颱風內核不同雲種加熱之貢獻差異

在先前的章節中，我們提到在最大風速半徑(RMW)內之上升運動會造成非絕 熱加熱，有利於後續颱風增強。為了更細部剖析颱風的結構及其演變，我們依據前 人的定義(Steiner et al. 1995; Rogers 2010; Chang and Wu 2017)，將颱風內核之所有 網格點定義成不同雲種，分別為對流爆發(CB)、積雲(CC)、層雲(SC)，並定量計算 各雲種貢獻之加熱。雲種依據 3 公里高回波值(Steiner et al. 1995; Rogers 2010)以及 700–300 hPa 平均上升速度(Chang and Wu 2017)分類，如表 4.1 所示。特別注意的 是，由於一個網格點可能同時符合一種以上雲種分類標準，因此在本研究中，如果 該網格點符合 CB 之標準，則直接判定其為 CB；該網格點不符合 CB 但符合 CC 之標準，則直接判定其為 CC；該網格點皆不符合 CB 與 CC 之標準，則再進行剩 餘雲種之判定。

圖 4.15–4.17 為當 CTRL 進入快速增強時期(48–72 h)之所有敏感性實驗雲種 演變。在 48 h 時，10IC、15IC、20IC、25IC、30IC 於近中心處有密集積雲區，沒 有初步的颱風眼及眼牆結構(圖 4.15b–f)；CTRL、40IC、50IC 有大片層雲出現於

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CTRL；其它敏感性實驗則有較 CTRL 活躍之 CB 活動，且於 CTRL 快速增強發生 前(42–48 h)就有差異，並在快速增強發生(48 h)之後差異逐漸拉大(圖 4.18a)。而從 積雲以及 CB +積雲佔比來看，10IC 及 15IC 隨時間無明顯增加，甚至有減少的跡 象，雖然 51–54 h 有峰值出現，但以長時間的變化來說，此峰值只是暫時的現象；

20IC 波動較其它實驗大，且於 48 h 之後沒有明顯增加或減少的趨勢；CTRL、25IC、

30IC、40IC、50IC 則大致隨時間增加，並於 48–54 h 有急遽性的比例增大(圖 4.18b、

d)，此時正好也是這些實驗增強速率變大的關鍵時段(如圖 4.1)。再從層雲佔比的時 比例開始低於 CTRL；而 25IC、30IC、40IC、50IC 的時間曲線趨勢在 54 h 之前與 CTRL 相近，於 48–54 h 之後差異逐漸拉大，因為眼牆附近之積雲及 CB 活動較

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在加熱量方面，比 CTRL 增強速率快之 25IC、30IC、40IC、50IC 皆較 CTRL 多，

而緩慢增強甚至發展停滯的 10IC 及 15IC 明顯較少，與章節 4.2.2 之分析一致。從

可以擴及標準化(normalized)的慣性穩定度 50–60 的區域(圖 4.20d–h)，相對於 CTRL 只能延伸至 45 的區域(圖 4.20a)。為了凸顯比 CTRL 增強速率快之實驗與 作用。從 CB 的加熱貢獻來看，10IC、15IC、20IC 的加熱量非常微少，大約小於其 它實驗 1 個數量級(圖 4.22b–d)；25IC、30IC、40IC、50IC 的加熱量則較 CTRL 多，

且大於 10^-3 K 加熱量的範圍可以擴及標準化(normalized)的慣性穩定度 40 以上的區 域(圖 4.22e–h)。事實上，與圖 4.20 進行比對後，可以發現在中層較高慣性穩定度 (40 以上)的區域，CB 即為主要加熱貢獻的雲種，尤以 25IC、30IC、40IC 最為明 顯，原因可歸咎於 CB 好發在慣性穩定度較高之眼牆內側或非常靠近中心的區域 (如圖 4.15)。而從圖 4.23 之積雲貢獻來看，可以發現所有實驗之加熱分布與總體非 絕熱作用(如圖 4.20)非常相似，且量值大致相近，為最主要加熱貢獻的雲種。此外，

所有經歷過快速增強的實驗(CTRL、25IC、30IC、40IC、50IC)之加熱極大值大致落 在高度 3–7 公里以下，且於 1 公里以下有明顯之冷卻作用，前者的現象可被 Rogers

doi:10.6342/NTU201802028 冷卻作用，符合先前研究對於颱風層雲結構之發現(如 Marks and Houze 1987; Houze 1989)。此外，相對於積雲貢獻而言，層雲的加熱主要作用於慣性穩定度較低的區

總體而言，比 CTRL 增強速率快的實驗(25IC、30IC、40IC、50IC)於快速增強 期間發展出比 CTRL 更紮實鞏固的積雲眼牆結構，也有較頻繁的 CB 活動，且於 CTRL 快速增強前 6 小時內就有跡象。此外，這些實驗於快速增強前後也伴隨積雲 於 1.5 倍 RMW 內的含量急遽升高，可視為颱風快速增強開始的訊號。從 CTRL 開 始快速增強前 12 小時內(36–48 h)之加熱貢獻來看，25IC、30IC、40IC、50IC 皆 有比 CTRL 稍大的總加熱量，且平均加熱於慣性穩定度較高的區域，使颱風增強 更有效率。深入探討各個雲種之加熱，可以發現積雲為主要加熱貢獻的雲種，而 CB 的加熱量雖然少於積雲，但 CB 加熱所在之慣性穩定度平均高於積雲，代表比積雲 更高的加熱效率，因此也不可忽略其貢獻。表 4.2 為所有實驗之各雲種加熱貢獻比

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較，可以發現無論該颱風是否有快速增強，層雲及其它雲種之加熱量彼此皆無明顯 差異，但快速增強的實驗(CTRL、25IC、30IC、40IC、50IC)於 48 h 之前即有明顯 較高的積雲及 CB 加熱量，而且 CB 與積雲加總之加熱量佔比超過 80%，相對於未 快速增強的實驗(10IC、15IC、20IC)不超過 70%。將 CTRL 與 25IC、30IC、40IC、

50IC 做比較，則可發現 40IC 及 50IC 的積雲與 CB 加熱量皆較大，雖然 25IC 及 1960; Riehl 1963)，而濕熵也大致與取對數後之相當位溫有正比關係。此外，Juračić and Raymond (2016)依據觀測資料，發現當颱風增強時，距中心 4° × 4°以內柱狀範 圍之濕熵也有增加的現象，因此濕熵可同時評估颱風之增強狀態以及能量來源。以 理論的角度來看，低層濕熵增加通常為水氣增多之結果，代表海洋提供豐沛能量，

可提高對流不穩定度；中高層濕熵增加通常因溫度上升所致，代表暖心可能正在建 構，所以颱風內核空氣柱的濕熵增加意味著颱風的增強。參考 López Carrillo and Raymond (2005)以及 Raymond (2013)，濕熵的計算考慮水蒸氣的比熱及其在空氣 中的重量佔比，方程式如下所示： P_TP分別為水在一大氣壓之冰點(273.15 K)、參考氣壓(1000 hPa)、水之三相點氣壓