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2013年“菲特”台风暴雨数值模拟中微物理方案的对比试验

2016-09-16翟国庆朱佩君李靓靓

浙江大学学报(理学版) 2016年5期
关键词:菲特实况台风

刘 瑞, 翟国庆, 朱佩君, 李靓靓

(浙江大学 地球科学学院, 浙江 杭州 310027)



2013年“菲特”台风暴雨数值模拟中微物理方案的对比试验

刘瑞, 翟国庆, 朱佩君, 李靓靓

(浙江大学 地球科学学院, 浙江 杭州 310027)

利用TRMM(热带测雨雷达)搭载的TMI(微波成像仪)反演廓线资料,分析“菲特”台风登陆前、后云团内部水凝物的分布种类,依此选择WRF区域中尺度模式下符合条件的6个云微物理过程参数化方案(Lin, WSM6, Godgce, WDM6, Morrison以及Thompson方案),模拟2013年10月6~8日的台风过程.从降水落区、强度,水凝物及风场垂直分布,台风路径及强度等方面对预报性能进行对比,结果表明,选用的6个云微物理方案都较好地模拟了浙江暴雨的范围和强度.结合Ts评分,降水量级越大,模拟效果对云微物理方案选择越敏感,其中,Lin方案效果最佳,尤其对极端降水的模拟,其次为WSM6、WDM6及Thompson方案,Morrison和Godgce方案相对较差.结合水凝物平均值廓线分布发现,除WDM6方案外,其他方案对暖雨过程的模拟基本一致,而对冰相过程的模拟6个方案差别较大;同时,各方案对风分量的模拟结果较水凝物廓线差别小,说明对于动力因素模拟不敏感.另外,6个方案对于台风强度的模拟整体偏弱,相较之下,Lin方案较好地模拟了强度变化趋势.

“菲特”台风; 微波成像仪; 云微物理参数化方案; 气象研究与预报

Journal of Zhejiang University(Science Edition), 2016,43(5):593-600,609

0 引 言

台风是发生在热带海洋的强气旋性系统,可造成暴雨、狂风等强烈灾害,国内外不少极端暴雨记录都与台风活动有关[1].我国是世界上受登陆台风影响最多的国家之一,每年因登陆台风造成的直接经济损失巨大,其中由台风带来的强降水是造成灾害的主要原因[2],而螺旋雨带的形成、下垫面的影响以及台风与中小尺度系统的相互作用是造成强降水的重要因素[3-4].同时,云微物理过程的结构特征对台风的强度、结构及台风暴雨的发生发展有着重要影响.近年来,包含云微物理过程的中尺度模式对台风过程的模拟已成为研究台风暴雨的重要手段,其中中尺度模式WRFM(weather research&forecasting model)因其考虑了较为详尽的物理过程,给出了丰富的物理参数化方案,并能较好地改善中尺度天气的模拟和预报效果[5-6],而被广泛应用.作为中尺度模式的多种物理过程中非常关键的一环,云微物理过程不仅直接影响降水预报,而且也影响模式的动力过程[7],IPCC明确指出,云物理过程及其反馈机制是导致数值模式预报不确定性的最主要因素[8].在实际暴雨模拟中,尤其是在台风暴雨模拟过程中,究竟采用哪种方案更理想,需要深入比较.近年来,国内外学者对于云微物理方案在WRF数值模拟中的比较研究相对较多.RAJEEVAN等[9]针对雷雨个例的敏感性试验,通过分析WRF模式的4个微物理过程(Thompson, Lin, WSM6 and Morrison)发现,降水对云微物理参数化方案的选择较为敏感,Thompson方案模拟的降水与观测最为接近,而其他3种方案模拟结果均偏高.LI等[10]利用WRF模式选择6种微物理方案针对台风个例进行敏感性试验,指出微物理方案对于台风路径预报不敏感,而台风强度预报差别较大(出现29 hPa差异),这与ZHU等[11]的结论一致,另外所有方案对台风强度的预报普遍偏弱,其中微物理方案中暖雨方案因其更多的云水、雨水以及降水致使下降速度相对较大,从而可以更快、更强地反馈到台风强度中[12].国内,黄海波等[13]选择7个微物理过程,针对西北地区一次强降水过程,对模拟降水进行定性、定量分析,指出不同微物理过程对不同等级的降水预报差别较大,其中对于暴雨量级降水WSM5方案最好,就整体预报效果而言,WSM3最佳,其次为WSM5,而Kessler方案最差.马严枝等[7]针对华北地区的一次强降水,选择7个微物理过程对该次过程进行敏感性试验,通过对不同分辨率的降水模拟以及垂直方向物理量的诊断发现,不同微物理方案对于分辨率的敏感程度不同,其中,Lin方案、Thompson方案、WSM6方案对暴雨预报效果较好,并且随着分辨率的提高,WSM6方案逐步显现其优越性,但WSM3方案对分辨率不太敏感,同时提出:垂直方向的不同动力是造成7个方案暴雨预报能力差异大的原因.朱格利等[14]针对华南暴雨事件选择了8种云微物理方案进行试验,得到WDM5方案对暴雨模拟效果最好;结合TS评分和误差分析,WSM5方案整体效果最好,Lin方案最差,不同分辨率下差异不大.

以往的WRF微物理试验中针对华东区域的个例研究较少,而且,因为下垫面条件差别较大以及个例过程天气背景的不同,造成结果差异较大,故之前对于华东区域尤其是对该区域台风暴雨的个例模拟的适用性不强,只能作为参考.

2013年23号台风“菲特”于9月30日20:00(北京时,下同)在菲律宾以东洋面生成,10月4日17:00加强为强台风,5日向西北偏西方向移动,7日1:15在福鼎沙埕镇登陆,登陆气压955 hPa,近中心最大风力达42 m·s-1,登陆后强度迅速减弱并向西南方向移动,之后继续减弱,11:00停止编报.“菲特”台风虽在福建登陆并减弱,但浙江出现了百年一遇的强降水,过程雨量全省平均207 mm,且强降水主要出现在沿海一带,尤其是台风减弱后,浙江省北部地区出现了西北至东南走向的强雨带,24 h降雨量超过450 mm.持续暴雨引发城市内涝,加上台风登陆恰逢天文高潮位,引发了泥石流、山体滑坡等气象次生灾害,造成通讯、电力中断.但在气象预报中,对浙江雨量的预报明显偏小,说明“菲特”台风较以往的台风暴雨预报更特殊.

本文使用WRF模式,通过TMI资料分析,确定个例过程云中水凝物粒子分类数目,选择满足该条件的6个微物理方案,对此次台风暴雨进行数值模拟,并对微物理方案进行敏感性试验.通过对比不同微物理方案的模拟结果,探讨WRF微物理方案对此次台风模拟的影响,并为“菲特”台风的机理分析提供依据.

1 试验方案设计

1.1试验基本情况

使用美国国家环境预测中心NCEP 1°×1°FNL再分析资料提供的模式初始条件和边界条件,台风路径及强度资料使用中国气象局热带气旋资料中心发布的逐6 h资料.本次模拟区域设置如图1所示,采用三重双向嵌套,模式水平分辨率分别为27,9,3 km,对应网格格点数分别为174×120,211×196,361×223,垂直方向35层.模拟初始时刻2013年10月6日8:00,积分模拟48 h.

图1 试验模拟区域Fig.1 Nested model domains used for the simulation红线代表“菲特”台风路径,绿线代表“丹娜丝”台风路径.Red solid line: Fitow path, green line:Danis path.

1.2微物理方案选择

随着大气遥感探测技术的发展,非常规资料尤其是卫星资料数据量急剧增加,为揭示气象系统过程及提供更高时空分辨率的数据,其中微波通道观测可以更好地描述云体内部结构,为中小尺度的深度分析提供可能.TRMM卫星于1997年底发射,目的是更多地了解热带降雨对全球气候系统的影响[15].由于该卫星垂直分辨率(微波通道)较高,在海洋上表现出色,2000年开始[16-20],国内研究者对TRMM观测资料及反演数据进行了质量评估,并逐渐利用TRMM观测及反演资料针对台风、强降水及闪电等个例做了细致的分析,尤其是云内部垂直结构,并将该资料引入模式,提高数值模式初始场精度.本文利用TMI 2A12数据集中5种水凝物廓线资料作为微物理方案选择的依据.其中水凝物包括云水、雨水、云冰、雪、霰等,廓线资料只分布在海上(见图2),垂直方向共28层,10 km以下每层间隔0.5 km,10 km以上每层间隔1 km,一直到18 km高度(见图3(a)~(d)),每类水凝物都有多个廓线样本点.TRMM卫星轨道在本次模拟48 h内共有8轨扫到d02区域(见表1),轨道扫到时间及区域包括模拟初始时刻、“菲特”登陆时间、“菲特”减弱且“丹娜丝”进入d02区域,“菲特”停止编报及“丹娜丝”加强,连续4轨扫到“丹娜丝”,并包括模拟结束时刻,即个例关键时刻及模拟时间段海上都有较好的廓线资料.从整个8轨的5种水凝物廓线统计结果及分布发现(图略),水凝物在不同时刻、不同高度上的分布特征有所差异,不过5种水凝物云水、雨水、云冰、雪、霰大值区分别对应于2.5,3.5~4,11~12,7,6.5 km,并且过程中5种水凝物全部存在,故选择包含对该5种水凝物描述的云微物理方案,并对其进行了敏感性试验.

表1 TRMM轨道号与模拟时间说明

图2 模拟初始时刻2A12水凝物水平分布Fig.2 The horizontal distribution of hydrometeors in 2A12 data on initial time

WRF模式中共有19个微物理选项,经常使用的有11种,根据水凝物廓线分布,从经常使用的微物理方案中选择包含5种水凝物的云微物理方案(见表2).6种方案包括Lin方案[21](Purdue-Lin)、WSM6方案[22](WRF Single-Moment 6)、Godgce方案[23-24](Goddard Cumulus Ensemble)、Thompson方案[25](Thompson)、WDM6方案[26](WRF Double-Moment 6)、Morrison方案[27](Morrison),前3个为计算水凝物混合比的单参方案,后3个增加了计算水凝物数的浓度,为双参方案.

图3 模拟初始时刻2A12水凝物廓线分布Fig.3 Vertical distributions of hydrometeors in 2A12 data on initial time

表2 微物理方案选项

注Qc,Qr,Qi,Qs,Qg分别表示云水、雨水、冰、雪、霰的质量变量.

2 降水预报对比分析

2.1累积降雨量预报

图4给出的是此次实况24 h累积降雨量和模拟结果对比.“菲特”台风登陆后,浙江省降水持续增大,浙江北部地区出现了西北至东南走向的强雨带,24 h降雨量超过450 mm,另一个暴雨区位于浙江南部沿海地区.总体而言,6个微物理方案基本上都能模拟浙北宁波强雨带以及浙南暴雨区.其中,对于宁波强雨带的模拟,Godgce、Morrison模拟雨量偏小,WDM6、Thompson模拟雨带在宁波区域偏南,WSM6方案模拟的300 mm以上区域与实况比较一致,但特大暴雨等级降水雨带不连续,相较而言,不管是强度还是落区Lin方案都与实况最为接近;对于浙南强降水的模拟,除Thompson、Morrison方案模拟雨量偏小外,其他方案都较好地给出了落区和强度预报.

2.2降水Ts评分检验

为进一步比较云微物理方案对降水预报的影响,进行24 h降水预报Ts(threat score)评分检验.考虑到此次台风暴雨个例强度大,43个测站过程雨量超过500 mm,多个自动站雨量超历史纪录,故统计中将降雨分为8个等级,增加了2个极端等级,并且重点评估对浙江造成严重灾害的浙北雨带模拟.降水等级如表3所示.

Ts评分公式为:

其中,Na表示积分模拟24h,在检验区内模拟和实况降雨量都出现在某一降水等级内的样本点数;Nb表示模拟出现而实况未出现的样本数;Nc表示模拟未出现而实况出现的样本点数.

图5是浙北雨带24 h累积降雨量及具体进行Ts评分的样本格点分布,南北方向3个纬度,东西方向6个经度,间隔0.1,共1 891个样本点.

图4 24 h累积降雨量(单位:mm)Fig.4 Precipitations accumulated for 24 h(unit:mm)

表3 降水等级

图5 Ts评分样本点分布Fig.5 The station position for Ts scores其中“▼”表示余姚站点;小圆点代表样本格点;填色区代表24 h累积降雨量.‘▼’stands for the Yuyao station;Small dot stands for sample grids; Shading stands for precipitation accumulated for 24 h.

表4为不同云微物理方案不同等级Ts评分结果.从Ts评分结果来看,6个微物理方案模拟小雨到特大暴雨等级的预报效果逐渐降低,并且不同方案随着降水程度的增加,差异由0.000上升至0.353,逐渐增大,说明降水量级越大,模式模拟效果对云微物理过程越敏感;比较前6个降水等级得出,Lin方案优于其他方案(除了大暴雨预报Ts评分较Morrison数值相差0.008外).对于极端等级,Lin方案明显优于其他微物理方案,说明此次个例模拟中,Lin方案在强降水等级模拟中具有很大优势.整体来看,模拟效果最好的是Lin方案,其次是WSM6、WDM6和Morrison方案,Godgce方案最差,Thompson方案模拟效果也不理想.

3 模拟水凝物及风分量廓线对比

针对Ts评分区域格点(见图5),进一步分析不同微物理方案中水凝物的垂直分布情况.图6给出的是Ts评分格点场内积分12~36 h的24个时次的区域,以及时间平均值的水凝物垂直分布情况.对于液态水凝物(雨水rain water、云水cloud water),除WDM6方案外,其余5个方案的廓线分布一致,说明暖雨过程模拟近似.其中Morrison、Thompson方案中雨水模拟相对偏少,而WDM6方案中,雨水较其他方案明显偏大,云水明显偏小.相较液态水凝物,固态水凝物(冰晶ice、雪snow、霰graupel)不同方案间差别较大,其中对于雪廓线,Lin方案模拟最小,最大值出现在9 km高度,其他方案模拟最大值出现在6~7 km,且明显偏大,尤其是Thompson方案.但在冰晶廓线模拟中,Thompson方案明显偏小,整层数值都接近0,另外最大值出现高度也不同,Godgce、WSM6、WDM6出现在9 km高度,而Lin、Morrison偏高1~2 km,相较雪跟冰晶,霰模拟中6个方案的最大值出现高度比较一致,但方案之间仍有差异,Thompson方案值相对偏小.另外,可以明显看出,WSM6和WDM6方案具有非常相似的冰相粒子垂直分布,WDM6较于WSM6调整的暖雨过程,更多的雨水集中在融化层和对流区域,致使雨水混合比偏大而云水偏小.另外,从与水凝物对应的平均水平风廓线分布情况看(图略),6个方案差别很小,其中风向基本一致,风速在5~9 km高度出现差异,Godgce及WSM6方案较Lin、Morrison、Thompson、WDM6方案水平风小.在垂直风分量廓线分布中(图略),1 km以下,差别很小,几乎一致,随着高度增加差别逐渐增大,到5~9 km处差别最大,上升速度达到最大,其中WDM6及Thompson方案明显偏大,Morrison方案略偏小.从风分量综合来看,Godgce与WSM6方案完全一致,而Thompson与WDM6以及Morrison与Lin两两相近.对比时间、空间平均值状态得出,6个方案对风场的模拟没有对水凝物的模拟差别明显,可以说6个试验对于动力因素模拟不敏感,如果在不同试验基础上进行风场资料同化,对于模拟结果尤其是降水影响可能较大.

表4 不同云微物理方案对于不同等级降水的Ts评分结果

注 黑色加粗带*为最优方案,黑色加粗不带*为最差方案,差值表示最优减去最差方案Ts的差值,平均值表示所有6个方案在同一降水等级的Ts平均值.

图6 积分12~36 h Ts评分区域水凝物平均值垂直分布Fig.6 Vertical distributions of time-and area-averaged hydrometeors from WRF model simulations

4 台风路径及强度对比

“菲特”台风于10月7日1:15登陆,之后迅速减弱,11:00停止编报.7日02:00“丹娜丝”进入d02模拟区域,并逐渐向浙江趋近,影响加大.为了更好地对比6个微物理方案对于台风强度及路径的模拟,选择“菲特”台风6日08:00、14:00、20:00、7日02:00的4个时次以及“丹娜丝”台风7日08:00、14:00、20:00的3个时次,即共7个时次的台风中心位置及中心最低气压的实况及模拟结果做对比.

图7给出的是7个时次的实况及模拟的台风中心最小海平面气压.图中黑色实线表示实况中心最小海平面气压随时间的变化情况.整体而言,模拟结果的强度较实况整体偏弱,尤其是对于台风初始时刻的描述(模拟初始时刻以及积分24 h“丹娜丝”刚进入d02模拟区域),实况与模拟“菲特”相差近30 hPa,“丹娜丝”相差20 hPa,之后随着模拟系统的启动,这个差距逐步减小.从整体气压变化趋势来看,Lin方案对于“菲特”台风的4个时次以及“丹娜丝”台风的3个时次的强度模拟较好.另外,6个微物理方案对于台风路径(图略)的模拟,除了Thompson方案偏离实况台风中心较多外,其余5个方案差别较小.

图7 每6 h实况及模拟台风中心最小气压Fig.7 Six-hourly time series of the minimum central pressure(Pmin, hPa)for all six simulations compared with the best track data

5 结 论

利用WRF模式,分析TMI数据资料,确定研究个例过程中云中水凝物粒子的分类数目,选择满足该条件的6个微物理方案,对“菲特”台风做数值模拟,并进行微物理方案的敏感性试验,通过比较不同微物理方案的模拟结果,探讨微物理方案对于个例模拟的影响,得到以下结论:

5.1对比24 h累积降雨量模拟,6个微物理方案都较好地模拟了浙北强雨带以及浙南暴雨区,其中,对于浙北强雨带的模拟,Godgce、Morrison模拟雨量偏小,WDM6、Thompson模拟雨带在宁波区域偏南,WSM6方案模拟的300 mm以上区域与实况比较一致,但特大暴雨等级降水雨带不连续,相较而言,Lin方案不管是强度还是落区都与实况最为接近.结合Ts评分,6个微物理方案模拟小雨到特大暴雨等级的预报性能逐渐降低,并且随着降水程度的增加差异逐渐增大,即降水量级越大,模式模拟效果对云微物理过程越敏感.整体而言,Lin方案最佳(尤其是极端降水),其次为WSM6、WDM6和Morrison方案,Godgce方案最差,Thompson方案模拟效果也不理想.

5.2从模拟水凝物廓线对比来看,除WDM6方案外,其余5个方案的液态水凝物廓线分布一致,说明对暖雨过程的模拟近似.相较液态水凝物,固态水凝物不同方案差别较大.另外,WSM6和WDM6方案具有非常相似的冰相粒子垂直分布,由于WDM6较于WSM6调整的暖雨过程,更多的雨水集中在融化层和对流区域,致使雨水混合比偏大而云水偏小.结合平均风分量对比结果,试验中动力因素模拟不敏感,故在不同试验基础上进行风场资料同化,对模拟结果尤其是降水影响可能较大.

5.3台风强度模拟结果较实况强度整体偏弱,尤其是对于台风初始时刻的描述,随着模拟系统的启动,差距逐步减小.从气压变化趋势来看,Lin方案描述效果较好.另外6个方案除Thompson偏离实况台风中心较大外,其余5个方案比较接近实况,且差别较小.

5.4利用TMI 2A12廓线资料,确定云中水凝物粒子分类及数目,选择WRF模式中符合条件的6个微物理方案,从整体模拟结果来看,这种确定微物理方案的方法比较合理,可以尝试作为数值模拟中微物理方案选择的依据.

本文只针对造成浙江强降水的一个台风个例,研究不同微物理方案对于降水以及台风强度和路径预报的影响,由于不同天气过程的主要影响因素不同,模拟的准确性除了受不同物理过程影响外,还与模拟区域的选取、大尺度的天气背景场以及天气过程的不同阶段有关,因此,所得结论是否适用于其他个例,有待进一步检验.

文中TMI 2A12资料集下载自GES DISC(美国Goddard空间飞行中心地球科学数据和信息服务中心);台风路径及强度资料取自中国气象局热带气旋资料中心,在此一并致谢!

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The effects of different microphysical schemes in WRF on the rainstorm of typhoon Fitow in 2013.

LIU Rui, ZHAI Guoqing, ZHU Peijun, LI Liangliang

(SchoolofEarthSciences,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)

Based on the measurements by TRMM Microwave Imager (TMI), we select six cloud microphysics parameterization (MP) schemes(schemes lin, wsm6, godgce, wdm6, morrison, and thompson) in the weather research and forecasting (WRF) model to simulate a typhoon case occurred during October 6-8, 2013. The applicability of these MP schemes to the simulation of the typhoon Fitow is studied accounting for the rainfall area and intensity of precipitation, vertical distributions of averaged hydrometeors and wind and the track and intense, forecast performances. It shows that the simulations results of all selected MP schemes t agree with the observation data of the rainfall area and intensity. According to the analysis results of threat score (Ts), the more actual precipitation, the more sensitive the choice of MP schemes, it seems that the lin scheme has the best performance among the six especially for extreme precipitation while the scheme of morrison and godgce have the worst performance. Referring to the vertical distributions of averaged hydrometeors and wind, we found that the simulation results of all MP schemes (except wdm6) on warm rain processes are basically the same, but a wide range of differences on ice phase process. Meanwhile, all MP schemes are less sensitive to dynamic simulation. Besides, our studies show that all these MP schemes do not have major impact on the track and their effect on the simulated intensity, is underestimated. Overall, lin scheme provides the best tendency forecast of the strength.

typhoon Fitow; TMI; cloud microphysics parameterization schemes; WRF

2015-04-30.

国家自然科学基金面上项目(41575042).

刘瑞(1987-),ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4444-5701,女,硕士,中级实验师,主要从事卫星数据处理、数值模拟及实验等相关工作,E-mail:liurui_geo@zju.edu.cn.

10.3785/j.issn.1008-9497.2016.05.017

P 435

A

1008-9497(2016)05-593-08

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