西北太平洋是世界上热带气旋(TC)活动最活跃的海域, 每年全球约有30%的TC生成于此(Matsuura et al., 2003).西北太平洋TC活动对东亚—西北太平洋区域的大尺度大气环流有显著的影响(Ritchie and Holland, 1999; Choi et al., 2016).研究表明, 西北太平洋TC生成后向西北和北方移动的过程中, 将低纬地区大量水汽, 热量等向中高纬度地区输送, 从而造成这些地区大气环流系统发生改变(Wang and Chan, 2002; Ha et al., 2013).此外, 西北太平洋TC活动能够激发出准静止Rossby波, 从而形成向北传播的太平洋—日本遥相关型波列(P-J波列), 并影响中高纬度大气环流(Kawamura and Ogasawara, 2006; Yamada and Kawamura, 2007; Chen et al., 2017).最近的研究还表明, 西北太平洋TC活动还能够通过动力和热力过程直接影响东亚—西北太平洋区域的天气气候.例如, TC具有强涡旋性, 对夏秋季节季风槽区域涡旋异常的贡献十分显著(Hsu et al., 2008; Ha et al., 2013).Sun等(2014, 2015)的研究结果表明, TC云墙高层向外辐散砧云中的凝结过程具有加热对流层上层大气作用, 而凝结物下落到0 ℃层以下的蒸发作用又会引起大气温度降低.Chen等(2017)指出, 西北太平洋TC活动潜热释放能够直接改变整个对流层的经向温度梯度, 从而造成东亚副热带高空急流位置和强度的变化.

前人的研究表明, 夏季频繁的西北太平洋TC活动对东亚—西北太平洋区域大尺度环流有显著影响(Kawamura and Ogasawara, 2006; Zhong and Hu, 2007; 孙行知等, 2017), 因此, 研究西北太平洋TC活动的气候效应能够有效地加深对东亚气候演变机理的认识.通常用于气候研究的大气再分析资料都包含了TC信息, 是TC与环境场相互作用的结果, 直接利用再分析资料研究TC的气候效应缺乏参照.目前为止, 大多数研究采用消除TC环流的方法评估TC的气候效应, 但是这种方法无法消除TC与环境场相互作用的信息(Hsu et al., 2008; Ha et al., 2013).并且由于再分析资料分辨率较粗, 不足以刻画TC强度、结构和演变特征, 因此, 直接利用再分析资料研究TC气候效应会导致TC对气候变化的贡献被低估.Zhong和Hu(2007)开展了在区域气候模式侧边界驱动场中消除TC涡旋的敏感性模拟试验, 并通过对比有无TC进入模式区域两种情况下的模式积分结果, 揭示了西北太平洋TC活动对东亚夏季风的影响.这类通过人为改变模式的“模式手术”方法为研究TC气候效应提供了新思路.本文通过“模式手术”方法在WRF模式模拟过程中加入“TC抑制模块”, 抑制数值模式中TC的发展增强, 从而达到消除TC的目的.并通过对比有无在模拟过程中进行TC抑制的模拟结果, 揭示TC活动对东亚—西北太平洋区域大尺度大气环流的影响.文章剩余部分安排如下:第二部分介绍了数据和试验设计, 第三部分分析了试验结果, 最后一部分是结论和讨论.

本文TC观测资料来源于日本气象厅东京台风中心最佳台风路径数据集.该资料包含了TC的名字, 以及时间间隔为6 h的TC经纬度位置, 中心气压和最大持续风速.本文所指的TC是指强度达到热带风暴以上(最大持续风速≥17.2 m·s^-1)的涡旋.数值模式的初始场和侧边界条件采用水平分辨率为1°×1°的NCEP/NCAR再分析资料(https://doi.org/10.5065/D6M043C6).并且, 该资料可用时段为从2000年至今.此外, 文中也使用NCEP/NCAR资料作为观测资料验证模式对环流场的模拟效果.降水观测资料采用水平分辨率1°×1°的GPCP全球降水资料(Huffman et al., 2009).

2004年是1971—2010年夏季(6—8月)西北太平洋TC生成数量最多的年份之一(Chen et al., 2017), 因此, 在控制性试验(CR)中, 利用中尺度非静力数值模式WRFV3.4.1对2004年夏季东亚—西北太平洋区域的TC活动以及相应的大尺度环境场进行模拟.模拟区域中心位于(135°E, 27°N), 水平分辨率为30 km, 网格数为352×350.模式层顶取为50 hPa, 垂直方向分为35层.侧边界更新周期为6 h.模式积分时段为2004年6月1日00时(世界时, 下同)至9月1日00时, 积分步长为90 s, 模拟结果输出的时间间隔为6 h.模拟的微物理方案采用WSM 3-class方案, 积云对流参数化方案采用Kain-Fritsch(New Eta)方案, 长波辐射为RRTM方案, 短波辐射为Dudhia方案, 近地层为Monin-Obukhov方案, 陆面过程为Unified Noah方案, 边界层为YSU方案.WRF模式框架及其物理过程方案的详细描述详见文献(Skamarock et al., 2008).

敏感性试验(SR)的模式参数设置与CR相同, 但利用“模式手术”方法在模式积分过程中加入了“TC抑制模块”, 抑制数值模式中TC的生成和发展.“TC抑制模块”在模式的每个积分时步调用一次, 其工作流程如下:首先, 计算0°N—30°N的热带洋面上空850 hPa附近的相对涡度; 第二, 寻找相对涡度大于5×10^-5s^-1的格点; 最后, 若存在符合要求的格点, 则将这个格点上的纬向风(经向风)用这个格点以及周围八个格点上的纬向风(经向风)平均值进行替换, 从而使这个格点上的涡度值降低, 公式如下:

(1)

(1) 式中f代表u和v, 分别表示纬向风和经向风.以往的研究表明, 850 hPa的相对涡度能够很好地表征TC(Landman et al., 2005).对于本文30 km的模式网格距, 一般将850 hPa相对涡度大于5×10^-5 s^-1作为判断TC生成的标准, 这样能够有效地将TC与其他强度较低的涡旋区分开来(苏志重等, 2010; Kim et al., 2015).由于西北太平洋TC生成发展与对流层低层相对涡度密切相关, 相对涡度越大, TC越容易生成, 发展越快(Fu et al., 2012; Ge et al., 2013), 因此, 通过在积分过程中人为降低对流层低层相对涡度的方法能够有效地抑制TC的发展增强.

本文在模式输出资料中识别TC的方法参考了苏志重等(2010)和Kim等(2015)提出的方法, TC的识别标准主要包括以下6个: (1)850 Pa等压面上的最大相对涡度必须大于5×10^-5 s^-1; (2)在相对涡度最大值所在位置周围10个格距必须有一个海平面气压最小值, 这一海平面气压最小值所在的位置被定义为TC中心位置, 并且相对涡度最大值的位置与TC中心的距离应该小于250 km; (3)将300 hPa, 500 hPa, 700 hPa和850 hPa四层平均温度最高点定义为暖心, 暖心与TC中心的距离应该小于300 km, 并且从暖心向各个方向800 km距离内温度至少下降0.5 ℃; (4) TC中心10个格点范围内, 850 hPa最大风速应该大于300 hPa最大风速; (5) TC中心附近最大持续风速应该大于15 m·s^-1(Oouchi et al., 2006; Manganello et al., 2012); (6) TC生成位置限定于30°N的洋面上.为了剔除模式生成的短生命史的热带扰动, 本文还规定TC的生命史必须不小于2天.

图 1是观测和CR模拟的TC生成位置和移动路径.由图可见, 观测和CR模拟的2004年夏季西北太平洋TC个数都为15个, 并且都主要分布于菲律宾以东的洋面上(图 1a和图 1b).TC生成后向西北方向移动并向北转向, 进而影响中高纬度地区的大气环流(Archambault et al., 2015; Chen et al., 2017).据统计, 在2004年夏季, 观测资料中登陆中国东部以及转向北上并到达35°N以北区域的TC个数分别为5个和10个; 而CR模拟的输出资料中, 相应的TC个数分别为4个和11个.根据观测资料, 2004年6月、7月和8月, 西北太平洋上分别生成了5个、3个和7个TC; 而CR试验的模拟结果中, 相应的TC数量为5个、5个和5个.因此, CR能够较合理的模拟出2004年夏季西北太平洋TC的活动特征.此外, 在SR输出的模拟资料中, 利用TC识别方法找到的涡旋强度很弱, 并且生命史都小于1天.表明“TC抑制模块”能够有效地抑制模拟过程中TC的发展, 从而使模拟资料中不再包含TC.

图 1

Fig. 1

图 1 (a) 观测和(b)CR模拟的TC路径.蓝线表示TC的移动路径, 红×表示TC生成位置 Fig. 1 (a) observed and (b) CR simulated TC tracks, where the blue lines represent the complete TC tracks, and the red × represent the genesis locations of TCs

图 2为模拟时段内观测, CR模拟和SR模拟的平均位势高度和风场.由图 2a和图 2d可见, 在200 hPa, 观测和CR模拟的南亚高压强度基本一致, 并且南亚高压脊线都位于28°N附近.在500 hPa, 观测和CR模拟的西太平洋副热带高压脊线都位于29°N附近, 并且位势高度最大值都为589 dagpm(图 2b和图 2e).在850 hPa, CR能够较好地模拟西太平洋副高的位置与强度, 并且观测和CR模拟的东亚夏季风气流也基本一致(图 2c和图 2f).以上结果表明, WRF模式能较好地模拟西北太平洋TC活动特征以及相应的大尺度大气环流, 以下通过对比CR和SR的高分辨率模拟资料来研究西北太平洋TC活动对区域大尺度环流的影响.

图 2

Fig. 2

图 2 模拟时段内(a, d, g) 200 hPa, (b, e, h) 500 hPa和(c, f, i) 850 hPa平均位势高度(等值线, 单位: dagpm)和风场(矢量, 单位: m·s-1): (a, b, c)观测, (d, e, f) CR模拟结果和(g, h, i) SR模拟结果.图(a), (d)和(g)中的黑粗线表示南亚高压脊线, 图(b), (e)和(h)中的黑粗线表示西太平洋副热带高压脊线, 图(c), (f)和(i)中的黑色填色区域表示青藏高原 Fig. 2 Mean geopotential height (coutour lines, units: dagpm) and wind filed (vectors, units: m·s-1) during the simulation period from (a, b, c) observation, (d, e, f) CR simulation and (g, h, i) SR simulation at (a, d, g) 200 hPa, (b, e, h) 500 hPa and (c, f, i) 850 hPa, where the thick solid lines in (a), (d) and (g) indicate the South Asia High ridgelines, the thick solid lines in (b), (e) and (h) indicate the western Pacific subtropical high ridgelines, and the black shading areas in (c), (f) and (i) indicate the Tibetan Plateau

在200 hPa, 高纬地区SR模拟的槽明显比CR浅(图 2d和图 2g), 表明该区域SR模拟的位势高度比CR高.而在中纬度地区, SR模拟的南亚高压强度和位置基本与CR相近.由图 2e和2h可见, 在500 hPa, SR模拟的586 dagpm等位势线西伸至中南半岛以西, 而CR模拟的586 dagpm等位势线位于台湾岛以东的洋面上.尽管SR和CR模拟的最大位势高度值都为589 dagpm, 但SR模拟的588 dagpm等位势高度线比CR模拟的明显偏西.并且, SR模拟的西太平洋副热带高压脊线比CR模拟的偏南.在850 hPa, SR模拟的西太平洋副热带高压也比CR模拟的明显西伸, 并且, SR模拟的季风槽也比CR模拟的浅(图 2f和图 2i).

为进一步揭示西北太平洋TC活动对东亚—西北太平洋区域大气环流的影响, 将CR和SR模拟的平均位势高度和风场作差, 结果如图 3所示.由图 3a可见, 在200 hPa, 15°N—45°N之间的东亚—西北太平洋区域存在一个差值反气旋环流带, 反气旋中心位于日本以东洋面上, 差值位势高度最大值超过3.5 dagpm.差值反气旋带北部存在2个差值气旋, 气旋中心分别位于华北地区和阿留申群岛上空.在500 hPa差值环流的分布与200 hPa相似, 但差值反气旋范围减小至日本东南的洋面上, 并且强度降低; 同时, 东亚大陆上的差值气旋延伸至15°N(图 3b).在850 hPa, 东亚—西北太平洋区域存在3个差值气旋, 气旋中心分别位于台湾岛附近, 华北地区以及阿留申群岛上空, 从而呈现出波列分布(图 3c).相应地, 热带西太平洋出现差值西风气流, 表明西北太平洋TC活动导致东亚夏季风强度增强(Wang et al., 2004).由图 3还可以看出, 在200 hPa, 500 hPa和850 hPa, 位势高度的差值经过Student′s t检验都超过了95%信度水平.因此, 西北太平洋TC活动对东亚—西北太平洋区域对流层整层的大气环流都有显著影响(Kawamura and Ogasawara, 2006; Zhong and Hu, 2007; 王雨星等, 2017; Chen et al., 2017).

图 3

Fig. 3

图 3 模拟时段内CR和SR模拟的平均位势高度(等值线, 单位: dagpm)和风场差值(矢量, 单位: m·s-1) (a) 200 hPa; (b) 500 hPa; (c) 850 hPa.灰色阴影表示位势高度差值经过Student′s t检验超过95%信度水平, 图(c)中的黑色区域表示青藏高原.图(a), (b)和(c)中, 等值线间隔为1dagpm, 并且实线(虚线)表示正值(负值), 起始值为0.5dagpm (-0.5dagpm). Fig. 3 Differences in mean geopotential height (contour lines, units: dagpm) and wind field (vectors, units: m·s-1) between CR simulation and SR simulation averaged over the integration period at (a) 200 hPa, (b) 500 hPa and (c) 850 hPa The areas shaded in gray present the differences in geopotential height are significant at the 95% confidence level or higher according to Student′s t-tests, and shaded in black in (c) indicate the Tibetan Plateau. In (a), (b), and (c), contour intervals are 1 dagpm, and solid (dashed) lines indicate positive (negative) values staring from 0.5 dagpm (-0.5 dagpm).

东亚副热带高空急流是东亚夏季风系统的主要成员之一, 位于南亚高压北部的对流层上层和平流层下层之间, 并且其强度和位置的变化与东亚地区冷空气活动, 降水分布和温带气旋活动等密切相关(Zhang et al., 2006; 左金清等, 2009; Lu et al., 2011; 陈宪等, 2014).图 4是CR和SR模拟的200 hPa平均纬向风及其差值的分布.由图 4a和图 4b可见, CR和SR模拟的纬向风大于20 m·s^-1的气流带都位于35°N—50°N之间的中纬度亚洲和北太平洋区域, 但CR模拟的纬向风大于20 m·s^-1的气流带延伸至170°W, 而SR模拟的主要位于155°E以西.青藏高原北部(85°E—95°E)以及朝鲜半岛以东的洋面上(125°E—145°E)上空都存在两个急流核(Zhang et al., 2006; Liao and Zhang, 2013).CR模拟的两个急流核区最大风速分别为34 m·s^-1和37 m·s^-1, 而SR模拟的分别为32 m·s^-1和33 m·s^-1.因此, CR模拟的急流强度明显强于SR模拟的.此外, 由于西北太平洋TC活动能够显著的影响东亚副热带高空急流的位置和分布(Archambault et al., 2015; Grams and Archambault, 2016; Chen et al., 2017), 从而, 在东亚大陆至朝鲜半岛(90°E—130°E), CR模拟的高空急流轴比SR模拟的偏南, 而在日本及其以东的洋面上(135°E—160°E), CR模拟的高空急流轴比SR模拟的偏北.由图 4c可见, 从低纬地区向北, 差值东风气流带和差值西风气流带交替出现, 呈现出明显的波列状分布特征, 与TC活跃年和不活跃年的200 hPa纬向风差值的分布类似(Chen et al., 2017).

图 4

Fig. 4

图 4 模拟时段内200 hPa平均纬向风分布(单位: m·s-1) (a) CR模拟结果; (b) SR模拟结果; (c)它们的差值.图(a)和(b)中的粗实线表示急流轴, 图(c)中的填色区表示纬向风差值经过Student′s t检验超过95%信度水平.图(c)中, 实线(虚线)表示正值(负值), 正(负)等值线的起始值为1 m·s-1, 间隔为2 m·s-1. Fig. 4 Distributions of mean zonal wind (units: m·s-1) averaged over the simulation period at 200 hPa for (a) CR simulation, (b) SR simulation, and (c) the difference CR simulation and SR simulation The thick solid black lines in (a) and (b) the jet axis, and the differences in zonal wind significant at the 95% confidence level or higher according to Student′s t-tests are shaded in (c). Solid (dashed) lines in (c) indicate positive (negative) values starting from 1 m·s-1 (-1 m·s-1) and the interval is 2 m·s-1.

图 5是模拟时段内CR和SR模拟的1000 hPa至500 hPa平均垂直速度差值.由图可见, 热带地区存在一条强差值上升气流带, 并且正好与西北太平洋TC的活动区域相对应(图 1b), 表明西北太平洋TC显著的加强了热带地区的上升运动.差值上升气流带的南北两侧为差值下沉气流带.此外, 45°N和55°N附近还分别存在着差值上升气流和差值下沉气流.因此, 从低纬到高纬地区, 对流层中下层的差值上升气流和差值下降气流也呈现出波列状分布.需要指出的是, 华南、江淮流域以及华北地区都出现了差值下沉气流, 因此频繁的西北太平洋TC活动能够抑制这些地区的对流活动(Lu, 2004; 朱哲等, 2017).

图 5

Fig. 5

图 5 模拟时段内CR和SR模拟的1000 hPa至500 hPa平均垂直速度差值(单位: 10-5 hPa·s-1).打点区域表示差值经过Student′s t检验超过95%信度水平 Fig. 5 Difference in mean vertical velocity (unit: 10-5 hPa·s-1) between CR simulation and SR simulation averaged over the simulation period from 1000 hPa to 500 hPa, where the dotted areas represent significant at the 95% confidence level or higher according to Student′s t-tests

图 6是模拟时段内降水量的分布.对比图 6a和图 6b可见, 观测降水量的量值和空间分布都和模拟的很相近, 表明WRF模式较好地模拟了2004年夏季东亚—西北太平洋区域的降水特征.在105°E—140°E的热带西太平洋上, CR模拟的降水量基本大于800 mm, 并且最大值超过2000 mm, 而SR模拟的降水量在相同模式格点上远小于CR, 并且最大值仅为1000 mm左右(图 6b和图 6c).在中国大陆东部, CR和SR模拟的降水分布也存在明显不同.因此, 夏季频繁的西太平洋TC活动对东亚—西北太平洋区域的降水量分布存在显著影响.由图 6d可见, 在整个东亚—西北太平洋区域, 降水量差值正值中心区(负值中心区)基本上与差值上升气流中心区(下沉气流中心区)相对应(图 5).例如, 在长江中下游以及华北地区, 基本上被差值下沉气流控制, 相应地, CR降水量小于SR, 并且降水量差值最小值小于-300 mm.这可能是由于TC活动造成的异常下沉气流抑制了这些区域的对流活动(李鲸等, 2011; 朱哲等, 2017).然而在中国东南沿海, 尽管也被差值下沉气流所控制, 但CR和SR的差值降水量为正值, 并且最大值超过300 mm.以往的研究表明, TC在登陆过程中会给中国东南部带来大量降水, 约占夏季降水总量的10%以上(Ren et al., 2002, 2006; 王咏梅等, 2006; Wang et al., 2008; Zhang et al., 2013), 这与东南沿海的降水量差值相近.因此, 夏季中国东部降水量不仅受到TC降水直接影响, 还与TC活动导致大气环流变化有关.

图 6

Fig. 6

图 6 模拟时段内降水量(单位: 102 mm)的分布 (a)观测; (b) CR模拟结果; (c) SR模拟结果; (d) CR和SR模拟结果的差值. Fig. 6 Distributions of precipitation (unit: 102 mm) over the simulation period (a) Observation; (b) CR simulation; (c) SR simulation; (d) The difference between CR and SR simulations.

本文利用中尺度非静力数值模式WRF模拟了2004年6—8月东亚—西北太平洋区域大气环流, 并通过“模式手术”方法研究了西北太平洋TC活动对东亚—西北太平洋区域大尺度大气环流的影响, 得到以下结论.

(1) 与观测资料的对比结果表明, WRF模式能够较好地模拟出西北太平洋TC的活动特征以及相应的大尺度背景环流.在此基础上, 通过在模式积分过程中加入“TC抑制模块”, 有效的抑制了模式中TC的发展增强, 从而得到不包含TC信息的高分辨率模拟资料.

(2) 对比CR和SR的高分辨率模拟资料表明, 夏季频繁的西北太平洋TC活动对东亚—西北太平洋区域的大气环流有显著影响.TC活动导致东亚夏季风强度变强, 季风槽加深; 造成西太平洋副热带高压明显东退, 并且位置偏北; 引起东亚副热带高空急流强度增强, 北太平洋上急流轴位置偏北, 而东亚大陆上空急流轴位置偏南, 并加深了急流北部的高空槽.并且TC活动加强了热带西太平洋对流层中低层的上升气流, 而副热带地区对流层中低层出现异常下沉气流, 并且从低纬度地区向北, 对流层中低层的异常上升气流和异常下沉气流呈现出波列状分布.

(3) 夏季中国东部降水量不仅受到TC降水直接影响, 还与TC活动导致大气环流变化有关.在中国东南沿海, TC登陆带来大量降水, 导致夏季降水总量显著增多; 而在在长江中下游以及华北地区, 由于TC活动引起的对流层中下层异常下沉气流抑制了对流活动, 夏季降水总量显著减少.

TC作为一种强对流性天气系统, 在其活动过程中释放了大量潜热, 从而能够在热带地区激发出准静止Rossby波, 并产生向北传播的P-J波列(Nitta, 1987; Kawamura and Ogasawara, 2006; Chen et al., 2017).P-J波列活动能够造成西太平洋副热带高压、东亚副热带高空急流、南亚高压等系统的位置和强度发生显著变化, 并进一步影响东亚地区夏季降水.并且, 西北太平洋TC活动造成了热带西太平洋地区产生大量降水, 而降水作为一种重要热源, 也能够激发出经向遥相关型波列, 进而对中高纬度大气环流造成影响(Lu and Lin, 2009).并且TC中心气压低导致其活动区域的对流层中下层位势高度显著下降(王雨星等, 2017).因此, 西北太平洋TC活动对东亚-西北太平洋区域夏季气候形成和演变有重要影响.而另一方面, TC活动本身又受到各种大尺度环境场的影响, 例如受到ENSO活动的调制作用而呈现出很强的年际变化特征(Chan, 1985, 2000; Chen et al., 2004; Webster et al., 2005; 王慧等, 2006; Choi et al., 2016).因此, 深入开展TC反馈作用造成的直接气候效应研究对于加深TC与大尺度环境场之间相互作用机理的认识和提高气候预测水平等都有重要意义.