对MPAS-A集合模型在东海热带气旋预报能力进行的初步评估：以浙江及其邻近海域为例

《Tropical Cyclone Research and Review》：Preliminary Assessment of MPAS-A Ensemble Tropical Cyclone Forecasting Skill in the East China Sea: A Case Study over Zhejiang and Adjacent Offshore Waters

台风集合预报能力评估：基于MPAS-A模型对浙江及东海海域五个强台风的模拟研究表明，其24-48小时路径预报误差中位数分别低于50公里和100公里，且集合平均路径精度优于单模式。但强度预报存在系统性偏差，边界层参数化方案对集合离散度影响显著，MYNN/MYNN组合下风速低估达10-15m/s。研究证实MPAS-A通过变量分辨率网格（60-3km）可有效捕捉东海台风的次级环流特征，其物理配置组合（如YSU/Monin-Obukhov）能提升近地面风速预报精度，为沿海风电场运营和灾害预警提供新工具。

　　热带气旋（TCs）是全球沿海地区最严重的自然灾害之一，其带来的极端风力、风暴潮和强降雨往往造成毁灭性的后果。在中国东海的浙江沿海地区，这类风暴的频率较高，许多风暴在登陆前已发展为台风级别，对当地社会经济和人民生命财产安全构成重大威胁。随着全球气候变化的加剧，许多TC多发区域的风暴强度和路径也在发生变化，这使得TC的预测和风险评估变得更加复杂。因此，准确的TC预报对于早期预警、疏散计划以及增强沿海地区的抗灾能力至关重要。

数值天气预报（NWP）模型在过去几十年中成为TC预报的重要工具，能够提供越来越可靠的TC路径、强度和相关灾害的预测。然而，单一模型配置的确定性预报往往难以准确捕捉TC的快速强度变化和复杂的陆海相互作用。因此，集合预报（ensemble forecasting）作为一种有效方法，被广泛用于解决这些问题。集合预报通过生成多个成员，使用扰动的初始条件和关键物理参数化方案，能够产生类似于不确定性锥（cone of uncertainty）的概率性分布，从而更好地反映可能的预报结果，提高TC路径和强度预测的指导性。

Model for Prediction Across Scales-Atmosphere（MPAS-A）是一种全球NWP框架，采用可变分辨率网格，可以在感兴趣区域实现对中尺度特征的高分辨率模拟，而在其他区域则保留较粗的分辨率。这种结构使得MPAS-A能够有效地模拟TC的路径和结构，尤其是在不同海域的TC预报中表现良好。然而，MPAS-A在集合预报模式下的表现，尤其是在中国东海区域，尚未得到充分研究。本研究旨在对MPAS-A在该区域的集合预报能力进行初步评估，以期为灾害风险管理和海上风电场的运营提供支持。

为了评估MPAS-A的集合预报能力，研究选择了五个近期对浙江沿海及其附近海域产生重大影响的TC案例，包括Chan-hom（2015年）、Lekima（2019年）、Hagupit（2020年）、In-fa（2021年）和Muifa（2022年）。每个TC案例生成了八个集合成员，这些成员通过改变关键的物理参数化方案（如积云、微物理、边界层和地表层方案）来实现。研究还采用了预配置的可变分辨率网格，将网格分辨率从60公里细化到3公里，以更好地捕捉TC的核心动力学和局地环境环流。

在研究方法中，TC的路径和强度预测被用来验证MPAS-A的集合预报性能。路径预测的误差计算为模拟TC中心与最佳路径数据之间的大圆距离，而强度预测则基于模拟的最低海平面气压（Pmin）和最大持续风速（Vmax）与最佳路径数据之间的偏差。通过比较模拟路径和最佳路径数据，研究发现MPAS-A集合成员在前48小时内与最佳路径保持高度一致，尤其在Chan-hom和In-fa案例中表现突出。然而，在TC接近浙江沿海时，集合成员之间的差异逐渐增大，特别是在Lekima、Hagupit和Muifa案例中，这种差异尤为明显。这表明，TC路径的预报受物理参数化方案的影响较大，尤其是在关键的预报窗口期。

在强度预测方面，研究发现MPAS-A集合成员普遍存在对TC强度的高估现象，即最低海平面气压偏低，而最大持续风速的预测则表现不一。使用YSU边界层方案与Monin-Obukhov地表层方案的集合成员能够更准确地模拟表面风速，特别是在TC核心区域，而使用MYNN边界层方案的集合成员则普遍低估了风速。这种差异在空间风场对比和所有五个案例的预报偏差汇总中都得到了验证。

进一步分析显示，不同的物理参数化方案对TC的路径、强度和结构产生了显著影响。例如，在Muifa案例中，使用New Tiedtke积云方案的集合成员模拟了更准确的北向路径，而使用Grell-Freitas积云方案的成员则导致TC路径偏移，尤其是向西偏移。这种差异反映了积云参数化方案对TC路径的影响，特别是在TC接近陆地时。对于Lekima案例，New Tiedtke方案导致TC与邻近的Krosa台风之间的相互作用增强，从而影响了TC的路径和强度。而在In-fa案例中，所有集合成员生成的路径和强度都较为一致，表明在此案例中，物理参数化方案的影响较小。

研究还通过与台风Muifa期间的塔式风观测数据进行了对比，评估了MPAS-A在模拟近地表风演变方面的表现。观测数据显示，Muifa的风速呈现双峰模式，而风向则在TC经过时迅速向右旋转。模拟结果表明，使用Grell-Freitas积云方案与YSU边界层方案的集合成员在一定程度上再现了这种双峰结构，尽管存在时间上的延迟。相比之下，使用New Tiedke方案的成员未能准确捕捉到双峰模式，但更准确地模拟了风速的峰值时间。这一发现进一步说明了TC路径预测的误差对近地表风结构模拟的影响。

总体来看，MPAS-A集合预报在模拟TC路径方面表现出色，特别是在前48小时内。然而，强度预测的挑战性较大，需要进一步优化物理参数化方案以提高准确性和可靠性。研究还指出，尽管MPAS-A的集合预报在TC路径预测上表现良好，但其在强度预测上的系统性偏差仍然存在，这可能是由于边界层和积云参数化方案的不完善所致。此外，研究强调了集合预报在提高TC预报的不确定性评估和支持海上风电场运营中的潜力。

研究的局限性在于其较高的计算成本，MPAS-A的全球可变分辨率网格包含超过80万个单元，这使得其在资源消耗上远高于区域模型如WRF。因此，未来的工作可能需要探索更高效的区域版本，以减少计算负担，同时避免嵌套模型中可能出现的边界误差。此外，研究中所有预报均初始化于TC登陆前约60小时，未来的工作可以考虑更广泛的初始化时间范围，以更全面地评估集合预报在不同预报窗口期的表现。

综上所述，本研究初步评估了MPAS-A在浙江沿海及其附近海域的集合预报能力，表明其在路径预测方面具有较大的潜力，而在强度预测方面仍需进一步改进。研究结果不仅有助于提高TC预报的准确性，还为沿海地区的灾害预警和海上风电场的运营管理提供了重要参考。尽管存在计算成本高和初始化时间有限等挑战，MPAS-A的集合预报框架在复杂沿海和海上环境中展现出显著的应用前景。