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DEMETER耦合模型下西北太平洋台风活动及其影响因子的可预测性

孙建奇，陈活泼

摘要：利用气候耦合模型一步法预测进行气候预报是一个重要的研究方向。在这项研究中，基于1974-2001年“欧洲多模式短期气候集合预测计划” （DEMETER）回报实验获得的结果，耦合气候模式（CGCMs）对6个气候因素的预测效能在夏季（6-10月）与西北太平洋台风有着密切联系。研究结果表明，DEMETER 6 个耦合气候模式可以较好地预测相关的气候因素的变化情况。利用这6个气候因素与台风频次、耦合气候模式对台风频次预测效能统计关系的进一步对比研究，发现6个耦合气候模式也能较好地预测台风频次的变化。但比较分析表明统计降尺度与耦合气候模式相结合的预测效能方时明显好于单一耦合气候模式的预测效能。此外，6个模式集合有最优的预测性能。这项研究表明多模式集合与统计降尺度法相结合的预测方法大大提高了耦合气候模式的预测技巧，它将成为未来台风预报的重要研究方向。

关键词：台风预测；耦合气候模式；统计降尺度；集合预报；DEMETER

台风是西北太平洋最重要的极端天气事件。它的发生常伴随着强风和强降水，对东亚地区人们的生命财产和航海交通有着巨大影响。台风一直是气象研究的热点话题，在过去的几十年里，已经有了大量对台风变化特征及其影响因素的研究。这些研究发现由于受到多种气候因素的影响，台风活动的变化特征十分复杂。在西北太平洋，诸如当地海温条件、对流情况、纬向风切变幅度、赤道辐合带的位置和强度对台风活动都有直接的影响^[1-8]。在更大的空间尺度上，像ENSO事件^[9-14]、准两年振荡^[15,16]、大气季节内振荡^[17,18]、南极涛动^[19,20]、北太平洋涛动^[21]、北太平洋海冰变化^[22]、春季哈德利环流^[23]以及亚洲-太平洋振荡^[24,25]等都可通过改变西北太平洋地区局部大气和海洋条件的活动来间接影响台风活动，以上在台风活动上的研究成果已被王会军等人^[26]详细地归纳总结。

依据这些影响台风活动的因素，发展出两种西北太平洋台风活动的预测方法。一种是统计方法，利用前期大气和海洋系统中与台风变化相关的讯息开发预测模型，然后进行预测^[27-30]。最近几年西北太平洋台风活动预测研究中，统计学方法表现出很好的预测效能。然而我们都知道，两个间接相关的气候系统之间的联系会随着时间而改变^[31,32]。具体来说，两个系统在某些时期是密切相关，但在某些时期却又是不相关的。因此，纯粹的统计预测模型的潜在问题就是预测结果可能仅仅适用于某个时期，而不适用其他时期^[33]。为了克服纯粹统计预测模型的这种限制，随着计算机技术和气候模式的发展，出现了一种基于气候模式进行动态预测的第二种预测方法。这种方法利用气候模型中直接影响台风发生的因素进行预测，在动态的预报系统中，预测因子和与测量之间的关系不随时间发生变化。在近几年台风预报中，这种动力方法一直是一个重要的发展方向。到目前为止，只有欧洲中期气候预报中心、美国国际气候与社会研究所和中国科学院大气物理研究所等少数几家机构对西北太平洋台风有实时预测^[5,34]。动力预测方法有两种方案，分为海-气分离模式的两步法预测和海气耦合模式的一步法预测。此外，对台风预测有两种方式，第一种是检测动力预测系统中气旋性环流的直接预测方法，第二种是利用预测与台风活动直接关联的大尺度气候因子的间接方法。由于前一种方法直接在气候模型中检测台风系统^[35,36]，模型需要高分辨率。而目前大多数耦合气候模式没有足够的分辨率来合理的鉴别热带气旋的精确特征，极大地限制了模型探测台风和预测台风活动的能力。而后一种方法更加适用，因为各种分辨率的气候模式都有预测西北太平洋大尺度环流变化情况的能力^[7]。因此，它们可以被用来预测该地区的台风活动。但是，间接预测方法的预测能力主要依赖于气候模式对西北太平洋台风相关气候因素的模拟能力。

在此之前的一些研究已经表明两步法动力预测方案对西北太平洋台风活动及其相关的大尺度环流有一定模拟预测的能力，因此，耦合气候模式的一步法如何预测西北太平洋台风气候因素和台风的变化？这些问题仍然有待解决。本研究首先将分析多个耦合气候模式对西北太平洋台风相关大尺度气象因素的预测性能, 然后进一步探讨这些耦合模型对西北太平洋台风频次变化的预测能力，最后讨论台风活动集合预报的优点。

1 模式和资料介绍

耦合气候模式回报实验获得的结果“欧洲多模式短期气候集合预测计划”（DEMETER）^[37]，这个计划有7个耦合气候模式组成，分别为 CERFACS （European Centre for Research and Advanced Training in Scientific Computation, France），ECMWF（European Centre forMedium-range Weather Forecasts），INGV （Istituto Nazionale de Geofisica e Vulcanologia，Italy），LODYC（Laboratoire drsquo;Oceacute;anographie Dynamique et de Climatologie，France），CNRM（Centre National de Recherches Meacute;teacute;orologiques，Meacute;teacute;o-France，France），UKMO(Met Office，UK)和 MPI(Max-Planck Institut fuuml;r Meteorologie，Germany)，这些耦合气候模式均在同一台超级计算机上进行运行和诊断。试图通过对这7个耦合气候模式回报实验结果的分析，来进一步提高我们对多模式集合预测的认知。DEMETER汇报试验从北京时间每年2、5、8和11月的1日开始，这4个时段每个都进行6个月的连续积分，并且都有9个不同初始场。在这7中耦合气候模式中，6个模式有共同的回报实验时段，即1974~2001年。综合考虑集合分析模型的数量和20世纪70年代中期之前台风资料的准确度^[38,39]，本文研究的时间控制在1974~2001年。由于西北太平洋台风发生的季节主要是在每年的6~10月份，所以将北京时间5月1日开始的回报实验结果作为此次研究的分析对象。通过这种方式，我们也可以研究耦合气候模式提前一个月对夏季（6~10月）台风活动的预测能力，这有利于推进目前西北太平洋台风的预测业务。

ECMWF的月再分析资料（ERA-40）^[40]被用来研究耦合气候模式中台风相关环流的模拟效能。分析变量包括风场、表面气压场、水汽场、散度、涡度和气温场。台风频次资料来自于美国联合台风监测中心的西北太平洋热带气旋资料（100°E~170°W，0°~55°N）。依据最大可持续风速标准，热带气旋一般分为一下三类：热带低压、热带风暴和台风。在本研究中，台风指的是最大风速超过17.2米/秒的热带风暴或台风，不同于传统定义的台风类型。

2 影响西北太平洋台风活动的气候因子

众所周知，有许多影响台风活动的气候因子，而直接影响台风活动的因素主要在西北太平洋区域。图1显示，当台风多发时，北太平洋低纬度地区对流层底部，随着正涡度异常，会出现异常的低压系统以及水汽含量增加，而高层会出现辐散异常，200-500hPa纬向风切变变弱，并且海表温度呈现出东暖西冷的偶极分布模式（由于DEMETER资料里面没有提供海表温度资料, 这里都用表面气温来代替海表温度资料）。这些气候因子的综合作用为台风形成提供了有利的动力、热力、湿度等条件。由于这些气候因子对台风活动的影响在多个研究中已经进行了探讨介绍，在这里就不单独详细说明。

图1 观测西北太平洋夏季台风发生频次与观测表面气压场（a）， 表面气温场（b)），200 与850 hPa 纬向风切变幅度场（c)），850 hPa绝对湿度场（d)）850 hPa 涡度场（e）和200 hPa 散度场（f）的相关系数分布（红色（蓝色）阴影区表示正（负）相关系数通过95%显著性的区域。方框表示每个变量与台风活动联系最密切的关键区）

本研究中主要探讨这些气候因子对台风频次变率的定量影响情况，以建立一个用来评估耦合气候模式预测能力的基础。因此，选取图1中各个变量在关键区域的平均值（图1中的矩形区域）作为指标来计算诊断这些因子和台风频次之间的定量关系。对于图中含有正负关键区（图1中的矩形区域）的变量，其指数被定义为正关键区平均指数和负关键区平均指数之间的差值。每个指数平均的关键区分别为：表面气压指数（12.5°~27.5°N，150°E~160°W）、海表温度指数（10°~20°N，110°~120°E；15°~25°N，170°~160°W）、200 hPa和850 hPa纬向风切变幅度指数（10°~17.5°N，155°E~180°；22.5°~30°N，155°E~180°）、850 hPa绝对湿度指数（15°~25°N，160°E~150°W）、850 hPa 涡度指数（15°~25°N，120~170°E）和 200 hPa 散度指数（12.5°~20°N，120°~170°E）。

表1列出了6个变量指数与台风发生频次之间的相关系数。结果表明，它们之间的相关系数都很高，最小的为0.61，最大的有0.76，所有的相关系数都有99%的置信水平。为定量研究这6个因子对西北太平洋台风频次变化的描述程度, 我们利用这6个因子指数，通过多元线性回归方法对台风频次变化进行线性拟合，拟合方程如下：

（1）

公式中y是拟合台风频次，x 1 到 x 6 分别是标准化的表面气压指数、海表温度指数、200 和 850 hPa 纬向风切变幅度指数、850 hPa 绝对湿度指数、850 hPa涡度指数和200 hPa 散度指数。

a） x1~x6 分别代表表面气压、海表温度、高低层纬向风切变、850 hPa绝对湿度、850 hPa 涡度和200 hPa 散度指数。 *表示信度超过99%的显著性

图2是观测和拟合（利用公式（1））的西北太平洋台风频次，这表明所观察到的和拟合的台风频率变化情况有很强的一致性。两者之间的相关系数达到0.88，远远大于99%的显著性检验。拟合的台风频次和所观察到的结果的均方根误差(RMSE)为2.0。这一结果表明，基于这 6 个台风相关因素之间的多元线性组合可以解释超过77% 的台风频次变化，并且均方根误差很低。

图2 观测的西北太平洋台风发生频次和利用观测的6个主要气候因子拟合的台风频次

3 耦合气候模式对西北太平洋台风影响因素的预测能力

由前面的分析可以看出,利用表面气压、低层涡度和湿度、高低层纬向风切变、高层辐散度和海表温度6个影响因素可以很好的描述西北太平洋台风频次变化。我们现在探讨DEMETER 多个耦合气候模式对这 6 个气候因子变化情况的预测能力直接关系到耦合气候模式对西北太平洋台风频次变化的预测效能。

表2给出了在一致的定义方式下ERA-40和耦合气候模式中6个影响因子指数之间的相关系数。随着过去几十年的发展，在模拟台风相关的大尺度气候因子时，耦合气候模式的性能已相当好。如表2的1~3列所示，耦合气候模式对表面气压指数、海表温度指数和纬向风切变幅度指数具有很好的预测效能，相关系数在0.58到0.85之间，并且都超过99%的显著性检验。相比较而言模式对于涡度、散度和湿度的模拟能力要低一些，这是由于涡度、散度和湿度等气象因子与表面气压指数、海表温度指数和纬向风切变幅度指数相比具有更小的空间尺度，并且有更复杂的变化情况，导致耦合气象模式模拟的难度更大。然而总的来说这6个耦合模式表现出很好的对西北太平洋台风相关气候因子的预测效能，除了第5个耦合模式中200hPa散度不能达到90%的显著性检验，其他模式的预测结果与观测结果都显著相关。

在模式模拟中，一个重要的减少模式内部变化和模式间差异的方法就是广泛地应用多模式、多成员的集合研究。以上的结果都是每个模式九个成员集合研究所得出的结果，在这里再对6个模式进一步进行集合处理。在目前的分析中，我们仅仅是用6个模式的算术平均（即在这里不考虑模型权重）。如表2所示，集合预报拥有更好的预测效能，6个因子中相关系数最小的也有0.59，最大的为0.84。因此，大大降低了个别模式对一些变化因子预测较差对研究结果带来的风险。