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    1979—2019 年影響中國沿海的熱帶氣旋與ENSO 變化關系初探

    2022-04-29 02:40:40于茜倩謝冬梅陳永平朱業(yè)
    海洋通報 2022年1期
    關鍵詞:海表氣旋熱帶

    于茜倩,謝冬梅,陳永平,朱業(yè)

    (1.河海大學 港口海岸與近海工程學院,江蘇 南京 210098;2.浙江省海洋監(jiān)測預報中心,浙江 杭州 310007)

    我國地處西北太平洋,海域開闊,是受熱帶氣旋影響最嚴重的國家之一。近年來,多個超強臺風(如1713“天鴿”、1822“山竹”、1909“利奇馬”)頻繁登陸我國沿海,給沿海防洪安全乃至區(qū)域經濟發(fā)展帶來了嚴峻挑戰(zhàn)[1]。分析影響我國沿海的熱帶氣旋的時空演變特征,可以為沿海防災減災工作提供理論依據和數據支撐。

    在氣候變化背景下,近40 年全球范圍內熱帶氣旋向陸遷移顯著,沿海區(qū)域熱帶氣旋活動總體呈現上升趨勢,但是不同海盆區(qū)域的熱帶氣旋活動變化特點呈現出一定差異[2]。西北太平洋作為全球熱帶氣旋活動最劇烈的海域之一,其熱帶氣旋的時空演變特征受到廣泛關注。已有研究表明,西北太平洋熱帶氣旋發(fā)生頻率在20 世紀末明顯下降,但臺風強度有所增加[3-6]。同時,西北太平洋熱帶氣旋向陸、向北遷移,導致沿海地區(qū)熱帶氣旋風險增加[7-10]。在此背景下,影響中國沿海的熱帶氣旋是否與西北太平洋熱帶氣旋有相同趨勢,還有待深入研究。

    大尺度海洋-大氣過程變異是導致熱帶氣旋時空分布變化的主要原因[11-14]。海表溫度作為海氣相互作用的重要邊界條件,且為較容易觀測的海洋參數,其與熱帶氣旋的關系一直備受關注。以往研究表明,西北太平洋海盆熱帶氣旋活動的年際變化與厄爾尼諾-南方濤動(El Ni?o-Southern Oscillation,ENSO)有關[15]。ENSO 是全球海氣相互作用變率中最主要的信號,具體表現為熱帶中東太平洋海水表面溫度的異常變暖或變冷[16]。在海溫異常變化時,相應Walker 環(huán)流、季風槽位置、副熱帶高壓也會發(fā)生變化,進而改變大尺度環(huán)流[17-19]。隨著熱帶大洋上的大尺度環(huán)流發(fā)生改變,海水表面溫度、對流層中層相對濕度等熱力學因子和低層相對渦度、垂直風切變等動力學因子也會發(fā)生變化,對熱帶氣旋生成位置以及移動路徑的變化產生顯著影響[20-24]。

    基于此,有學者將ENSO 指數作為西北太平洋熱帶氣旋活動年際變化的預測因子[25-28]。Wang 等發(fā)現西北太平洋熱帶氣旋活動對ENSO 強度具有正反饋作用,并以西北太平洋東南部熱帶氣旋的累積氣旋能量(Accumulated Cyclone Energy,ACE) 作為預測因子構建ENSO 預報經驗模型[28]。然而,隨著熱帶氣旋活動向西和向北遷移,熱帶氣旋活動與ENSO 之間的關系如何隨時間變化仍有待探索。

    以往針對影響中國沿海的熱帶氣旋討論多基于單一參數(頻數、強度、路徑、登陸位置等)開展,不能很好地反映熱帶氣旋綜合強度的變化特征[29-31]。本研究從熱帶氣旋綜合指標“累積氣旋能量”的角度出發(fā),研究影響中國沿海的熱帶氣旋時空演變特征以及與ENSO 關系的變化。在此基礎上,通過分析熱帶氣旋變化與海表溫度異常和海洋上層熱容量異常在空間上的相關性,進一步證實所得結果的合理性。

    1 數據來源

    1.1 熱帶氣旋數據

    本文使用的熱帶氣旋資料來源于中國氣象局熱帶氣旋資料中心提供的“CMA 最佳路徑數據集”[32-33]。考慮到20 世紀70 年代末衛(wèi)星技術開始應用于熱帶氣旋監(jiān)測,熱帶氣旋觀測數據的可靠性和準確性大幅提高,本文研究年限選為1979—2019 年。由于熱帶低壓破壞力基本可以忽略,本文只考慮熱帶風暴(即中心附近地面最大風速≥17.2 m/s)及其以上級別的熱帶氣旋。影響中國沿海的熱帶氣旋主要集中發(fā)生在每年7-10 月,因此本文主要探討7—10 月熱帶氣旋活動的時空演變特征(下文所有資料均為同期資料)。本文以進入中央氣象臺熱帶氣旋48 h 警戒線作為標準(圖1紅色折線),共遴選出519 個影響我國沿海的熱帶氣旋。

    圖1 1979—2019 年影響中國沿海的歷史熱帶氣旋路徑集合

    1.2 Ni?o3.4 指數和海洋數據

    Ni?o3.4 指數采用美國國家環(huán)境預測中心的尼諾指數(Oceanic Ni?o Index,ONI),在具體應用時,一般采用連續(xù)3 個月的尼諾指數滑動平均值作為月Ni?o3.4 指數[34-35]。本研究以7—10 月的月Ni?o3.4 指數平均值作為7—10 月的Ni?o3.4 指數,將平均值≥0.5 的年份定義為El Ni?o 年,平均值≤-0.5 的年份定義為La Ni?a 年,其余年份定義為平常年[36]。

    采用兩個全球海洋表面溫度數據集:美國國家海洋和大氣管理局全球月平均海表溫度數據集ERSST.v5(空間分辨率為2°) 和英國氣象局全球海溫資料HadISST.v1.1(空間分辨率為1°)[37-38]。由 于Ni?o3.4 指數表征Ni?o3.4 區(qū)域(5°N—5°S,170°W—120°W)的海表溫度異常值,基于下文驗證分析的需要,對上述兩個全球海表溫度數據集進行與Ni?o3.4 指數相同的計算步驟,得到兩個海表溫度異常值的數據集。本文采用這兩個數據集,可以交叉檢驗結果的準確性。

    全球上層700 m 海洋熱含量(Upper 700 m Ocean Heat Content,OHC700)月平均數據來自中國科學院大氣物理研究所構建的全球海洋溫/鹽格點數據,空間分辨率為1°[39]。

    2 研究方法

    2.1 綜合指標

    采用綜合指標開展沿海區(qū)域熱帶氣旋研究,可以掌握區(qū)域尺度上熱帶氣旋綜合強度的特征。本文以“累積氣旋能量”為綜合指標,討論影響中國沿海的熱帶氣旋時空演變特征[40]。該指標綜合考慮熱帶氣旋的頻數、持續(xù)時間以及近中心最大風速,從動能釋放的角度反映熱帶氣旋活動的綜合強度[41-43]。ACE 的計算公式如下:

    式中:v(t)為t 時刻的熱帶氣旋近中心最大風速;i 為單個熱帶氣旋序號;t0i和tfi為單個熱帶氣旋的開始和結束時間;N 為研究時段(每年的7—10月)內熱帶氣旋數量。

    為了明確平均強度、持續(xù)時間和頻數對ACE指標的貢獻,參考Camargo 等構造變量的方法,對ACE 進行分解,公式如下[44]:

    2.2 研究方法

    首先對CMA 最佳路徑數據集資料進行篩選與整理,得到1979—2019 年進入48 h 警戒線的熱帶氣旋,采用平滑法、小波分析法研究1979—2019年影響中國沿海的熱帶氣旋趨勢性和周期性變化;然后將ACE、ACE1、ACE2、ACE3分別與Ni?o3.4指數進行相關性分析,探討ENSO 與影響中國沿海的熱帶氣旋之間的相關性是否發(fā)生變化;最后通過分析影響中國沿海的熱帶氣旋分別與海表溫度異常和海洋上層熱容量異常在空間上的相關性,進一步證實研究成果的合理性。

    3 結果分析

    3.1 熱帶氣旋時間變化特征

    圖2 為1979—2019 年影響中國沿海的熱帶氣旋綜合強度ACE、平均強度ACE1、持續(xù)時間ACE2和頻數ACE3的時間序列變化。七點二次平滑是對時間序列進行削峰處理的常用方法,起到低通濾波器作用,以展示出變化趨勢,同時可以克服滑動平均削弱過多波幅的缺點。此處分別對ACE、ACE1、ACE2和ACE3時間序列進行七點二次多項式擬合,圖2 中用黑色折線表示。以年代為單位來看,ACE在1980 年代較為穩(wěn)定,1990 年代總體呈現持續(xù)下降勢態(tài),2000 年代有一個先上升再下降的波動,2010 年代持續(xù)上升。ACE1、ACE2和ACE3波動規(guī)律相比ACE 不明顯?;疑c線所代表的最大風速、持續(xù)時間和頻數與構造變量ACE1、ACE2和ACE3的變化一致(相關系數均達0.9 以上),說明構造變量能反映熱帶氣旋相應的參數變化,可用于分析。

    圖2 ACE、ACE1、ACE2 和ACE3 時間序列變化

    為了準確得到1979—2019 年ACE、ACE1、ACE2和ACE3的變化周期,對其相應序列進行小波分析(見圖3)。圖3(a)中ACE、ACE1、ACE2和ACE3的第一主周期分別為17 年、28 年、28 年和28 年,圖3(b)是ACE、ACE1、ACE2和ACE3第一主周期的小波系數圖。ACE 在17 年的特征時間尺度上,變化的平均周期為11 年左右,ACE1、ACE2和ACE3在28 年的特征時間尺度上,變化的平均周期均為17 年左右。

    圖3 ACE、ACE1、ACE2 和ACE3 的小波分析

    為了檢驗熱帶氣旋的變化是否達到了統計學意義上的突變,對ACE、ACE1、ACE2和ACE3進行滑動t 檢驗(滑動窗口取10 年)?;瑒觮 檢驗的t值反映了前后相鄰子序列的均值差異(前減后),在本文中,t 值大于0 表示該年份前10 年的均值大于該年份后10 年的均值,小于0 反之。如圖4所示,ACE 的t 值在1988—1998 年均大于0,1999—2009 年均小于0。這說明到1998 年為止,ACE 序列在年代際尺度上一直在減??;從1999 年開始,ACE 序列在年代際尺度上開始增大。總體來看,ACE 經歷了1990 年代下降,2000 年代上升的過程。其中1992 年和1994 年ACE 的t 值超過正臨界值,說明這兩年前后10 年的均值差異超過了0.1 的顯著性水平,發(fā)生下降突變;相反,2003 年和2008 年ACE 的t 值超過了負臨界值,發(fā)生上升突變。ACE1、ACE2達到突變的時間較ACE有1~2 a 的時間差,但t 值曲線的變化趨勢與ACE是一致的,這說明熱帶氣旋綜合強度和平均強度、持續(xù)時間的變化是相似的,而代表頻數的ACE3變化相對ACE、ACE1和ACE2來說有所滯后。

    圖4 ACE、ACE1、ACE2 和ACE3 滑動t 檢驗

    3.2 熱帶氣旋與ENSO 的關系

    表1 是1979—2019 年的ENSO 事件年以及對應年份影響中國沿海的熱帶氣旋ACE,其中有10 a發(fā)生El Ni?o 事件,9 a 發(fā)生La Ni?a 事件,其余為正常年份。表1 中El Ni?o 年的ACE 普遍比La Ni?a 年的ACE 大,說明El Ni?o 年影響中國沿海的熱帶氣旋整體活動普遍比La Ni?a 年強。這與ENSO 事件年西北太平洋熱帶氣旋活動的表現相同[45-46]。

    表1 1979—2019 年的ENSO 事件及ACE

    圖5 為1979—2019 年Ni?o3.4 指數和ACE、ACE1、ACE2、ACE3的變化過程。在強El Ni?o 年中,除1997 年、2002 年和2015 年外,ACE 都是大值。相比之下,除2007 年、2010 年和2016 年外,ACE 在La Ni?a 年均較小。值得注意的是,以上這些異常很多都發(fā)生在2000 年以后。在2000 年以前,ACE 總體上與Ni?o3.4 指數同步波動,但2000 年以后同步性明顯降低。

    從圖5 可以看出,平均強度ACE1在強El Ni?o年(1982 年和2002 年除外) 達到峰值;但在強La Ni?a 年并不是小值;持續(xù)時間ACE2與Ni?o3.4指數同相波動,即El Ni?o 年較大,La Ni?a 年較小(1997 年和2002 年除外);頻數ACE3則與Ni?o3.4指數無明顯同相波動。

    圖5 Ni?o3.4 指數與ACE、ACE1、ACE2 和ACE3 的時間序列

    將Ni?o3.4 指數分別與ACE、ACE1、ACE2和ACE3做滑動相關(滑動窗口取17 a),結果如圖6所示。以2000 年為界,計算得到1979—1999 年和2000—2019 年Ni?o3.4 指 數 分 別 與ACE、ACE1、ACE2、ACE3的相關系數(見表2)。1979—1999年ACE 與Ni?o3.4 指數顯著正相關,相關系數達到0.659(超過95%置信度),2000—2019 年ACE與Ni?o3.4 指數的相關性有明顯下降,相關系數只有0.328。分解來看,ACE1與Ni?o3.4 指數的相關性在2000 年有明顯下降,從0.592 降到0.333;ACE2與Ni?o3.4 指數一直保持著顯著的相關性;ACE3與Ni?o3.4 指數并不呈線性相關。研究發(fā)現,分量(ACE1、ACE2和ACE3)與Ni?o3.4 指數的相關性變化對ACE 與Ni?o3.4 指數的相關性變化有著不同的貢獻。其中,2000 年以后平均強度ACE1與Ni?o3.4 指數的相關性降低可能是ACE 與Ni?o3.4 指數的相關性突變的主要原因。

    表2 1979—1999 年和2000—2019 年Ni?o3.4 指數分別與ACE、

    圖6 Ni?o3.4 指數分別與ACE、ACE1、ACE2 和ACE3 的滑動相關

    3.3 熱帶氣旋空間變化特征

    事實上,影響中國沿海的熱帶氣旋空間分布ACE1、ACE2和ACE3的相關系數在2000 年也發(fā)生了階段性變化。如圖7(a)所示,相較于1979—1999 年,2000—2019 年ACE 的空間分布整體向北遷移;48 h 警戒線內,華南附近海域的熱帶氣旋活動強度有所減小,而華東附近海域的熱帶氣旋活動強度明顯增強,增加區(qū)域整體沿西北路徑發(fā)展。這與之前研究發(fā)現華東地區(qū)受熱帶氣旋影響增大、華南地區(qū)受熱帶氣旋影響減小的現象一致[47-50]。

    分別從生成源地、頻數、生命最大強度的空間分布來分析ACE 分布產生變化的原因。如圖7(b)所示,1979—1999 年和2000—2019 年生成源地的差值分布發(fā)生較大的變化,2000 年后熱帶氣旋整體生成數量有所減少,且生成源地呈現北向遷移和西向遷移的變化,導致近岸區(qū)域熱帶氣旋生成數目有明顯增加,尤其在48 h 警戒線內。圖7(c)和圖7(d)分別為兩階段熱帶氣旋頻數和生命最大強度所在位置的差值,從圖中可以看出,熱帶氣旋的路徑和達到生命最強的位置也存在西向遷移和北向遷移。由此可見,影響中國沿海的熱帶氣旋活動強度在2000 年以后有向岸遷移的變化,是生成源地和盛行路徑的向西、向北遷移的共同作用結果。這與近期Shan 等基于西北太平洋熱帶氣旋變化的研究結論基本一致[51-52]。

    圖7 2000—2019 年和1979—1999 年影響中國沿海的熱帶氣旋空間分布差值場

    3.4 熱帶氣旋與海表溫度異常的關系

    圖8 為1979—1999 年和2000—2019 年ACE、ACE1、ACE2和ACE3分別與太平洋海表溫度異常的相關系數分布。2000 年以前ACE 與海表溫度異常的顯著正相關區(qū)域集中在以Ni?o3.4 區(qū)域為中心的中東太平洋地區(qū),顯著負相關范圍呈“K”型分布于西側;2000 年后顯著正相關區(qū)域分布較為分散,一部分在Ni?o3.4 區(qū)域左側,一部分在太平洋東岸中高緯度。對比同時段ACE1、ACE2、ACE3與海表溫度異常的相關性時空分布差異發(fā)現,ACE1與海表溫度異常的顯著正相關區(qū)域從Ni?o3.4 區(qū)域變化到太平洋東岸中高緯度區(qū)域。而ACE2與海表溫度異常的相關性分布在前后兩階段基本不變,均集中在Ni?o3.4 區(qū)域。以上結果說明,與影響中國沿海的熱帶氣旋平均強度相關的海溫異常區(qū)域在2000 年前后發(fā)生轉移,而影響熱帶氣旋持續(xù)時間的海域基本沒有變化,這與前文中得到的“2000年以后,平均強度ACE2與Ni?o3.4 指數的相關性降低可能是ACE 與Ni?o3.4 指數的相關性突變的主要原因”結論相一致。

    圖8 1979—1999 年和2000—2019 年ACE、ACE1、ACE2 和ACE3 分別與海表溫度異常的相關系數分布

    2000 年以前,ACE2與海表溫度異常的相關性分布(圖8(e))和ACE 與海表溫度異常的相關性分布(圖8(a))相似,而2000 年以后ACE1與海表溫度異常的相關性分布(圖8(d))和ACE 與海表溫度異常的相關性分布(圖8(b))相似,這說明2000 年前海表溫度主要是通過熱帶氣旋的持續(xù)時間來影響熱帶氣旋的整體強度;2000 年后則主要是通過熱帶氣旋的平均強度來影響熱帶氣旋的整體強度。需要說明的是,圖8 使用的海表溫度數據是分辨率為1°的HadISST.v1.1 再分析資料,所得結果與基于Ni?o3.4 指數同源的再分析資料ERSST.v5(分辨率為2°)的分析結果一致。受篇幅限制,本文不再贅述。

    3.5 熱帶氣旋與海洋上層熱容量異常的關系

    熱帶氣旋的熱量來源取決于整個海洋上層的熱容量,海表溫度僅是一個邊界條件,海洋上層的熱含量更具穩(wěn)定性,與熱帶氣旋相關聯更能體現出海洋對大氣系統的強迫作用[53-57]。圖9 為1979—1999 年和2000—2019 年ACE 與海洋上層700 m 熱容量異常進行相關分析結果。對比圖8 和圖9 可以發(fā)現,雖然分布存在略微不同,但Ni?o3.4 區(qū)域所呈現出來的變化特征是相似的,這說明與熱帶氣旋整體活動強度相關的海洋上層熱含量區(qū)域在2000年也發(fā)生了改變。由此可見,影響中國沿海的熱帶氣旋所發(fā)生的變化與西北太平洋海洋上層熱容量異常區(qū)域的轉移也存在密切關系。

    圖9 1979—1999 年和2000—2019 年ACE 與海洋上層700 m 熱容量異常的相關系數分布

    4 結論

    本文采用中國氣象局熱帶氣旋資料中心提供的西北太平洋熱帶氣旋最佳路徑觀測數據,選取進入中央氣象臺48 h 警戒線的熱帶氣旋為研究樣本,對1979—2019 年影響中國沿海的熱帶氣旋要素進行統計,分析熱帶氣旋的時空演變特征。結合Ni?o3.4 指數、海表溫度異常、海洋上層700 m 熱容量異?,F象,探討了熱帶氣旋與ENSO 關系的變化。主要結論如下:

    (1)近40 年來影響中國沿海的熱帶氣旋整體活動強度呈現1990 年代減弱、2000 年代增強的變化特征。2000 年以后熱帶氣旋空間分布有向岸遷移的變化,與生成源地和盛行路徑的西向和北向遷移變化有關。

    (2)影響中國沿海的熱帶氣旋與ENSO 的相關關系在2000 年發(fā)生突變,具體表現為:1979—1999 年ACE 與Ni?o3.4 指數顯著正相關,2000—2019 年ACE 與Ni?o3.4 指數的相關性有明顯下降。熱帶氣旋各參數與Ni?o3.4 指數的相關性變化對ACE 與Ni?o3.4 指數的相關性變化有著不同的貢獻,其中2000 年以后平均強度ACE1與Ni?o3.4 指數相關性的降低可能是ACE 與Ni?o3.4 指數的相關性突變的主要原因。

    (3)通過將影響中國沿海的熱帶氣旋分別與海表溫度異常和海洋上層熱容量異常進行相關性分析,發(fā)現顯著正相關區(qū)域在2000 年前后均發(fā)生空間分布變化。2000 年以后,與熱帶氣旋平均強度顯著正相關的海溫異常區(qū)域轉移,但是與熱帶氣旋持續(xù)時間顯著正相關的海溫異常區(qū)域依然集中在Ni?o3.4 區(qū)域。

    考慮到2000 年后Ni?o3.4 指數并不能有效預測影響中國沿海的熱帶氣旋活動的年際變化,因此對基于ENSO 指數來預測未來熱帶氣旋變化趨勢的合理性需要做進一步檢驗。與此同時,影響中國沿海的熱帶氣旋活動及其與ENSO 指數相關性在2000年左右發(fā)生變化的物理機制值得進一步探究。

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