西北太平洋三台风影响下海浪的数值模拟研究

周媛媛，周 林，关 皓

（1.解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京211101；2.解放军61741部队，北京100085）

西北太平洋三台风影响下海浪的数值模拟研究

周媛媛1，周 林1，关 皓2

（1.解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京211101；2.解放军61741部队，北京100085）

采用NCEP-FNL（Final Operational Global Analysis）再分析风场资料及WW3（WAVEWATCHⅢ）海浪模式对2015年连续发生的1509号台风“灿鸿”、1510号台风“莲花”和1511号台风“浪卡”进行数值模拟。通过与卫星高度计资料和浮标观测资料对比，验证了模拟结果的有效性，并分析台风浪的特征。结果表明：采用再分析风场资料驱动WW3海浪模式，较好地模拟了3个台风影响下西北太平洋海浪场的分布和演变特征；模拟波高与遥感的轨道波高资料相关性超过0.7，平均相对误差小于0.23，风速误差是造成模拟误差的主要原因；台风浪的大小不仅取决于台风强度，还受海域的影响。近海海域由于海岸与岛屿的阻碍，波浪能量频散受到抑制，易产生局地巨浪；而深海大洋开阔海域，易于台风浪能量传播。本文相关结论为台风浪的定量预报及防灾减灾提供有益参考。

WAVEWATCHⅢ海浪模式；数值模拟；台风浪；有效波高

1 引言

海浪作为海洋环境中一个极其重要的海洋现象，与人类的生产和生活密不可分，其在海洋动力环境和海气相互作用等研究领域占有重要的地位，同时也对海洋开发、海上运输具有重要影响[1-2]。作为海浪的一种，台风浪对人们的影响十分巨大。台风是形成于26℃以上广阔热带洋面上的热带气旋，较强的台风中心风速可达50 m/s，在强风作用下，常常会在广阔的洋面上形成十几米，甚至几十米的巨浪[3]。台风浪能量巨大、破坏力强，往往会造成重大的海难事故和对海洋工程的破坏[4-5]。因此，研究台风过程中波浪场的分布和演变特征，对台风浪进行准确的预报，对于防灾减灾、海洋工程、海上舰船活动等具有重要意义。

海浪数值模式是研究海浪演变过程和机理、进行海浪业务化预报和分析的主要手段和重要工具[6]。前人基于海浪模式，对不同天气背景下的波浪传播过程及特征开展了大量研究工作。齐义泉等[7]运用WW3海浪模式模拟了1996年整年的南海海域的海面风浪场，并与TOPEX/Poseidon（T/P）高度计观测资料对比，结果表明：模式对海浪场具有较好的模拟效果。从空间上看，在计算区域中心附近海域的结果一致性较好；从时间上看，冬季风期间的结果一致性较好。郑崇伟等[8]、孔丛颖等[9]分别利用WW3模式模拟西北太平洋台风浪的分布特征，通过与实测资料对比，验证了海浪模式对台风浪模拟的有效性，同时得到台风影响下台风浪波高的空间分布具有与海面风场近似的非对称结构，波高对风速有很强的依赖性。张沥等[10]验证了WW3和SWAN（Simulating WAves Nearshore）海浪模式，对东中国海的台风“圆规”所致的台风浪的模拟效果，结果表明，两个模式对台风浪有效波高都具有较高模拟精度，并且WW3模式模拟效果略优于SWAN。以上研究验证了在不同季节以及特殊天气（台风）条件下，海浪模式对中国海海浪的模拟效能，但前人在模拟研究台风时，大多只研究了单一台风海浪场，对多台风尤其是三台风浪场的模拟较少见。为了研究三台风同时出现时的海面浪场分布特征，本文选取一次西北太平洋“三台”共同影响的极端个例，对海浪模式的模拟效果进行研究，并进一步分析3个台风引起的海浪场的分布和演变特征，为未来台风浪的准确预报提供有益参考。

2 方法模式及资料简介

2.1 模式及资料

本文采用的WAVEWATCHⅢ模式（V3.14）是Tolman在第三代海浪模式WAM（Wave Model）的基础上发展起来的，是当前国际上最成熟的几个海浪数值模式之一[11]，具有稳定性好、计算精度高等特点,目前已经成功运用于全球和区域尺度的海浪业务预报[2]。

模式运行所使用的地形资料来自于ETOPO5全球水深数据，分辨率为5'×5'。风场采用NCEPFNL（Final Operational Global Analysis，全球分析资料，是由美国国家环境预报中心NCEP制作提供的再分析资料，以下简称为FNL）10 m风场资料，其空间分辨率为1°×1°，时间分辨率为6 h。台风观测数据来自于中国上海台风研究所发布的台风资料。

检验利用Jason-2卫星高度计资料。Jason-2为Jason-1后继星，采用回归轨道，工作在Ku波段或C波段[12]，周期为9.9 d，全球数据覆盖范围为66°N—66°S。该卫星可以测量全球海平面的变化情况及大洋上风速和波高的数值[13]，其海面高度的测量精度达到2—3cm，风速为1.5m/s[14]。本文选取模式试验周期内Jason-2卫星轨道上订正后的测量波高和风速数据，检验WW3模式对台风影响条件下海浪场的模拟效果。同时，本文利用位于黄海、东海和南海的浮标观测数据，对模式波高进行验证。

2.2 个例选取

2.2.1 台风“灿鸿”、“莲花”、“浪卡”简介

1509号台风“灿鸿”于2015年6月30日20时（北京时，下同）在西北太平洋洋面上生成。在发展过程中，其东西和南北方向的螺旋云带覆盖范围直径达1 500—2 000 km左右，台风核心区的直径有1 000 km。

图1 1509号台风“灿鸿”、1510号台风“莲花”、1511号台风“浪卡”移动路径图

继“灿鸿”之后，2015年第10号台风“莲花”与第11号台风“浪卡”于7月2日晚和7月4日凌晨相继生成，这也是2015年以来西北太平洋上第一次出现3个台风共存的局面（见图1），从7月4日02时—10日02时，长达6 d。

2015年7月9日12时15分，台风“莲花”在广东省陆丰市甲东镇沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有12级，中心最低气压为970 hPa。登陆后继续向偏西方向移动。

“灿鸿”于2015年7月11日强度达到超强台风级，中心附近最大风力为17级（58 m/s），11日16时40分，“灿鸿”在浙江省舟山朱家尖登陆，浙江福建多地出现暴雨。登陆时中心附近最大风力有14级，风速45 m/s，属于强台风级。“灿鸿”于2015年7月13日凌晨在朝鲜西南部地区减弱为热带低压。“灿鸿”具有“强度强、生命史长、体积庞大”等特点。

“浪卡”生成后沿西偏北方向移动，13日突然折向偏北方向。17日下午，“浪卡”以25 m/s以上风速穿越日本四国地区，进入日本海。由于移动路径较偏东，“浪卡”对中国海域未有明显影响。

在1949—2014年的65 a间，有近100次三台风同时存在的情况。平均每年1.5次。但3个台风同时存在的时间很短，最短的大约只同时存在几个小时。因此，此次三台风共存时间较长是比较罕见的[15]。

2.2.2 台风形成的天气形势背景

在台风形成初期，东亚大陆东部的大槽较深，西太平洋副热带高压呈明显的东西向分布，500 hPa的588 dagpm线向西延伸至约125°E，台风“莲花”生成后受到副高位置的影响，持续向西移动。台风“灿鸿”生成后沿副高南部向西北方向移动，由于东亚大槽的影响，副高略向东撤，其对“莲花”的影响减弱，“莲花”的移动路径总体呈西北方向。随后生成的台风“浪卡”位于副高南部，持续向西北移动，此时，东亚大槽已到达日本以东海域。当“灿鸿”登陆时，副高明显东撤，“灿鸿”在500 hPa东北-华北的高空槽引导下开始转向，向北偏东方向移动。此时副高已断裂，其主体位于155°E以东，在日本四国南部，有一弱的副高单体，浪卡在此南部，移速缓慢。随着“灿鸿”北移消失，副高再次西进至145°E，“浪卡”位于副高西侧，在偏南气流的引导下，在还未进入我国台风48 h警戒线便已经转向，向北移动（图略）。

2.2.3 模式设置

根据台风个例情况，模式计算范围取为5°S—50°N，99°—160°E，空间分辨率0.25°×0.25°；风场数据为全球风场，采用双线性插值方法插值到模式计算网格；模式运算时间步长取为900 s，结果输出时间间隔为3 h。模式模拟计算时间为2015年7月1日12时—18日00时（世界时，下同），包含了3次台风过程。

3 台风浪的特征分析

3.1 台风浪的时间分布

09号台风“灿鸿”自太平洋海域生成后，逐渐发展并向西移动，于7月4日稍有减弱，5日再持续增强，发展至10日时达到最强，其中心位于东海海域，大约在27°N，125°E附近，海面最大波高约为16 m，中心最大风速达40 m/s。随后，于11日12—18时之间登陆，之后，台风中心向日本海移动，强度逐渐减弱。

图2 最大有效波高和最大风速变化对比图

图3 最大有效波高和中心最低气压变化对比图

10号台风“莲花”于7月2日生成于菲律宾群岛以东洋面，逐渐发展并向西北移动，8日达到最强，其中心位于台湾岛西南附近，海面最大浪高约为6 m，最大风速达30 m/s，后逐渐减弱消失。

11号台风“浪卡”于太平洋海域生成后逐渐向西移动发展，于10日达到最强，海面最大波高约为17 m，中心最大风速达54 m/s，之后台风中心逐渐向北移动减弱。

图2—3分别为“灿鸿”、“莲花”、“浪卡”台风中心附近的最大有效波高与最大风速的时间变化图和最大有效波高与中心最低气压变化图。最大有效波高为模式模拟的数据，风速为NCEP资料插值所得，中心最低气压为中国上海台风研究所发布的实测数据。当台风位于我国台风48 h警戒线以外时，台风数据每6 h发布一次；当台风位于我国台风24 h警戒线以外、48 h警戒线以内时，台风数据每3 h发布一次；当台风位于我国台风24 h警戒线以内时，台风数据每1 h发布一次。因此为了对应模式3 h一次的数据，将6 h发布一次的中心气压值插值为3 h一次。由于模拟时间范围比“灿鸿”生成略晚、“浪卡”消失略早，“莲花”末期于广东省附近登陆，且7月6日12时之前，“浪卡”未进入模拟区域，因此选取“灿鸿”的数据时间范围为7月1日12时—7月12日15时，“莲花”的数据时间范围为7月2日12时—7月9日06时，“浪卡”的数据时间范围为7月6日12时—7月17日18时。从图2可以看出，三台风中心的台风浪的最大有效波高与近中心最大风速的演变趋势较吻合，大风对应大浪。总体上看，台风浪最大有效波高与中心气压呈反比，除“灿鸿”的有效波高最大值比中心气压最小值的发生时间略偏早以外（见图3a），其余的反比趋势均有较好对应（见图3b—c）。

由于“灿鸿”和“浪卡”均达到强台风级，因此计算二者级别较强时间段（7日00时—10日12时）的最大风速、最大波高和移速平均值进行对比（其中移速为实测值），见表1。

表1 “灿鸿”和“浪卡”一定时间范围内的风速、波高、移速平均值

图4 台风发生期间的海面风场和模拟海浪场（背景色代表海浪场，白色箭头代表风向，箭头长度代表风速/(m/s)）

从表1中可以看出：在计算时间段内，“浪卡”的平均最大风速比“灿鸿”大，而平均移速相对较慢，但是二者的平均最大波高相近。说明在此时间段，台风所在海域对台风浪有较大的影响。“浪卡”位于开阔的大洋海域，有利于能量的传播。而“灿鸿”所在位置偏西，靠近我国近海（见图4b—c），受到海岸线与岛屿的影响，能量频散受到抑制，使得波高的梯度和极值较大。因此，位于近岸或狭长海域的台风更容易造成灾害性海浪过程，在台风预报警报中应重点关注。

图5 模式结果与Jason-2卫星实测资料比较（“灿鸿”的空间范围为17°—25°N，135°—145°E；“莲花”的空间范围为15°—25°N，120°—130°E；“浪卡”的空间范围为10°—25°N，140°—160°E；正偏差表示观测值较大）

3.2 台风浪的空间分布

从台风生成、发展到减弱消失，均伴随有台风浪的生成。通过WW3模式模拟生成的台风浪场，来分析台风浪的特征。图4是三台风在传播的起始、增强和减弱阶段的台风浪场和海面风场。

从图中可以看出：模拟的台风浪场分布很好的对应了3个台风的移动和发展过程，模式对台风的大浪区刻画的较为准确。台风浪有效波高大值区随台风中心的移动而移动，最大波高位于台风最大风速半径范围内；在外海，台风浪形状较规则，主要受风场影响，其分布形态与台风云系结构有很好的对应（图略）；在沿岸海区，台风浪分布受地形影响显著。

4 模式验证

4.1 模式结果与卫星资料的对比验证

本文使用Jason-2卫星高度计实测资料，分别选取在一定经纬度范围内靠近台风路径的卫星轨道上的观测数据，与模式生成的波高和再分析风速插值所得的数据进行对比（见图5a—f）。

从图5中可以看出：无论是波高还是风速，模拟的结果都与实测结果较接近，且波高与风速的变化趋势一致，波高与风速大小呈正相关关系。对上述6个比较结果进行相关性分析和误差分析，可以看出：3个台风的模拟波高与卫星高度计资料的相关性较高，相关系数达到0.7以上，均通过显著性水平为0.01的信度检验，因此模式对三次台风过程的模拟效果较好。对比不同台风过程的模拟结果，可以得到模拟波高偏差方向与风速偏差方向一致，模拟波高与实测资料的相关性也直接受风速相关性影响，因此，风速误差是造成海浪模式波高模拟误差的主要原因。此外，“莲花”过程海浪模拟误差较大除考虑模式本身模拟误差外，还要考虑台风路径靠近大陆沿岸，卫星资料本身测量误差的影响。对比以上3部分数据，大洋海域与近海相比，相关系数更高，偏差更小，说明模式在大洋海域模拟的效果更准确。

图6 浮标站分布图

4.2 模式结果与浮标资料的对比验证

为验证在近海海区该模式对有效波高的模拟效果，分别在黄海、东海和南海选取较为典型的4个浮标（浮标位置如图6），将模拟波高与4个浮标站点收集到的波高数据进行对比分析（见图7）。

图7 模式结果与浮标站点实测资料的比较

从图7可见，模式的波高与浮标的实测波高在增减趋势上较一致，其最大值比浮标观测的值略小，但差值不大。将上述4个对比结果进行相关性分析，可以看出，各浮标的波高资料与模拟的波高相关系数达到0.85以上，均通过显著性水平为0.01的信度检验，相关性很高，均方根误差和平均相对误差较小。除了福建浮标0087，其余3个浮标的偏差均较小，0087偏差较大的原因可能是因为浮标靠近海岸，受到岸界的影响，使模拟的波高比实际波高偏大。总体看来，模式模拟的波高与浮标的实测波高较接近，模拟的效果较好。

图8 海面波高（m）随经度和时间的变化

选取浮标所在的两个纬度上的波高数据，研究同一纬度的波高随时间的变化。图8a是福建浮标QF306所在纬度的波高数据，明显看出图中有两个大值中心，西边的为台风“灿鸿”，东边的为台风“浪卡”，在120°E有一小片区域比周围数值略大，此为“莲花”。波高的大值区随时间变化而向西移动。图8 b是福建浮标0087和温州外海浮标所在纬度的波高数据，图中也可看出两个明显的台风浪大值区随着时间向西移动。对比浮标验证数据，福建浮标0087所在的121°E的数据从7日18时—10日06时一直呈现增大的趋势，温州外海浮标所在的112.3°E的数据从9日00时—12日15时呈现先增大后减小的趋势，均有较好的对应关系。

5 结论

采用FNL再分析10 m风场资料，通过WW3模式对1509号台风“灿鸿”、1510号台风“莲花”和1511号台风“浪卡”进行数值模拟，并通过模式结果与卫星高度计资料和浮标观测资料的对比验证，分析台风浪的特征，得到以下结论：

（1）以FNL风场资料驱动WW3海浪模式，模拟的台风浪场能够很好地刻画台风“灿鸿”“莲花”“浪卡”的结构特征，台风浪与台风云系有较好的对应。在外海，台风浪形状主要受风场影响；在沿岸海区，台风浪分布还受到地形影响；

（2）对于“灿鸿”和“浪卡”而言，虽然在级别较强时期“浪卡”的平均最大风速比“灿鸿”大，平均移速小，但由于“灿鸿”位置偏西，靠近近海海域，受到海岸与岛屿影响，能量堆积，形成大浪；

（3）从卫星高度计资料对比结果来看，模拟的波高与卫星高度计资料较接近，相关系数较高，平均相对误差和偏差均较小。模拟波高的偏差主要受到风速偏差的影响，因此，模拟结果的误差主要来源于风速误差。通过对3个海域的结果进行对比，可看出模式在大洋海域模拟的台风浪效果更好；

（4）将模拟的波高结果与沿岸的4个浮标资料对比可以看出，其相关系数很高，均方根误差和平均相对误差均较小。福建浮标0087偏差较大的原因可能是因为浮标位于近海，岸界和地形的影响使得模拟的波高比实际波高偏大。总体看来，模式模拟的结果与实测值较接近，模拟效果较好。

虽然本文整体模拟效果比较理想，但仍存在些许不足。风场与水深数据的精度会大大影响到模式模拟的结果，因此，提高二者的准确性十分必要。

[1]刘寒,郑崇伟,林刚,等.1105号台风“米雷”台风浪模拟研究[J].海洋预报,2013,30(3):46-50.

[2]江丽芳,张志旭,齐义泉,等.WAVEWATCHⅢ和SWAN模式在南海北部海域海浪模拟结果的对比分析[J].热带海洋学报,2011,30(5):27-37.

[3]侯虹波,陈永平,张长宽.江苏沿海近岸台风浪数值模拟[J].水运工程,2013,(4):13-19.

[4]赵红军,宋志尧,徐福敏,等.南中国海台风浪数值模拟研究-以台风“珍珠”为例[J].海洋工程,2010,28(3):128-134.

[5]姬厚德,潘伟然,张国荣.台湾海峡及厦门湾台风浪场数值模拟[J].海洋预报,2010,27(1):44-48.

[6]闻斌,于福江.0414号“云娜”台风浪数值试验[J].海洋预报, 2006,23(2):10-18.

[7]齐义泉,朱伯承,施平,等.WWATCH模式模拟南海海浪场的结果分析[J].海洋学报,2003,25(4):1-9.

[8]郑崇伟,周林,宋帅,等.1307号台风“苏力”台风浪数值模拟[J].厦门大学学报(自然科学版),2014,53(2):257-262.

[9]孔丛颖,史剑,李瑞杰,等.基于WAVEWATCH对台风“海马”和“米雷”台风浪的数值模拟[J].海洋环境科学,2013,32(3): 419-423.

[10]张沥,郑崇伟,刘铁军,等.两种海浪模式对一次台风浪过程的模拟分析[J].广东海洋大学学报,2013,33(6):72-76.

[11]李明悝,侯一筠.利用QuikSCAT/NCEP混合风场及WAVEWATCH模拟东中国海风浪场[J].海洋科学,2005,29(6):9-12.

[12]周兆黎,杨显宇.WWATCHⅢ模式模拟南海冷空气过程海浪场的有效性检验[J].热带海洋学报,2008,27(2):1-6.

[13]关皓,周林,史尧,等.利用jason-1资料验证区域海气耦合模式模拟台风浪的有效性[J].海洋预报,2009,26(1):84-93.

[14]刘博,甘薇薇,任凤杰.Jason-1海洋地形卫星介绍[J].贵州气象, 2011,35(1):42-44.

[15]孙楠.三台风“共舞”会带来什么?[N].中国气象报,2015-07-07 (1).

Numerical simulation of typhoon waves in the Northwest Pacific Ocean

ZHOU Yuan-yuan1，ZHOU Lin1，GUAN Hao2
（1.Meteorological Institute of PLAUST,Nanjing 211101 China;2.Army 61741 of PLA,Beijing 100085 China）

The third-generation wave model WAVEWATCH was used to simulate the wave field caused by typhoon“Chan-hom”,“Linfa”and“Nangka”with wind input of NCEP-FNL wind field.The numerical typhoon wave distribution in time and space is analyzed and compared with those of observation by the Jason-2 satellite altimeter and the nearshore-located wave recorder which show good agreements.The results show that:The simulation typhoon wave field does well in embodying the structure characteristics of the 3 typhoons when use NCEP-FNL wind field to drive WAVEWATCHⅢwave model.The correlation coefficient between simulated wave height and observed data of Jason-2 is greater than 0.7 while the average relative error is less than 0.23 m with the simulation error mainly caused by the wind speed error.The size of typhoon wave not only depends on the wind speed,but also affected by the sea area.In this paper,the related conclusions provide some useful reference for quantitative forecast of typhoon wave and disaster prevention.

WAVEWATCHⅢwave model;numerical simulation;typhoon wave;significant wave heights

P731.22

A

1003-0239（2016）05-0023-08

10.11737/j.issn.1003-0239.2016.05.003

2015-11-23

国家自然科学基金（41106014）

周媛媛（1991-），女，硕士在读，从事海气相互作用方面的研究。E-mail：284095260@qq.com

周林（1963-），男，教授，硕士，从事海气相互作用方面的研究。E-mail：zhou_lin4458@sohu.com