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海汽交互作用对气旋结构和强度的影响

Yong CHeol Kwon and Taekyun Kim

韩国大气预测研究所

韩国首尔地球系统研究所

国家气象科学研究所

摘 要

为了探究海汽交互作用对热气气旋结构和强度的影响，使用WRF模式进行了预报并进行敏感性检测。在平静环境中采用三种不同的海汽动力和热力交换系数模拟了台风的发展。为了探明每个海汽交互系数的确定影响，设计了两个交互系数单独改变的实验。例如，当热力交换系数改变，动力系数保持不变；反之亦然。分析了台风路径和强度的敏感性检验实验的合理性。结果表明，随着海汽交互系数变化导致的台风强度变化，在平静环境下，理想涡旋的路径是不变的。结果表明不同的热量交换系数导致的气旋强度的变化主要是因为输入到系统中的能量不同。而强度随着动力交换系数的改变而改变，强度的改变主要是由于气旋大小改变的角动量守恒，当动力交换系数改变时，净能量输入几乎没有变化。在最大风速的半径处的角动量累积值的计算证实了研究中发现的不同强化机制。

介绍

在所有严重天气事件中，热带气旋是最具破坏性的气象现象之一。近年来，由于受台风影响的沿海城市的人口增多和经济发展，由台风造成的群众生命财产的损失日益加大，所以，对于台风路径和强度的预测的准确的预报能力将有助于减少由台风造成的损失。台风路径的预报技巧已经极大的改善了。正如过去几十年的大量研究已经表明，这主要是由于大尺度数值天气预报模式的技巧提高。然而，与台风强度和结构预报的技巧并没有和路径预报一样的提高。

热带风暴的路径主要由大尺度环流影响，然而强度和结构的改变取决于对个因子，比如小尺度的对流，多尺度的交互作用和其它环境因素比如环境风的垂直切变、还表面温度。近年来，一些机构已经开始关注台风强度预报技巧的提高。比如台风预报提高项目（HFIP）在台风强度和结构的预报上有了很大的进步，热带风暴的强度和结构的准确预报在预报强度突变、内陆洪灾上也有重要作用，由台风导致的强烈风暴和内陆洪灾是风暴登陆的两种最有破坏力的事件。为了准确的预报这类事件，准确的预报台风强度和尺度是必要的，然而，由于缺乏控制其强度和尺度的动力机制的理解，对其的预报能力也进展缓慢。

几种环境因素，比如垂直风切变和海温一直被认为是决定台风强度的影响因子之一。众所周知，高的海温和弱的垂直风切变对台风强度的增强是有力的，反之亦然。除了这些环境因子，动力和热力的风暴的海汽能量交换也被认为是控制气旋强度和尺度的关键因子。Ooyama（1969）用数值模式研究了海汽交互作用对热带风暴强度的影响，他发现热带气旋强度和热量交换系数（C_H）成正相关，但和动力交换系数（C_D）成反相关。这个结果看来是正确的 ，因为C_D 代表能量减少的速率，C_H代表能量增加。使用Axisym-metric平衡模型，Emanuel也证明最大切向风速度和C_H的二次方根比C_D的二次方根更成比例，这和O69的结果一致。EMANUEL还指出对于增强的热带气旋C_H 要比C_D大0.75以上。

一些近期关于海汽交换系数对热带气旋作用的研究表明O69和E95的结果不知什么原因是不同的。例如，当保持C_H不变，Montgomery得出了C_D的强度和理想热带气旋强度和尺度的关系，他们的结果表明随着C_D到达一个确定的临界值，气旋强度增强然后减弱而不是随着C_D的增加而减弱。他们得出结论当C_H和C_D的比例小于0.1，风暴可能成为一个巨大的台风。Bryan控制C_H和C_D的不同进行一系列轴对称水平和垂直混合数值实验，他的研究表明水平混合长度对热带气旋的强度和结构是最敏感的，而不是通常认为独立的C_D和C_H，C_H和C_D的比例对热带气旋的强度和尺度的敏感性在他的实验中被检验了，尽管增强的速率和水平混合长度不一致，风暴通常随着C_H和C_D的比例而增强。另一方面，根据他的研究，风暴的尺度不会被这种比例影响很大。基于对台风Katrina（2005）的数值模拟，Green和Zhang指出强度对C_H改变更加敏感，而C_D对风压关系有更大影响，这和Bao et al（2012）的结论类似。

海上高空风速度的直接观测直到现场试验才能得到，比如CBLAST。通常海上C_D的一致性就是它随着风速线性增加，到达某一临界值后趋于不变。然而风速变得，平稳的准确起点并不清楚，几种观测表明在高度为10m处，它也许在25-30m/s。另一方面，不关风速如何变化，C_H被认为任仍然保持相同的值，而不同于风速线性增长的传统说法。然而，还是需要更加谨慎，因为交换系数在海洋上传播相当大，而且观测结果可能有重大错误（比如Montgomery.2010）。

在这项研究中，我们试图看到相比于传统方法，新方法中海汽交换系数的影响。C_D和C_H不被设定成不变，而是被设定成随着风速而变化的。它们被允许稳定的变化，就像是在真实的大气中一样。此外，对动量和热量的粗糙长度（Z₀和Z_T）进行了修正，以改变交换系数。因为C_D和C_H都是Z₀和Z_T的函数，所以C_D和C_H变化而不需要修改Z₀和Z_T可能会导致不一致，尤其在使用粗网格的边界层。最后，当C_D变化时，我们保持C_H的值,当C_H变化时保持C_D的值，一遍清除地看到它们对每个系数的影响，因为C_D和C_H都是通过Z0来联系的，随意修改一个系数而不改变另一个系数需要一些代数操作。这个过程将在下一节介绍。在这种背景下，海汽交换系数的影响像涡旋一样的飓风的强度和结构在一个理想的涡旋中研究并使用WRF模式实验。为敏感性实验设计了三种不同的C_D和C_H方案，并将理想的涡旋嵌入一个平静的环境中，结果会被用来分析以检验交换系数如何改变热带气旋的强度和结构。

第二部分描述了修改C_D和C_H的实验设计和方法。结果在第三节中给出，其中基本场和风暴结构与灵敏度结果相关。此外，还解释了与C_D和C_H有关的两种不同风暴强度变化机制，并描述了风暴对这些系数的相关结构影响，最后第四部分提供了一些总结和结论。

2.方法论

2.1 实验设计

WRF模型版本3.61和WRF模型（ Rotunno和Emanuel1987）提供的理想化涡旋选项被用于本研究的敏感性实验。实验的水平分辨率为9公里，601times;601格点，41个垂直高度，模型高度25公里。模型主要是被海温为28°C的海洋覆盖，科氏参数为5times;10^-5s^-1（20°N）。理想的涡流被定义成轴对称，最大风速为15m/s，初始半径为82.5公里。涡旋的大小，即台风风的分量为0的地方被设置成412公里。图1显示了该研究中所使用的初始条件下的海平面气压和风场平面视图以及垂直横切面。

横向边界被设置成各个方向的周期性条件。Monin-Obukhov类似的方法备用与计算表面的通量，Yon-Sei大学（YSU）计划用于边界层参数化，辐射传输模式用于短/长波辐射传输。Kain-Fritch计划用于对流参数化方案，网格范围内的水汽情况由WRF中Single Moment-6计划输出，模式模拟结果为t=10h，每小时输出。

2.2 海汽交换系数

动量、显热和潜热的表面通量可以从公式1、2、3分别给出。

(1)

(2)

(3)

其中是空气的密度，U是参考层（通常高度为10m）的风速，和在不同的表面混合比和参考层上的位温是不同的，C_D、C_H、C_Q分别是动量、热量和湿度的交换系数。在大多数表面方案中，热量和湿度的交换系数在我们的研究中是相同的。

交换系数可以表示为以下形式，4和5采用Monin-Obukhov相似理论。

（4）

（5）

其中k是Karman常数，和是动力和热力粗糙长度，和是动量和热量的通用函数，是表示大气稳定度的函数，这些函数在中性条件下为0。

为了进行动量和热量交换系数的敏感性实验，这些系数的系统订正如图2展示，设计了三个C_D的方案，第一个随风速线性增加，第二级的风速约为20m/s，而第三个则以20m/s的风速下降。另外三个C_H也重新设计，第一个稍有增加，第二个稳定，第三个轻微减少（图2b）。

根据方程4和5，C_D仅是动量粗糙长度的函数，而C_H则取决于中性条件下的动量和粗糙长度。因此，考虑到C_D和C_H的中性假设，Z₀和Z_T可以用过简单的代数操作而获取，，因为有两个未知数两个等式。最终交换系数可以通过计算Z₀、Z_T和其它通用方程。图3显示了通过这种方法获取的动量和热量粗糙长度。5个实验在本研究进行的各种热量和动量交换系数总结在表1中。

3.结果

3．1 基本场

图4显示了C_D敏感性实验强度的时间序列（图4a）和C_H实验（图4b）。正如所料，当C_D变小和C_H变大。风暴强度不管从中心气压来看还是从最大风速（高度为10m）来看都是加强的，反之亦然。轨迹没有显示,因为在整个预报期间，涡旋仍然在同一位置。在强度图中一个值得注意的特征是在C_D实验中，最大风速值的变化比在C_H实验中更大。而在两个实验中，中心气压值分布几乎相同。

在本研究中，每个实验的风暴强度均未达到稳定状态，其中一个主要原因是物理参数的设置，尤其是辐射和边界层参数设置（Hakim 2011；Bao et al.2012）。此外，在大多数三维数值天气预报模拟中，对流变化通常引起热带气旋的不对称。湿对流引起的不对称往往导致高或中频的风暴强度的震荡。当然，谨慎设置理想涡旋使其处于稳定状态是好的办法，但是在我们看来这不是一个关键因素。因此，本研究得出的结论可能不会无效，因为风暴没有达到稳定状态。

平均海平面气压和10m高空风速在t=84h和t=96h之间的平均值显示在图5中。图中中心气压和最大风速值与图4的强度特征一致。较大的C_D和较小的C_H产生较弱的风暴，较小的C_D和较大的C_H产生强烈的风暴。平均气流不存在，科氏参数设置为常数，因此模拟涡旋的结构大部分是轴对称的。基于强度、路径和水平结构的时间演化，本研究中所进行的模拟与本研究中所使用的理想涡旋和侧边界条件没有不可预见的问题。

3.2 风暴结构

模拟中心气压和最大风速的关系是评价模型好坏的一个关键标准。通过对压力-风关系的分析，可以推导出风暴强度、风暴大小和其它结构相关信息。风暴的大小可以用几种方式来定义，例如最外层的封闭的等压线或最大风的半径（RMW）。大多数的学术杂志采用34kt风半径座位风暴尺度，在本研究中，风暴尺度被定义为最大风速的半径。一个主要的原因是风压关系是基于最大风速和中心气压之间的。因此采用本文的定义方法很好的解释了风暴尺度和风压关系。RMW和34-kt没有大的差异，这正是了使用RMW的合理性，从C_D和C_H的灵敏度实验的带的风压关系如图6所示，其中不同的颜色的点代表了不同的海汽交换系数的实验。在每个实验中，利用中心气压和最大风速值从120h的数据中逐小时绘制出这些点。图的右下角代表若风暴，其中低风速存在于高压中心，左下角代表强风暴和低的中心气压。

C_D和C_H敏感性结果的风压关系线呈现出完全不同的斜率关系，当改变C_D的值，风压关系的斜率就会改变，但却不随着C_H的改变而改变，风压斜率变化表明中心气压相同的区域最大风速值是不同的，随着C_D的变化，最大风速值变化介于40、50到60之间（图6a）。由于台风的最大风速与径向气压梯度成正比，而不是同中心气压成正比，所以在相同的中心气压值下的最大风速变化是可能的。为了在给定的中心气压下产生更大的风速，风暴的大小需要减小，所以径向气压梯度变大。在这方面，C_D实验中的风压关系，表明了风暴大小的变化。然而，尽管高的C_H是风暴强度加大，C_H数值的变化对风压线的斜率并没有影响。

平均切向风速度的方位角的Hovmoller图被用于证实由风压关系所展示的不同

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