區(qū)域耦合模式FROALS模擬的西北太平洋熱帶氣旋潛勢(shì)分布與年際變率：耦合與非耦合試驗(yàn)比較

姚雋琛 周天軍 鄒立維

1 中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)際重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100029

2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100049

3 中國(guó)科學(xué)院氣候變化研究中心，北京100029

1 引言

西北太平洋地區(qū)與南海是熱帶氣旋（TC）生成最多的季風(fēng)區(qū)（Mcbride, 1995），熱帶氣旋造成的強(qiáng)風(fēng)強(qiáng)降水，給沿岸的社會(huì)生產(chǎn)與生活帶來嚴(yán)重影響。為了合理描述熱帶氣旋，前人已定義許多指數(shù)。如用以描述熱帶氣旋能夠在一定海氣熱力條件下可達(dá)到的最大風(fēng)速指數(shù)（Emanuel，1988），描述氣旋累積的能量（ACE）指數(shù)（Bell et al.，2000），描述氣旋時(shí)間尺度以及強(qiáng)度的 PDI指數(shù)（Emanuel，2005），描述熱帶氣旋盛期生成強(qiáng)臺(tái)風(fēng)或颶風(fēng)能力的NCat45指數(shù)（Saffir，2003）等。這其中，熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)（GPI）近年來得到廣泛使用（Emanuel and Nolan，2004）。其建立在Gray指數(shù)（Gray，1975）之上，被Emanuel and Nolan（2004）進(jìn)行重新定義，之后Murakami et al.（2011）又對(duì)其進(jìn)行了修正。該指數(shù)包含了影響熱帶氣旋生成的熱力因子（相對(duì)濕度、海表溫度、絕對(duì)濕度、氣溫）與動(dòng)力因子（垂直風(fēng)切變、絕對(duì)渦度、垂直抬升速度），可以合理再現(xiàn)熱帶氣旋的分布與年際變化特征（田方興和周天軍，2013），已被廣泛的應(yīng)用于多種時(shí)間尺度熱帶氣旋的研究。

熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)被廣泛應(yīng)用于評(píng)估粗分辨率模式對(duì)熱帶氣旋的模擬性能。Camargo et al.（2007a）發(fā)現(xiàn)盡管大氣環(huán)流模式可以再現(xiàn)熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)的氣候態(tài)分布，但是在大部分區(qū)域模擬較觀測(cè)偏大，原因是大部分模式模擬的相對(duì)濕度較觀測(cè)更高。田方興和周天軍（2013）評(píng)估了大氣環(huán)流模式GAMIL的GPI分布與年際變率，指出該模式也有類似現(xiàn)象。Manganello et al.（2012）對(duì)高分辨率的大氣模式分析之后發(fā)現(xiàn)，高分辨率大氣模式依然會(huì)在西北太平洋地區(qū)模擬出更高強(qiáng)度的GPI，而這主要是副熱帶相對(duì)濕度以及熱帶低層的渦度模擬偏差導(dǎo)致的。

以上的研究皆針對(duì)單獨(dú)大氣模式。局地海氣相互作用過程對(duì)西北太平洋季風(fēng)的模擬有重要影響。大氣模式?jīng)]有考慮該地區(qū)海—?dú)獾南嗷プ饔?，大氣只是被海洋?qū)動(dòng)，缺乏了大氣對(duì)海洋的反饋?zhàn)饔茫╓ang et al., 2005）。而西北太平洋地區(qū)的海—?dú)庀嗷プ饔眠^程卻是影響熱帶氣旋形成發(fā)展的要素之一。該區(qū)域的熱帶氣旋活動(dòng)有明顯的年際變化（Landsea, 2000），且其年際變化在 ENSO（El Ni?o/La Ni?a–Southern Oscillation，簡(jiǎn)稱 ENSO）年正負(fù)位相有明顯的區(qū)別（Camargo and Sobel, 2005），這種區(qū)別主要是通過ENSO影響西北太平洋季風(fēng)槽強(qiáng)弱實(shí)現(xiàn)的（Wu et al., 2012）。與此同時(shí)ENSO影響西北太平洋地區(qū)氣候受到該地區(qū)局地海氣相互作用的調(diào)制（Wang et al., 2000; Wu et al., 2009; Wu et al., 2010）。研究表明，在區(qū)域氣候模式中局地海—?dú)庀嗷プ饔梅浅Ｖ匾?。胡軼佳等（2008）發(fā)現(xiàn)大氣模式RegCM3對(duì)降水高頻振蕩和天氣尺度周期振蕩的模擬能力較弱。Zou and Zhou（2013）在區(qū)域氣候模式中引入局地?！?dú)庀嗷プ饔眠^程后發(fā)現(xiàn)，區(qū)域?！?dú)怦詈夏Ｊ侥M的西北太平洋地區(qū)夏季風(fēng)年際變率，較之單獨(dú)的區(qū)域大氣模式有明顯改善。而房永杰和張耀存（2014）發(fā)現(xiàn)區(qū)域耦合模式亦可更好的再現(xiàn)東亞夏季風(fēng)季節(jié)內(nèi)振蕩。但是針對(duì)熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)，區(qū)域海氣耦合模式和區(qū)域氣候模式的模擬性能對(duì)比此前研究較少。

本文的目的是利用區(qū)域?！?dú)怦詈夏Ｊ紽ROALS的試驗(yàn)結(jié)果，從熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)的氣候態(tài)以及年際變率方面，檢驗(yàn)該模式性能，分析造成偏差的原因和耦合模式的優(yōu)勢(shì)。

2 模式、觀測(cè)數(shù)據(jù)和方法

2.1 模式介紹

本文所使用的模式是區(qū)域海氣耦合模式FROALS（Zou and Zhou, 2011, 2012, 2013, 2014）。其大氣模塊是 ICTP（International Centre for Theoretical Physics）開發(fā)的 RegCM3（Pal et al.,2007）；其海洋模塊是由中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（LASG/IAP）開發(fā)的 LICOM2.0（Liu et al.,2012）；耦合器使用的是OASIS3（Valcke, 2006）。

大氣模式模擬區(qū)域?yàn)椋?°～40°N，105°～160°E），水平分辨率為45 km，經(jīng)向有113個(gè)格點(diǎn)，緯向有136個(gè)格點(diǎn)。垂直方向使用σ坐標(biāo)，為18層。初始和側(cè)邊界條件用的是 NCEP-2資料（Kanamitsu et al., 2002），每6小時(shí)更新一次，緩沖區(qū)為 12個(gè)格點(diǎn)。為了防止深對(duì)流在大氣較干的情況下發(fā)生，只有當(dāng)云頂?shù)皆频椎钠骄鄬?duì)濕度大于特定值時(shí)（試驗(yàn)中使用的是 0.70），模式中對(duì)流才會(huì)發(fā)生。模式中使用的物理參數(shù)化方案如下：Grell積云參數(shù)化方案（Grell, 1993），SUBEX層云降水方案（Pal et al., 2000），CCM3輻射模塊（Kiehl et al., 1996），BATS陸面過程方案（Dickinson et al.,1993），及?！?dú)馔拷粨Q方案（Zeng et al., 1998）。

海洋模式LICOM2.0是LICOM（Jin et al., 1999;Zhang et al., 2003; Liu et al., 2004）的更新版本，并且在FGAOLS（Zhou et al., 2007, 2008; Yu et al.,2008; Bao et al., 2010, 2013; Li et al., 2013）作為海洋模塊使用。模式模擬區(qū)域?yàn)?75°S～90°N。75°S以南是陸地，邊界條件設(shè)為剛性邊界。其分辨率在10°S～10°N 內(nèi)是 0.5°，在 10°～20°S 與 10°～20°N內(nèi)從0.5°逐漸過渡到1°。垂直方向30層，上層的150 m內(nèi)為均勻15層。垂直混合方案使用二階混合模型（Canuto et al. 2001, 2002）模式中1979～1981年為模式積分到穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)間。模式的初始條件為WOA05資料（Locarnini et al., 2006; Antonov et al.,2006）的溫度和鹽度，并利用NCEP-2日平均的2 m氣溫、絕對(duì)濕度、表面氣壓、10 m風(fēng)計(jì)算海表風(fēng)應(yīng)力與海表湍流熱通量（Large and Yeager, 2004）。

本文中用到了兩組試驗(yàn)，一組是參照試驗(yàn)，使用周平均的 OISST2（Optimum Interpolation Sea Surface Temperature 2）海溫資料（Reynolds et al.,2002）驅(qū)動(dòng)單獨(dú) RegCM3；另外一組是耦合試驗(yàn)。兩組試驗(yàn)均從1982年積分到2007年。耦合試驗(yàn)中，大氣模式模擬的區(qū)域外為NCEP-2表面資料驅(qū)動(dòng)海洋模式；區(qū)域內(nèi)大氣模式給海洋模式提供海表熱通量以及風(fēng)應(yīng)力，同時(shí)海洋模式給大氣模式提供海表溫度場(chǎng)。通量交換頻率為1天。其他試驗(yàn)細(xì)節(jié)參見Zou and Zhou（2013）。

2.2 觀測(cè)和再分析資料

本研究使用的觀測(cè)資料如下：（1）OISST2全球海表溫度資料（Reynolds et al., 2002），水平分辨率為 1°×1°；（2）NCEP-2 再分析資料（Kanamitsu et al., 2002），水平分辨率為 2.5°×2.5°，垂直方向?yàn)?7層。所有資料選取時(shí)段為1982～2007年。

2.3 分析方法

2.3.1 熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)的定義

Murakami et al.（2011）將熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)（GPI）定義為

其中η是850 hPa絕對(duì)渦度，單位是s-1；f是700 hPa的相對(duì)濕度，單位是%；Vmax是風(fēng)速上限指數(shù)（Emanuel, 1995），代表在一定的海—?dú)鉄崃l件下熱帶氣旋能達(dá)到的最大風(fēng)速，單位是 m s-1；Vs是850 hPa與200 hPa的水平風(fēng)切變，單位是m s-1；ω是500 hPa垂直速度，單位Pa s-1。

Vmax的公式如下：

其中，Ck是焓交換系數(shù)；Cd是拖曳系數(shù)；Ts是絕對(duì)海表溫度；T0是平均出流氣體溫度；CAPE*是飽和濕空氣從海表上升時(shí)具有的對(duì)流有效位能，跟周圍環(huán)境有關(guān)；CAPEb則是邊界層空氣上升時(shí)具有的有效對(duì)流位能；Vmax由絕對(duì)濕度、氣溫、海表氣壓以及海表溫度計(jì)算而來，與海表溫度相關(guān)性較高。

而式（1）又可簡(jiǎn)寫為

其中，AV為絕對(duì)渦度項(xiàng)，RH為相對(duì)濕度項(xiàng)，MPI為強(qiáng)度上限項(xiàng)，SH為垂直切變項(xiàng)，W為垂直抬升項(xiàng)。

2.3.2 平均態(tài)誤差分析的線性化方法

如式（1）、（3）所示，熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)由五項(xiàng)相乘得到。本文采用Yokoi et al.（2009）的方法通過計(jì)算常用對(duì)數(shù)將其線性化，使得分析各個(gè)變量對(duì)熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)的貢獻(xiàn)更加直觀：

其中，var(i)表示式（1）、（2）中的五個(gè)變量。這里用模式與觀測(cè)中各變量的常用對(duì)數(shù)之差來表征各變量的偏差。最終，熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)的偏差被分解為五個(gè)變量的偏差之和：

2.3.3 平均態(tài)誤差偏差貢獻(xiàn)的計(jì)算方法

每一個(gè)格點(diǎn)的var(i)偏差貢獻(xiàn)計(jì)算公式如下

其中，Dif(i)表示式（1）、（2）中的五個(gè)變量的偏差貢獻(xiàn)。計(jì)算區(qū)域的偏差方法是對(duì) Dif(i)做面積加權(quán)平均。

3 FROALS對(duì)熱帶氣旋潛勢(shì)氣候態(tài)的模擬與偏差原因

以下首先從 GPI的空間分布、季節(jié)循環(huán)等方面，檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綄?duì)GPI的模擬能力；隨后利用線性化方法找到造成偏差的原因，最后對(duì)大氣模式與耦合模式的差別進(jìn)行分析。

3.1 氣候態(tài)模擬

圖1給出了觀測(cè)和模擬的1982～2007年7～10月GPI平均氣候態(tài)的空間分布。參照試驗(yàn)、耦合試驗(yàn)?zāi)M的 GPI與觀測(cè)的空間相關(guān)系數(shù)分別為 0.46與0.47。按觀測(cè)中GPI大值分布，將西北太平洋為三個(gè)區(qū)域：中國(guó)南海地區(qū)（SCS；5°～20°N，110°～120°E）、西北太平洋北部（NWNP；20°～35°N，120°～150°E）與西北太平洋南部（SWNP；5°～20°N，120°～150°E）。耦合試驗(yàn)?zāi)M的 GPI 在SCS、SWNP、NWNP地區(qū)與觀測(cè)的空間相關(guān)系數(shù)分別為0.42、0.53、0.70，而參照試驗(yàn)分別為0.59、0.58、0.55。模式大致可以模擬出與觀測(cè)接近的GPI分布，如NWNP與SCS的高值區(qū)。但是兩組試驗(yàn)均未能再現(xiàn)SWNP地區(qū)的高值區(qū)。值得注意的是，利用NCEP2資料計(jì)算的GPI在日本以南洋面存在大值區(qū)，前人的研究同樣有類似結(jié)果（Camargo et al.，2007a；Walsh et al.，2013）。這與 NCEP-2 資料本身有關(guān)，利用ERA40計(jì)算的GPI并沒有出現(xiàn)相應(yīng)大值區(qū)（田方興和周天軍，2013）。根據(jù)前人研究，NCEP-2資料存在相對(duì)濕度的干偏差（Bony et al. 1997; Dessler and Davis, 2010），這很可能是二者在計(jì)算 GPI上有差異的原因（Chattopadhyay and Abss, 2012）。

為了清楚地看出兩組試驗(yàn)?zāi)M的GPI與觀測(cè)結(jié)果的差別，圖2給出了兩組試驗(yàn)與觀測(cè)的GPI的差值。可以看到，兩組試驗(yàn)在SWNP地區(qū)模擬的GPI都偏弱；NWNP地區(qū)，參照試驗(yàn)?zāi)M的GPI強(qiáng)于觀測(cè)，而耦合試驗(yàn)則相反；在SCS地區(qū)，參照試驗(yàn)?zāi)M的GPI弱于觀測(cè)，而耦合試驗(yàn)則相反。具體偏差原因在下文分析。

圖3給出了觀測(cè)、兩組試驗(yàn)?zāi)M的105°～150°E平均的GPI緯度—時(shí)間剖面圖。觀測(cè)中從5月開始，GPI向北部發(fā)展并加強(qiáng)，在8月時(shí)到達(dá)峰值，主要大值分布在 20°～34°N左右，接著從 10月開始南退。兩組試驗(yàn)均可模擬出 GPI從 5月開始朝北發(fā)展，并且于 6～8月在 20°～34°N達(dá)到高值區(qū)的現(xiàn)象。但是參照試驗(yàn)?zāi)M的GPI在6～8月的北部高值區(qū)偏強(qiáng)（圖3b），在5°～15°N處偏弱；而耦合試驗(yàn)?zāi)M的GPI較觀測(cè)整體偏弱（圖3c），但時(shí)間演變卻與觀測(cè)對(duì)應(yīng)較好。

3.2 GPI分布平均態(tài)偏差原因分析

圖4給出 GPI及其相關(guān)五個(gè)變量的泰勒分布圖。其中參照試驗(yàn)垂直速度項(xiàng)與觀測(cè)結(jié)果的空間相關(guān)系數(shù)為-0.2，空間標(biāo)準(zhǔn)差比值為2.10，故沒有出現(xiàn)在圖4中。由圖4可見，兩組試驗(yàn)的相對(duì)濕度項(xiàng)和垂直抬升項(xiàng)與觀測(cè)結(jié)果的空間相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低，其余各項(xiàng)與觀測(cè)結(jié)果的空間相關(guān)系數(shù)均高于0.75?？臻g變率比值上除了垂直切變項(xiàng)，兩組試驗(yàn)的各項(xiàng)空間變率都要強(qiáng)于觀測(cè)。耦合模擬亦顯示出一些優(yōu)勢(shì)，除了強(qiáng)度上限項(xiàng)，耦合試驗(yàn)?zāi)M的其他變量的空間相關(guān)系數(shù)要高于參照試驗(yàn)。

為了更直觀的分析構(gòu)成GPI的五個(gè)變量分別造成的模擬偏差，這里采用 2.3.2中提到的線性化的方法，對(duì)其進(jìn)行線性化。圖5是觀測(cè)的各項(xiàng)線性化后的結(jié)果及兩組試驗(yàn)?zāi)M的各項(xiàng)與觀測(cè)之差。

兩組試驗(yàn)?zāi)M的GPI偏差最大的區(qū)域是SWNP區(qū)域，均表現(xiàn)為負(fù)偏差。導(dǎo)致該地區(qū)模式模擬的GPI偏差的項(xiàng)主要為垂直抬升項(xiàng)（圖5n–o）、相對(duì)濕度項(xiàng)（圖5k–l）。這三項(xiàng)的偏差貢獻(xiàn)在參照試驗(yàn)中為-36%、-47%，耦合試驗(yàn)中為-34%、-43%，其偏差的空間分布與模擬的GPI偏差的空間分布基本對(duì)應(yīng)。

導(dǎo)致兩組試驗(yàn)在 SWNP地區(qū)出現(xiàn)相同偏差的原因是模式在該地區(qū)模擬的南海季風(fēng)槽偏弱。根據(jù)前人研究，季風(fēng)槽能夠?yàn)闊釒庑l(fā)生發(fā)展提供很好的背景條件，如對(duì)流、渦度場(chǎng)、濕度等（Harr and Chan, 2005），超過70%的熱帶氣旋生成都與季風(fēng)槽聯(lián)系在一起（Briegel and Frank, 1997；Chen et al.,2004），并且季風(fēng)槽的活動(dòng)可以通過大尺度背景場(chǎng)與天氣尺度擾動(dòng)影響熱帶氣旋活動(dòng)（Wu et al.,2012）。所以季風(fēng)槽對(duì)于熱帶氣旋的模擬至關(guān)重要，也是模式模擬熱帶氣旋偏差的原因之一。觀測(cè)中的SWNP地區(qū)，南海季風(fēng)槽從大約 115°E延伸到150°E，且平均緯度在12°N左右（圖6a）。而兩組試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的季風(fēng)槽非常弱，其東部只延伸到116°E左右（圖6b、c）。模式模擬偏弱的季風(fēng)槽使得風(fēng)場(chǎng)輻合與上升運(yùn)動(dòng)變?nèi)?，繼而使得垂直運(yùn)動(dòng)項(xiàng)模擬偏弱。而上升運(yùn)動(dòng)偏弱，會(huì)使水汽堆積在大氣底部，繼而使得700 hPa的空氣更加干燥。故相對(duì)濕度項(xiàng)的模擬也會(huì)偏弱。

圖1 GPI（熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)）1982～2007年7～10月平均氣候態(tài)的空間分布：（a）觀測(cè)；（b）參照試驗(yàn)；（c）耦合試驗(yàn)。NWNP：西北太平洋北部；SCS：中國(guó)南海地區(qū)；SWNP：西北太平洋南部Fig. 1 Spatial pattern of July–October mean GPI (Genesis Potential Index) averaged from 1982 to 2007: (a) Observation, (b) control run, (c)coupled run. NWNP: north of the western North Pacific; SCS: the South China Sea; SWNP: south of the western North Pacific

圖2 觀測(cè)與模式模擬的GPI氣候態(tài)差值的空間分布：（a）參照試驗(yàn)與觀測(cè)之差；（b）耦合試驗(yàn)與觀測(cè)之差；（c）耦合試驗(yàn)與參照試驗(yàn)之差Fig. 2 Spatial patterns for the differences of GPI between observations and models: (a) Control run minus observations, (b) coupled run minus observations, (c) coupled run minus control run

然而在NWNP地區(qū)，參照試驗(yàn)?zāi)M的GPI表現(xiàn)為正偏差，而耦合試驗(yàn)則相反。經(jīng)過偏差貢獻(xiàn)分析可知，導(dǎo)致參照試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的GPI偏強(qiáng)的原因是絕對(duì)渦度項(xiàng)與相對(duì)濕度項(xiàng)（圖5e、k），兩者偏差貢獻(xiàn)分別為18%與30%。導(dǎo)致耦合試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的GPI偏弱的原因是強(qiáng)度上限項(xiàng)與垂直運(yùn)動(dòng)項(xiàng)，兩者偏差貢獻(xiàn)分別為-17%和-26%。

為什么兩組試驗(yàn)會(huì)在 NWNP地區(qū)出現(xiàn)相反的偏差？原因可能是參照試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的副熱帶高壓偏南且偏弱，而耦合試驗(yàn)?zāi)M在該地區(qū)模擬的海溫偏冷。觀測(cè)中，在 NWNP地區(qū)，副熱帶高壓的脊線大概在28°N左右（圖6a）。而參照試驗(yàn)在NWNP地區(qū)模擬的副熱帶高壓脊線約在 24°N（圖6b），且強(qiáng)度偏弱，出現(xiàn)氣旋性偏差（圖5e），即絕對(duì)渦度項(xiàng)偏強(qiáng)。這使得副高脊線附近出現(xiàn)異常上升運(yùn)動(dòng)。異常上升運(yùn)動(dòng)使得更多水汽被帶離低層，從而使得相對(duì)濕度項(xiàng)偏強(qiáng)。這是參照試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的GPI出現(xiàn)正偏差的原因。耦合試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的副高脊線位置較參照試驗(yàn)有改善，但是卻模擬出更冷的海溫。而強(qiáng)度上限項(xiàng)與海表溫度空間相關(guān)性很高，故耦合模式模擬的強(qiáng)度上限項(xiàng)在該地區(qū)會(huì)偏低。更低的海溫同時(shí)也會(huì)削弱該地區(qū)的上升運(yùn)動(dòng)，使得該地區(qū)的垂直抬升項(xiàng)模擬偏低。這是耦合試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的GPI出現(xiàn)負(fù)偏差的原因。

圖3 105°～150°E平均GPI 緯度—時(shí)間剖面：（a）觀測(cè)；（b）參照試驗(yàn)；（c）耦合試驗(yàn)Fig. 3 Time–latitude cross sections of monthly mean GPI averaged from 105° to 150°E from (a) observations, (b) control run, and (c) coupled run

綜上所述，模式在SWNP地區(qū)模擬的GPI出現(xiàn)的負(fù)偏差主要是季風(fēng)槽的模擬偏弱導(dǎo)致的；參照試驗(yàn)在NWNP地區(qū)模擬的GPI強(qiáng)于觀測(cè)，是副高模擬偏南且偏弱導(dǎo)致的，而耦合試驗(yàn)在 NWNP地區(qū)模擬的GPI弱于觀測(cè)，海溫模擬偏冷導(dǎo)致的。

4 模式對(duì)GPI年際變率的模擬

圖4 GPI及構(gòu)成它五個(gè)分量的泰勒?qǐng)D。1到6號(hào)分別為GPI、AV（絕對(duì)渦度項(xiàng)）、RH（相對(duì)濕度項(xiàng)）、MPI（強(qiáng)度上限項(xiàng)）、SH（垂直切變項(xiàng)）、W（垂直抬升項(xiàng)）。參照試驗(yàn)與耦合試驗(yàn)分別用藍(lán)色和紅色表示；橫縱坐標(biāo)是模式和觀測(cè)各項(xiàng)的空間標(biāo)準(zhǔn)差比值，橫坐標(biāo)上徑向距離為1的點(diǎn)（REF點(diǎn)）即觀測(cè)點(diǎn)；角坐標(biāo)是模式和觀測(cè)各項(xiàng)的空間相關(guān)系數(shù)；參照試驗(yàn)W項(xiàng)的空間相關(guān)系數(shù)為-0.2，空間標(biāo)準(zhǔn)差比值為2.10，故未在圖中出現(xiàn)Fig. 4 The Taylor diagram of GPI and 5 variables associated with GPI.No.1–6 are GPI, AV (absolute vorticity), MPI (maximum potential intensity), SH (vertical shear), RH (relative humidity), and W(vertical velocity). Control run and coupled run is represented by blue dots and red dots respectively. The ordinate and abscissa are the ratio of the standard deviation of the GPI term simulated by models with respect to the observed GPI term. The observation point (REF point) is on the abscissa with one unit of standard deviation. The azimuthal locations indicate the pattern correlation coefficient between simulated and observed GPI terms. The term W in control runis not shown in the figure for the reason that its pattern correlation coefficient is -0.2 and the ratio of the standard deviation is 2.10

為揭示模式對(duì)GPI年際變率的模擬能力，圖7給出觀測(cè)和模擬的7～10月GPI標(biāo)準(zhǔn)差的分布。觀測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差分布與GPI分布類似，GPI的高值對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差高值區(qū)（圖7a）。兩組試驗(yàn)均能合理再現(xiàn)這個(gè)特征。參照試驗(yàn)?zāi)M的GPI標(biāo)準(zhǔn)差分布，其標(biāo)準(zhǔn)差高值區(qū)主要分布在中國(guó)東海與南海，較之觀測(cè)偏強(qiáng)，同時(shí)在SWNP模擬的GPI標(biāo)準(zhǔn)差弱于觀測(cè)（圖7b）。與參照試驗(yàn)相同，耦合模式模擬的 GPI標(biāo)準(zhǔn)差高值區(qū)主要分布在中國(guó)南海與東海地區(qū)，南海地區(qū)模擬的GPI的標(biāo)準(zhǔn)差變率高于觀測(cè)，但在SWNP地區(qū)與NWNP地區(qū)均弱于觀測(cè)（圖7c）。

為了更直觀地分析模式模擬的 GPI年際變率，這里對(duì)觀測(cè)與模式模擬的1982～2007年6～8月平均GPI進(jìn)行EOF分析。觀測(cè)結(jié)果的EOF分析第一模態(tài)，解釋方差為30.6%，其空間形態(tài)大致沿20°N 成南北反位相，為偶極子形態(tài),菲律賓海為正值，日本南部地區(qū)為負(fù)值（圖8a）。該偶極子形態(tài)已有很多研究表明其主要受ENSO影響：在El Ni?o年，南海季風(fēng)槽加強(qiáng)且在赤道附近東伸，熱帶氣旋的生成位置更傾向伴隨季風(fēng)槽沿赤道東伸（Camargo et al., 2007b；Wang et al., 2013），即GPI在20°N以南沿赤道東伸發(fā)展，對(duì)應(yīng)圖8a中的正位相區(qū)。在La Ni?a年，季風(fēng)槽減弱西退，熱帶氣旋生成位置伴隨季風(fēng)槽的西退，偏向西北太平洋地區(qū)的西北部（Wang et al., 2013），即GPI主要分布在日本南部，對(duì)應(yīng)圖8a中的負(fù)位相區(qū)。

圖5 （a、d、g、j、m）觀測(cè)中的MPI、AV、SH、RH、W五項(xiàng)線性化后的結(jié)果；（b、e、h、k、n）參照試驗(yàn)線性化后的五項(xiàng)與觀測(cè)之差；（c、f、g、l、o）耦合試驗(yàn)線性化后的五項(xiàng)與觀測(cè)之差Fig. 5 (a, d, g, j, m) The distribution of linearized MPI, AV, SH, RH, W from observations; (b, e, h, k, n) differences of the five linearized terms between control run and observations; (c, f, g, l, o) differences of the five linearized terms between coupled run and observations

圖6 1982～2007年 7～10月的850 hPa風(fēng)場(chǎng)（矢量，單位：m s-1）與SST（填色，單位：°C）：（a）觀測(cè)；（b）參照試驗(yàn)；（c）耦合試驗(yàn)Fig. 6 Spatial patterns of July–October mean 850-hPa winds (m/s;vector) and SST (°C; shaded) averaged from 1982 to 2007 from (a)observations, (b) control run, and (c) coupled run

圖7 同圖1，但為GPI的標(biāo)準(zhǔn)差Fig. 7 Same as Fig. 1, but for standard deviation of GPI

在參照試驗(yàn)中， EOF第一模態(tài)是一條沿日本南部的狹長(zhǎng)的GPI正值區(qū)，無法與觀測(cè)結(jié)果的偶極子空間形態(tài)對(duì)應(yīng)（圖未給出）。而其EOF第二模態(tài)則能與觀測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)，故這里選取EOF第二模態(tài)進(jìn)行分析。

參照試驗(yàn)的EOF第二模態(tài)與耦合試驗(yàn)的EOF第一模態(tài)均可模擬出這種偶極子形態(tài)，其空間解釋方差分別為 23.2%與 24.3%。兩者與觀測(cè)結(jié)果的EOF第一模態(tài)的空間相關(guān)系數(shù)分別為0.67與0.61。參照試驗(yàn)中，其空間形態(tài)大致沿 24°N呈南北反位相分布，菲律賓海地區(qū)為正值，但較觀測(cè)正值區(qū)位置偏北，日本南部為負(fù)值。這表明在參照試驗(yàn)中，受ENSO影響的GPI年際變率要強(qiáng)于觀測(cè)。而在耦合試驗(yàn)中，其空間形態(tài)大致沿 28°N呈南北反位相分布，中國(guó)南海地區(qū)為正值，振幅較觀測(cè)正值區(qū)更強(qiáng)，日本南部為負(fù)值，范圍較觀測(cè)負(fù)值區(qū)更小。這表明耦合試驗(yàn)在El Ni?o年模擬的GPI沿赤道東伸的現(xiàn)象較觀測(cè)更廣闊更強(qiáng)，偏向中國(guó)的南海地區(qū)。而在La Ni?a年，耦合試驗(yàn)?zāi)M的GPI分布在西北太平洋西北部的現(xiàn)象較觀測(cè)更弱。值得注意的是，在南海季風(fēng)槽地區(qū)，耦合試驗(yàn)空間模態(tài)的振幅要優(yōu)于參照試驗(yàn)，更貼近于觀測(cè)。

圖8 1982～2007年6～8月平均GPI的EOF分析（右上角百分?jǐn)?shù)是其模態(tài)對(duì)應(yīng)的解釋方差）：（a）觀測(cè)EOF第一模態(tài)（EOF1）；（b）參照試驗(yàn)EOF第二模態(tài)（EOF2）；（c）耦合試驗(yàn)EOF1。（d）觀測(cè)（黑色實(shí)線）、參照試驗(yàn)（紅色實(shí)線）、耦合試驗(yàn)（藍(lán)色實(shí)線）對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列與1982～2007年6～8月觀測(cè)的Nino3.4指數(shù)（柱狀圖）與南海夏季風(fēng)指數(shù)（紫色實(shí)心圓虛線）Fig. 8 (a, c) The first mode1 of EOF analysis (EOF1) of Jun–Aug mean GPI from 1982 to 2005 from (a) observation, (c) coupled run. (b) same as (c), but for the second EOF modle (EOF2). (d) Time series of EOF1 observation (black solid line), EOF2 control run (red solid line), EOF1 coupled run (blue solid line)and Ni?o3.4 index (bar chart), the South China Sea monsoon index (purple dashed line with dots)

表1給出了觀測(cè)、兩組試驗(yàn)的EOF主分量時(shí)間序列分別與觀測(cè)、Ni?o3.4指數(shù)、南海夏季風(fēng)指數(shù)（Wang and Fan, 1999）的相關(guān)系數(shù)。觀測(cè)中，EOF第一模態(tài)對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列與Ni?o3.4指數(shù)、南海夏季風(fēng)指數(shù)都有很好的相關(guān)性（圖8d），且相關(guān)系數(shù)都通過了95%的顯著性檢驗(yàn)，體現(xiàn)了ENSO通過影響季風(fēng)槽強(qiáng)弱繼而影響熱帶氣旋活動(dòng)的現(xiàn)象。兩組試驗(yàn)對(duì)應(yīng)的 EOF主分量時(shí)間序列都能較好的模擬出與ENSO相關(guān)的年際變化，但耦合試驗(yàn)結(jié)果優(yōu)于參照試驗(yàn)（表1）。這說明在受 ENSO影響的 GPI年際變率上，耦合試驗(yàn)的模擬要優(yōu)于參照試驗(yàn)。

為了分析耦合試驗(yàn)?zāi)M的GPI年際變率較參照試驗(yàn)優(yōu)越的原因。這里給出了觀測(cè)與模式的850 hPa風(fēng)場(chǎng)與500 hPa垂直速度場(chǎng)對(duì)觀測(cè)EOF主分量時(shí)間序列的回歸場(chǎng)（圖9）。觀測(cè)的結(jié)果對(duì)應(yīng)的是 ElNi?o年的信號(hào)，其在菲律賓海附近有異常氣旋。異常氣旋中心與其偏南部伴隨著異常上升運(yùn)動(dòng)，北部則伴隨異常下沉運(yùn)動(dòng)（圖9a）。因?yàn)楫惓庑c異常上升運(yùn)動(dòng)區(qū)可以提供有利于熱帶氣旋發(fā)生發(fā)展的氣象條件，如垂直上升運(yùn)動(dòng)、適宜的相對(duì)渦度條件、適宜的水汽條件、弱的垂直風(fēng)切變等。與之相反，異常下沉區(qū)則不利于熱帶氣旋發(fā)展。故觀測(cè)中，異常氣旋與異常上升運(yùn)動(dòng)區(qū)對(duì)應(yīng)著EOF分析中GPI在El Ni?o年的主要分布范圍，即GPI在20°N以南沿赤道附近東伸發(fā)展的現(xiàn)象。

圖9 根據(jù)圖8中觀測(cè)的EOF主分量時(shí)間序列回歸擬合的850 hPa風(fēng)場(chǎng)（矢量，單位：m s-1）與500 hPa垂直速度ω（填色，單位: 10-1 hPa s-1）的空間分布（紅色斜線覆蓋區(qū)為通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)區(qū)域）：（a）觀測(cè)；（b）參照試驗(yàn)；（c）耦合試驗(yàn)；（d）1982～2007年6～8月（5°～20°N，110°～145°E）區(qū)域平均相對(duì)渦度（單位：10-5 s-1），觀測(cè)、參照試驗(yàn)、耦合試驗(yàn)分別為黑色實(shí)線、紅色虛線和藍(lán)色虛線Fig. 9 Spatial patterns of 850-hPa wind (units: m s-1; vector) and 500-hPa vertical velocity ω (units: 10-1 hPa s-1) regressed onto the time series of observed EOF principal component in Fig. 8 from (a) observations, (b) control run, (c) coupled run. The red slash regions are where regression is statistically significant at the 0.05 level based on the Student t test. (d) The Jun–Aug mean relative vorticity averaged during 1982 to 2007 from (5°–20°N, 110°–145°E) from observations (black solid line), control run (red dashed line), and coupled run (blue dashed line)

在參照試驗(yàn)基于觀測(cè) EOF主分量時(shí)間序列回歸的850 hPa風(fēng)場(chǎng)與500 hPa垂直速度場(chǎng)中，菲律賓海附近的異常氣旋較觀測(cè)偏弱，且中心偏向中國(guó)南海附近。其回歸的垂直運(yùn)動(dòng)較觀測(cè)也更弱，菲律賓海中南部出現(xiàn)了下沉區(qū)（圖9b）。這表明在 El Ni?o年，參照試驗(yàn)?zāi)M的GPI分布較觀測(cè)會(huì)更加偏西，且在菲律賓海中南部的GPI會(huì)弱于觀測(cè)結(jié)果。這與之前EOF分析的空間模態(tài)是一致的。

在耦合試驗(yàn)基于觀測(cè) EOF主分量時(shí)間序列回歸的850 hPa風(fēng)場(chǎng)與500 hPa垂直速度場(chǎng)中，其在菲律賓海模擬的異常氣旋在強(qiáng)度和位置較參照試驗(yàn)都得到了一定改善，其緯向范圍更大。伴隨改善后的異常氣旋，其模擬的垂直運(yùn)動(dòng)較參照試驗(yàn)也更強(qiáng)，菲律賓海中南部的下沉區(qū)得到改善（圖9c）。但其模擬的垂直運(yùn)動(dòng)范圍較觀測(cè)依然有較大偏差。改善了的風(fēng)場(chǎng)與垂直運(yùn)動(dòng)使得耦合試驗(yàn)在 El Ni?o年模擬的GPI更接近觀測(cè)，特別是菲律賓海中南部區(qū)域，這也與之前 EOF分析的空間模態(tài)是一致。

表1 圖8中觀測(cè)、參照試驗(yàn)、耦合試驗(yàn)GPI的EOF主模態(tài)時(shí)間序列與觀測(cè) GPI的 EOF主模態(tài)時(shí)間序列、Ni?o3.4指數(shù)、南海夏季風(fēng)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)Table 1 The correlation coefficient between time series of EOF analysis of GPI in Fig. 8 and Ni?o3.4 index, the South China Sea monsoon index

上述菲律賓海中南部對(duì)應(yīng)觀測(cè)中的南海季風(fēng)槽區(qū)域，而兩組試驗(yàn)在氣候態(tài)均未能再現(xiàn)該區(qū)域的季風(fēng)槽。為了檢查模式對(duì)于該區(qū)域南海季風(fēng)槽的強(qiáng)度年際變率模擬如何，這里計(jì)算了 1982～2007年6～8 月（5°～20°N，110°～145°E）區(qū)域平均的相對(duì)渦度（圖9d）。該區(qū)域的相對(duì)渦度可以一定程度表征南海季風(fēng)槽與西北太平洋季風(fēng)槽強(qiáng)度（高建蕓等，2011）。圖中參照試驗(yàn)和耦合試驗(yàn)?zāi)M的季風(fēng)槽與觀測(cè)中季風(fēng)槽的強(qiáng)度時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)分別為0.77和0.84，均通過95%的顯著性檢驗(yàn)。由圖可見，兩組試驗(yàn)?zāi)M的季風(fēng)槽強(qiáng)度都明顯弱于觀測(cè)，與前文所述模式模擬的季風(fēng)槽偏弱對(duì)應(yīng)。但耦合試驗(yàn)?zāi)M的季風(fēng)槽強(qiáng)度不論在時(shí)間序列的相關(guān)性還是在強(qiáng)度上都優(yōu)于參照試驗(yàn)?？梢奆ROALS較大氣模式在該區(qū)域季風(fēng)槽的強(qiáng)度與年際變率模擬方面都有所提高，進(jìn)而改善了菲律賓海中南部GPI的年際變率模擬。

5 結(jié)論

本文使用 NCEP-2再分析資料檢驗(yàn)了區(qū)域?！?dú)怦詈夏Ｊ?FROALS對(duì)熱帶氣旋潛勢(shì)指數(shù)的模擬能力。主要結(jié)論如下：

（1）在西北太平洋地區(qū)，兩組試驗(yàn)均可再現(xiàn)觀測(cè)中夏季的GPI分布形態(tài)。在SWNP地區(qū)，兩組試驗(yàn)表現(xiàn)出相同的負(fù)偏差。在 NWNP地區(qū)，參照試驗(yàn)?zāi)M的GPI強(qiáng)于觀測(cè)，而耦合試驗(yàn)?zāi)M的GPI弱于觀測(cè)。在季節(jié)循環(huán)方面，兩組試驗(yàn)均可模擬出GPI的季節(jié)變化，參照試驗(yàn)的GPI振幅偏強(qiáng)，而耦合試驗(yàn)則偏弱。

（1）兩組試驗(yàn)在SWNP地區(qū)模擬的GPI偏弱的原因是其在該地區(qū)模擬的南海季風(fēng)槽偏弱。偏弱的季風(fēng)槽使得相對(duì)濕度偏低，垂直運(yùn)動(dòng)偏弱，相對(duì)渦度偏低。而兩組試驗(yàn)在 NWNP地區(qū)模擬的偏差相反的原因是參照試驗(yàn)在該地區(qū)模擬的副高偏南且偏弱，而耦合試驗(yàn)?zāi)M在該地區(qū)模擬的海溫偏冷。偏弱的副高使得參照試驗(yàn)中相對(duì)濕度偏高，繼而使得模擬的GPI偏強(qiáng)。偏冷的海溫使得耦合試驗(yàn)中的強(qiáng)度上限項(xiàng)模擬偏低，且垂直運(yùn)動(dòng)偏弱，繼而使其模擬的GPI偏弱。

（3）觀測(cè)中夏季的GPI經(jīng)EOF分析后其第一模態(tài)為南北對(duì)稱的偶極子形態(tài)。該信號(hào)對(duì)應(yīng)ENSO對(duì)西北太平洋地區(qū)熱帶氣旋的影響。兩組試驗(yàn)均可再現(xiàn)該偶極子形態(tài)。但是參照試驗(yàn)?zāi)M的北部負(fù)值區(qū)振幅偏強(qiáng)，南部正值區(qū)振幅偏弱。耦合試驗(yàn)改善了參照試驗(yàn)?zāi)喜空祬^(qū)，特別是季風(fēng)槽區(qū)域的振幅偏弱現(xiàn)象，但其北部負(fù)值區(qū)范圍較觀測(cè)偏小。觀測(cè)EOF分析結(jié)果的時(shí)間序列與Ni?o3.4指數(shù)與南海夏季風(fēng)指數(shù)能很好對(duì)應(yīng)，表現(xiàn)為ENSO通過南海季風(fēng)槽影響西北太平洋地區(qū)的熱帶氣旋。兩組試驗(yàn)也能很好再現(xiàn)時(shí)間序列與兩個(gè)指數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。但是耦合試驗(yàn)?zāi)M的時(shí)間序列較參照試驗(yàn)更優(yōu)，進(jìn)一步分析指出其原因是耦合后模式模擬的南海季風(fēng)槽年際變率優(yōu)于單獨(dú)的大氣模式。

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