2. 复旦大学大气与海洋科学系,上海 200438
2. Department of Atmospheric and Oceanic Sciences, Fudan University, Shanghai 200438, China
目前,热带气旋强度预报仍然是业务预报的难点之一,尤其快速增强的预报是巨大的挑战[1-2]。通常我们将24小时内地面风持续增加达到15.4 m/s或中心最低气压下降42 hPa定义为快速增强过程[3-4]。近期,又提出了12小时的快速增强标准,即将12小时内最大风持续增加达到10 m/s定义为快速增强过程[5]。已有研究指出大尺度环境条件对热带气旋强度变化具有重要的影响。例如,弱的环境垂直风切变、较暖的海温、对流层中低层较湿的相对湿度等环境条件更有利于快速增强的发生[6-7]。此外,Hendricks等[8]通过比较快速增强个例与其它强度变化个例的大尺度环境条件时指出,在大尺度环境有利于热带气旋增强的情况下,自身内核结构的变化对快速增强具有重要的作用。
近年来,人们开始关注快速增强过程热带气旋内核结构变化。观测研究表明,与没有发生快速增强的热带气旋相比,快速增强热带气旋的内核结构具有一些特征[9-10]。例如:快速增强热带气旋的边界层中具有更加深厚和较强的径向入流、高层出流较强、伴随着大量的强对流爆发单体、强对流集中分布在大风半径内侧等。同时,有研究指出热带气旋增强常伴随着大风半径的快速收缩[11-14]。尤其发生快速增强时,热带气旋的大风半径在快速增强发生前出现短时快速收缩现象,而在达到最大强度前会停止收缩,之后维持稳定。例如,Kieu [15]通过理想化的数值试验分析飓风Katrina (2005)大风半径的演变特征,发现飓风Katrina (2005)的大风半径在快速增强的中期突然减缓收缩的速度,而随后的大风半径甚至稳定不变。Stern等[16]通过理想的数值模拟进一步验证了大风半径在达到最大强度之前会停止收缩。他们还发现,大风半径的收缩速度与飓风初始尺度有关。同样发生快速增强的台风Megi (2010)和Vicente (2012)等的数值模拟中也都发现了大风半径的这种演变特征[17-18]。Qin等[5]在统计上进一步验证了大风半径在快速增强后期维持不变的特征是快速增强个例中的显著现象。
研究表明对流在热带气旋快速增强过程中具有重要的作用[19-21]。一方面,强对流通过释放非绝热加热促进热带气旋发展。另一方面,强对流有助于高层暖心的形成,而高层暖心的发展和加强会促使地面气压快速下降,从而导致快速增强的发生[22]。传统快速增强热带气旋的水平结构通常比较轴对称,快速增强期间常伴随着眼墙的轴对称过程。例如,Rogers等[9]通过飞机多普勒雷达观测资料比较发现,相对于没有发生快速增强的热带气旋,快速增强热带气旋具有比较轴对称的眼墙。Rios-Berrios等的理想化模拟结果表明,中等切变环境下,当降水结构轴对称化以及涡旋倾斜开始减小时热带气旋强度发生快速增强[23]。卫星和飞机观测的合成分析中也发现热带气旋在快速增强期间具有比较对称的对流结构[24-25]。此外,Rogers[26]利用水平分辨率为1.67 km的中尺度数值模拟分析飓风Dennis (2005)快速增强期间的对流结构特征,发现飓风Dennis (2005)的眼墙在快速增强期间呈轴对称状态。Miyamoto等[27-28]基于数值模拟试验也指出热带气旋快速增强发生前其结构存在轴对称过程,即快速增强发生前12小时,热带气旋的风场已处于轴对称状态。近期的数值模拟中也发现台风Megi (2010)快速增强期间内核区的风场呈现出轴对称的特征[29]。然而,Molinari等[30]发现并非所有发生快速增强的热带气旋都处于弱的切变环境中。例如,经历快速增强过程的飓风Gabrielle (2001)的垂直切变超过10 m/s,其对流结构呈高度不对称状态[31]。观测数据也显示飓风Guillermo (1997)和Earl (2010)发生快速增强时,其强对流表现出很强的非对称特征[32-33]。然而,他们是通过观测资料统计飓风大尺度环境的特征,针对内核结构无法进行细致的分析。近期的数值模拟中也指出飓风Earl (2010)和Edouard (2014)的非对称快速增强过程[34-35]。
通常认为垂直方向上较小的倾斜结构更有利于强度的发展,尤其是快速增强。这主要是因为垂直切变会导致热带气旋中心发生倾斜,相比与弱切变强切变会引起较大的倾斜,从而抑制强度的发展[36-37]。统计结果表明热带气旋在快速增强期间具有较小的垂直倾斜[9]。因为垂直倾斜越小,表明影响热带气旋结构的风切变也就越小,而弱风切变环境更有利于热带气旋强度的发展。从近期的研究中发现,不同快速增强热带气旋的中心倾斜在其快速增强期间表现出了不同的特征。Chen等[34]利用飓风天气研究预报系统分析飓风Earl (2010)快速增强期间结构的特征,他们发现飓风Earl的中心倾斜在快速增强发生后出现快速减小的现象,而在快速增强期间维持稳定。Leighton等[35]也发现与没有经历快速增强的热带气旋相比,快速增强热带气旋的中心倾斜在快速增强发生后具有迅速减小的特征。此外,Miyamoto等[38]的研究中也指出在快速增强发生前,热带气旋的中心倾斜出现快速减小的现象。从这些研究发现,近几年的观测和数值模拟研究中都已经注意到快速增强期间热带气旋垂直倾斜快速减小的现象。
前人的研究虽然已经关注快速增强热带气旋在大风半径、轴对称眼墙、垂直倾斜等结构的演变特征,但是对热带气旋快速增强期间内核结构的作用还不太清楚,特别是快速增强过程中内核结构基本特征还不知道。超强台风Rammasun (2014)是西北太平洋上自新中国建立以来登陆中国的最强台风,而5级飓风Wilma (2005)是大西洋上有记录以来最强的热带气旋。并且,Rammasun和Wilma在登陆前都经历近海快速增强过程,给沿海居民带来了严重的灾害。因此,本研究在成功模拟出台风Rammasun (2014)移动路径和强度的基础上,采用水平分辨率为667 m的高分辨率WRF模式资料分析台风Rammasun (2014)的内核结构特征,并与模拟的飓风Wilma (2005)比较。
2 数值试验概况 2.1 台风Rammasun(2014)数值试验本研究采用中尺度WRF模式的模拟资料分析台风Rammasun (2014)快速增强期间的内核结构特征。模式采用四重(D01、D02、D03、D04)网格双向嵌套方案。网格分辨率分别为18 km、6 km、2 km和2/3 km(~667 m),对应的格点数分别为251×311、271×271、211×211和541×541,模式输出时间间隔为1小时。从第二重(D02)网格开始均为移动坐标系。最外重(D01)网格中心点为116 °E,19 °N,水平范围覆盖影响西北太平洋的主要环流系统。最内重网格范围覆盖热带气旋内核区。垂直方向上设置为75层,其中2 km以下设置19层,模式顶气压为50 hPa。模式共积分96小时(2014年7月15日18时—19日18时(世界时,下同))。
其中,最外重网格的微物理参数化方案选取WSM- 3简单冰方案,其它网格采用WSM-6方案[39]。辐射过程采用Dudhia短波方案[40]和Rapid Radiative Transfer Model (RRTM)长波方案[41]。D01网格选用Kain-Fritch积云对流方案[42]。D02、D03的边界层方案是YSU边界层方案,D04边界层中采用大涡模拟技术[43]。此外,模式采用的背景场和海温资料来自NCEP提供的FNL资料(水平分辨率为1 °×1 °,时间间隔6 h)。分析主要采用水平分辨率为667 m的最内重网格资料,主要关注Rammasun的快速增强阶段。
2.2 飓风Wilma(2005)数值试验本研究采用Chen等[44]飓风Wilma(2005)的WRF模式资料,详细的模式设计和验证可参考Chen等[44]的介绍。模式设置了四重双向嵌套网格,水平分辨率依次为27 km、9 km、3 km和1 km。模式输出时间间隔5分钟。其中,最内重网格分辨率为1 km,对应的格点数为451×451。垂直方向上设置55层,模式顶气压为30 hPa。四重网格均在模式初始时刻同时启动,其中最内层网格为移动网格。模式总共积分72 h(2005年10月18日00时开始,21日00时结束)。模式的初始场和边界场均采用地球物理流体力学实验室(the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,GFDL)的模式预报资料。本研究中使用水平分辨率为1 km的最内重网格资料。
2.3 模拟的路径和强度为验证数值试验模拟路径和强度的合理性,首先,图 1给出了台风Rammasun(2014)和飓风Wilma(2005)模拟和观测路径的对比图。其中,红色为模式模拟的路径,黑色为观测路径。观测资料采用JTWC最佳路径强度资料。此外,实心点间隔6小时。从图 1a可看到,模式成功模拟出了台风Rammasun的西北行路径,模拟路径和观测路径基本吻合。尤其15日18时—16日18时和17日18时—19日00时两阶段的模拟结果与观测路径非常吻合。虽然模式积分前期的移动速度稍慢于观测,但是模式成功模拟出了台风Rammasun先后在海南、广东以及广西登陆,路径最大误差为20 km,并且登录时间和观测十分一致。可以发现,模式很好模拟出了飓风Wilma西北行的走向(图 1b)。但是,模拟路径比观测路径移动速度快且位置偏东,最大误差为120 km,这是因为模式初始条件和边界条件来自预报场。
本研究定义台风Rammasun和飓风Wilma中满足以下两个条件的过程为快速增强过程:(1)所选范围内每个时刻的强度变化均大于零,即
图 2给出了台风Rammasun(2014)和飓风Wilma(2005)模拟和观测的强度对比。其中,观测资料采用JTWC最佳路径强度资料,黑色线代表 10 m高度最大风速,红色线代表最低海平面气压。实线和虚线分别表示模拟和观测强度,阴影区域为对应热带气旋的快速增强阶段。可以看到(图 2a),模式可很好模拟出台风Rammasun(2014)的强度变化,尤其是快速增强阶段的变化特征。主要表现为16日18时,Rammasun强度开始快速增强,36小时后,于18日06时强度达到最强,其峰值强度为89 m/s,比观测强17 m/s,可能与使用大涡技术有关。最大强度时的最低海平面气压为919 hPa,比观测弱1 hPa。经历快速增强后,最大风速增加48 m / s,最低气压下降52 hPa。台风Rammasun模拟和观测的快速增强发生和结束时刻一致。从飓风Wilma的强度图上可发现(图 2b),模式可很好模拟出飓风Wilma缓慢增强、快速增强以及随后的减弱过程。其模拟的强度从18日15时开始发生快速增强,21小时后,于19日12时达到最大强度。此时,10 m最大风速为70 m/s,最低海平面气压下降至889 hPa,分别比观测弱12 m/s和7 hPa。最大风速在快速增强期间增加29 m/s,最低气压下降80 hPa。飓风Wilma模拟快速增强发生时间比观测早3小时。整体而言,两个热带气旋模拟和实际观测的强度变化趋势基本一致,模式很好模拟出了台风Rammasun(2014)和飓风Wilma(2004)的快速增强过程。
环境垂直风切变通常是在一定半径范围内计算200 hPa与850 hPa高度层之间的区域平均风差。图 3给出了台风Rammasun(2014)和飓风Wilma(2005)模拟的环境垂直风切变(红色)和强度(黑色)时间序列。其中,环境垂直风切变的计算方法是:在半径1 000 km范围内计算200 hPa与850 hPa高度层之间原始风场的区域平均风差(即u200-u850,由于D04资料的区域约为360 km×360 km,因此这里通过D04资料对应的D01资料计算)。为便于分析,我们将快速增强发生时刻定义为0时刻,正值(负值)表示快速增强发生后(前)相对于快速增强的小时数(本文后面的时间坐标轴采用一致的方法)。从红色线可看到(图 3a),台风Rammasun(2014)发生快速增强时(0小时),切变达到15.3 m/s。并且,整个快速增强期间垂直切变的平均值达到14.8 m/s。而从图 3b可发现,飓风Wilma(2005)的垂直切变在快速增强发生前6小时开始,从5.4 m/s减小至4.4 m/s。快速增强发生后仍继续减小,21小时减小至1.2 m / s。飓风Wilma在快速增强期间平均切变维持在2.5 m/s。
热带气旋的尺度和强度紧密相连,同时尺度也会影响热带气旋的结构[46-47]。因此,为比较台风Rammasun(2014)和飓风Wilma(2005)尺度的演变特征,图 4进一步给出了模拟的3 km高度的方位角平均切向风时间-半径演变,其中,黑色实线为对应高度的大风半径。从图 4a可看到,台风Rammasun的对称风场在快速增强前为30~40 m/ s,快速增强发生后,对称风场在50~70 m/s之间。此外,从台风Rammasun大风半径演变上可看到,随着强度的加强,伴随着大风半径的持续收缩。例如,0—36小时之间,从65 km持续收缩到43 km。而从图 4b可发现,-12小时,飓风Wilma的大风半径为70~80 km。在快速增强发生前3小时,大风半径快速收缩到27~30 km,快速增强发生6小时后进一步收缩至15 km,之后维持稳定。快速增强发生前,飓风Wilma的对称风场在20~ 35 m/s之间。快速增强发生后,对称风场大于70 m/s。值得注意的是,飓风Wilma在30—36小时经历双眼墙替换。经过双眼墙置换后,其大风半径扩大了三倍,对称风场的强度减小至45~70 m/ s之间。飓风Wilma经历双眼墙替换后强度有所减弱,这从图 2强度时间序列的演变上也可以看到。台风Rammasun的大风半径与飓风Wilma相比,存在锯齿状振荡,这主要是因为台风Rammasun模式资料的水平分辨率提高到百米。可见,西北太平洋的台风Rammasun的大风半径随强度加强持续收缩,而飓风Wilma的大风半径与传统的快速增强热带气旋特征一致,即先快速收缩,后稳定不变。值得注意的是,台风Rammasun和飓风Wilma的方位角平均强度都在快速增强结束3小时后才开始减弱。
图 5给出了模拟的台风Rammasun (2014)和飓风Wilma(2005)3 km高度雷达反射率的分布。其中a~c分别代表台风Rammasun快速增强发生前3小时(-3 h)、快速增强发生3小时后(3 h)以及快速增强最大强度时刻(36 h),同样d~f分别代表飓风Wilma快速增强发生3小时前(-3 h)、快速增强发生3小时后(3 h)以及快速增强最大强度时刻(21 h)。所选三个时刻分别代表热带气旋快速增强发生前、发展以及成熟阶段。可以看到(图 5a),前3小时,台风Rammasun的眼墙对流具有显著的非对称特征,西北侧眼墙不闭合,强对流主要位于西南侧(切变左侧),且位于大风半径内侧。6小时后,西北侧的眼墙依然存在较大的开口(图 5b)。进入成熟阶段后(图 5c),台风Rammasun的强对流依然表现出高度不对称的特征,强对流始终位于中心的南侧,这与Leighton等[35]的发现存在很大的差异,他们认为热带气旋发生快速增强后,强对流会气旋性向逆切变左侧移动。飓风Wilma快速增强前的对流呈不对称分布,其南侧的眼墙呈开口状,强对流主要位于切变左侧(图 5d)。快速增强发生3小时后(图 5e),水平结构迅速地轴对称化,眼墙完全闭合,强对流基本位于大风半径内侧。最大强度时(图 5f),虽然此时的强对流仍主要位于南侧,但是与台风Rammasun相比,其眼墙呈高度轴对称状态。
图 6进一步给出了图 5中对应时刻10 m高度全风速的分布,台风Rammasun快速增强发生前3小时,10 m高度风速较弱,强度在25~40 m/s之间,强风主要位于中心的东侧(图 6a)。6小时后(图 6b),10 m高度风速略增强,强度在30~45 m/s之间,最大风速依然在中心的东侧出现,且范围扩大。台风Rammasun进入成熟阶段后,强度迅速增强,其最大强度大于65 m/s,最大风速依然位于中心的东侧(图 6c)。与雷达反射率的分布一样(图 5),10 m高度风场具有较强的非对称性。值得一提的是,台风Ramamsun四个象限的强度都经历快速增强。而从图 6d可看到,快速增强发生前3小时,飓风Wilma的10 m高度风速也呈不对称分布,西南侧风速较弱。6小时后(图 6e),飓风Wilma的10 m高度风速快速轴对称化,强度在35 ~55 m/s之间。随后,风速继续增强,21小时的强度大于65 m/s,内核区的风场呈高度轴对称分布(图 6f)。
通过比较图 5和图 6我们发现,随强度的增强,台风Rammasun和飓风Wilma眼墙的轴对称化程度存在很大的差异。因此,为定量分析台风Rammasun和飓风Wilma水平结构的对称性特征,图 7进一步给出了3 km高度台风Rammasun和飓风Wilma位涡的方位角对称分量和一波分量的最大振幅(对应左边的纵坐标轴)以及它们的最大振幅比(对应右边的纵坐标轴)时间序列。其中,红色、蓝色以及黑色分别代表最大振幅比、对称分量的最大振幅以及一波分量的最大振幅。最大振幅比是一波分量与对称分量最大振幅的比,振幅比值越小说明结构的对称性越强。为便于分析,最大振幅和振幅比都进行了相应的平滑(本文后面的时间序列图也都进行了相应的时间平滑)。从振幅比(右边纵坐标轴)明显可看到(图 7a),台风Rammasun的眼墙呈现出高度非对称特征。例如,快速增强前振幅比在0.6~0.7范围内变动,这种状态一直维持到快速增强发生12小时后。12小时之后,振幅比缓慢减小,这与此时垂直切变略减小相对应。但此时结构的非对称性依然很强,其振幅比仍在0.5之上。而飓风Wilma的最大振幅比在快速增强发生后快速减小到0.2以下,快速增强期间的结构高度对称(图 7b)。
中心垂直倾斜的定义基于高低层中心相对位置。因此,本研究通过四种定中心方法检验不同中心方法对计算热带气旋垂直倾斜的影响。四种中心方法分别是气压方差中心[48]、最大对称风中心[49]、气压权重中心[50]以及位涡权重中心[51]。
图 8给出了四种中心方法下台风Rammasun和飓风Wilma中心倾斜的时间序列。其中,绿色、蓝色、橙色以及红色曲线分别代表位涡权重中心(PVC)、气压权重中心(PCC)、最大对称风中心(MTC)以及气压方差中心(MVC)。本研究中分别计算了台风Rammasun和飓风Wilma高层(6~9 km)与低层(1~2 km)之间不同高度中心的相对位置。结果发现中心倾斜虽然在数值上存在一些差异,但是都具有一致的变化特征(图略)。从图 8a可发现,利用四种中心计算台风Rammasun的中心倾斜在数值上存在一定的差异,但是,四种中心结果的变化特征是一致的。可以看到,虽然6—12小时之间台风Rammasun的中心倾斜突然增加,但是在快速增强期间其中心倾斜整体上表现出减小的趋势。然而,无论哪种中心方法,其中心倾斜的平均值都大于5 km(当中心倾斜小于5 km时认为热带气旋的中心在垂直方向上呈高度垂直)。尤其快速增强前期更是在8 km之上,垂直方向上表现出较大倾斜的特征。从图 8b飓风Wilma的中心倾斜可看到,四种中心方法的结果在数值上存在较小的差异,但是整体的变化特征也是一致的。飓风Wilma的中心倾斜在快速增强发生前迅速减小,快速增强期间具有较小的倾斜。例如,飓风Wilma的中心倾斜在快速增强发生前开始快速地从9 km减小至0.7 km,快速增强发生3小时之后稳定在0.5 km左右。总之,虽然台风Rammasun的中心倾斜在快速增强期间呈减小状态,但是依然维持较大的倾斜。而飓风Wilma在快速增强前已将倾斜的结构快速调整到高度垂直状态,整个快速增强期间具有较小的倾斜。
为理解中心倾斜和大风半径的关系,基于气压方差中心较平滑的特征,以气压方差中心为例,图 9进一步给出了标准化的中心倾斜时间序列,即求中心倾斜与大风半径的比。标准化后的中心倾斜小于1时表示倾斜小于大风半径。从图 9可看到,无论是台风Rammasun还是飓风Wilma,其中心倾斜均小于0.4,即中心倾斜不到大风半径的一半,也即位于大风半径内侧。但是,台风Rammasun和飓风Wilma的一个明显区别是:快速增强期间,台风Rammasun标准化后的中心倾斜基本大于0.1。而飓风Wilma小于0.1,上下层中心几乎对齐。
为进一步理解台风Rammasun和飓风Wilma垂直方向上眼墙结构的变化,图 10给出了台风Rammasun和飓风Wilma不同高度上模拟的方位角平均最大切向风(实线)和大风半径(虚线)时间序列。其中,黑色、蓝色和红色曲线分别代表 2 km、5 km和8 km高度。首先,从强度变化上可看到(图 10a),台风Rammasun不同高度的方位角平均最大切向风速的变化趋势十分一致,且强度随高度增加反而减小,先前在观测和模拟中也发现了这一特征[52]。同样,台风Rammasun不同高度大风半径的变化趋势也是一致的。大风半径在快速增强发生前快速收缩,且低层收缩速度比高层略缓慢。0—12小时,大风半径表现出向外扩大的趋势,随后又表现出收缩的特征。26小时之后,整体上三个高度的大风半径都保持稳定。从图 10b可发现,飓风Wilma不同高度的方位角平均最大切向风速的变化趋势十分一致。强度都经历了快速增强过程,但是快速增强后期的增强速度比前期缓慢。由于12—14 h期间飓风Wilma的螺旋雨带和眼墙发生合并过程,导致快速增强过程在此期间出现中断。飓风Wilma方位角平均最大切向风速也有随高度的增加而减小的特征。此外,从飓风Wilma的大风半径可发现(图 10b),不同高度的大风半径具有一致的变化趋势。在快速增强发生前,大风半径快速收缩。快速增强前期,大风半径缓慢收缩。而到快速增强后期,其大风半径维持稳定不变。比如2 km高度的大风半径从29 km快速收缩至18 km,后缓慢收缩到16 km维持稳定。可见,台风Rammasun和飓风Wilma的最大方位角平均切向风具有一致的变化特征。但是,它们在大风半径的变化上存在较大的差异。台风Rammasun的大风半径表现出随强度边增强边收缩的特征。而飓风Wilma的大风半径在快速增强后期维持稳定,但其快速增强过程仍在继续。
从图 10我们发现大风半径随高度都具有向外倾斜的特征。因此,为定量分析台风Rammasun和飓风Wilma在垂直方向上眼墙倾斜程度的变化,图 11进一步给出了模拟的台风Rammasun和飓风Wilma的眼墙在8 km和2 km高度之间的倾斜时间序列,即计算8 km和2 km高度之间大风半径的相对距离。相对距离越大表明垂直方向上的眼墙越倾斜,负值表示眼墙随高度向内倾斜。这里当相对距离小于5 km时,则表明此时的眼墙在垂直方向上是高度垂直的。为检验不同定中心方法对计算眼墙随高度倾斜的影响,这里也使用了四种定中心方法计算眼墙的垂直倾斜。结果发现,与中心倾斜一致,四种中心结果仅在数值上存在差异,整体的变化趋势是一致的(图略)。因此,仅以气压方差中心为例,分析其眼墙垂直倾斜的演变。对于台风眼墙的分析,目前可以模拟出与实际观测比较相似的极端上升运动空间分布和强度[53]。
从图 11a可看到,快速增强发生前,台风Rammasun眼墙随高度的倾斜快速减小。快速增强发生后,眼墙在垂直方向上的倾斜先迅速增大后又缓慢减小,而在快速增强的后期维持稳定。例如,0小时前,倾斜迅速从55 km减小至-8 km (眼墙随高度向内倾斜)。0—8小时期间又扩大到45 km,随后又减小至14 km,从24 h到快速增强结束期间始终维持在14 km。值得注意的是,台风Rammasun在快速增强期间,虽然垂直方向上眼墙的倾斜程度始终在调整,但是与台风Rammasun的中心倾斜一致,垂直方向上的眼墙都维持在比较倾斜的状态。整个快速增强期间,台风Rammasun眼墙随高度倾斜程度的平均值达到20 km。而与台风Rammasun比较倾斜的眼墙不同,快速增强期间,飓风Wilma具有比较直立的眼墙(图 11b)。主要表现为快速增强发生前,眼墙的倾斜略减小。快速增强发生后,飓风Wilma在垂直方向上的眼墙呈现出比较直立的状态。例如,-3—0小时,眼墙随高度的倾斜从1.6 km减小到0.8 km,0—21小时期间,倾斜的平均值为2.4 km,其眼墙在垂直方向上表现出高度垂直的特征,这与秦南南[44]博士论文中指出的特征一致。整个快速增强期间,飓风Wilma的眼墙在垂直方向上呈高度垂直状态。
4 结论和讨论超强台风Rammasun (2014)在强切变环境中发生近海快速增强,并且以72 m/s的峰值强度登陆海南省。本研究利用WRF模式成功地模拟了台风Rammasun (2014) 96小时(2014年7月15日18时—19日18时)的强度变化,并将其快速增强过程中内核结构变化与5级飓风Wilma(2005)的快速增强过程进行比较。
虽然台风Rammasun (2014)和飓风Wilma (2005)都经历了快速增强过程,但是在内核结构上存在很大的差异。飓风Wilma (2005)在弱切变环境下发生快速增强,是一个典型的快速增强热带气旋。快速增强期间,水平方向上具有高度轴对称的眼墙。同时,飓风Wilma在快速增强发生前将倾斜的结构快速调整到高度垂直状态,垂直方向上具有较小的倾斜结构。而与经典快速增强热带气旋不同,台风Rammasun环境垂直切变的平均值达到14.8 m / s。在快速增强期间,台风Rammasun的对流结构呈现出高度不对称的特征,强对流基本固定在台风中心的南侧。整个快速增强期间,虽然台风Rammasun的中心和眼墙的倾斜整体上都呈现出减小的趋势,但是在垂直方向上依然维持较大的倾斜结构。不对称的眼墙对流、较大的台风中心倾斜以及较大的眼墙倾斜是台风Rammasun显著的特点。总之,台风Rammasun具有高度不对称的水平结构以及比较倾斜的垂直结构,而飓风Wilma具有轴对称的眼墙和比较直立的垂直结构,这表明热带气旋在内核结构不完全对称和垂直结构较倾斜的情况下也可能发生快速增强过程。
[1] |
ELSBERRY R L, LAMBERT T D B, BOOTHE M A. Accuracy of Atlantic and eastern North Pacific tropical cyclone intensity forecast guidance[J]. Wea Forecasting, 2007, 22(4): 747-762. DOI:10.1175/WAF1015.1 |
[2] |
ROGERS R P, REASOR, ZHANG J A. Multiscale structure and evolution of Hurricane Earl (2010) during rapid intensification[J]. Mon Wea Rev, 2015, 143(2): 536-562. DOI:10.1175/MWR-D-14-00175.1 |
[3] |
KAPLAN J, DEMARIA M. Larger-scale characteristics of rapidly intensifying tropical cyclones in the north Atlantic basin[J]. Wea Forecasting, 2003, 18(6): 1 093-1 108. DOI:10.1175/1520-0434(2003)018<1093:LCORIT>2.0.CO;2 |
[4] |
HOLLIDAY C R, THOMPSON A H. Climatological characteristics of the rapidly intensifying typhoons[J]. Mon Wea Rev, 1979, 107(8): 1 022-1 034. DOI:10.1175/1520-0493(1979)107<1022:CCORIT>2.0.CO;2 |
[5] |
QIN N, ZHANG D L, LI Y. A statistical analysis of steady eyewall sizes associated with rapidly intensifying hurricanes[J]. Wea Forecasting, 2016, 31(3): 737-742. DOI:10.1175/WAF-D-16-0016.1 |
[6] |
GRAY M W. Global view of the origin of tropical disturbances and storms[J]. Mon Wea Rev, 1968, 96(114): 669-700. |
[7] |
MERRILL R T. Environmental influences on hurricane intensification[J]. J Atmos Sci, 1988, 45(11): 1 678-1 687. DOI:10.1175/1520-0469(1988)045<1678:EIOHI>2.0.CO;2 |
[8] |
HENDRICKS E A, PENG M S, FU B, et al. Quantifying environmental control on tropical cyclone intensity change[J]. Mon Wea Rev, 2010, 138(8): 3 243-3 271. DOI:10.1175/2010MWR3185.1 |
[9] |
ROGERS R, REASOR P, LORSOLO S. Airborne Doppler observation of the inner-core structural differences between intensifying and stead-state tropical cyclones[J]. Mon Wea Rev, 2013, 141(9): 2 970-2 991. DOI:10.1175/MWR-D-12-00357.1 |
[10] |
ROGERS R, COAUTHORS. Observations of the structure and evolution of Hurricane Edouard (2014) during Intensity change. Part Ⅱ: Kinematic structure and the distribution of deep convection[J]. Mon Wea Rev, 2016, 144(9): 3 355-3 376. DOI:10.1175/MWR-D-16-0017.1 |
[11] |
LIU Y, ZHANG D L, YAU M K. A multiscale numerical study of hurricane Andrew (1992). Part Ⅱ: Kinematics and inner-core structures[J]. Mon Wea Rev, 1999, 127(11): 2 597-2 616. DOI:10.1175/1520-0493(1999)127<2597:AMNSOH>2.0.CO;2 |
[12] |
LEE W C, BELL M M. Rapid intensification, eyewall contraction, and breakdown of Hurricane Charley (2004) near landfall[J]. Geophys Res Lett, 2007, 34(2): L02802. |
[13] |
CARRASCO C A, LANDSEA C. W, LIN Y L. The influence of tropical cyclone size on its intensification[J]. Wea Forecasting, 2014, 29(3): 582-590. DOI:10.1175/WAF-D-13-00092.1 |
[14] |
TAO D, ZHANG F. Evolution of dynamic and thermodynamic structures before and during rapid intensification of tropical cyclones: sensitivity to vertical wind shear[J]. Mon Wea Rev, 2019, 147(4): 1 171-1 191. DOI:10.1175/MWR-D-18-0173.1 |
[15] |
KIEU C Q. An investigation into the contraction of the hurricane radius of maximum wind[J]. Meteorol Atmos Phys, 2012, 115(1-2): 47-56. DOI:10.1007/s00703-011-0171-7 |
[16] |
STERN D P, VIGH J L, NOLAN D S, et al. Revisiting the relationship between eyewall contraction and intensification[J]. J Atmos Sci, 2015, 72(4): 1 283-1 306. DOI:10.1175/JAS-D-14-0261.1 |
[17] |
WANG H, WANG Y. A numerical study of Typhoon Megi (2010): PartⅠ: Rapid intensification[J]. Mon Wea Rev, 2014, 142(1): 29-48. DOI:10.1175/MWR-D-13-00070.1 |
[18] |
CHEN X M, WANG Y Q, ZHAO K, et al. A numerical study on rapid intensification of Typhoon Vicente (2012) in the South China Sea. Part Ⅰ: Verification of simulation, storm-scale evolution, and environmental contribution[J]. Mon Wea Rev, 2017, 145(3): 877-898. DOI:10.1175/MWR-D-16-0147.1 |
[19] |
GUIMOND S R, HEYMSFIELD G M, TURK F J. Multiscale observations of Hurricane Dennis (2005): The effects of hot towers on rapid intensification[J]. J Atmos Sci, 2010, 67(3): 633-654. DOI:10.1175/2009JAS3119.1 |
[20] |
CHEN H, ZHANG D L. On the rapid intensification of Hurricane Wilma (2005). Part Ⅱ: Convective bursts and the upper-level warm core[J]. J Atmos Sci, 2013, 70(1): 146-162. DOI:10.1175/JAS-D-12-062.1 |
[21] |
HAZELTON A T, HART R E, ROGERS R F. Analyzing simulated convective bursts in two Atlantic Hurricanes. Part Ⅱ: Intensity change due to Bursts[J]. Mon Wea Rev, 2017, 145(8): 3 095-3 117. DOI:10.1175/MWR-D-16-0268.1 |
[22] |
ZHANG D L, CHEN H. Importance of the upper-level warm core in the rapid intensification of a tropical cyclone[J]. Geophys Res Lett, 2012, 39(2): L02806. |
[23] |
RIOS-BERRIOS R, DAVIS C A, TORN R D. A hypothesis for the intensification of tropical cyclones under moderate vertical wind shear[J]. J Atmos Sci, 2018, 75(12): 4 149-4 173. DOI:10.1175/JAS-D-18-0070.1 |
[24] |
HARNOS D S, NESBITT S W. Convective structure in rapidly intensifying tropical cyclones as depicted by passive microwave measurements[J]. Geophys Res Lett, 2011, 38(7): L07805. |
[25] |
GUIMOND S R, HEYMSFIELD G M, REASOR P D, et al. The rapid Intensification of Hurricane Karl (2010): New remote sensing observations of convective bursts from the Global Hawk Platform[J]. J Atmos Sci, 2016, 73(9): 3 617-3 639. DOI:10.1175/JAS-D-16-0026.1 |
[26] |
ROGERS R. Convective-scale structure and evolution during a high-resolution simulation of tropical cyclone rapid intensification[J]. J Atmos Sci, 2010, 67(1): 44-70. DOI:10.1175/2009JAS3122.1 |
[27] |
MIYAMOTO Y, TAKEMI T. A transition mechanism for the axisymmetric spontaneous intensification of tropical cyclones[J]. J Atmos Sci, 2013, 70(1): 112-129. DOI:10.1175/JAS-D-11-0285.1 |
[28] |
MIYAMOTO Y, TAKEMI T. A triggering mechanism for rapid intensification of tropical cyclones[J]. J Atmos Sci, 2015, 72(7): 2 666-2 681. DOI:10.1175/JAS-D-14-0193.1 |
[29] |
CHANG C C, WU C C. On the processes leading to the rapid intensification of Typhoon Megi (2010)[J]. J Atmos Sci, 2017, 74(4): 1 169-1 200. DOI:10.1175/JAS-D-16-0075.1 |
[30] |
MOLINARI J, VOLLARO D. Rapid intensification of a sheared tropical storm[J]. Mon Wea Rev, 2010, 138(10): 3 869-3 885. DOI:10.1175/2010MWR3378.1 |
[31] |
MOLINARI J, DODGE P, VOLLARO D, et al. Mesoscale aspects of the downshear reformation of a tropical cyclone[J]. J Atmos Sci, 2006, 63(1): 341-354. DOI:10.1175/JAS3591.1 |
[32] |
REASOR P D, EASTIN M D, GAMACHE J F. Rapidly intensifying Hurricane Guillermo (1997). Part Ⅰ: Low-wavenumber structure and evolution[J]. Mon Wea Rev, 2009, 137(2): 603-631. DOI:10.1175/2008MWR2487.1 |
[33] |
GABRIEL S L, ZAWISLAK J, ZIPSER E J, et al. The role of observed environmental conditions and precipitation evolution in the rapid intensification of Hurricane Earl (2010)[J]. Mon Wea Rev, 2015, 143(6): 2 207-2 223. DOI:10.1175/MWR-D-14-00283.1 |
[34] |
CHEN H, GOPALAKRISHNAN S G. A study on the asymmetric rapid intensification of Hurricane Earl (2010) using the HWRF system[J]. J Atmos Sci, 2015, 72(2): 531-550. DOI:10.1175/JAS-D-14-0097.1 |
[35] |
LEIGHTON H, GOPALAKRISHNAN S G, ZHANG J A, et al. Azimuthal distribution of deep convection, environmental factors, and tropical cyclone rapid intensification: A perspective from HWRF ensemble forecasts of Hurricane Edouard (2014)[J]. J Atmos Sci, 2018, 75(1): 275-295. DOI:10.1175/JAS-D-17-0171.1 |
[36] |
FRANK W M, RITCHIE E A. Effects of vertical wind shear on the intensity and structure of numerically simulated hurricanes[J]. Mon Wea Rev, 2001, 129(9): 2 249-2 269. DOI:10.1175/1520-0493(2001)129<2249:EOVWSO>2.0.CO;2 |
[37] |
BRAUN S A, WU L G. A numerical study of Hurricane Erin (2001). Part Ⅱ: Shear and the organization of eyewall vertical motion[J]. Mon Wea Rev, 2007, 135(4): 1 179-1 194. DOI:10.1175/MWR3336.1 |
[38] |
MIYAMOTO Y, NOLAN D S. Structural changes preceding rapid intensification in tropical cyclones as shown in a large ensemble of idealized simulations[J]. J Atmos Sci, 2018, 75(2): 555-569. DOI:10.1175/JAS-D-17-0177.1 |
[39] |
HONG S Y, LIM J O J. The WRF single-moment 6-class microphysics scheme (WSM6)[J]. J Korean Meteor Soc, 2006, 42(2): 129-151. |
[40] |
DUDHIA J. Numerical study of convection observed during the winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model[J]. J Atmos Sci, 1989, 46(20): 3 077-3 107. DOI:10.1175/1520-0469(1989)046<3077:NSOCOD>2.0.CO;2 |
[41] |
MLAWER E J, TAUBMAN S J, BROWN P D, et al. Radiative transfer for inhomogeneous atmosphere: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave[J]. J Geophys Res, 1997, 102(D14): 16663-16682. DOI:10.1029/97JD00237 |
[42] |
KAIN J S, FRITCH J M. Convective parameterization for mesoscale models: The Kain-Fritch scheme. The representation of cumulus convection in numerical models[J]. Meteor Monogr Amer Meteor Soc, 1993, 24(1): 165-170. |
[43] |
NOH Y, CHEON W G, HONG S Y, et al. Improvement of the K-Profile model for the planetary boundary layer based on large eddy simulation data[J]. Boundary-Layer Meteorology, 2003, 107(2): 401-427. DOI:10.1023/A:1022146015946 |
[44] |
CHEN H, ZHANG D L, CARTON J, et al. On the rapid intensification of Hurricane Wilma (2005). Part Ⅰ: Model prediction and structural changes[J]. Wea Forecasting, 2011, 26(6): 885-901. DOI:10.1175/WAF-D-11-00001.1 |
[45] |
秦南南.热带气旋快速增强期间眼墙尺度变化机制的研究[D].南京: 南京信息工程大学, 2018.
|
[46] |
XU J, WANG Y. Sensitivity of tropical cyclone inner core size and intensity to the radial distribution of surface entropy flux[J]. J Atmos Sci, 2010, 67(6): 1 831-1 852. DOI:10.1175/2010JAS3387.1 |
[47] |
GUO X, TAN Z M. Tropical cyclone fullness: A new concept for interpreting storm intensity[J]. Geophys Res Lett, 2017, 44(9): 4 324-4 331. DOI:10.1002/2017GL073680 |
[48] |
BRAUN S A. A cloud-resolving simulation of Hurricane Bob (1991): Storm structure and eyewall buoyancy[J]. Mon Wea Rev, 2002, 130(6): 1 573-1 592. DOI:10.1175/1520-0493(2002)130<1573:ACRSOH>2.0.CO;2 |
[49] |
WU L G, BRAUN S A, HALVERSON J, et al. A Numerical Study of Hurricane Erin (2001). Part Ⅰ: Model verification and storm evolution[J]. J Atmos Sci, 2006, 63(1): 65-86. DOI:10.1175/JAS3597.1 |
[50] |
NGUYEN L T, MOLINARI J, THOMAS D. Evaluation of tropical cyclone center identification methods in numerical models[J]. Mon Wea Rev, 2014, 142(11): 4 326-4 339. DOI:10.1175/MWR-D-14-00044.1 |
[51] |
REASOR P D, MONTGOMERY M T. Three-dimensional alignment and corotation of weak, TC-like vortices via linear vortex Rossby waves[J]. J Atmos Sci, 2001, 58(16): 2 306-2 330. DOI:10.1175/1520-0469(2001)058<2306:TDAACO>2.0.CO;2 |
[52] |
STERN D P, NOLAN D S. On the vertical decay of the maximum tangential winds in tropical cyclones[J]. J Atmos Sci, 2011, 68(9): 2 073-2 094. DOI:10.1175/2011JAS3682.1 |
[53] |
周星阳, 吴立广, 刘青元. 次千米至次百米高分辨率模拟的热带气旋眼墙低层极端上升运动特征分析[J]. 热带气象学报, 2019, 35(1): 113-124. |