海气界面能量转移对台风的影响模型

文摘

耦合Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment运输模型被用来模拟台风玉兔(2018)。四动量转移的影响参数化方案(COARE、泰、OT, DN)和三个传热参数化方案(COARE、GR、ZK)台风模型研究了通过跟踪、台风的强度和径向结构。结果表明,玉兔的轨道不是敏感参数化方案的选择,而不同的参数化方案的组合影响的强度玉兔。在四个动量通量参数化方案,三个wave-state-based方案(泰、OT和DN)提供更好的强度结果比wind-speed-based COARE计划,但三wave-state-based方案之间的差异并不明显。三国热通量参数化方案,GR方案的结果略优于COARE的计划,和GR和COARE方案明显优于ZK计划,从玉兔的强度显然低估了。的影响不同的参数化方案的结合强度的台风也反映在的径向结构台风,台风和径向结构的模拟实验与更强的台风强度也发展得更快。差异之间的强度试验主要是由于海面热通量的差异,焓从海洋表面转移到大气中有重大影响大气风场底部,有一个强大的通信之间的焓通量的分布和底部风场。

1。介绍

热带气旋是最严重的天气现象之一,造成生命和财产的巨大损失,沿海地区(1,2]。准确的跟踪和预测热带气旋的强度,尤其是台风和飓风,是减少热带气旋的危害具有重要意义和应急管理。

由于数值预测模型的发展,台风路径预测已经大大提高了在过去几十年。然而,由于台风的内部物理机制的复杂性和难以准确描述一些小型流程相关的强化台风数值预报模型,台风强度预报的改进是相对较慢(3]。

台风的能量来源,海洋中扮演一个重要的角色在台风的生成和强化。一个准确的描述大气和海洋之间的能量交换是必不可少的台风强度的预测(4- - - - - -7]。在当前模型、大气和海洋之间的能量交换动量通量和湿焓通量描述湿焓通量在哪里的和显热通量和潜热通量。动量通量 ,显热通量 ,和潜热通量之间的空中和海上可以表示为 在哪里是空气密度,是风速度10米的高度,空气的比热容,汽化潜热, , ,和是动量交换系数(也称为阻力系数),显热通量交换系数,分别和潜热通量交换系数。在神经层次, , ,和可以计算出 在哪里 卡门常数,是参考高度,通常为10米, , ,和对动量粗糙度长度,显热,分别和水蒸气。

动量通量的计算,早期应用程序处理或风速的函数。在低和适度的风力条件( ),许多观测表明,线性增长风速(8- - - - - -10]。因此,的功能在低和适度的风力条件可以表示为 从不同的观察,系数和安装到不同的值(表吗1)。可以看出,的功能安装在不同观测揭示的单调递增关系与 ,但系数的值和显著差异。差异表明可能不仅取决于风速。许多研究表明波状态有重要影响的表面粗糙度11,12]。

由于缺少观察在高风速条件下,在一些早期的模型(21,22)之间的线性关系和外推到高风速条件。然而,一些最近的田间试验和实验室实验表明,当风速达到一定水平时,不再增加而增加 ,但达到一个饱和值(23,24),或随的增加而减小(25]。这饱和效应与波打破和一代的海泡石在高风速下(26,27]。由于动量传递波状态的重要影响,许多wave-state-based海面粗糙度参数化方案提出了计算空气和海洋之间的动量通量,比如wave-steepness-based泰勒提出的参数化方案和Yelland28(方程(8))和wave-age-based庄士贤等人提出的方案。29日(方程(9)): 在哪里有效波高,谱峰的波长, 表示波陡度,波速度谱峰,是摩擦速度, 表示波的年龄。与基于风速的方案相比,基于波计划状态描述海面更直接的物理状态和通常用于atmosphere-ocean-wave耦合模型,在这一波状态是由海洋模型或波模型。

大气的热量从海洋运输是台风的主要能量来源30.,31日]。由于难以直接测量热通量,海气界面传热机制相对比较可疑。根据采用的方法,参数化方案的热通量可以大致分为以下几类:(1)基于观察和温和的风条件低,显热通量交换系数和潜热通量交换系数被视为一个常数(32];(2)通过直接拟合观测无量纲参数,如粗糙度雷诺数 ,显热粗糙度和水蒸气粗糙度可以表示为一个函数的无量纲参数(33];(3)描述之间的比例或和粗糙度雷诺数的函数和普朗特数 : (34]。正如上面提到的,有不同的热通量参数化方案之间的差异,这将导致台风造型结果的差异。

本研究旨在改善的理解能量交换对台风的影响造型,特别是影响强度预测。检查动量通量和热通量对台风的影响强度,我们评估的性能四动量通量参数化方案和三个热通量参数化方案的模拟超级台风玉兔。

2。方法

2.1。动量通量参数化方案

在数值模型中,海面动量通量的阻力系数的确定(方程(1)),可以计算出(方程(4))。因此,在模型中不同的动量通量参数化方案是由不同的计算方案实现的 。

2.1.1。COARE

COARE(海气耦合响应实验)方案,提出了基于收集的通量测量宽外袍(热带海洋全球大气)COARE实验35),广泛应用于各数值通量计算模型(36,37];这里我们采用v3.5版本提出的COARE Edson et al。10]。

COARE分裂分为两部分: 在哪里对应的粗糙的部分动力完全由运输的粘性影响海面时,海面是平的;除了动量转移引起的粘性效应,由于海面的实际不均匀,海面上的风产生水平风压,从而导致水平动能被转移到波,和动量转移的这一部分对应于粗糙度 。 计算从 在哪里空气的运动粘度和吗从观察被COARE 0.11。通常是计算从Charnock关系38]: 在哪里Charnock系数和吗重力加速度。然后,(10)是写成

Charnock系数由COARE风速的函数表示为基于观察: 在哪里 米⁻¹年代和 。

2.1.2。泰

基于观测从HEXOS(海在湿度交换)39),RASEX (Risø海气交换)40),和安大略湖(41)实验中,泰勒和Yelland [28)提出了一个考虑有效波高海面粗糙度参数化方案和波陡度 :

相比wind-speed-based COARE计划,泰计划描述了海洋表面的物理性质之间的关系更直接。

2.1.3。不

从动量通量观测收集ASGMAGE(一个联盟ASGASEX(空气海洋气体交换)和法师(海洋气溶胶和气体交换))的实验中,东et al。42)提出了一个方案考虑波长和波年龄 :

波的年龄 代表的相对大小波速度和风速,以及风的能力转移动力波。

2.1.4。DN

通过过滤从纯风动量通量数据波场和深水条件从敏捷(15 - m抗议研究船敏捷)[43),获取(通量、海况和遥感在条件变量获取)(44,HEXOS SWADE(表面波动力学实验)45),而波(空气垂直交换研究)46)实验,庄士贤et al。29日)提出了一个方案考虑波的年龄 :

以上四个方案中,除了COARE计划,它使用风速计算 ,其他三个方案都是基于波参数。由于大气模型一般不直接提供波参数,泰,不,和DN计划主要用于耦合模型,在波参数可以由波模型。

2.2。热通量参数化方案

2.2.1。COARE

除了计算方案 ,COARE还提供的计算方案和 。在COARE方案中,和作为相同的值: 在哪里 粗糙度雷诺数。

2.2.2。GR

GR Garratt[提出的方案47)计算和从和 ;的值和略有不同:

2.2.3。ZK

基于观测的宽外袍COARE和范围(San Clemente海洋探测实验)(48),Zilitinkevich et al。34提出一个方案来计算和在不同的海洋表面粗糙度条件:

= 0.1作为阈值选择因为观测数据的拟合曲线匹配光滑政权的曲线方程。

2.3。评价参数

定量比较台风模拟的结果,我们介绍了三个参数来评估仿真结果:均方根误差(RMSE)、皮尔森相关系数(R)和模型技术(年代),作为 在哪里和模拟结果与实际观测值代表值,分别对时间。

3所示。案例介绍和实验设计

3.1。超级台风玉兔的概述

超级台风玉兔是26日命名为2018年西北太平洋热带气旋。在1200 UTC时间2018年10月21日,玉兔形成的热带气旋附近的热带海洋上158°E和8°N,它升级到一个热带风暴在0000 UTC 10月22日,然后达到台风强度在0000 UTC 10月23日2000年10月在UTC 24日,其强度超过了超级台风Mangkhut(22日命名为2018年西北太平洋热带气旋),因此在2018年成为最强的热带气旋。图1显示了玉兔的跟踪和强度变化的最佳历史JTWC发布的数据(联合台风警报中心)。

3.2。实验设计

在本研究进行实验COAWST(耦合Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment运输)49)模型。超级台风玉兔是大气模型,模拟和波模型是激活提供波参数对大气模型的计算 ,因为海洋的激活模式会导致感冒偏差的海洋表面温度的模拟在西北太平洋热带气旋(50),和海洋模型没有激活我们的实验。

地理气候研究和预测(WRF ARW 4.1.5)模型中使用的大气模型的耦合模型。长达0.25°×0.25°广义(全球数据同化系统)最终分析的数据摘要(国家环境预报中心)作为初始和边界条件。有三个双向嵌套网格在当下work-D01, D02, D03(图2)。最外层网格D01 27公里的水平间距和90年代的时间步长;第二个网格D02 9公里的水平间距和30年代的时间步长;最里面的网格D03涡网格后沿着台风中心,涡流在500 hPa高度跟踪,其位置每15分钟计算一次,和马克斯涡流速度为40 m / s计算的新的涡中心位置;它的初始位置是红色框,如图2的水平间距D03 3公里,和它的时间步是10年代。共有44个垂直层采用压力10 hPa的顶部。普渡大学林的51]计划作为微观物理学计划;短波和长波辐射都是通过快速辐射传输模型来解决全球环流模型(RRTMG) [522.5),Mellor-Yamada录像和Niino水平(MYNN) [53)采用行星边界层方案,表层模型MYNN,地表模型设置为统一的诺亚(54],Kain-Fritsch [55]积云方案只在D01和D02激活。

波参数需要( , ,和 )计算的波模型计算了天鹅(模拟近岸波浪,41.31)和传输通过耦合器WRF MCT(模型耦合工具包);天鹅模型还接收10米风场从WRF迫使字段。天鹅的水平间距约9公里,时间步长是180年代;域的天鹅蓝色框,如图所示2。

大气和波模型初始化1200 UTC时间2018年10月22日,综合5天1200 UTC 2018年10月27日。仿真时间覆盖整个增强玉兔的过程;在此期间,跟踪的玉兔是大海,和不同的参数化方案的影响之间的动量和传热海洋和台风可以完全分析。

有12本研究实验:四动量通量参数化方案和三个热通量参数化方案中描述的部分2被称为成对。除了通量参数化方案,其他设置都是一样的。在每组实验中使用的参数化方案总结表2。

4所示。结果与讨论

4.1。跟踪和强度

对比模拟跟踪的玉兔和最佳历史数据绘制在图3。总的来说,台风的运动从东南到西北是复制的每一个实验,模拟移动速度较慢,但比最佳历史数据。差异之间的跟踪12个实验是不明显,在0000年之前和玉兔的跟踪UTC 10月25日从12实验通常是相同的。一般来说,模拟跟踪玉兔不敏感通量参数化方案,在协议与许多台风模拟研究[3,56),因为台风路径主要受大规模转向流,而小规模的通量传输影响有限。

对比模拟强度和最佳历史数据如图4。结果MSLP(最低海平面气压)绘制在图4(一)。从最佳历史数据,我们可以看到,玉兔迅速加剧12-48 h(仿真期间,及其MSLP减少约80 hPa,但是这种快速的强化过程没有被复制的实验;减少的速度模拟MSLP更慢比最佳历史数据。尽管热带气旋的迅速增强的机制仍然是有争议的(57],普遍认为TC的热力学和运动学特性快速强化的核心发挥重要作用(58,59]。在数值模拟,模型计算对流过程如何快速强化TC的有很重要的意义。因此,繁殖迅速加剧的玉兔的失败可能是由于当前的对流计算方案无法复制TC的对流过程的核心。模拟不同的实验结果差异很大;MSLP从四个实验使用ZK方案作为热通量参数化方案(CR_ZK, TY_ZK、OT_ZK DN_ZK)比其他的要大得多,这表示台风强度影响ZK的收养计划。的表演COARE、GR和ZK保方案的数值模拟也被评估et al。4)使用美国国家大气和海洋管理局/环境技术实验室(NOAA / ETL)区域海气耦合模型系统,从他们的结果(图1在包等。4])。ZK计划显示最糟糕的表演,飓风模拟通过ZK计划没有加强,和GR方案是略优于COARE计划。由于不同MSLP减少速度不同的实验模拟,仿真结果MSLP显示很大的差异在120 h:最小的是900 hPa (DN_CR)和最大的约940 hPa (CR_ZK);超过40 hPa的区别。

图4 (b)礼物的结果UMAX(最大风速在10米水平);UMAX不断增加的趋势,对应于MSLP的递减趋势,快速增加的期间UMAX 12-48 h也不是复制的实验,并使用ZK UMAX模拟的四个实验方案的热通量参数化方案还显示明显的弱的偏差。

表中列出3是RMSE、皮尔森相关系数和模型模拟的技巧MSLP从12实验。在12个实验中,RMSE TY_CR是最小的(17.30 hPa),最大的是CR_ZK 34.49 (hPa)。不同实验之间的皮尔逊相关系数的差异是不明显的。模型技术也显示显著差异:最高是TY_CR(0.8447),最低的是CR_ZK(0.4198),而与RMSE的结果是一致的。

比较不同的参数化方案的表演MSLP模拟更直观,表4列出了平均RMSE R和S的实验,使用相同的方案。从四动量通量参数化方案的结果,可以看出,波的性能基于状态泰,OT, DN计划通常比wind-speed-based COARE方案。与COARE方案相比,RMSE MSLP模拟的三个wave-state-based动量通量参数化方案是降低平均约3 hPa。COARE是最好的wind-speed-based之一参数化方案,已广泛应用于动量通量的计算(60,61年];wave-state-based计划的更好的结果显示,动量通量的特征在台风条件更好的被wave-state-based方案;这表示,考虑到波状态的影响可以提供更多信息的参数化 。相似的结论提出了由庄士贤et al。62年和普拉卡什等。63年]。从三个热通量参数化方案的结果,它表明MSLP ZK方案模拟的结果比其他两个方案。的MSLP RMSE更高,技能是显著降低模型。GR方案结果略优于COARE方案。三个热通量参数化方案的相对表现符合保et al。4]。

RMSE、皮尔森相关系数和模型模拟的技巧UMAX从12实验给出了表5。在12个实验中,RMSE TY_CR是最小的(11.47米/秒),最大的是CR_ZK(21.35米/秒)。结果模型类似于RMSE技能;TY_CR最高(0.7725),最低的是CR_ZK (0.3624)。表6列出了组平均均方根误差(RMSE)、皮尔森相关系数(R)和模型技术(年代)。从四动量通量参数化方案的结果,可以看出wave-state-based方案的性能(泰、OT和DN)通常比wind-speed-based方案(COARE),这与表中的结果一致4。RMSE UMAX模拟的泰、OT和DN是1.2 m / s小于平均COARE。通过比较结果COARE、GR、ZK,它证明了UMAX ZK方案模拟的结果比其他两个方案;GR方案结果略优于COARE方案。

4.2。径向结构的时间演化

分析台风径向结构的时间演化,Hovmoller图的方位(海平面气压)和平均SLP协议在数据绘制5和6,分别。台风的强度和结构发展呈现在图5;结果在图5和结果部分是一致的吗4.1,实验使用ZK的热通量参数化方案倾向于低估玉兔的强度。台风加剧,越快越快径向压力梯度增加。在这里我们把CR_ZK(图5(c)和TY_CR(图)5(d))作为例子。台风模拟TY_CR快速加剧;需要42 h TY_CR加强950 hPa,虽然台风模拟CR_ZK加剧慢,大约需要75 h为CR_ZK加强950 hPa;除了中央压降的速度不同,其径向结构的发展速度也明显不同。在72 h, 980 hPa等压线CR_ZK位于约70公里的台风的中心,而980 hPa的等压线TY_CR位于约90公里的台风的中心,表明TY_CR更强的径向结构模拟。值得一提的是,台风结构的四个实验模拟使用ZK的热通量参数化方案(CR_ZK(图5(c)), TY_ZK(图5(f)), OT_ZK(图5(j)), DN_ZK(图5(左))是不够发达,这与部分的结果是一致的4.1。

图6显示的时间演化方位平均切向和径向风风。可以看出,中心附近的风速相对较小,达到了最大值随着半径的增加,然后随半径。切向风的值可以达到超过50 m / s,而径向风的最大值只有25 - 30 m / s,表明台风风场结构的底部是由切向旋转,伴随着一个较弱的收敛效果。径向风的最大值一般出现在距离60公里的中心,而切向风的最大价值可能是分布式40到60公里,表明该地区与地区外的最强的收敛效果略最强的旋转效应。这一特性也被提出的绿色和张6)(见图7其中)。从实验的结果,并有很强的台风强度(CR_GR(图6(b)), TY_CR(图6(d)), TY_GR(图6(e)), OT_CR(图6(g)), DN_CR(图6(j)),最大切向风速半径在120 h是大约40 - 50公里,而对于实验较弱台风强度(CR_ZK(图6(c)和DN_ZK(图)6(左)),最大切向风速半径在120 h是约60公里,不仅表明台风的水平扩展,而且风的径向分布是影响动力和空气和海洋之间的传热。

4.3。在海面热通量

确定台风强度差异的原因从不同的实验中,我们分析了在海面热通量模拟不同的实验。时间演化的方位平均潜热通量和显热通量在海面是绘制在图7和8,分别。相比之下,经由热潜热通量比显热通量。类似于风速的分布在图6两个热通量的分布显示,增加的特点,然后沿径向方向递减。热传递的数据7和8对应于风场图的发展6用更强的热通量,台风模拟实验可以从海洋中获取更多的能量,导致风场的发展。穷人从强度的ZK方案模拟结果造成的贫困导致热通量的计算,计算不合理造成的和 。焓交换系数计算了ZK随风速增大而减小(cf图2 (b)在包等。4]),这并不符合共识,焓交换系数增加或保持常数随着风速(64年- - - - - -66年]。

来验证这个结果,我们绘制焓通量的分布(潜热通量和显热通量之和)和10 m水平风速120 h (1200 UTC时间2018年10月27日)在图9。它是证明的风速分布之间有很强的相关性和焓通量的分布;风速是平行的轮廓焓通量的轮廓,和焓通量水平梯度的分布与风速是一致的。基于焓通量之间的关联度和风速,可以得出结论,不同的热通量参数化方案导致海面热通量的差异,进而对台风的强度有重要影响。

5。结论

具有重要意义准确预测热带气旋的强度,尤其是台风。空气和海洋之间的能量转移对台风强度的发展是至关重要的。在本文中,我们使用耦合模型COAWST研究四动量通量的影响参数化方案和三个热通量参数化方案的模拟超级台风玉兔。的结果,我们得出以下。(1)跟踪模拟玉兔不敏感的通量参数化方案。方案之间的差异主要是在强度模拟。在四个动量通量参数化方案,三个wave-state-based方案(泰、OT和DN)提供更好的强度结果比wind-speed-based COARE方案。这是由于不同性能的参数化 。三个wave-state-based方案(泰、OT和DN)提供更好的强度结果比wind-speed-based COARE计划因为波状态对海洋表面粗糙度有着不可忽视的影响。(2)三国热通量参数化方案,GR方案的结果略优于COARE方案;GR和COARE方案明显优于ZK计划,玉兔在强度的预测。穷人ZK因为它计算一个不合理的结果和 。焓交换系数计算了ZK随风速增大而减小,这并不符合共识,焓交换系数增加或保持常数随着风速。(3)区别不同方案之间的强度相关模拟海面热通量。热转移在海面风场产生重大影响。之间有很强的相关性的风速分布和焓通量的分布;面积大焓通量可以从海洋中获取更多的能量,从而导致风场的发展。

数据可用性

JTWC TC最佳历史数据用于支持这项研究的结果已经存入联合台风警报中心网站(https://www.metoc.navy.mil/jtwc/jtwc.html?western-pacific)。NCEP分析数据获得https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.3/。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究是由中国国家重点研发项目(批准号2018 yfb0203801)和中国国家自然科学基金(批准号41605070)。

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