doi10.12006/j.issn.1673-1719.2018.116 吴启蒙 , 吴立广 , 曹剑 . NUIST 地球系统模式模拟热带气旋活动的气候特征分析 [J]. 气候变化研究进展 , 2019, 15 2 107-118 Wu Q M, Wu L G, Cao J. Analysis of climate characteristics of tropical cyclone activities simulated by the NUIST Earth system model [J]. Climate Change Research, 2019, 15 2 107-118 NUIST 地球系统模式模拟热带气旋 活动的气候特征分析 吴启蒙，吴立广，曹 剑 南京信息工程大学太平洋台风研究中心，南京 210044 气候变化研究进展 第 15 卷 第 2 期 2019 年 3 月 CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 15 No. 2 March 2019 摘 要采用恒定的现代外部强迫驱动第一版 NUIST地球系统模式，进行了 40年全球热带气旋活动模拟，分析了热带 气旋活动的气候特征，并与 19772016年观测资料对比分析。结果表明该模式能够模拟出与热带气旋类似的结构特 征，在热带气旋活动活跃的海区，模拟热带气旋生成的空间分布和影响范围与观测基本一致，但是各个海区热带气旋 的生成频数与观测还存在差异。除了北印度洋海区，各个海区热带气旋生成频数的季节变化与观测相似。模式在西北 太平洋海区模拟结果最好，能模拟出热带气旋的生成范围和盛行路径；在北印度洋地区模拟结果较差，北印度洋海区 的相对涡度模拟与观测存在较大差异，这是模式未能模拟出北印度洋热带气旋双峰特征的主要原因。 关键词热带气旋；活动特征；NUIST 地球系统模式（NESM；大尺度环境场 收稿日期 2018-08-21；修回日期 2018-11-13 资助项目 国家重点基础研究计划（973 计划）项目（2015CB452803；国家自然科学基金项目（41730961，41675051） 作者简介 吴启蒙，男，硕士研究生，；吴立广（通信作者，男，教授， 引 言 Manabe等 [1] 首次指出全球气候模式（GCM） 可以在热带气旋活动地区模拟出与热带气旋结构 类似的系统，但是低分辨率模式模拟的热带气旋 尺度偏大、强度偏弱。Vitart 等 [2] 的全球模式模 拟表明， 模式可以模拟热带气旋活动的气候特征， 以及一些结构特征（低层辐合、高层反气旋性环 流和辐散运动。但是在低分辨率的全球模式中模 拟的热带气旋频数比观测少，且模拟出的热带气 旋缺少明显的内核结构，如台风眼、眼墙或螺旋 雨带等。Murakami 等 [3] 使用高分辨率的全球模式 模拟了 19792003 年全球热带气旋的活动情况， 气 候 系 统 变 化 结果表明，模式在全球热带气旋活动相对活跃的 6 个海域能够较好地模拟出热带气旋活动，且 20 km分辨率的模式模拟结果优于 60 km分辨率的模 式。Zhao 等 [4] 研究也指出高分辨率全球模式可以 模拟出与观测相似的热带气旋年际与季节变化， 他们使用的 50 km 分辨率的全球模式模拟 1981 2005 年的热带气旋频数年际变化在北大西洋、东 北太平洋以及西北太平洋与观测的相关系数达到 0.6 以上。总而言之，高分辨率的全球大气模式可 以粗略地模拟出热带气旋的结构、路径、强度和 年际变化。然而，前人对热带气旋的研究方法仅 限于使用大气模式，而高分辨率耦合模式是研究 热带气旋活动的新工具。 气候变化研究进展 2019 年 108 气 候 系 统 变 化 南京信息工程大学地球系统模式（NUIST- ESM，NESM）是南京信息工程大学正在研制和 不断改进中的地球系统模式，NESM 的第一版本 （NESM v1）是基于ECHAM v5.3 大气环流模 式、NEMO v3.4 海洋环流模式和CICE v4.1 海 冰模式，通过 OASIS3-MCT 并行耦合器耦合而 成。ECHAM v5.3 大气模式是由德国马普研究所 在 ECMWF 的基础上发展的全球大气环流模式， 已经广泛应用于天气和气候变化的模拟；NEMO v3.4 海洋模式是由欧盟联合发展的海洋模式；海 冰模块选用的是 Los Alamos 国家实验室开发的 CICE v4.1海冰模式， 它包含海冰动力和热力过程； OASIS3-MCT 并行耦合器不仅具有强大的并行计 算性能，而且能够实现三维耦合。Cao 等 [5] 研究 发现，NESM v1 模式能很好地模拟出海表面温度 的气候平均态、ENSO、季风活动、季节内振荡 和太平洋年代际涛动（PDO）等主要气候模态。 Cao 等 [6] 将 NESM v1 模式应用于古代气候变化研 究中，发现模式可以较好地模拟全球季风降水， 进一步研究了末次盛冰期大陆冰架对全球气候的 影响。这表明，NESM v1 模式在平均态上可以有 很好的模拟。本文将在前人的研究基础上，进一 步分析 NESM v1 模式对热带气旋等高影响天气事 件的模拟能力。 本文利用恒定的现代外部强迫来驱动 NESM v1 模式模拟了全球 40 年的热带气旋活动，与 19772016 年观测资料对比，评估该模式对全球 热带气旋活动的模拟能力，评估的重点主要放在 模式对热带气旋的结构、频数、路径和季节变化 模拟方面，并分析模拟最好和最差海区的热带气 旋活动。 1 数值试验设计 1.1 试验设计 本研究中使用的 ECHAM v5.3 大气环流模式 分辨率为 T159L31，水平分辨率为 0.75 0.75， 垂直层数为 31 层，从地面一直延伸到 10 hPa。 模式的短波辐射方案中天顶和方位角的辐射积分 采用的是 Eddington 近似，而每层的反射方案采用 的是 delta-Eddington 方案 [7] 。长波辐射方案用的是 Rapid Radiative Transfer Model（RRTM [8] 。层云方案 有各种相态水的预报方程、 大体积云物理过程 [ 9] 和基于统计云量的预报方程；NEMO v3.4 海 洋模式为 NEMO ORCA2 配置，水平分辨率在赤 道外地区为 2 2 ，在赤道地区模式经向分辨率 加密至 0.5 ，垂直层数为 31 层；CICE v4.1 海冰 模式采用的水平分辨率在经向和纬向方向上分别 有 384320 个格点，对应约 1 0.5 ，本研究采 用的是 CICE 模式多层热力学方案，在垂直方向 上包含 1 层雪和 4 层冰。 为了检验耦合模式对内部模态的模拟性能， 在设计试验时， 采用固定的外部强迫 （如温室气体、 太阳常数、气溶胶、陆面状态等）条件来驱动模 式进行试验。所有外部强迫参数选择的是 1990 年 代平均的参数。气溶胶和陆面状态信息采用 1990 年代平均值。 为了高效地使模式达到准平衡状态， 此试验的海洋模式和海冰模式初始场取自于经过 1000 年耦合积分的低分辨率版本模式，而大气模 式的初始场来自于现代观测场（1990 年代。经 过 NESM v1 T159 耦合模式调整 100 年之后，取 其随后的 40 年模拟结果来表征模式对现代气候的 模拟。 1.2 资料 本文用的全球热带气旋观测资料是 IBTrACS （International Best Track Archive for Climate Stewardship）最佳路径资料，版本为 v03r10。该 资料是许多地区热带气旋观测中心数据的一个 合集，目前已经广泛应用于热带气旋活动的研 究 [10] 。选取 19772016 年的 IBTrACS 数据中达 到热带风暴（TS）强度或以上的热带气旋（最大 风速≥ 17.2 m/s，与模式中达到 TS 强度或以上 的类热带气旋涡旋进行比较。西北太平洋的热带 气旋观测资料是 JTWC（Joint Typhoon Warning Center）提供的西北太平洋热带气旋路径资料， 选用数据中达到 TS 强度或以上的热带气旋，与 模拟试验中达到 TS 强度或以上的类热带气旋涡 2 期 109 吴启蒙，等NUIST 地球系统模式模拟热带气旋活动的气候特征分析 图 1 模拟的热带气旋结构特征 a 850 hPa 风场和海平面气压场，b 沿热带气旋中心横截面的温度距平和经向风结构 Fig. 1 Simulated tropical cyclone TC structure a 850 hPa wind field and sea level pressure, b temperature anomaly and meridional winds 旋进行比较。 此外，还用到了 NCEP（National Centers for Environmental Prediction）的月平均风场资料和 HadISST（The Hadley Centre Global Sea Ice and Sea Surface Temperature）的月平均海温资料。用 来评估模式对大尺度环境场的模拟能力及其对热 带气旋活动的影响。 2 模拟热带气旋识别方法 本文选取了模式中的一个中心位于 （25.82 N， 144.75 E）的个例来说明 NESM v1 模式可以模拟 出与热带气旋相似的涡旋结构。从 850 hPa 风场 和海平面气压图（图 1a）中可以看出存在一个 闭合的低气压区域，气压最低值11 m/s； 3 海温条件热带气旋中心海温≥ 26℃； 4 暖心条件热带气旋中心上空 500 ～ 200 hPa 有暖心形成，每层水平方向上中心（距中心 240 km 内）与周围（距中心 240 ～ 480 km）的 平均温度差＞ 0.2 K； 5 涡度条件北半球热带气旋中心 360 km 范围内 850 hPa的平均相对涡度＞ 500 hPa平均相 30˚N 100 141˚E 28˚N 26˚N 24˚N 22˚N 143˚E 145˚E 147˚E 149˚E a b 20 m/s 150 200 300 250 400 500 700 850 1000 气压 /hPa 141˚E 143˚E 145˚E 147˚E 149˚E 16 12 8 4 高度 /km 3 4 5 6 7 8 9 温度 /K 注图 a 等值线为海平面气压，单位为 hPa；b 等值线为经向风，单位为 m/s。 气候变化研究进展 2019 年 110 气 候 系 统 变 化 图 2 气候平均的海表面温度场 a 模拟，b 观测，c 偏差 Fig. 2 Climatic mean sea surface temperature a simulation, b observation, c bias 对涡度，且 500 hPa 平均相对涡度为正，南半球 相反。 热带气旋中心的移动速度一般不超过 25 m/s， 所以用热带气旋移动距离＜ 2160 km/24h 来确定 热带气旋中心是否为同一个热带气旋，可以得到 热带气旋的路径，然后去掉生命长度小于 24 h 的 热带气旋。 3 模拟结果 3.1 热带气旋活动的大尺度场 3.1.1 海温 图 2 是 40 年模式数据与 19672016 年观测 数据气候平均的表面温度场及偏差。NESM v1 模 式能够很好地重现观测中的海表面温度（SST） 空间分布特征。模式能较好地模拟出西太平洋暖 池、东印度洋暖池和东太平洋冷舌等特征，但模 式中海温的分布与观测存在偏差，模式中 28℃以 上海温贯穿了整个赤道太平洋地区，赤道附近的 大西洋地区海温也超过 28℃，东印度洋暖舌一直 40˚N EQ 40˚S a 模拟 b 观测 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 40˚N EQ 40˚S 40˚N EQ 40˚S 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0 4 8 12 16 20 24 28 32 ℃ -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 ℃ c 模拟 -观测 延伸到中纬度非洲东海岸。在热带区域，模拟的 SST 偏差基本在 1℃左右；在美洲和非洲中纬度 的西海岸存在 2 ～ 3℃的 SST 偏差；在北太平洋 海域，模式存在-1℃的 SST 偏差。 3.1.2 850 hPa 风场和相对涡度 图 3 为模式和观测气候平均的 850 hPa 风场 及其偏差图，从模式和观测的风场图（图 3a， 3b）中可以看出北半球的北太平洋副热带高压 和北大西洋副热带高压都位于 30 N 附近，北半 球中纬度存在西风带。南半球的南印度洋高压、 澳大利亚高压、南太平洋高压和南大西洋高压 4 个高压中心都位于 25 S 附近，高压的底部中纬 地区形成强的偏西风气流，太平洋和大西洋南北 半球的高压之间存在东风辐合，在赤道热带低纬 形成一个强东风带。从 850 hPa 风场偏差图（图 3c）上可以看出与观测相比，模式在赤道附近 模拟的东风带偏弱，而在北半球中低纬度地区模 拟的高压环流偏强。 图 3 气候平均的 850 hPa 风场 a 模拟，b 观测，c 偏差 Fig. 3 Climate average 850 hPa wind field a simulation, b observation, c bias 图 4 为模拟和观测 850 hPa 相对涡度及其偏 差图，从模拟和观测的 850 hPa 相对涡度图（图 4a，4b）中可以看出，模式可以模拟出与观测相 似的 850 hPa 相对涡度分布，北半球北太平洋地 40˚N EQ 40˚S a 模拟 b 观测 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 40˚N EQ 40˚S 40˚N EQ 40˚S 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ c 模拟-观测 5 m/s 5 m/s 5 m/s 2 期 111 吴启蒙，等NUIST 地球系统模式模拟热带气旋活动的气候特征分析 区和北大西洋地区存在正涡度大值中心，南半球 南印度洋、南太平洋和南大西洋为负涡度大值中 心，与风场环流对应。从 850 hPa 相对涡度偏差图 （图 4c）上可以看出，在 20 S～ 20 N的低纬地区， 模拟相对涡度和观测相比还存在差异北半球太 平洋地区在赤道附近有-0.310 -5 s -1 的相对涡度 偏差，但是在 10～ 20 N 地区为正涡度偏差。 印度洋地区相对涡度模拟较差，北印度洋模拟 的相对涡度偏小， 南印度洋模拟的相对涡度偏大。 图 4 气候平均的 850 hPa 相对涡度 a 模拟，b 观测， c 偏差 Fig. 4 Climate average 850 hPa relative vorticity a simulation, b observation, c bias 40˚N EQ 40˚S a 模拟 b 观测 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 40˚N EQ 40˚S 40˚N EQ 40˚S 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ -2 -1 0 1 2 相对涡度 /10 -5 s -1 c 模拟-观测 -1.0 -0.6 -0.2 0.2 1.0 相对涡度 /10 -5 s -1 0.6 3.1.3 200 hPa 风场和垂直切变 图 5 为模拟和观测气候平均的 200 hPa 风场 及其偏差图，从模拟和观测 200 hPa 风场图（图 5a， 5b） 中可以看出， 太平洋上有两个副热带高压， 分别位于菲律宾群岛和新几内亚岛以东，闭合中 心在 15 N 和 10 S 附近，向西延伸很广。南美大 陆有一范围较小的高压系统。南北半球中纬度一 致表现为强的西风气流。从 200 hPa 风场偏差图 （图 5c）中可以看出，与观测相比，模式模拟的 赤道附近和中纬度的西风气流偏强。 图 5 气候平均的 200 hPa 风场 a 模拟，b 观测，c 偏差 Fig. 5 Climate average 200 hPa wind field a simulation, b observation, c bias 40˚N EQ 40˚S a 模拟 b 观测 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 40˚N EQ 40˚S 40˚N EQ 40˚S 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ c 模拟-观测 15 m/s 15 m/s 10 m/s 图 6 气候平均的垂直切变 a 模拟，b 观测，c 偏差 Fig. 6 Climate average vertical shear a simulation, b observation, c bias 40˚N EQ 40˚S a 模拟 b 观测 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 40˚N EQ 40˚S 40˚N EQ 40˚S 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 4 12 20 28 36 风速 /m/s -10 -6 -2 2 6 10 风速 /m/s c 模拟-观测 图 6 为模拟和观测垂直切变（850 hPa 和 200 hPa 的风速差）及其偏差图，从模拟和观测的垂直切 变图（图 6a，6b）中可知，在低纬度地区垂直切变 气候变化研究进展 2019 年 112 气 候 系 统 变 化 较小，在热带气旋频繁活动的区域，垂直切变均 12 m/s。模式可以模拟出观测中的两个垂直切 变的大值中心，最大值超过 28 m/s，中心在 30 N 和 30 S 附近；赤道附近存在两个垂直切变的低值 中心，约为 90 E和 90 W。从垂直切变偏差图（图 6c）中可以看出，模式在赤道地区模拟出的垂直 切变低值中心比观测小，中心数值约为 4 m/s；而 在中纬度地区，模拟的垂直切变偏大，最大的垂 直切变偏大区域出现在南半球，超过 8 m/s。 3.2 热带气旋活动 3.2.1 全球热带气旋分布特征 图 7 为观测和模式模拟的热带气旋路径分布 图。 根据 IBTrACS资料的统计， 在 19772016年， 全球有 3225个达到 TS强度以上的热带气旋生成， 平均每年 80.6 个，主要分布在北印度洋（NIO、 西北太平洋（WNP、东北太平洋（ENP、北大 西洋（ NAT、南印度洋（SIO）和南太平洋（SPO） 6个海域，其中西北太平洋热带气旋活动最频繁。 除此之外，南大西洋（SAT）也有热带气旋生成， 但仅有 3 个。 将热带气旋识别方法应用于 NESM v1 模式， 40 年共识别出 3046 个热带气旋，平均每年 76.2 个，比观测少 4.4个，赤道上没有生成热带气旋。 试验表明，在全球存在热带气旋活动的海域，模 式都能模拟出热带气旋活动，西北太平洋仍然是 热带气旋活动最频繁的海域，不同海区热带气旋 的个数和观测相比存在差异。模式可以较好地模 拟出热带气旋活动的路径分布范围，但是在不同 海区有不同程度的差异。 统计各个海区热带气旋的频数，结果如表 1 所示。与观测相比，NESM v1 试验模拟的南太平 洋热带气旋生成频数偏多（46.3；东北太平洋 （ENP）和北大西洋（NAT）的热带气旋个数偏少 （-49.1 和- 60.2；西北太平洋（WNP）和南 印度洋（SIO）的模拟数量与观测接近。此外，模 式在南大西洋（SAT）也能模拟出少量热带气旋， 与观测存在误差。 将全球划分为 2.5 2.5 的网格点，计算平均 图 7 热带气旋路径分布与各海域热带气旋的年平均个数 a 模拟，b 观测 Fig. 7 Global distribution of TC tracks and the annual TC numbers in each ocean a simulation, b observation 60˚N EQ 60˚S a 模拟 b 观测 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 60˚N EQ 60˚S 表 1 全球各个海区年平均热带气旋数量统计 （观测19772016 年，模拟40 年） Table 1 Annual mean TC numbers in each basin observation 1977-2016, simulation 40 years 项目 观测 /个/ 年 模拟 /个/ 年 绝对误差 / 相对误差 / 全球 NIO 80.6 76.2 -4.4 -5.5 3.7 10.6 6.9 186.0 WNP 24.8 23.3 -1.5 -6.1 ENP 16.5 8.4 -8.1 -49.1 NAT 12.8 5.1 -7.7 -60.2 SIO 14.6 13.1 -1.5 -10.3 SPO 9.5 13.9 4.4 46.3 每年每个网格点内热带气旋的生成个数，作为该网 格点的热带气旋生成频数。对比模式和观测的生成 频数分布 （图 8a， 8b） 可以看出模式在西北太平洋、 北大西洋和南太平洋地区能够模拟出与观测类似的 热带气旋生成分布，不过还存在差异。在西北太平 洋海区，跟观测相比，模式模拟的热带气旋生成位 置主要集中在菲律宾以东洋面，南海生成的热带气 旋数目偏少；在南太平洋海区，模式模拟的热带气 旋生成位置纬向跨度大，一直延伸到 110 W左右， 而在观测中只到 135 W 左右；在南印度洋海区， 模拟出了观测中横跨整个南印度洋的热带气旋生成 区。总体来说与观测相比，模式模拟的北半球热 2 期 113 吴启蒙，等NUIST 地球系统模式模拟热带气旋活动的气候特征分析 图 8 热带气旋生成位置分布与各海域热带气旋的年平均个 数 a 模拟，b 观测，c 偏差 Fig. 8 Global distribution of TC genesis and the annual TC numbers in each ocean a simulation, b observation, c bias 40˚N EQ 40˚S a 模拟 b 观测 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 40˚N EQ 40˚S 40˚N EQ 40˚S 0˚ 60˚E 120˚E 180˚ 120˚W 60˚W 0˚ 1 3 5 7 9 11 13 15 17 -10 -6 -2 2 6 c 模拟-观测 19 10 带气旋生成纬度偏高，大西洋地区模拟生成位置较 差，其他海区与观测相似。 统计各个海区热带气旋生成频数的季节变化， 结果如图 9 所示，横坐标为月份，纵坐标为热带气 旋平均每月生成个数。尽管 NESM v1 能在全球模 拟出与观测相似的变化规律，但是不同海区热带气 旋的季节性变化与观测存在不同程度的差异。西北 太平洋地区是全球热带气旋发生频率最高的地区， 也是对我国影响最大的区域，模式在此海区模拟 结果很好。模式对西北太平洋地区（图 9b）和南 印度洋（图 9e）热带气旋的季节分布的模拟结果 与观测基本一致，很好地模拟出了热带气旋盛季 （西北太平洋为 79 月，南印度洋为 13 月 ， 并且热带气旋频数与观测相差均0.5 个/月 ，不 到 10。在东北太平洋（图 9c）和北大西洋（图 9d）海区模拟热带气旋个数偏少，在南太平洋（图 9f）海区，模拟热带气旋个数偏多，但是热带气旋 盛季 （东北太平洋为 79月；北大西洋为 810月； 南太平洋为 13 月）和观测相同，季节变化趋势 图 9 各大海域热带气旋各月生成频数 Fig. 9 The monthly frequencies of TC genesis in a NIO, bWNP, c ENP, d NAT, e SIO, f SPO 2.0 1.2 0.4 5.0 3.0 1.0 5.0 3.0 1.0 5.0 3.0 1.0 5.0 3.0 1.0 5.0 3.0 1.0 2 4 6 8 10 12 月 2 4 6 8 10 12 月 2 4 6 8 10 12 月 2 4 6 8 10 12 月 2 4 6 8 10 12 月 2 4 6 8 10 12 月 模拟 观测 a 北印度洋 b 西北太平洋 c 东北太平洋 d 北大西洋 e 南印度洋 f 南太平洋 生成频数 生成频数 气候变化研究进展 2019 年 114 气 候 系 统 变 化 与观测基本一致。观测资料中，北印度洋地区存在 热带气旋频数季节变化的双峰特征，热带气旋盛季 为 5 月和 1011 月，但是 NESM v1 未能模拟出此 特征，而且模拟的热带气旋频数偏多（图 9a。 3.2.2 西北太平洋海区热带气旋活动分析 在西北太平洋海域，模式模拟的热带气旋频 数与观测差异较小，进一步比较热带气旋生成位 置和路径的差异。将西北太平洋（100～ 180 E， 0～ 40 N）划分为 2.5 2.5 的网格点，并计算 平均每年每个网格点内的热带气旋生成数目和经过 该区域的热带气旋的数目，作为该网格点的热带气 旋生成频数和路径频数，并根据路径频数得到西北 太平洋热带气旋的 3 条盛行路径，如图 10 所示。 比较西北太平洋热带气旋生成位置分布图 （10a，10b）可以看出，跟观测相比，模式可以 较好地模拟出与观测类似的热带气旋生成分布， 可以模拟出热带气旋生成的两个大值中心。但是 观测中偏东的热带气旋生成中心数值较大，模式 中偏西的热带气旋生成中心数值较大。在东西方 向上，模拟与观测生成区域范围相似，跨度约为 110～ 170 E，在南北方向上，模拟热带气旋的生 成位置约为 10～ 30 N，北端比观测偏北约 5， 图 10 西北太平洋热带气旋的模拟生成位置 a 与路径分布 c，观测生成位置 b 与路径分布 d Fig. 10 Simulation genesis a and track c of the TC in the western North Pacific, observation genesis b and track d 40˚N EQ 20˚N 模拟 观测 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E 30˚N 10˚N 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E a c b d 40˚N EQ 20˚N 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E 30˚N 10˚N 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E 40˚N EQ 20˚N 30˚N 10˚N 40˚N EQ 20˚N 30˚N 10˚N 生成位置 路径分布 注箭头为盛行路径。 南端比观测偏北约 10。 图 10c 和 10d 为西北太平洋热带气旋路径 分布图。模式基本能模拟出西北太平洋的热带气旋 路径，跟观测相比，热带气旋路径的大值中心偏西。 等值线东部边界比观测路径偏东约 10 。由于识别 热带气旋的风速条件标准为 11 m/s，所以等值线范 围比观测略大。模式基本上可以模拟出西北太平洋 热带气旋3条盛行路径，东南向东北方向的转向路 径转折角度比观测稍大，西行和北行路径与观测基 本一致。 季风槽（850 hPa、副热带高压（500 hPa、 南亚高压和热带对流层上部槽（200 hPa，是影响 西北太平洋热带气旋活动的重要大尺度系统 [17-19] 。 图 11 是 40 年模式数据与 19772016 年观测数据 的 79 月 850 hPa、500 hPa 和 200 hPa 平均风场 图（图 11。 在北半球夏季，副热带高压控制了整个西北太 平洋，菲律宾以西区域被西南季风控制，越赤道气 流、西南季风以及副高南侧的偏东风在赤道辐合带 附近汇合，生成西北-东南向的季风槽，为热带 气旋的生成提供有利的动力和热力条件 [20-21] ，并且 季风槽的活动对于热带气旋移动路径也有重要影 115 吴启蒙，等NUIST 地球系统模式模拟热带气旋活动的气候特征分析 2 期 图 11 850 hPa、500 hPa 和 200 hPa 模拟 a, c, e 与观测 b, d, f 79 月平均风场 Fig. 11 850 hPa, 500 hPa, and 200 hPa simulation a, c, e and observation b, d, f average wind field from July to September 注黑色实线为对流层上部槽槽线和南亚高压脊线；红色等值线为急流区。 40˚N EQ 20˚N 模拟 观测 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E a c b d 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E 30˚N 10˚N 160˚W 40˚N EQ 20˚N 50˚N 850 hPa 500 hPa 30˚N 10˚N 50˚N 100˚E 180˚ 120˚E 160˚E 140˚E 160˚W e f 40˚N 20˚N 60˚N EQ 40˚N 20˚N 60˚N EQ 60˚E 180˚ 100˚E 140˚E 60˚E 180˚ 100˚E 140˚E 200 hPa 5 m/s 5 m/s 10 m/s 10 m/s 15 m/s 15 m/s 响 [22] 。Wu 等 [23] 发现在季风槽伸展偏东（西）的 年份，西北太平洋东南侧热带气旋偏多（少。对 比图 11a、11b 中季风槽位置可以看出跟观测 相比，模拟的季风槽位置偏北约 5 ，偏东约 5， 模 拟热带气旋的生成位置偏西北侧，这与 Wu 等 [23] 的结论一致。 从模拟和观测 500 hPa 风场图（图 11c，11d） 可以看出，模式可以模拟出和观测相似的副热带高 压范围，副高脊线位置也都在 25～ 30 N 之间， 且自西向东副高脊线的纬度逐渐升高。但是模拟 的副高西部脊线南北偏东风和偏西风的切变比观测 强，偏东风与偏西风的汇合位置也比观测偏东。从 模拟 200 hPa 风场图（图 11e）中可以看出，南亚 高压控制了整个青藏高原地区，脊线位置在 25 N 左右， 脊线北部存在风速25 m/s的副热带急流区， 位于 35～ 50 N 之间，与观测相似。观测 200 hPa 风场图（图 11f）中，副热带急流在南亚高压北部 存在一个急流轴，最大风速超过 30 m/s，但是模拟 图中副热带急流区中有两个急流轴，最大风速超过 35 m/s，模拟出的副热带急流比观测偏强。模式可 以在 160 E ～ 160 W 模拟出偏北风和偏西风的切 变，但模拟的对流层上部槽和观测相比偏弱。 3.2.3 北印度洋海区热带气旋活动分析 张菲等 [24] 对比了 19772012 年北印度洋热带 气旋的影响因子，发现影响北印度洋热带气旋活动 双峰型分布的重要因子为海表温度、风垂直切变和 初始扰动。其中风垂直切变为 200 hPa 和 850 hPa 风速差的绝对值，初始扰动为 850 hPa 相对涡度。 Gray [25] 也认为较高的海表面温度、较小的垂直风 切变和足够大的低层涡度有利于热带气旋生成。所 以本文将从这 3 个因子的季节分布出发，与观测进 行比较，分析模式未能较好模拟出北印度洋热带气 旋活动的原因。 图 12 为北印度洋模拟和观测热带气旋海温、 气候变化研究进展 2019 年 116 气 候 系 统 变 化 图 12 北印度洋模拟和观测海温 a、垂直切变 b 和 850 hPa 相对涡度 c 的季节变化 Fig. 12 Seasonal variation of simulated and observed sea temperature a, vertical shear b and relative vorticity c in the North Indian Ocean 31 29 28 27 30 30 24 26 0.015 0.012 0.009 2 4 6 8 10 12 月 2 4 6 8 10 12 月 2 4 6 8 10 12 月 模拟 观测 a 海温 b 垂直切变 c 850 hPa 相对涡度 垂直切变 /m/s 海温 /℃ 18 12 27 21 15 9 0.006 0.003 0 相对涡度 /10 -5s -1 垂直切变和低层涡度的季节变化图。由于北印度洋 热带气旋频数在季节变化方面存在双峰特征（见图 9a，所以在海温、垂直切变和低层涡度方面应该 存在对应的特征。从图 12 中可以看出在海温的 季节分布方面 （图 12a， 在北印度洋热带气旋盛季 （5 月和 1011 月，虽然模式模拟的海温比观测偏 低约 0.5℃，但是模拟出了观测中的双峰特征；在 垂直切变的季节分布方面（图 12b，模式不仅在 5 月和 1011 月模拟出了垂直切变较小的特征，而 且在数值上与观测也几乎一致；但是在低层涡度的 季节变化方面（图 12c，模式未能模拟出观测的分 布特征，观测中 6 月和 9 月有两个峰值，但是模式 仅在 11 月模拟出了低层涡度的大值，不仅未能模 拟出观测中低层涡度的季节变化趋势，而且在数 值上与观测也存在差异。所以 NESM v1 模式在 低层涡度上模拟较差是导致未能模拟出北印度洋 热带气旋活动双峰特征的主要原因。 4 结论与讨论 本文采用恒定的现代外部强迫驱动第一版 NUIST 地球系