热带气旋对珠三角水域的影响分析

热带气旋对珠三角水域的影响分析摘要基于1960-2014年我国珠三角地区184个台站逐日资料、热带气旋（TC)最佳路径集分析资料，利用TC降水天气图客观识别法、相似面积指数、动态合成法，从台站日降水和TC过程最大日降水的角度，分析了珠三角地区TC极端降水的时空特征,并针对主要特征进行成因初步分析。结果表明：1) 近50年来，珠三角地区TC极端降水的年际变化趋势在不同降水量级呈现出不同的变化趋势，50-150mm间的TC极端降水频次以较弱的增长率缓慢上升；150-250mm间的TC极端降水频次以弱的趋势缓慢上升；250mm-350mm间的TC极端降水频次以弱的速率缓慢下降；350mm以上的TC极端降水频次下降速率弱。从TC过程最大单站日降水来看，彡50mra、lOOmra和250mm的频数的年际变化率分别呈弱的下降、下降和上升趋势。以上趋势均未通过显著性检验。2) 对于不同量级的降水量，无论是从全区TC极端降水还是从TC过程最大单站日降水来看，其空间分布规律总体是一致的。降水频数和强度的大值都主要分布在沿海，并由沿海向内陆呈阶梯式递减；大值区呈三区分布集中于粤东沿海（东部分区）、珠三角西侧沿海（中部分区）和雷州半岛至广西沿海（西部分区），且西部分区在TC极端降水过程最大单站日降水的平均强度以及各级别频次上均为三分区之最大。3) 对比沿海各区的TC极端降水过程发现，从路径的角度看，西部分区极端降水过程的TC路径规律性较强，主流为西行路径，且登陆点位置集中在西部分区；对西部分区的西行路径TC极端降水成因初步分析表明，TC移动速度慢和南海夏季风强度增强有利于极端降水的产生。4) 对西部型TC极端降水典型台风“启德”的模拟试验表明，WRF中尺度区域模式可以较好地模拟出台风影响两广时最大日降水的位置，但降水强度模拟较弱。敏感性试验表明，夏季风被削弱后，南海地区的西南季风被抑制，台风强度减弱，台风范围内降水强度总体减弱，台风雨带偏南，因此从数值试验的角度证实了前述南海夏季风强度减弱不有利于极端降水产生的分析结果。关键词：TC极端降水；时空特征；成因；珠三角地区；数值试验 AbstractBasedon184meteorological-stationdailyprecipitationdataduring1960-2014overmainlandoftheSouthChina(GuangdongandGuangxi),TropicalCyclone(TC)BestTrackDataset,ERA-interimReanalysisDatasetandERA-40ReanalysisDataset,applyingtheObjectiveSynopticAnalysisTechnique(OSAT)9tropicalcyclonetracksimilarityareaindex(TSAI)andthedynamiccompositeanalysis,analyseswerecarriedoutoncharacteristicsofTCextremeprecipitationanditspreliminarycausesfromaperspectiveofTCdailyprecipitation(TCP)andTCmaximumdailyprecipitation(TMP).Resultsareasfollows:1) Duringthepast50years,regional-meanfrequenciesofTMPsabove50mm,150mm,250mmand350mmshownotobviousandweakdecreasingtrendsandweakandweakincreasingtrendswithobviousinterannualvariations,respectively,regional-meanfrequenciesofTMPsabove50mm,100mmand250mmshowweakandweakdecreasingtrendsandweakincreasingtrendwithobviousinterannualvariations,respectively.Thetrendsabovearenotobvious.2) FrequenciesandintensitiesofdifferentlevelTCPsandTMPspresentasimilardistributionpatternoflargevaluesdistributingmainlyalongthecoastalregionswith:decreasingquicklyfromcoastalregionstoinlandregions.Inaddition,thelargevaluesconcentrateinthreesubregions:theeasterncoastofGuangdong(theeasternsubregion)?thewesterncoastofthePearlRiverDelta(themiddlesubregion)andthecoastfromtheLeizhouPeninsulatocoastofGuangxi(thewesternsubregion),withthewesternsubregionbeingtheonewithlargestvaluesofintensityandfrequency.3) Comparisonanalysisrevealsthat,theTCs,whichcauseextremeprecipitationinthewesternsubregion,havetracksofthestrongestregularitywithmainlywestwardmovementandlandfalllocationsconcentratingwithinthearea.Meanwhile,causesanalysispreliminarilyrevealsthatTC^slowmovementandreinforcementoftheSouthChinaSeaSummerMonsoonareinfavorofproducingextremeprecipitationinthewesternsubregion.4) NumericalexperimentcapturesthewestwardtrackandintensityofTCKAI-TAK，andtheassociatedrainfallpattern.SensitivityexperimentsuggeststhatmonsoonalflowsareweakenedintheSouthChinaSea.Meanwhile,TCintensityisweakened,rainisreducedamongtheTCrangeasawhole,rainbandmovessouth,SoitprovesturethatweakenedSouthChinaSeaSummerMonsoonisnotinfavorofproducingextremeprecipitationinthewesternsubregionasmentionedbefore.Keywords:TCextremeprecipitation;spatialandtemporalcharacteristics;causes;mainlandoftheSouthChina;numericalexperiment 目录TOC\o"1-5"\h\z\u第一章绪论 11.1研究意义 11.2国内外研究现状 11.3珠三角地区热带气旋暴雨研究方面存在的主要问题 21.4本文的主要研究内容 2第二章资料和方法 22.1资料简介 22.2方法简介 2第三章珠三角地区热带气旋极端降水特征 33.1概念介绍 33.2TC极端降水的总体气候特征 33.3基于TC过程最大单站日降水的TC极端降水特征 43.4小结 5第四章珠三角地区热带气旋极端降水成因诊断 64.1造成不同区域TC极端降水的TC特征 64.2西部型TC极端降水的成因诊断 64.3小结 7第五章西部型TC极端降水典型台风“启德”的模拟试验 85.1台风“启德”降水及环流特征 85.2模式及试验方案设计 95.3试验结果 105.4小结 10第六章结论及展望 116.1结论 116.2展望 12参考文献 13致谢 16第一章绪论 1.1研究意义我国历史上由TC极端降水引起的灾害令人触目惊心：1996年7月底8月初，“9608”号台风Herb[5]不仅肆虐了台湾岛，它登陆大陆后的特大暴雨横扫十多个省市，造成700多人死亡，直接经济损失超过650亿元（占当年GDP的1%）；2006年，强热带风暴Bilis（碧利斯）[6]在福建登陆后一路西行，给多省区带来持续性暴雨，引发的洪涝、山洪和泥石流造成800多人死亡，近350亿元的经济损失；0908号台风Morakot（莫拉克）[7]以接近3000毫米的过程降水量对台湾南部造成了灾难性的后果，导致约700人死亡或失踪。我国大陆华南沿海是台风暴雨灾害最重的地区之一可见，加强热带气旋极端降水成因研究具有非常重要的现实意义，有利于提高我国防御TC暴雨灾害的能力。1.2国内外研究现状 许多研究工作关注了不同的TC暴雨个例。陶诗言[1]对7707号TC的分析表明，引发上海特大暴雨主要与东风气流中中尺度云团和中尺度辐合线等有关；0土111叫〇等[11]对飓风Agnes分析指出水平水汽通量辐合对于降水有重要影响；丁治英等％对Freda台风研究发现，右侧水汽输送比左侧水汽输送对台风降水的影响来得更大；寿绍文等[13]对9012TC研究表明：雨团出现在地面假相当位温密集带和中尺度锋区附近；蔡则怡等[14]对7503号台风Nina的数值模拟指出，地形对“75.8”暴雨有重要贡献。1.3珠三角地区热带气旋暴雨研究方面存在的主要问题 从前面回顾可看出，珠三角地区热带气旋（TC)暴雨研究集中在两个方面，一是在从气候学角度分析了气候变化的基本事实，二是从天气学角度主要开展了一些个例研究。存在的主要问题表现在：一是关于珠三角地区TC极端降水的主要空间分布特征还不清楚，二是如何从天气学角度理解TC极端降水主要空间特征的形成原因。1.4本文的主要研究内容 本文以珠三角地区为主要研究区域，研究该特定区域的TC极端降水，获得对该区域的TC极端降水特征以及成因更全面的认识。第二章资料和方法 2.1资料简介 2.1.1热带气旋资料本文所使用的热带气旋路径资料为CMA热带气旋最佳路径数据集，来自上海台风研究所，包括1949年以来西北太平洋（含南海，赤道以北，日界线以西)海域热带气旋每6小时的位置和强度。2.1.2台站降水资料日降水数据来自中国气象局国家气象信息中心，日降水量的日界为北京时前日20时至当日20时。数据时间范围为1960—2014年，珠三角地区共有184站。2.1.3再分析资料本文所使用的全球再分析资料包括两部分，第一部分是环境场对比所使用的，分别是:1)ECMWF提供的逐六小时的ERA-40(Sep1957-August2002)以及2)ERA-interim(Jan1979-present)全球再分析资料，分辨率是1°Xl°。包括l〇〇〇-l〇〇hPa间所有13层的风场、位势高度场和比湿场。第二部分是NCEPFNL(1999-present)全球再分析资料，分辨率是1°X1°，用作WRF模式的初始场和边界场。2.2方法简介 本文采用Ren等®"631提出并改进的TC降水天气图客观识别法(0SAT)识别我国珠三角地区的热带气旋降水。0SAT的思想是模拟预报员利用天气图人工分离TC降水的过程：首先，基于降水分布的结构分析，将日降水场分解成几个独立的自然雨带和一些离散的降水台站；然后，根据自然雨带与TC中心的位置关系，确定出可能TC雨带；最后，针对每一个降水台站，根据它是否隶属于可能TC雨带的关系以及它与TC中心之间的距离大小，判断它的降水是否为TC降水，进而所有TC降水台站组合成为TC降水雨带。其中，判断自然雨带的参数设置，包括邻站距离阈值，邻站降水率阈值等经过反复调整，与热带气旋年鉴降水资料对比，最终确定适用于珠三角地区的阈值设置。在判断雨带是否为TC降水雨带时，参数设置如表2.1。当台风接近或登陆大陆时，台风与最近的一个大陆台站的相对距离<300km时，判断此台风为近距离台风，考虑到此时台风很可能出现与中高纬度系统的相互作用而产生远距离降水，因此判断台风雨带的台风与雨带距离阈值设置相应调大，阈值比远距离台风更大。根据文献[63]，将台风分为远距离、近距离台风分别考虑比不分类，经过与上海台风所人工识别台风降水方法所得结果对比，效果更好。第三章珠三角地区热带气旋极端降水特征 3.1概念介绍 图3.2a表示珠三角地区近50年来出现TC极端降水频次的空间分布，TC极端降水频次分布显示，TC极端降水频次大值集中在海岸附近，从沿海向内陆频次呈递减趋势，其中广东沿海分布着以160-200天为主的大值区，其间穿插分布着少数120-160天的台站。广西的沿海TC极端降水频次为120-160天，稍小于广东沿海。有研宄指出[46]，登陆TC在海岸线的辐合作用下易产生强降水天气。这可能是沿海TC极端降水频次比内陆大的原因。3.2TC极端降水的总体气候特征 上节从台站降水的角度分四个等级讨论TC极端降水的总体气候特征。为了在时间上和空间上进一步了解珠三角地区受台风影响的TC极端降水的特征，本节从TC过程在珠三角地区造成的最大单站日降水的角度来进行分析。3.3.1TC极端降水的发生频次首先，把利用0SAT方法[61#识别出在珠三角地区产生TC降水的TC定义为影响TC。经统计，1960-2014年共有699个影响TC。图3.7给出了699次TC过程最大单站日降水的等级一频数统计分布。由图可见，TC最大单站日降水小于暴雨（50mm)的有195次，占27.9%;达到暴雨级别的有156次，占22.3%;达到大暴雨（100mm)级别的次数最多，共261次，占比为37.3%;达到特大暴雨(250mm)级别的有87次，占比为12.4%。因此，从这个角度看，TC极端降水发生的频次占比高达72.1%。不同等级降水强度的TC极端降水发生频次的空间分布，日降水量达50-150mm的TC降水集中发生在粤东，珠三角及以西，最大频次位于珠三角以西的江门市沿海的上川岛站（185天），第二大的频次位于粤东的揭西市沿海的普宁站（171天）。日降水量达150-250mm的TC降水集中发生在珠三角及以西、雷州半岛沿海，最大频次同样位于上川岛站（29天）以及雷州半岛沿海的徐闻站（29天）。日降水量达250-350匪的TC降水集中发生在珠三角及以西、雷州半岛沿海，最大频次位于上川岛站（8天）徐闻站（5天）。日降水量达350mm以上的TC降水发生次数较少，共14次，全部位于沿海。最大频次位于北部湾北岸的北海站（3天），第二大位于徐闻和粤东的陆丰两站（2天）。从图3.3和上述分析来看，150-250mtn，250-350ram，350mm以上的TC降水频次最多出现的地方在雷州半岛及北部湾北岸沿海（除上川岛外）。进一步将雷州半岛及北部湾北岸沿海这一地区与两广沿海其他地区作对比，即图3.4。图3.4a为雷州半岛及北部湾北岸沿海这一地区累积暴雨日数大于120的台站位置，图3. 4b为对比结果。图3.4b可见，从站点TC降水频次平均值和最大值两个角度来看，1)雷州半岛及北部湾北岸沿海TC极端降水发生的频次随着降水强度的增加，越大于其他区域。2)此区域为150-250mra，350mm以上两个降水强度段的极端降水频次最大值出现的区域。3.3基于TC过程最大单站日降水的TC极端降水特征上节从台站降水的角度分四个等级讨论TC极端降水的总体气候特征。为了在时间上和空间上进一步了解珠三角地区受台风影响的TC极端降水的特征，本节从TC过程在珠三角地区造成的最大单站日降水的角度来进行分析。3.3.1TC极端降水的发生频次首先，把利用0SAT方法[61#识别出在珠三角地区产生TC降水的TC定义为影响TC。经统计，1960-2014年共有699个影响TC。图3.7给出了699次TC过程最大单站日降水的等级一频数统计分布。由图可见，TC最大单站日降水小于暴雨（50mm)的有195次，占27.9%;达到暴雨级别的有156次，占22.3%;达到大暴雨（100mm)级别的次数最多，共261次，占比为37.3%;达到特大暴雨(250mm)级别的有87次，占比为12.4%。因此，从这个角度看，TC极端降水发生的频次占比高达72.1%。1960-2014年期间珠三角地区不同等级O50mm，100mm，250mm)TC极端降水最大单站日降水频数的变化。从长期趋势来看，50mm以上的TC最大单站日降水频数呈减少趋势，平均每十年减少0.66次；随着强度增强，100mm以上的TC最大单站日降水频数虽呈减少趋势，但幅度减小为平均每十年减少0. 44次；当考虑更强的等级时，250mm以上的TC最大单站日降水频数则表现为增多趋势，平均每十年增加0.16次。分析显示，三者均未通过显著水平0.10的显著性检验。同时，250mm以上的TC最大日降水频数在1990年前后表现出较强的年代际增强，1960-1989年平均为1.2次，而1990-2014年平均增加到2.0次。多年平均的不同等级〇50mm，100mm，250mm)TC极端降水最大单站曰降水频数的逐月变化曲线（图3.9)显示，三频数均呈现单峰型分布，频发期均为7-9月，前两者峰值出现在8月，分别为2.6和1.7次/年。250mm以上的最大日降水频数峰值出现在7月，为0.5次/年。3.4小结1. 从空间分布看，两类降水的极值及频次大值主要分布在沿海，且向内陆呈阶梯式递减，在沿海的分布主要集中在三个地区，即雷州半岛至广西南部（西部区）、广东阳江至珠江口西岸（中部区）、粵东（东部区）。第二类极端降水在不同降水量级上均表现为集中于西部区的空间分布，西部分区从TC极端降水的频次和平均降水量上均大于其他分区。第一类极端降水在较强降水量级上也有相同的分布特点。2. 两类TC极端降水特征既有相似点，又有所不同。两类极端降水频次的近50年年际变化均表现为比较一致的趋势，即统计量级<250mm时，表现为缓慢的下降趋势；250mm以上的降水频次表现为缓慢的上升趋势。所不同的是，由于第二类极端降水所统计的是最大日降水，样本量小于第一类，所拟合出的变化率小于第一类。季节变化比较一致，7-9月为极端降水发生的频繁期。3. 基于上述第一点的分析，下文重点关注第二类特征中的沿海三分区特征，尤其是西部区，为极端降水成因诊断的对象。第四章珠三角地区热带气旋极端降水成因诊断在第三章中我们已经探讨了珠三角地区TC极端降水的特点，降水分布很不对称，大值区集中在沿海，在沿海分布成西部、中部以及东部三个区域，造成这种分布型有多方面的原因。本章在分别分析每个区域内TC极端降水个例的基础上，选取西部区一类西行TC进行细致的成因诊断分析。4.1造成不同区域TC极端降水的TC特征图4.1进一步给出三个分区TC最大日降水排名前十的TC路径。西部型TC最大日降水的TC路径主要为西行路径，这与陈联寿等[29]的结论相吻合；登陆点位置集中在西部分区（雷州半岛至广西沿海）范围内，登陆后路径分西行和北行（图4.la)。中部型TC最大日降水的TC路径规律性较弱，多数为西北行路径登陆，登陆点分布于珠三角至雷州半岛但主要集中在中部分区（粤中沿海）范围内。东部型TC最大日降水的TC路径主要为西北行，但登陆点位置分散于自粤中沿海至福建沿海一带。另外，从TC最大日降水发生当日的TC路径来看，最大日降水主要发生在TC登陆当日或次日（图略)。4.2西部型TC极端降水的成因诊断考虑到西部型TC极端降水具有频次多且降水强度强的特点，而其中TC西行路径又是其主要特征（图4.2a)，为此，针对这类西部型TC极端降水开展成因分析。1213号台风“启德”的过程最大日降水在西部型西行类极端降水TC中排名第三（见表4.1)，降水比较极端，年代较近，数据较可靠。故选择2012年台风“启德”作为参考路径。采用路径相似面积指数[64]识别出与1213号台风“启德”路径在相似区域内相似度排名前15位的TC，从中选出TC最大日降水排名前5位和后5位TC分别作为强降水组和弱降水组（图4.2)进行对比。图4.4给出动态合成法[65_67]合成的两组TC产生最大日降水当天的850hPa水汽通量合成场。图中可见，强降水组TC西南侧的水汽通量强度大而范围广（图4.4b)，水汽通量强度的大值区（8g/(cm.hPa.s)以上）南北伸展约15个纬度，同时，水汽通量强度的极值区（16g/(cm.hPa.s)以上）从低纬度洋面一直延伸至台风环流中心而没有中断。而弱降水组TC的水汽通量强度大值区相对较窄（图4.4a)，水汽通量强度，尤其是与TC连接处的水汽通量强度小(8-12g/(cm•hPa•s))，这就导致水汽通量强度的极值区（16g/(cm•hPa•s)以上）未能与台风环流相连。这可能影响西南水汽通道对TC降水区的水汽补充，造成TC降水偏弱。上述强、弱降水组西南水汽输送的差别与南海夏季风的强弱紧密相联。南海夏季风强度指数参照何金海等[72]书中谢安和戴念军提出的季风强度指数，具体定义为：南海区域（5°-20°N，105°-120°E)纬向风速大于0的各网格点全风速累积值的区域平均。图4.5给出强、弱降水组TC最大降水日前后平均的逐日南海夏季风强度指数[72]演变。可以看到，强、弱降水组TC最大降水日前后都有南海夏季风强度明显增强的过程，南海夏季风强度均在最大降水日的前一天达到峰值；所不同的是，强降水组南海夏季风强度增强的速度更快（峰值前两天夏季风强度增长的平均速度强降水组TC和弱降水组TC分别为1.22m/(s*d)和0.71in/(S«d))、所达到的峰值强度更强（强降水组TC和弱降水组TC分别为11.72m/s和10.48m/s)。经检验，0_9到队天的强、弱降水组南海夏季风强度指数[72]的差异通过了0.05显著水平的显著性检验。图4.6给出强、弱降水组高、低层平均风场和散度场。对比（图4.6a和4.6b)显示，低层850hPa强降水组TC中心附近存在大范围强辐合区，中心值超过-4.0X10_5s'强度和范围远超过弱降水组TC。对流层高层风场及散度场（图4.6c,d)对比发现，强降水组TC上空表现为大范围强辐散区，中心值超过2.OX10、'强度和范围明显大于弱降水组TC。综合来看，不难看出，强、弱降水组TC的高、低层辐合辐散形势配置均有利于强降水的产生，但强降水组TC的形势配置在范围和强度上更为有利。4.3小结1. 三个分区中，造成西部分区极端降水的TC路径规律性较强：主要为西行路径，且登陆点位置集中在西部分区；而造成中部分区和东部分区极端降水的TC路径规律性较弱。2. 对西部分区西行路径TC极端降水成因分析表明，TC移动速度的快慢和南海夏季风的强弱是两个重要因素：TC移动速度慢和南海夏季风强度增强有利于极端降水的产生。特别地，南海夏季风强度増强加强了向TC的水汽输送，在有利的高低层幅合幅散形势配置下导致了极端降水。 3. 以上结论是基于观测统计和天气学诊断分析的结果，TC移速缓慢和南海夏季风强盛有利于出现TC极端降水这一结论对珠三角地区西部区无疑更具普适性；但TC产生极端降水的机制主要是定性的，需要数值模拟工作的进一步验证。另外，对比发现强降水组的TC强度反而明显小于弱降水组，这意味着在两广地区西部TC环境场的作用可能更为关键；这对于珠三角地区TC强降水的预报是值得关注和深入分析的问题。第五章西部型TC极端降水典型台风“启德”的模拟试验5.1台风“启德”降水及环流特征前文叙述中提到，用“0SAT”方法w-631识别我国华南沿海珠三角地区的台站TC降水。将近年来（2010-2014年）影响珠三角地区共54个TC个例，按照过程最大日降水量的大小排序，台风“启德”以防城港市日降水量373.3mm排名第一，说明“启德”是近年来影响珠三角地区降水极端性特征显著的一个TC个例。台风“启德”生成于菲律宾以东洋面，生成后一路西行于北京时8月17日12时30分前后登陆广东省湛江市麻章区湖光镇沿海，登陆时中心附近最大风力13级，中心最低气压968hPa。“启德”登陆后维持西西北路径经过北部湾，17日21时30分前后二次登陆中越边境交界，登陆时中心附近最大风力12级，中心最低气压为975hPa。18日17时在越南北部减弱消散。降水集中于16日20时至18日20时。如图5.1所示，8月16日20时至17日20时，“启德”登陆前后，降水主要集中于我国海南省和两广南部沿海地区，日降水量超过250mm的站点主要分布在海南省西南。17日20时至18日20时“启德”主要在越南北部停留，受其影响，强降水主要分布在我国广西西南，日降水量超过250mra的站点主要分布在防城港市一带，防城港市以日降水量373.3mm排名此次TC降水过程的最大单站日降水。此过程最大日降水出现在“启德”二次登陆前后，台风强度远不及第一次登陆，但其降水的强度之大，其成因值得探讨。图5.1c为台风“启德”过程降水及路径。从图中可以看出，此次“启德”降水过程造成了大范围降水出现，主要影响两广及海南全部。强降水中心有2个，广西南部沿海的防城港市一带的强降水中心过程雨量达400-500mm。另一强降水中心位于海南西南部，中心过程雨量达300-400mm。8月17日20时至18日20时，“启德”中心由北部湾移动至越南北部，由850hPa流场图（图5.2a)可以看出，台风环流以南及西南有很强的风速区伴随很强的水汽输送，覆盖整个南海地区，并向西一直延伸至中南半岛、孟加拉湾以西。仔细分析风矢量，可以看出，来源于孟加拉湾跨越中南半岛的偏西气流，来源于105E附近的越赤道西南气流，两者在南海中南部汇合并且延伸到TC内部。由图5.2b可以看出，南海夏季风强度在17日14时达到加强阶段的峰值，随后在广西沿海出现了本次过程的最强日降水。可见，南海夏季风强度增大，可能通过伴随的源源不断的水汽输送，引发了本次强降水过程。5.2模式及试验方案设计5. 2.1模式简介采用WRFV3.5ARW模拟“启德”降水期间的大气环流和降水。模式积分步长设为90秒，以NCEPFNL资料为模式的初始场和边界条件，采用三重网格嵌套方案。第一层模拟区域中心点为（24.3N，110.7E)，第二层和第三层嵌套模拟区域以台风中心为中心点，嵌套同时伴随台风而移动。三层网格的格点数分别为311x251、271x271、211x211，三层网格的分辨率分别是18km,6km和2km。三层网格示意图如图5.4,内两层网格分辨率高，可以很好的模拟台风的精细结构及风雨分布，使模拟的降水更加接近实况。物理过程参数化方案如下：微物理过程，WSM6方案；长波辐射，RRTM方案；短波辐射，Dudhia方案；边界层，YSU方案；积云对流参数化，浅对流Eta-Fritsch方案。模拟结果每一小时输出一次。5. 2.2试验方案设计设计两组试验，包括一个控制试验和一个敏感性试验。两试验的模拟时段取过程主要降水时段，以8月16日20时为初始时刻，积分48小时，包含了台风“启德”从登陆到消散的全过程。在敏感性试验中，初始场和边界条件均使用Lanczos滤波器进行了时间尺度分离，即滤去了20天以上的低频振荡分量。滤波区域为0<^—25。队60£^-120^，包含南海、华南及以西（见图5.3)。滤波过程中，滤波区域的西南季风明显减弱，同时温度场、气压场、湿度场也相应进行了调整，以模拟夏季风减弱的情况。5.3试验结果整体上，控制试验对台风的模拟效果较好。图5.4a,图5.4b分别是控制试验台风主要降水时间段模式所模拟的台风路径及台风强度与观测的对比。路径方面，模拟与实况非常接近，路径的走向与实况相比趋于一致，各时刻台风位置的绝对误差在90km以内。强度方面，试验基本模拟出了台风登陆前加强和登陆后趋于减弱的趋势，各时刻绝对误差在模式积分后6小时达最大，最大误差约lOpha，6小时后误差减小并趋于稳定。可见试验对台风路径和强度的模拟比较准确。5.4小结本节针对西部西行TC中极端降水排名第三，发生年代较新（2010年以后）的一个登陆后造成广西南部局地强降水的西行台风“启德”（1213)进行了诊断、模拟，并设计两组试验讨论夏季风与西行TC的相互作用对降水的影响。结果表明：1. “启德”实况。台风“启德”登陆影响期间，两日内造成两广及海南多地强降水，综合过程降水、日降水来看，主要降水中心位于海南西部、广西南部，其中过程最强日降水发生在广西防城港市，达373.3mm。当日南海夏季风强度处于周期峰值，850hPa风场及水汽输送通量显示，在南海地区存在来自中南半岛以及赤道以南的西南风和南风辐合，一条较强的水汽输送带在南海地区及其以西形成，将水汽源源不断地向台风环流区输送。2. 控制试验结果及效果。控制试验模拟的台风路径、台风强度以及雨带位置与实‘况一致，位于广西南部沿海的最大日降水中心降水量比实况偏弱。3. 敏感性试验结果及效果。波谱分析^表^2012年5-11月夏季风活跃期间南海夏季风强度变化在20天以上周期有很明显的特征。滤去20天以上周期的敏感性试验结果表明，夏季风被削弱后，南海地区的西南季风被抑制，台风强度减弱，台风范围内降水强度总体减弱，台风雨带偏南，因此从数值试验的角度证实了前述南海夏季风强度减弱不有利于极端降水产生的分析结果。第六章结论及展望 6.1结论 1. 本文主要针对珠三角地区这一受TC影响比较频繁的地区，采用OSAT方法识别出1960-2014年影响这一地区的TC日降水。从TC过程最大日降水，以统计分析的角度，研究了这一地区的TC极端降水的时空特征。分析表明：TC极端降水主要分布在沿海，向内陆呈现阶梯型减少的趋势。TC极端降水的频次和强度在沿海呈现三个大值区分布，分别位于雷州半岛至广西沿海、粵中沿海和粵东沿海，其中广东茂名至阳江之间为空白或小值区，珠江口东岸为小值区。雷州半岛至广西沿海的极端降水频次和强度在三个区中表现较强。2. TC极端降水的时间变化趋势显示，不同降水量等级的极端降水在近50年来均呈现出微弱的变化趋势，250mm以下的极端降水频次呈现缓慢的下降趋势，而250ram以上的极端降水频次呈现缓慢的上升趋势。3. 三个分区中，造成西部分区极端降水的TC路径规律性较强：主要为西行路径，且登陆点位置集中在西部分区；而造成中部分区和东部分区极端降水的TC路径规律性较弱。4. 对西部分区西行路径TC极端降水成因分析表明，TC移动速度的快慢和南海夏季风的强弱是两个重要因素：TC移动速度慢和南海夏季风强度增强有利于极端降水的产生。特别地，南海夏季风强度增强加强了向TC的水汽输送，在有利的高低层幅合幅散形势配置下导致了极端降水。5. 对西部分区西行路径TC中极端降水排名第三的“启德”的极端降水过程诊断表明，发生强降水期间，南海夏季风强度正处于8月上至中旬的一个峰值。850hPa风场和水汽通量分析显示，台风以南向西延伸有一宽广的急流区，伴随较强的水汽输送带。模拟试验表明，WRF模式对此次降水过程的模拟较好。敏感性试验中，夏季风被削弱后，南海地区的西南季风被抑制，台风强度减弱，台风范围内降水强度总体减弱，台风雨带偏南，因此从数值试验的角度证实了前述南海夏季风强度减弱不有利于极端降水产生的分析结果。6.2展望包括南海范围在内的季风强度，所模拟出的台风强度偏弱，台风范围内雨带偏南，台风范围内降水在登陆前及登陆后明显偏弱，初步验证了前文两广西部地区TC极端降水成因的诊断。而季风强盛有利于两广台风极端降水的更深层原因，还有待于进一步研宄。参考文献[1] 朱乾根，林锦瑞.天气学原理和方法.气象出版社，2007.[2] 张庆红，韦青，陈联寿.登陆中国大陆台风影响力研宄.中国科学，2010,40(7):941-946.[3] 刘玉函，唐晓春，宋丽莉.广东台风灾情评估探讨.热带地理，2003,23(2):119-122.[4] 陈联寿，罗哲贤，李英.登陆热带气旋研宄的进展.气象学报，2004,62(5):541-549[5] 孙建华，齐琳琳，赵思雄.“9608”号台风登陆北上引发北方特大暴雨的中尺度对流系统研究.气象学报,2006,64(1):57-71.[6] 张东，蔡安安，林良勋.强热带风暴“碧利斯”致洪暴雨的特征及成因.广东气象，2007,29(1):22-24.[7] LeeCS,WuCC,WangTCC,etal.Advancesinunderstandingthe"PerfectMonsoon-influencedTyphoon".SummaryfromInternationalConferenceonTyphoonMorakot(2009).A.-PJ.Atmos.Sci.,2011,47(3):213-222.[8] 张清华，吴建成，刘蕾等热带风暴莲花外围特大暴雨的成因分析.气象,2012,38(5):543-551.[9J卢小丹.1213号台风“启德”引发广西特大暴雨的成因分析.气象研宄与应用，2013,34(Sl):6-8.[10] 陶诗言.中国之暴雨.北京：科学出版社,1980[11] DimegoGJ，BosartLF.TheTransformationofTropicalStormAgnesintoanExtratropicalCyclone,PartII:Moisture,VorticityandKineticEnergyBudgets.Mon.Wea.Rev,1982,110(5):412-433.[12] 丁治英，陈久康.台风暴雨与环境水汽场的数值试验.南京气象学院学报,1995,18(1):33-38.[13J寿绍文，励申申，崔波.中尺度系统与台风降水增幅的关系.大气科学学报，1996(2):204-209,[14] 蔡则怡，宇如聪.LASGri坐标有限区域数值预报模式对一次登陆台风特大暴雨的数值试验.大气科学，1997,21(4):459-471.[15] 陈久康，丁治英.高低空急流与台风环流耦合下的中尺度暴雨系统.应用气象学报，2000,11(3):271-281.[16] WuCC.NumericalsimulationoftyphoonGladys(1994)anditsinteractionwithTaiwanterrainusingtheGFDLhurricanemodel.Mon.Wea.Rev.,2001,129:1533-1549.[17] MengZ,NagataM，ChenL.Anumericalstudyontheformationanddevelopmentofisland-inducedc