及漏報(bào)率相比其他方案均偏高，而CAM3方案計(jì)算的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率相對(duì)大多數(shù)方案偏少，因此，綜合來(lái)看，CAM3方案相對(duì)于其他邊界層方案模擬熱帶氣旋的性能較好，而MYNN方案模擬熱帶氣旋的性能相對(duì)較差。

表3 不同邊界層參數(shù)化方案模擬結(jié)果的各項(xiàng)評(píng)分比較

3 大尺度環(huán)境場(chǎng)作用影響

除了熱帶氣旋內(nèi)核動(dòng)力學(xué)作用以外，大尺度環(huán)境場(chǎng)控制對(duì)熱帶氣旋的強(qiáng)度與結(jié)構(gòu)的變化起著至關(guān)重要的作用[26-27]，因此，進(jìn)一步計(jì)算和比較了采用不同邊界層方案的CWRF模擬的大尺度環(huán)境場(chǎng)(包括高度場(chǎng)、濕度場(chǎng)和垂直風(fēng)切變場(chǎng)[26-27])分布特征，其中，使用水平分辨率為0.75°×0.75°的ERA-Interim再分析資料[28]作為相應(yīng)的觀測(cè)值，時(shí)間范圍為1986—2015年的7—9月。

圖6是CWRF模擬和ERA-Interim再分析資料的500 hPa平均高度場(chǎng)分布?？傮w而言，雖然各方案模擬的副熱帶高壓強(qiáng)度都偏東(偏弱)，但各方案模擬的500 hPa形勢(shì)高度場(chǎng)分布大致均與實(shí)際觀測(cè)的再分析資料中反映的形勢(shì)高度場(chǎng)分布特征相當(dāng)，其中副熱帶高壓586 dagpm脊線頂點(diǎn)位置明顯偏東，特別是ACM方案和UW方案的副熱帶高壓脊線最西頂點(diǎn)相對(duì)更為偏東(圖略)，相對(duì)而言，CAM3方案模擬的500 hPa形勢(shì)高度場(chǎng)較為合理(比較圖6a和圖6b)。

圖6 CWRF模擬和ERA-Interim再分析資料的500 hPa平均高度場(chǎng)(a. CAM3，b.觀測(cè)；單位：dagpm)

圖7是CWRF模擬和ERA-Interim再分析資料的600 hPa平均相對(duì)濕度場(chǎng)分布?？傮w而言，各方案模擬的600 hPa的相對(duì)濕度分布與實(shí)際觀測(cè)的再分析資料中反映的相對(duì)濕度分布特征基本一致(比較圖7a和圖7b)，在低緯度地區(qū)有水汽高(濕)值區(qū)，而在東北亞附近由于副熱帶高壓的下沉氣流作用有水汽低(干)值區(qū)，但是可以發(fā)現(xiàn)各方案模擬的600 hPa的相對(duì)濕度均比實(shí)際觀測(cè)值干燥(圖略)，這可以部分解釋選用所有方案的CWRF模式對(duì)于東亞沿海熱帶氣旋模擬強(qiáng)度和頻數(shù)都偏低的原因。

圖7 CWRF模擬和ERA-Interim再分析資料的600 hPa平均相對(duì)濕度場(chǎng)(a. CAM3，b.觀測(cè)；單位：%)

圖8是CWRF模擬和ERA-Interim再分析資料的850～200 hPa平均風(fēng)垂直切變分布?？傮w而言，各方案模擬的風(fēng)切變分布大致與實(shí)際觀測(cè)的再分析資料中反映的風(fēng)切變分布特征相當(dāng)(比較圖8a和圖8b)，但是所有模擬的中高緯度(40°N)附近風(fēng)切變帶大小都相對(duì)較弱(圖略)，特別是ACM方案在高緯度(40°N)附近的風(fēng)切變帶未見(jiàn)28 m·s-1以上的風(fēng)切變大值區(qū)，且低緯度區(qū)域(20°～30°N)附近的風(fēng)切變帶風(fēng)切變低值區(qū)范圍較實(shí)際觀測(cè)值偏寬泛(圖8a)，相對(duì)而言，CAM3方案和UW方案模擬的850～200 hPa風(fēng)切變分布較好，更接近于實(shí)際觀測(cè)的風(fēng)切變分布特征。

圖8 CWRF模擬和ERA-Interim再分析資料的850～200 hPa平均風(fēng)切變場(chǎng)(a. ACM，b.觀測(cè)；陰影表示風(fēng)切變大小，單位：m·s-1)

綜上(圖6—8)所述，CAM3方案反映的大尺度環(huán)境場(chǎng)特征分布比其他方案的要相對(duì)合理，可以部分地解釋CWRF模式選擇該邊界層方案模擬熱帶氣旋時(shí)性能較好的物理原因。

4 結(jié)論與討論

本文評(píng)估了區(qū)域氣候模式CWRF不同邊界層方案對(duì)1986—2015年?yáng)|亞近海熱帶氣旋的頻數(shù)、路徑及強(qiáng)度模擬性能，計(jì)算了各方案模擬熱帶氣旋的TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率及相關(guān)系數(shù)，分析了CWRF模式不同邊界層參數(shù)化方案對(duì)熱帶氣旋模擬性能的影響，得到了以下主要結(jié)論：

1)CWRF模式所有邊界層方案模擬的熱帶氣旋強(qiáng)度普遍偏弱，但結(jié)合ACE指數(shù)、PDI指數(shù)、近中心最大風(fēng)速頻率分布及風(fēng)壓關(guān)系的計(jì)算，認(rèn)為CAM3方案模擬強(qiáng)熱帶氣旋的能力較其他方案偏好，模擬的ACE指數(shù)在多數(shù)年份中偏高。

2)CWRF模式中所有邊界層方案普遍在大多數(shù)年份中模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)較觀測(cè)偏少，但對(duì)熱帶氣旋生成個(gè)數(shù)時(shí)間序列曲線中幾個(gè)極值點(diǎn)的判斷較為準(zhǔn)確。ACM方案相比其他方案模擬的熱帶氣旋個(gè)數(shù)在多數(shù)年份均偏多，且在不同月份模擬的熱帶氣旋生成頻率與觀測(cè)最接近。CAM3方案模擬的熱帶氣旋出現(xiàn)頻次與觀測(cè)之間的偏差在大部分地區(qū)較其他方案偏小，與觀測(cè)最接近。

3)結(jié)合TS評(píng)分、漏報(bào)率、空?qǐng)?bào)率及相關(guān)系數(shù)的計(jì)算，發(fā)現(xiàn)CAM3方案的TS評(píng)分較高，模擬熱帶氣旋的精度較好，且計(jì)算的頻數(shù)及強(qiáng)度的相關(guān)系數(shù)均較多數(shù)方案偏高。通過(guò)比較所有方案模擬的大尺度環(huán)境場(chǎng)，認(rèn)為CAM3方案的大尺度環(huán)境場(chǎng)特征分布比其他方案更為合理。

值得注意的是，在CWRF熱帶氣旋模擬中所有邊界層方案的頻數(shù)偏低和強(qiáng)度偏弱，一方面與多熱帶氣旋模擬時(shí)沒(méi)有預(yù)測(cè)多熱帶氣旋過(guò)程有關(guān)；另一方面也與模式區(qū)域相對(duì)較小、易受側(cè)邊界條件的影響、模式分辨率較粗等因素相關(guān)。本文目前關(guān)注的是邊界層參數(shù)化方案選取對(duì)熱帶氣旋模擬的敏感性問(wèn)題，未來(lái)還將繼續(xù)研究其他物理過(guò)程對(duì)熱帶氣旋模擬性能的可能影響。