西北太平洋热带气旋强度与尺度之间关系的观测分析外文翻译资料

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西北太平洋热带气旋强度与尺度之间关系的观测分析

摘要

热带气旋的尺度，通常以大风级别（34节或17m/s）的风半径来测量，是用来测量台风灾害性例如风灾、降水分布以及风暴潮的一个重要参数。过去的一些研究已经证实了热带气旋的尺度和强度之间确实存在较弱的相关性。随后的一项运用星载风力分析技术的检测表明，热带气旋的尺度与强度之间的关系是非线性的。热带气旋的尺度在其最大尺度不超过2.5个纬度和其强度不超过103节或53m/s时是随着热带气旋最大持续风力的增加而增加的。通过观测发现，热带气旋的尺度与强度之间的关系可以被用来和一个以11年为周期的热带气旋活动的季节性数值模拟所得的关系作对比。但是通过研究发现，数值模拟具有一定的局限性，其既不能模拟出所观测的最大持续风力，也不能模拟出热带气旋尺度与强度之间可以观测得到的非线性关系。这个发现表明热带气旋的尺度不能想当然地认为就是模拟成一个9公里的水平分辨率，而是需要利用数值模拟适当地增加分辨率来研究台风的尺度变化。

1引言

居住在亚洲的一些国家和太平洋沿岸岛屿上的亿万居民深受来自西北太平洋和中国南海附近海域的热带气旋或台风的影响，所以对这些地区的政府部门来说，要减轻台风带来的灾害是一项重要的任务。观测所得的一些研究已经证明热带气旋（TC）的尺度随季节、地区、纬度、环境气压、路径类型，甚至还随一天当中的时间而变。（Kimball and Mulekar 2004;Moyer et al. 2007;Lee et al.2010）也有研究发现TC的尺度可能受热带环境条件（Merrill 1984;Holland and Merrill 1984;Weatherford and Gray 1988a;Cocks and Gray 2002;Liu and Chan 2002）和台风眼壁动力学（Maclay et al. 2008）的影响。既然TC的尺度是用来确定台风带来的例如风害、降水分布、风暴潮和海洋上升流等的影响（Price 1981;Iman et al.2008;Irish et al.2008;Lin et al. 2015;Knaff and Sampson 2015），所以越来越多的注意力被放在了TC尺度的研究上。过去的一些研究主要将关注点放在了利用卫星产品得到的TC尺度的气候学方面（e.g.,Liu and Chan 2002;Kimball and Mulekar 2004;Kossin et al.2007;Hill and Lackmann 2009;Chavas and Emanuel 2010;Knaff et al. 2014b;Chan and Chan 2015）和可以控制TC尺度的机制方面。（Wang 2009;Xu and Wang 2010a,b;Fudeyasu and Wang 2011;Smith et al. 2011;Carrasco et al.2014;Xu and Wang 2015;Kilroy et al.2015）。

尽管TC尺度的研究已经利用了各种各样的参数例如大风级（34节或17m/s）的最大风半径（RMW），破坏力风级（50节或25.7m/s），飓风等级的风力（64节或33m/s）以及利用现有的观测数据所得的外侧闭合等压线（Merrill 1984;Weatherford and Gray 1988a,b;Kimball and Mulekar 2004;Moyer et al. 2007;Knaff et al.2007;Maclay et al.2008）进行了测量，由于大风半径（即在下文中所提及的R34）在确定热带气旋潜在影响中的重要性，其已经被广泛运用于各种研究。（Chan and Chan 2014;Knaff and Sampson 2015;Chan and Chan 2015）。尽管过去的研究表明，热带气旋在外部区域的风速与TC强度有一种很弱的相关关系（Weatherford and Gray 1988b;Chan and Chan 2012）,Knaff and Sampson(2015)认为利用改进后的强度预测技术的R34预测法还是有一定的缺陷。作为本研究的目标之一，我们将会利用多平台热带气旋表面风分析（MTCSWA；Knaff et al. 2011）数据检验在西北太平洋流域的R34和TC强度之间的关系，针对个别台风来说，这是世界上仅有的高分辨率的暴风眼的风力数据库。

自Manabe 等人（1970）首次注意到通常意义上的大气环流模型（AGCMs）能够模拟出台风强度的一些特征以来，一般的大气环流模型（AGCM）已经成为在研究台风强度可能存在的气候变化方面的一种重要工具。用来评估台风强度变化所带来的全球变暖影响的水平网格模型其范围可以达到10-50km(Stowasser et al. 2007;Zhao et al. 2009;Caron et al. 2011;Murakami and Wang 2010;Murakami et al. 2011;Murakami et al. 2012;Manganello et al. 2012)。最近Kim等人（2014）利用地球物理流体力学实验室中的第2.5版本的气候模型模拟了全球热带气旋的活动，这是一个水平分辨率包括了大约50公里范围大气和25公里范围海洋的完全耦合的全球气候模型。他们认为作为对CO₂浓度加倍的响应，热带气旋的尺度将会增加12%。鉴于不断增加水平分辨率的气候系统模型来说，本研究的另一个目标是检验用来模拟TC尺度的高分辨率气候模式的容量。

2 R34数据

a.MTCSWA

MTCSWA是一种专门为只用卫星探测获取主要信息的台风而开发的数据库。（Knaff et al. 2011）这个数据库包含了2007年以前的表面分辨率为1分钟和平均飞行高度可达700hPa的暴风眼数据。6小时的格点风场其水平分辨率为0.1个纬度乘以0.1个经度。利用飓风分析系统（H*Wind）来分析例如大西洋流域的地面实况，在大多数台风中心的一个400km的区域内，多平台热带气旋表面风分析技术表现出一个平均的小于5m/s的绝对误差(Knaff et al. 2011)。MTCSWA的数据是为实时利用而生，并且通过大量操作，风暴的强度和地点能够被预估出来(Knaff et al. 2011)。如图1上图所示，在这项研究中，我们可以获取到2007-2013年发生在西北太平洋沿岸共128个TC的2022项观测资料。

图1 在第二个模型域内的台风路径（上图）2007-2013年期间的观测结果（下图）2000-2010年盛期（7-9月）的模拟结果

b.数值实验

全物理的WRF模式已经被广泛应用于模拟个别热带气旋和台风的气候学研究中(e.g.,Davis et al. 2008;Jin et al. 2013;Kim et al. 2015)。为了检验台风活动在季节内预测的动力学模型技巧，Cao(2012)等人利用3.0版本的WRF模式模拟了2000-2010年十年间旺季（7月-9月）的热带气旋的活动。在模拟中，把一个模型顶部为50hPa高度的两个交互式模型域在垂直方向上分为了38层。这个粗域覆盖了一个水平分辨率达27km的范围为20°S-60°N，96°E-166°W的区域。这个9公里的嵌套区域包含了691355个格点，覆盖了一个范围达0°-31°N，104°E-168.5°W(Fig.1,bottom)的区域。每年，这个来自于美国国家环境预报中心(NCEP)的具有全球最终操作分析(FNL)6小时间隔的1的经纬网格的初始和侧边界条件的模型起始于世界标准时间（UTC）的1月1日00时，并在世界标准时间（UTC）的12月30日12时结束。针对在边界层低层中的风的组成成分的再分析资料，WRF模式中是利用外推法在外部区域中模拟出的大规模模式来逼近观测值。外推系数被设定为1.5.在这项研究中，我们只使用9公里嵌套区域的热带气旋的风场数据。

一个被模拟在9公里范围内的台风只有在满足以下条件时才能被定义：

(1)最内一圈的闭合等压线其代表的海平面气压值低于1000hPa；

(2)从中心起方圆360km其最大风速比热带气旋强度(17.2)大10;

(3)其暖心稳定存在于500至300hPa；

(4)持续时间至少达48h。

直到可以获取最大方位角平均切向风速时，才可以用变分的方法来定位热带气旋的中心(Wu et al. 2006).

在11年期间（2000-2010），JTWC的最佳路径数据记录了旺季时期从西北太平洋活动至中国南海的144个TC，由于96%的TC可以在其附近海域被观测到，所以由观测可知其中的138个热带气旋的形成范围可达9公里。在11个季度的模拟中，152个热带气旋被确定为9公里的活动范围。这些被模拟出来的热带气旋经过严格检验得出其中的16个热带气旋的平均方位风速在他们存在的期间内从来没有达到热带风暴的强度(34kt)。基于这个原因，这些热带气旋在随后的分析中被排除，所以在后面的分析中只有136个被模拟台风的风场数据(Fig.1 bottom)。我们可以从图中看出，因为台风中心的检测算法所要求的最小距离为360km，所以这些被模拟的台风路径没有达到北部边界。

我们随后检验了这些被模拟的台风强度其最大持续风速的频数分布（图略）。其中第二类表现出一个单强度峰值，而第四和第五类不明显。（台风的分类基于Saffir-Simpson级别）被模拟TC的这种强度分布与Kim等人（2015）的研究类似。我们的模拟结果表明一个9km的水平分辨率对于仿真模拟的强度分布来说仍旧太粗糙。Gentry 和Lackmann(2010)利用WRF模式检测了被模拟的飓风Ivan(2004)针对不同水平模式分辨率的敏感度。Chen(2007)等人和Fierro(2009)等人认为针对台风眼墙中重要的物理过程需要2km甚至小于2km的步长来表示。

3在MTCSWA中R34和TC强度之间的关系

图2a表现的是在MTCSWA的数据中R34的散点图，其中R34的平均值为1.81个纬度，其标准差为1.02°。图中R34的平均值比Knaff(2007)等人以及Chan and Chan(2012)等人的平均值要小。利用1988—2003年观测风半径的预估值，Knaff(2007)等人发现西北太平洋海域的平均的R34值为1.92个纬度。利用10年的（1999-2009）QuikSCAT数据，Chan and Chan(2012)获取了一个平均值为2.13个纬度的R34值，这比Knaff(2007)等人利用MTCSWA数据所预估出来的R34的平均值要大。考虑到由于使用了不同的数据资料、观测时间以及R34资料本身的不确定性，我们认为由MTCSWA数据得到的R34平均值对于过去的这些研究而言是具有一般可比性的。

在MTCSWA的数据中，TC的尺度与强度可以被拟合为一个二次函数：

这里的V是指用节(kt;1kt)表示的1分钟内TC的平均最大方位风风速。

在MTCSWA数据中，拟合曲线表明R34在2.50个纬度范围内存在一个最大值为103节。这种曲线形状与Knaff等人(2014b)的资料集里所展示的（2014a,their Fig.3）平均粒径分布相类似。R34通常在TC没有达到最大值前会随着TC的强度增加而增加，甚至在后面会随着其强度的增加而稍微减小。尽管R34可以在一个确切的强度值周围非常宽泛的变化，图2a表明，在平均意义上说，R34在西北太平洋海域有一个上限（2.5°纬距）。

图2 TC尺度(R34)与平均最大风速的关系。(a)MTCSWA模式结果(b)模拟结果。实线和虚线分别代表观测和模拟的拟合曲线

请注意一些出现在图2a中的样品其R34值比平均值3.85°纬距要大（2个标准差）。我们检验了全部96个样品然后发现了大多数样品（82.3%）与低频的季风环流或气旋性环流相联系。季风环流是低层季风性环流进化的一种特定模式，通常被认为是一种低频的、其直径大约为2500km的圆形涡旋(Lander 1994;Wu et al.2011a,b;Wu et al. 2013)。热带风暴Talas（2011）的径向风廓线是大型R34案例的一个典型例子(如图3)，其在96个样品中占了24个。在世界标准时间8月26日18时起至9月2日00时的这一段时间内，有一个方位平均风的次大值出现在距离台风中心400-600km的地方。我们检验得知850hPa风场与由6小时间隔的1经纬格距的NCEP FNL数据资料得到的热带风暴Talas相关联。我们发现低频气旋性环流是伴随台风一起出现的（图略），由此可以在图3中得出方位平均风的次大值出现在距离台风中心400-600km的地方。Wu等人（2013）发现在2000年至2010年年间，有19.8%的热带气旋其形成与5月-10月的季风环流有关。

图3 热带风暴特拉斯(2011)的700hPa径向风廓线，其中第二风极值位于4°-5°纬度半径之间

4在模拟中R34与TC强度之间的关系

我们进一步检验了模拟的R34数据。被用于模拟R34的样品尺度为2058，并且R34的均值为2.02个纬距，其标准差为1.02°。图2b表示的是在WRF模式中模拟的R34与TC强度之间的散点图。注意到没有一个样品的强度超过93节。TC尺度与强度之间的关系可以用一个二次函数来拟合：

从拟合曲线来看，我们可以得知模拟的R34通常随着热带气旋强度的增加而增加，这与从MTCSWA数据库得出的关系一致。在模拟中随着TC强度的增加，模拟得到的R34变得越来越大，甚至超过了观测值。我们猜测这种差异可能是由于相对较粗的模型分辨率不能在TC强度增加时很好地解决在径向方向上TC的风场分布而造成的。因为TC的尺度与强度之间的关系，TC尺度模拟的改进依赖于TC强度模拟的改进，这与Knaff与S

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