台风的海面气压场和风场模拟计算

本文采用台风中心资料、地面天气图及部分台站的观测资料，使用改进的藤田气压模型和Myers气压模型，对1996年9月9日11时在广东吴川——湛江登陆的9615号(Sally)台风海面风场进行了数值计算，求得台风域内的风速分布，并和实测资料进行了比较。结果表明，改进后的台风气压模型对台风海面气压场和风场的模拟计算是可取的。     

台风海面风场动力诊断模式的建立与模拟计算

本文总结和归纳了已有的台风海面风场模式,按照风场模式物理背景的不同进行了分类．在此基础上,本文选择并建立了一种新的台风海面风场动力诊断模式．首先,利用台风影响范围内某条具有代表性的闭合等压线的拟合方程表示出台风海面气压场,并利用改进的气压场模式和修正的梯度风方程求得台风系统风场,同时还利用宫崎正卫的热带气旋合成风假设建立移行台风风场．然后将两者作权重订正后进行迭加,即得到台风模型风场．该模式考虑了包括台风气压场的非对称性、边界层摩擦效用、气压梯度的切向变化及台风中心移动的影响等多种因素．经过对0519号“龙王”台风的模拟,结果表明本文所建立的台风风场模式可以比较准确的模拟出非圆对称的台风海面气压场和海面风场,较为真实地反映实际台风风场的特征．     

南海台风浪推算中风场的计算问题

目前,推算台风浪的方法主要是由台风气压场模式计算海面风场,再由计算出的风场推算台风浪。因此,对于台风浪的推算来说,选择或建立什么样的气压场模式至关重要。本文基于对目前常用的各种台风气压场模式的比较分析,并根据南海台风风场的一般特征,提出一个适用于南海的台风浪推算的台风风场和气压场的合成模式。     

影响湛江的台风风场数值模拟

本文利用对称型台风风场模型和基于特征线的非对称型台风风场，同时采用背景风场与台风模型风场的合成的方法，研究了影响湛江的台风气压场和风场的数值模拟。研究结果表明：(1)当台风气压场的不对称特征明显时，采用非对称型台风风场模型模拟的结果明显优于对称型台风风场模型的结果；(2)利用背景风场与台风模型风场的合成要比单独使用台风模型风场更好。     

2008年东海海面WRF风场和QuikSCAT风场差异分析

为了分析海面风场资料的实用性,利用WRF (Weather Research and Forecasting Model)模拟了2008年东海海面风场,并比较了WRF模拟结果与QuikSCAT卫星散射计资料的差异.结果表明,两种资料均能反映东海海面风场的季节性变化特征,台风月风速偏差波动较大.分析四个台风个例发现,当台风较弱时,两种风场资料分布情况较一致;当台风较强时,两种资料均有不同程度的偏差,在近海区域,WRF模拟结果相比QuikSCAT资料更好地描述台风周围风场特征.     

渤海海面风场的一种动力诊断方法

给出一种动力诊断获取渤海海面风场的简便方法.首先建立一个简单的水平二维地面风场诊断模式,根据由微机支持的数字化仪输入的地面格点气压场,诊断出地面风场;然后利用渤海沿岸和岛屿海洋观测站(含石油平台站)实测风资料,运用简单的资料同化方法(张驰逼近方法)对诊断风场进行调整,从而得到渤海海面风场.结果表明,此方法简便有效.     

近岸区域及河口区台风风场动力诊断模型

由梯度风平衡原理得出具有非对称性的台风模型风场 ,将台风模型风场与 NCAR客观分析风场嵌套得到大区风场并从中取出中尺度动力诊断模式 Mass所需的初始风场 ,再由 Mass模式对局部关键性区域海面风场作动力调整 ,同时结合实测资料使用 Nudging同化方法进行调整 ,从而获得具有较好实用性的台风近岸及河口区的海面风场。文中用上述模型对 90 15号和 9711号台风作了诊断分析试验 ,得到了比较合理的并符合实际观测的台风海面风场     

台风气压场与风场研究进展

回顾了台风气压场、风场研究的发展过程.从台风气压场与风场的理论研究、台风的不对称性结构、最大风速与变分调整方法、台风气压场与风场的数值模拟和台风作用下水汽热交换等方面的研究进展进行了综合分析与述评,并根据学科发展趋势和工程实际的需要,指出今后在台风气压场与风场的研究中应着重解决的问题和发展趋势.     

基于WRF模式同化QuikSCAT风场资料的初步试验

利用美国最新推出的中尺度区域模式WRF(Weatherand Research Forecasting model)和中国数值预报创新基地开发的三维变分同化系统GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System,1．0版本),以2002年台风“黄蜂”为例,通过控制试验和同化试验的对比分析,探讨了散射计风场资料同化对台风“黄蜂”三维结构分析和预报的影响。初步的结果显示,同化散射计风场资料对台风的大风风场分析、台风中心位置和海面气压场等都有明显的正效应,而对于预报场的改进相对有限。     

一种台风暴潮数值模拟方法

本文提出一种简便的交替方向隐式差分格式求解沿水深平均的二维风暴潮模型。这种差分格式比常用的ＡＤＩ法具有更简单的形式和更高的计算效率。文中的精度分析和稳定性分析表明该差分格式在等步长条件下具有二阶精度、无条件稳定。在采用理想模型验证之后，本文给出了一次台风暴潮过程的计算实例，其中台风气压场和风场的模拟采用藤田气压模式和梯度风公式，并考虑台风移行产生的风场以及梯度风到海面风的订正。数值摸拟结果和实测值符合良好，其精度达到工程应用要求。     

海面温度变化影响台风"海棠"强度的数值研究

通过对台风"海棠"5 d的数值模拟,研究海表温度(SST)变化对台风强度的影响。与NCEP月平均海表温度相对比,在中尺度大气模式中引入热带测雨卫星(TRMM)微波成像仪(TMI)/先进微波扫描辐射计(AMSR-E)来考察SST对台风"海棠"路径和强度的影响。研究结果表明,每天变化SST的试验模拟的台风强度和路径整体效果不错;模拟的台风路径不敏感于SST的变化,而台风强度的变化不仅取决于由于台风移动引发的SST冷却的幅度大小,而且取决于SST冷却区域的相对位置。在台风"海棠"强烈发展过程中,台风中心右侧冷却区对台风中心气压影响很小;台风强烈发展过后,SST冷却区开始影响台风强度,但造成台风中心气压下降幅度不大,6 h内台风中心气压减弱约3.9 hPa。海面热量通量和海面风速与SST的分布都有良好的相关性:在SST变化为正值的暖水区,感热通量和潜热通量都是一个正的通量分布的极值区,并有风速极大值区域存在;在台风右侧相应的冷却区,则存在着负的通量异常和风速极小值区域。     

"苏拉"和"达维"双台风过程中台风浪和海温的数值模拟

本文基于FVCOM-SWAVE耦合模型,以双台风"苏拉"和"达维"的台风过程为例,研究了台风过程中海浪和海温的变化,通过与高度计和Argo资料的对比,发现耦合模型能较准确的模拟出有效波高和海表面温度。由于双台风风场相互作用,风场结构和最大风速位置发生改变,影响着有效波高的分布,台风"苏拉"产生的最大有效波高位于台风后侧。海表面温度的降低与风场、浪场分布密切相关,强风强浪处的降温现象更明显,"苏拉"产生的降温区域位于路径附近,"达维"产生的降温区域位于路径右侧。台风对海表面温度的降低与初始的混合层厚度、温跃层强度存在相关性,具体表现为初始的混合层越薄、温跃层强度越大,降温越明显。     

非结构网格模型在闽东沿海台风浪模拟中的应用

基于加密的非结构三角网格,以Holland模型风场叠加美国国家环境预报中心（NCEP）海面风场构造的合成风场驱动第三代浅水波浪数值模型（SWAN）对2017年影响闽东海域的“纳沙”和“泰利”台风过程进行数值模拟,并运用浮标站的实测数据对模拟结果进行验证.结果表明,模型计算的风速、有效波高与实测值符合较好,合成风场能较好地模拟台风期间的风速变化过程,SWAN模式能够合理地再现闽东沿海台风浪的时空分布特征.由模拟结果可见：台风“纳沙”中心越过台湾岛进入台湾海峡北部海面,受海峡地形的约束,其波浪场呈NE—SW向椭圆状分布,北部海域的浪高大于南部,闽东沿海遍布大范围的巨浪到狂浪;超强台风“泰利”未登陆闽东,当其台风中心与大陆的距离最近时,海面波浪场分布与台风风场结构一致,台风中心附近海域为14 m以上的怒涛区,巨浪遍布于闽东沿海.研究结果可为闽东沿海台风浪灾害预警和应急管理提供技术支撑和参考依据.     

风浪状态对海面粗糙度影响

风浪状态参数常用于对海面粗糙度的参数化。中等风速条件下考虑风浪状态参数影响的海面粗糙度参数化方案常存在自相关效应,本文通过分析实测数据得到了无量纲粗糙度随波陡变化的参数化方案,该方案能够有效去除自相关效应;高风速下风浪状态对海面粗糙度仍存在影响,文中基于新得出的中等风速下的海面粗糙度参数化方案,考虑海面飞沫悬浮层的影响,建立了适用于高风速条件下的海面粗糙度参数化方案,该海面粗糙度方案同样考虑了波陡的作用,将该方案计算出的理论值与实测数据进行比对,发现随着波陡的变化,理论值基本涉及测量值的覆盖范围,说明新建立的高风速条件下海面粗糙度方案对海面风浪状态具有较好的敏感性,且该方案能够较合理地描述海气界面之间动量传输。将新提出的适用于高风速下的海面粗糙度方案加入到海浪数值模式中,模拟飓风Ivan产生的台风浪,利用浮标数据进行验证,结果显示模拟的有效波高相对模式默认方案具有较高的精度,说明采用本文新建立的适合高风速的海面粗糙度方案能够改进海浪模式的台风浪有效波高模拟结果。     

The computation of maximum wind speeds of typhoon

-At present, it is still difficult to obtain an accurate maximum wind speed of typhoon with modern means,such as satellite survey , radar tracing and airplane reconnaissance. The performance of statistical equation established with observational maximum wind speed and the central pressure of typhoon is unstable ,and it is unreliable in operational use. Therefore a general pressure field model of typhoon is introduced in this paper based on atmospheric motion equations and formulas are derived for computing the maximum wind speed around typhoon center over sea surface . The theoretical curves derived from these formulas are in good agreement with those using the statistic empirical curves of typhoon pressure-wind relations over the western Pacific. Tests were conducted for typhoons which occurred in 1973 and in 1983 and the strongest typhoons selected each year during 1970 and 1978,the results were satisfactory. Meanwhile the analyses of computing results showed that the effect of Coriolis force could be     

Upper ocean responses to category 5 typhoon Megi in the western north Pacific

Category 5 typhoon Megi was the most intense typhoon in 2010 of the world. It lingered in the South China Sea (SCS) for 5 d and caused a significant phytoplankton bloom detected by the satellite image. In this study, the authors investigated the ocean biological and physical responses to typhoon Megi by using chlorophylla (chla) concentration, sea surface temperature (SST), sea surface height anomaly (SSHA), sea surface wind measurements derived from different satellites and in situ data. The chla concentration (>3 mg/m³) increased thirty times in the SCS after the typhoon passage in comparison with the mean level of October averaged from 2002 to 2009. With the relationship of wind stress curl and upwelling, the authors found that the speed of upwelling was over ten times during typhoon than pretyphoon period. Moreover, the mixed layer deepened about 20 m. These reveal that the enhancement of chla concentration was triggered by strong vertical mixing and upwelling. Along the track of typhoon, the maximum sea surface cooling (6-8℃) took place in the SCS where the moving speed of typhoon was only 1.4-2.8 m/s and the mixed layer depth was about 20 m in pretyphoon period. However, the SST drop at the east of the Philippines is only 1-2℃ where the translation speed of typhoon was 5.5-6.9 m/s and the mixed layer depth was about 40 m in pretyphoon period. So the extent of the SST drop was probably due to the moving speed of typhoon and the depth of the mixed layer. In addition, the region with the largest decline of the sea surface height anomaly can indicate the location where the maximum cooling occurs.     

南海海面风速季节特征的卫星遥感分析

利用ＧＥＯＳＡＴ卫星高度计于１９８６年１１月至１９８９年３月;司所测的南海海面风速资料,统计分析了南海海面风速的统计特征以及海面风场的分布特点。分析结果表明：南海海区风速受各种天气系统（如季风、台风、副热带高压等）的影响显著,表现为春、夏、秋季平均风速较小,冬季较大,风场分布呈现出夏季南部大,北部小,其他季节为由南向北增强的分布趋势,并在１０°Ｎ,１１０°Ｅ附近海区各季都有一较为稳定的高风速区,其范围大小和中心位置随季节略有变化。     

Observational study of super typhoon Meranti (2016) using satellite,surface drifter,Argo float and reanalysis data

The present work describes the basic features of super typhoon Meranti(2016) by multiple data sources. We mainly focus on the upper ocean response to Meranti using multiplatform satellites, in situ surface drifter and Argo floats, and compare the results with the widely used idealized wind vortex model and reanalysis datasets.The pre-existing meso-scale eddy provided a favor underlying surface boundary condition and also modulated the upper ocean response to Meranti. Results show that the maximum sea surface cooling was 2.0℃ after Meranti.The satellite surface wind failed to capture the core structure of Meranti as the idealized wind vortex model deduced. According to the observation of sea surface drifters, the near-inertial currents were significantly enhanced during the passage of Meranti. The temperature and salinity profiles from Argo floats revealed both the mixed-layer extension and subsurface upwelling induced by Meranti. The comparison results show that the sea surface temperature and surface wind in the reanalysis datasets differs from those in remote sensing system. Sea surface cooling is similar in both satellite and in situ observation, and sea surface salinity response has a lower correlation with the precipitation rate.