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    影響吉林省臺風(fēng)氣候預(yù)測的日地月位置相似法

    2021-07-30 02:33:06葉更新賈凡妮
    氣象災(zāi)害防御 2021年2期
    關(guān)鍵詞:頻數(shù)年份時段

    葉更新 賈凡妮

    (通化市氣象局,吉林通化 134001)

    1 引言

    從氣候角度預(yù)測夏季臺風(fēng)影響的可能性對于防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。多年來,很多學(xué)者從不同角度對此進(jìn)行了研究。20世紀(jì)70年代末,董克勤就提出利用氣候規(guī)律來預(yù)報臺風(fēng)移動的思路[1],之后又有很多學(xué)者做了大量的工作;范可[2]利用北太平洋濤動、北太平洋海冰覆蓋面積等9個因子和多元線性回歸方法建立了一個動力統(tǒng)計預(yù)測模型,并且在實際應(yīng)用中得到了很好的結(jié)果;孫興池等[3]普查中華人民共和國成立以來影響我國北方的所有臺風(fēng)個例,建立了影響我國北方臺風(fēng)的詳細(xì)歷史資料庫,對臺風(fēng)位置、形成季節(jié)、移向、天氣形勢等進(jìn)行相似分析;李祚泳等[4]根據(jù)歷史資料建立了臺風(fēng)季節(jié)臺風(fēng)登陸華南年頻次的PPR預(yù)測模型;王會軍等[5]利用氣候模式分析了2006年西太平洋地區(qū)夏季(6—10月)的環(huán)流特征,并以此對我國2006年夏季西太平洋地區(qū)臺風(fēng)活動頻次進(jìn)行了氣候預(yù)測嘗試;黃小燕等[6]研究了1960—2003年夏季西行進(jìn)入南海海域的臺風(fēng)路徑,運用條件數(shù)方法選取因子并建立回歸方程,得到了比較好的效果。這些工作在臺風(fēng)影響的氣候預(yù)測方面取得了一些積極的成果,具有很好的啟發(fā)意義。雷小途[7]曾經(jīng)對1988—1997年上海地區(qū)TCF業(yè)務(wù)預(yù)測情況進(jìn)行了分析,認(rèn)為月趨勢的業(yè)務(wù)預(yù)測較為準(zhǔn)確,但年際尺度及臺汛期趨勢的預(yù)測則較差。由此可見,提高預(yù)報確率特別是超長期預(yù)報的準(zhǔn)確率仍然是這一領(lǐng)域的重要研究課題。

    另外,人們發(fā)現(xiàn)月相與臺風(fēng)活動具有明顯聯(lián)系。相關(guān)的關(guān)系研究可以追溯到很久遠(yuǎn)的年代,早在1928年,Willas就根據(jù)當(dāng)時可以找到的資料發(fā)現(xiàn)大西洋的熱帶氣旋發(fā)展有29.5d的周期[8]。Bradley[8]在1964年研究了1899—1958年北大西洋颶風(fēng)的規(guī)律,發(fā)現(xiàn)在朔望前后形成的風(fēng)暴要比其他時間多。20世紀(jì)70年代,任振球[9]發(fā)現(xiàn)月球的朔望變化對臺風(fēng)的生成、加強(qiáng)和登陸具有明顯的影響。陳廣敘[10]通過分析發(fā)現(xiàn),臺風(fēng)活動周期大致與白道拱線進(jìn)動周期相近,1960年代登陸華南地區(qū)的臺風(fēng)中,有65%左右登陸時刻與當(dāng)?shù)卦轮刑鞎r刻相距小于3h;臺風(fēng)異常路線——南海臺風(fēng)“北翹”,往往與月亮處于黃白交點相伴隨。葉更新等[11]研究表明,大行星在夏至附近沖日對臺風(fēng)生成頻數(shù)與東北夏季氣溫的相互關(guān)系具有重要影響。

    這些研究對人們認(rèn)識臺風(fēng)生成和運動具有重要意義,并為臺風(fēng)預(yù)測提供了思路。臺風(fēng)是汛期影響吉林省的重要天氣系統(tǒng)之一,也是每年氣候會商所要討論的問題,利用日地月位置因子建立一個汛期臺風(fēng)影響吉林省的氣候預(yù)測方法具有重要意義,但目前還沒有相關(guān)的工作,本文將對此進(jìn)行嘗試,以期得到對實際工作具有指示意義的結(jié)果。

    2 資料和方法

    2.1 資料

    臺風(fēng)資料來自中國氣象局熱帶氣旋資料中心CMA最佳路徑數(shù)據(jù)集,資料年代從1949—2018年,共計70a。日、月相對地球的位置資料則利用SKYMap Pro Version 8軟件計算出逐日12時太陽和月球的視赤緯和視赤經(jīng)。

    2.2 影響吉林省臺風(fēng)的定義

    直接影響和間接影響的定義:以吉林省的幾何中心(43.5°N,126.6°E,位于吉林省永吉縣境內(nèi))為中心,以10°角距為半徑畫圓,定義進(jìn)入該區(qū)域(圖1中A區(qū)域)的臺風(fēng)為直接影響吉林省的臺風(fēng);以20°角距為半徑畫圓,定義在直接影響區(qū)域以外,進(jìn)入此圓區(qū)域以內(nèi)(圖1中B區(qū)域),并且根據(jù)路徑分析有進(jìn)入A區(qū)域趨勢的臺風(fēng)定義為間接影響吉林省的臺風(fēng)。

    圖1 影響吉林省臺風(fēng)示意圖(A區(qū)域為直接影響;B區(qū)域為間接影響)

    2.3 日地月位置相似法的描述

    眾所周知,地球是太陽系的一個行星,圍繞著太陽不停地運動,同時作為地球的衛(wèi)星,月球又圍繞著地球不停的運動,太陽、地球和月球三者的位置總是處于不停的變化中,而這種變化具有一定的周期性,是受萬有引力定律支配的。利用天文學(xué)公式可以很精確地把三者之間的相對位置計算出來。比較任意兩個時刻三星位置的相似程度用如下的歐氏距離公式表示:

    式中,di是預(yù)測年某日12時日地月位置與比較年份日期所在位置的距離;αs0、βs0為預(yù)測年份某日太陽視赤緯、視赤經(jīng);αsi、βsi為比較年份相同日期太陽視赤緯、視赤經(jīng);αm0、βm0為預(yù)測年份某日月球視赤緯、視赤經(jīng);αmi、βmi為比較年份相同日期月球視赤緯、視赤經(jīng);k為權(quán)重系數(shù),取決于引潮力大小的比例,月球引潮力是太陽引潮力的2.17倍,這里取k=2.17。

    利用公式(1)可以比較兩個時刻太陽、地球、月球三者之間位置的相似程度,但因為三星每時每刻都處于不停地相對運動中,利用某一日計算得到的距離相似年變化較大,為了克服單日計算的不穩(wěn)定性,本文采用時段計算比較法,即選取某一時段連續(xù)多日計算三星的位置距離,進(jìn)而求出最佳相似年,具體做法如下:

    選取要預(yù)測年份某日的太陽、月球的視赤緯和視赤經(jīng),利用公式(1)逐日計算從1951年至預(yù)測年的距離,比較大小,取距離最小的年份作為相似樣本年,選取一年當(dāng)中的關(guān)鍵時段(比如夏至前后的20d),對該時段每日進(jìn)行距離計算可以得到多個相似樣本年,從中選取出現(xiàn)最多的年份為最佳相似年。以最佳相似年影響吉林省的臺風(fēng)頻數(shù)作為預(yù)測年臺風(fēng)將要出現(xiàn)的頻數(shù)。

    3 影響吉林省臺風(fēng)的氣候特征

    在1949-2018年的70年中,西北太平洋上總共生成了2355個臺風(fēng),平均每年生成33.6個,而影響吉林省的臺風(fēng)總數(shù)為107個,平均每年1.5個,占比為4.5%。其中直接影響臺風(fēng)53個,間接影響臺風(fēng)54個。

    圖2是1949—2018年影響吉林省臺風(fēng)頻數(shù)的逐年變化圖,從圖中可以看出,影響吉林省臺風(fēng)呈現(xiàn)不均勻的變化形態(tài),表現(xiàn)在有些年份偏多,有些年份則沒有臺風(fēng)影響。臺風(fēng)影響最多的年份為1985年和2012年,有5個臺風(fēng)影響;沒有臺風(fēng)影響的年份為1952年、1958年、1963年、1969年、1975年、1977年、1978年、1983年、1988年、1996年、1998年、2003年、2009年、2013年、2015年、2017年,共16年,其中,1975—1978年無臺風(fēng)影響的年份比較集中。從周期分析來看,影響吉林省臺風(fēng)極多的年份具有6a周期和12a周期,分別為:1994(4個)—2000(4個)—2006(2個)—2012(5個)—2018(3個)和1949(3個)—1961(2個)—1973(3個)—1985(5個)。影響吉林省臺風(fēng)極少的年份具有10a周期:1958(0個)—1968(1個)—1978(0個)—1998(0個)—2008(1個)。最早影響吉林省的臺風(fēng)發(fā)生在1989年,出現(xiàn)日期為6月24日,臺風(fēng)Ellis間接影響吉林?。蛔钔碛绊懠质〉呐_風(fēng)發(fā)生在1994年,出現(xiàn)日期為10月11日,臺風(fēng)Seth間接影響吉林省。

    圖2 1949—2018年影響吉林省臺風(fēng)頻數(shù)的逐年變化

    表1是影響吉林省臺風(fēng)頻數(shù)的各月分布,從表中可以看出,只有6—10月有臺風(fēng)影響吉林省,其他月份,特別是冬半年,沒有臺風(fēng)影響,這與大氣環(huán)流的季節(jié)變化有關(guān)。影響吉林省臺風(fēng)頻數(shù)最多的月份在7月和8月,占比為10%和9%,這兩個月也是臺風(fēng)北上最多的月份。盡管10月生成的臺風(fēng)較多,但北上影響吉林省的卻很少,占比不到1%。也就是說,吉林省的主汛期7—8月,也恰是臺風(fēng)影響吉林省最多的月份。

    表1 影響吉林省臺風(fēng)的各月分布

    從影響吉林省臺風(fēng)的年代際分布來看,每個年代影響吉林省的臺風(fēng)數(shù)在13~17個,總體上看差別不大。20世紀(jì)80—90年代為兩個受臺風(fēng)影響較多的時期,分別為17個和16個;受臺風(fēng)影響最少的為20世紀(jì)50年代和70年代;21世紀(jì)以后,盡管臺風(fēng)生成的總數(shù)在減少,但影響吉林省的臺風(fēng)并未因此而明顯減少。

    4 日地月位置相似法的檢驗

    太陽和月球是兩個對地球產(chǎn)生引潮力最強(qiáng)的星體,研究表明,太陽和月球的相對位置與臺風(fēng)的生成和運動具有明顯聯(lián)系[8-10]。本文利用前面所描述的日地月位置相似法對2007—2018年(共12年)進(jìn)行了預(yù)測檢驗。定性判斷預(yù)測是否正確采取兩個標(biāo)準(zhǔn):一個是預(yù)測年的臺風(fēng)數(shù)與最佳相似年的臺風(fēng)數(shù)誤差小于或等于1則判定為正確;另一個是預(yù)測年的臺風(fēng)數(shù)與最佳相似年的臺風(fēng)數(shù)都大于或都小于平均數(shù)(1.5個)則判定為正確。

    從表1中可以看出,臺風(fēng)影響吉林省主要發(fā)生在6—9月,本文分別選取6月15日、7月15日、8月15日、9月15日之后的20日共4個時段進(jìn)行最佳相似年計算,所得到的結(jié)果列于表2至表5。從表2—表5可以看出,總體上預(yù)報準(zhǔn)確率較高,6月15日時段的確率為92%;7月15日和8月15日時段的確率為75%;9月15日時段的確率為83%。大多數(shù)年份在4個時段所得到的最佳相似年都相同,分別是2007年、2008年、2010年、2011年、2014年、2017年、2018年,12年有7個這樣的年份,而且這些年份所對應(yīng)的臺風(fēng)預(yù)測都正確,即確率為100%。其他年份利用不同時段求得的最佳相似年有所差別,而預(yù)測錯誤往往發(fā)生在這些年份中。比如預(yù)測2009年,當(dāng)以6月15日之后20日作為分析時段時,計算求出最佳相似年是1971年,兩者的誤差為1,定性為正確;但當(dāng)以7月15日、8月15日、9月15日之后20日作為分析時段時,則最佳相似年為1990年,與2009年的臺風(fēng)數(shù)誤差為2,定性為錯誤。預(yù)測2012年時,以6月15日、7月15日之后20日作為分析時段時,最佳相似年為1955年,誤差為4,定性為錯誤;8月15日和9月15日時段最佳相似年分別為1974年(臺風(fēng)數(shù)錯誤)和1993年(臺風(fēng)數(shù)正確)。這說明日地月位置的相似程度越高,臺風(fēng)對吉林省影響的程度越相似,預(yù)測也越準(zhǔn)確。

    表2 6月15日時段最佳相似年檢驗(“+”表示正確;“-”表示錯誤)

    表5 9月15日時段最佳相似年檢驗(“+”表示正確;“-”表示錯誤)

    5 結(jié)語

    (1)在1949—2018年的70年中,影響吉林省的臺風(fēng)總數(shù)為107個,平均每年1.5個,占生成臺風(fēng)總數(shù)的4.5%。其中直接影響臺風(fēng)53個,間接影響臺風(fēng)54個。影響吉林省臺風(fēng)呈現(xiàn)不均勻的變化形態(tài),表現(xiàn)在有些年份偏多,而有些年份則沒有臺風(fēng)影響。影響吉林省臺風(fēng)極多的年份具有6a和12a周期;影響吉林省臺風(fēng)極少的年份具有10a周期。

    表3 7月15日時段最佳相似年檢驗(“+”表示正確;“-”表示錯誤)

    表4 8月15日時段最佳相似年檢驗(“+”表示正確;“-”表示錯誤)

    (2)影響吉林省的臺風(fēng)均出現(xiàn)在6—10月,其他月份則沒有臺風(fēng)影響。影響吉林省臺風(fēng)頻數(shù)最多的月份在7月和8月,這兩個月也是臺風(fēng)北上最多的月份,占比為10%和9%;盡管10月生成的臺風(fēng)較多,但北上影響吉林省的卻很少,占比不到1%。也就是說,吉林省的主汛期7—8月,也恰是臺風(fēng)影響吉林省最多的月份。

    (3)利用太陽、月球與地球的相對位置變化作為預(yù)報因子建立的位置相似方法在預(yù)報中取得了非常好的效果。在所檢驗的4個時段中,以夏至前后(6月15日時段)的預(yù)報效果最好,12年中僅錯1年,確率為92%;其他時段的確率也都在75%以上。當(dāng)4個時段的最佳相似年相同時,所有被檢驗的年份預(yù)報的結(jié)果都是正確的,確率為100%。而預(yù)報錯誤的年份發(fā)生在4個時段最佳相似年不一致的那些年份。

    (4)太陽和月球是兩個對地球引潮力最大的天體,其對地球大氣和海洋影響是非常明顯的,潮汐就是最為突出的現(xiàn)象。在夏至太陽的直射點位于最北的位置上,這時對北半球大氣的作用最大。本文的工作表明,日地月相對位置在夏至前后的位置相似,比其他月份的相對位置更具有指示意義,這一點與以往的研究一致。這再次說明,天體引潮力是全球氣候變化,包括臺風(fēng)影響頻數(shù)的重要影響因素,利用星體的相對位置變化做氣候預(yù)測是個可行思路,通過檢驗的方法可以在實際業(yè)務(wù)中使用。

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