1991年西北太平洋的热带气旋

本文分析了1991年西北太平洋地区热带气旋的发生情况、强度变化和路径特点。认为近海北上路径少和无登陆北上路径,登陆热带气旋少和登陆的时空分布相对集中,近海强度和速度多变以及近海异常路径偏多,是本年度西北太平洋热带气旋活动的主要特点。     

西北太平洋近赤道热带气旋生成的特征分析

1979—2012年西北太平洋存在70个形成于0°～5°N的低纬度地区的热带气旋(TC),占TC总量的8%,其中达到台风等级的个数占64%。而针对此类缺少一定科氏力作用而形成的罕见TC生成的研究相对较少。本文利用JTWC的TC最佳观测资料、ERA-Interim再分析资料,以及NOAA-OISST海温资料,以西北太平洋近赤道TC为研究对象,统计诊断了其年际、年代际、季节分布特征,分析了其大尺度环境背景场,重点探讨了近赤道TC生成的影响因子。研究结果表明,近赤道TC具有明显的年际与年代际变化,并且近赤道TC具有与西北太平洋总TC恰好相反的季节变化。近赤道TC生成的大尺度环境背景场是东北冬季风与其在近赤道地区偏转形成的西北风之间的气旋性环流。对流层低层的绝对涡度动力项与对流层中层的湿度热量项是近赤道TC生成的主要贡献因子,并且相对于5°～10°N生成的TC,近赤道TC对对流层低层的正涡度与对流层中层的湿度条件的要求更高。     

1949—2009年西北太平洋热带气旋气候特征

利用1949—2009年中国气象局热带气旋（TC:Tropical Cyclone）最佳路径数据集,对西北太平洋TC生成源地的时空分布、生成和登陆我国TC的年、月频数分布、强度分布和地理分布等气候特征进行统计分析。研究结果表明：在这61年中生成的TC呈减少趋势,登陆我国的TC数量比较稳定,不过近10年来登陆的较强TC数量却呈现出上升趋势;每年6—10月是TC高发期,强度等级越高的TC生成季节越偏晚,而8月是生成和登陆数量最多的月份;TC平均生命期随强度等级的增加而增大,且逐渐表现出单峰值分布特征;TC频数的地理分布以我国南海和菲律宾以东洋面为中心,向四周呈辐射状减少,近10年来其活动范围有所西伸加强。     

2007年西北太平洋热带气旋活动综述

利用热带气旋年鉴、海温和大气环流再分析资料,分析2007年西北太平洋(包括南海)的风暴级以上热带气旋(简称TC)活动状况及海-气条件.结果表明,相对于气候平均值,2007年西北太平洋TC活动的季节峰期推后了约2个月,源地明显偏北,生成点纬度发生了2次明显跃变,年度TC的总体活动较弱,但个体的强度较强,路径以西北行为主,登陆比例偏大.影响上述TC活动特征的一个重要原因是年内ENSO循环的位相使得上半年的大气环流不利因素居多,而下半年大尺度上升运动、热带辐合带均较强,副高偏北、局地垂直风切变较小和对流层低层较强的扰动活动等条件,也十分有利热带气旋活动.     

西北太平洋热带气旋活动的纬度分布特征

利用中国气象局整编的1949~1998年的热带气旋年鉴资料, 分析了西北太平洋热带气旋 (TC) 的源地、活跃地、变性和消亡地、北上率、变性率和消亡率及强度和移动等气候特征的纬度分布, 揭示了热带气旋在不同纬度带活动的一些基本事实, 旨在为进一步研究热带气旋与不同纬度带环流系统之间相互作用的物理机制奠定基础。     

1995年西北太平洋和南海热带气旋概述

1活动概况和主要特征1．1生成个数少1995年在西北太平洋（含南海）共产生热带气旋24个，23个达到编号标准；仅一个热带低压，比常年平均数显著偏少，是近45年来最少的年份之一（195年生成编号热带气旋20个）。台风占全年编号数的比例比正常偏少22％。表11995年热带气性发生激与历年平均比较1．2生成时间集中第一个热带气旋出现在《月底，最末一个结束于12月31日。l、2、3、5月份无热带气旋生成；8、9、10月为热带气旋多发期，分别为6个、5个和6个，达到历年同期高峰值，占全平年数的74％。其中10月份比历年平均值多2个；6、7、11月份比历年…     

西北太平洋热带气旋降水特征分析

利用1997—2006年GPCP(Global Precipitation Climatology Project)逐日卫星降水资料、上海台风研究所西北太平洋热带气旋资料,研究了近10年西北太平洋热带气旋降水的时空分布特征。发现整个西北太平洋区域多年平均TC(tropical cyclone)降水为175 mm,TC降水占总降水的比率为12%。年均TC降水场有两个极大值区域,分别位于菲律宾北部和菲律宾以东洋面。纬带平均的经向分布显示,总降水呈双峰分布,主、次峰值分别出现在6°N和35°N;而TC降水呈单峰分布,峰值出现在16°N。10年中TC降水以2004年最强;El Ni?o年TC降水在135°E以东偏多,而在南海中部和菲律宾至台湾等地区偏少;La Ni?a年TC降水在南海地区偏多,在菲律宾以东地区则显著偏少。     

西北太平洋热带气旋强度突变的分布特征

用42年（1949～1990）资料在西北太平洋区域统计各小区（5°×5°经纬度）内热带气旋强度突变（12 h内热带气旋近中心最大风速变化#A≥|10| m/s）的频数和频率，给出其分布特征。 其中频率迅速变化地带除与地形有关外， 还与黑潮、常年的副热带西风急流和副热带高压的活动位置有密切关系。     

1884～2006年西北太平洋热带气旋活动特征

通过对1884～2006年西北太平洋（含南海,下同）热带气旋资料的整理、统计,形成热带气旋路径图像,在此基础上,揭示出100余年来热带气旋的活动存在以下规律特征：平均每年有28．5个热带气旋生成于西北太平洋;热带气旋年频数可能隐藏着超过样本数的100余年的低频周期变化;热带气旋活动可能呈现“低靡期-平静期-活跃期-鼎盛期-活跃期-平静期-低靡期……”的活动规律;20世纪末以来,全球大气虽处于增暖阶段,但台风发生数和超强台风发生数并没有随之增加;100余年来,共有1021个热带气旋登陆我国,年均8．3个,7～9月为热带气旋登陆的集中期,3月份没有台风登陆我国。     

西北太平洋暖池热状态对热带气旋活动的影响

研究1959-2003年西北太平洋热带气旋与暖池热状况的联系。结果发现暖池次表层海温与生成的台风个数具有显著相关,当暖池处于热状态时,台风偏少,生成热带风暴的位置偏向于靠近大陆的西北侧,且以西行路径为主,因此对我国的影响较为频繁。而暖池处于冷状态时,生成于西北太平洋东南侧的台风较为频繁,西北向移动至日本东南侧易于发生东北的转向。另外,对暖池冷暖状态年的环流合成发现,海表温度不是影响热带气旋年际数量异常的主要因子,而是由大气环流所引发的动力因素起决定作用。当暖池暖状态时,季风槽东端位置偏西北,对应于低层涡度和高层散度为正距平。引发中层垂直上升运动异常。有利于热带气旋在西北侧海域生成。此时500hPa风场以东风距平为主,且西北太平洋南北侧分别为西风和东风垂直切变距平。而暖池处于冷状态时,东亚季风槽东扩,使得西北太平洋东南侧产生有利于气旋生成的环流背景,同时东亚大槽加强,中层西南风易引导热带气旋东北转向,西北太平洋南北侧分别为东风和西风垂直切变距平。     

2004年西北太平洋和南海地区的热带气旋活动规律

21世纪以来,前几年在西北太平洋和南海地区发生和发展的热带气旋均为20个左右。而2004年竞达30个,是近几年来该地区热带气旋出现最多的一年,且大多集中在西北太平洋地区,在南海产生和发展的热带气旋较少、强度也较弱,在华南登陆的热带气旋相对较少,从而造成了我国海南、广东、广西等地夏秋两季的严重干旱。该文从热带气旋的发源地、移动路径、活动特征等方面对2004年西北太平洋和南海地区的热带气旋进行了分析。     

西北太平洋热带气旋气候变化的若干研究进展

简要回顾了近年来国内外在西北太平洋热带气旋活动的季节、年际和年代际变化方面的研究,涉及到热带低频振荡、厄尔尼诺—南方涛动(EI Ni(n)o-Southern oscillation,ENSO)、印度洋海盆增暖、准两年振荡(quasi-biennial oscillation,QBO)等对西北太平洋热带气旋活动气候变化的影响,以及ENSO与热带气旋活动年际相关的年代际变化,展望了该领域的研究前景,并提出当前此研究领域中一些亟需研究的科学问题.     

近58年西北太平洋热带气旋频数的气候变化特征

基于中国气象局整编的1949-2006年共58年的《台风年鉴》和《热带气旋年鉴》资料,分析了西北太平洋各种强度类型TC频数的气候变化和TC达到最强时的频数空间分布特征。结果表明：（1）近58a TC频数减少的趋势非常显著,频数上存在多种时间尺度的变化特征。（2）长周期振荡特征看,目前低频数的阶段即将结束,未来10年TC个数很可能是增加的趋势。（3）不同类别的TC分析表明,TD频数是明显减少的,而TS频数则是明显增加的;STS频数的减少并不显著,TY频数的减少则较为显著。（4）长周期振荡分析表明,短时间内仍处于TD频数较少时段,而TS频数则是处于增多的阶段;STS和TY频数未来若干年很可能转增多的趋势。（5）热带气旋在生命史中强度达到最强时的位置有向北漂移的趋势,这在频数空间分布的年代际变化上表现明显。     

大尺度背景下西北太平洋热带气旋的统计分析

利用大尺度再分析资料和静止卫星云图资料,对1995-2004年西北太平洋热带气旋（TC）形成的大尺度环流背景进行了分类研究。在这10a期间,有27．5％的西北太平洋TC形成于赤道辐合带,45．6％形成于季风槽,10．1％形成于东风波,10．4％形成于热带对流层上部槽,6．3％形成于斜压性扰动条件下。统计分析表明,斜压性扰动背景下形成的TC在生命史、强度方面均明显弱于其他情况,平均生命史为108．60h,平均强度为39．250kn,其余4种情况平均生命史约为200h,平均强度为70～80kn。季风槽情况下形成的TC每3个就有一个会登陆我国,其次是东风波情况下的TC,斜压性扰动背景下形成的TC必须在南海附近生成才有可能登陆我国。     

西北太平洋大气准双周振荡对热带气旋活动的影响

利用JRA逐日风场资料、 NOAA/NCEP的逐日OLR场资料以及美国联合台风预报中心的热带气旋 (TC) 数据, 通过对西北太平洋 (WNP) 上空10～20天大气准双周振荡 (QBWO) 不同位相的划分, 深入分析了QBWO对WNP区域生成TC的调制作用。研究结果表明: 在西北太平洋准双周尺度上, 对流与纬向风表现出沿热带地区向西偏北传播的特性。不同位相合成的季风槽位置和强度也发生相应的改变, 由此可见, QBWO是WNP上空季风槽季内变化的重要影响因子。当处于位相1、 4时, WNP生成TC的概率较低, 且登陆我国TC的数量也较少; 当处于位相2、 3时, WNP发生TC的概率较高, 特别是处于位相3时, 不仅TC发生概率最高, 而且登陆我国的TC数量也最多。沿热带地区西传的天气尺度波动 (周期10天以下) 在WNP通过季风槽的纬向风辐合作用, 易于转变为波数较大、 波长较短的热带低压 (TD) 型扰动, 这种扰动在季风槽区通过能量的转换有利于发展成为TC。     

南海和西北太平洋热带气旋活动的区域性差异分析

利用近58年(1950～2007年)热带气旋资料,研究了南海(5°N～25°N,110°E～120°E)和西北太平洋(5°N～25°N,120°E～180°)两个区域热带气旋生成频数的年际变化和季节变化特征,结果表明西北太平洋热带气旋生成频数明显多于南海,且两区域的热带气旋活动表现出明显的区域性差异。在年际变化上,两者之间相关系数仅为-0.09,即南海和西北太平洋热带气旋生成频数在变化上相对独立。在季节变化上,西北太平洋热带气旋生成频数主要决定了整个西北太平洋明显的季节变化特征,而南海热带气旋生成频数在活跃期5～11月内季节差异不够明显,8～9月为相对盛期;特别地,从热带气旋频数相对于整个西北太平洋所占比率来看,5～6月南海区域由前期的寂静期骤然上升至31.7%～33.8%,使得5～6月成为全年比率中最突出的2个月份。对上述热带气旋活动区域性差异的可能原因进行了分析,初步显示在年际变化上ENSO对南海热带气旋生成频数的影响是显著的;在季节变化上,5～6月南海出现了较之西北太平洋更加有利于热带气旋生成的动力条件(季风槽)和热力条件(高海温),这可能是南海热带气旋生成频数相对于整个西北太平洋所占比率在5～6月成为全年最突出的两个月份的主要原因。     

近58年西北太平洋热带气旋频数的气候变化特征

基于中国气象局整编的1949~2006年共58年的《台风年鉴》和《热带气旋年鉴》资料,分析了西北太平洋各种强度类型TC频数的气候变化和TC达到最强时的频数空间分布特征。结果表明:(1)近58a TC频数减少的趋势非常显著,频数上存在多种时间尺度的变化特征。(2)长周期振荡特征看,目前低频数的阶段即将结束,未来10年TC个数很可能是增加的趋势。(3)不同类别的TC分析表明,TD频数是明显减少的,而TS频数则是明显增加的;STS频数的减少并不显著,TY频数的减少则较为显著。(4)长周期振荡分析表明,短时间内仍处于TD频数较少时段,而TS频数则是处于增多的阶段;STS和TY频数未来若干年很可能转增多的趋势。(5)热带气旋在生命史中强度达到最强时的位置有向北漂移的趋势,这在频数空间分布的年代际变化上表现明显。     

2009年西北太平洋热带气旋活动的若干特点分析

2009年西北太平洋及南海海域共生成23个风暴以上等级的热带气旋(TC),比常年偏少,但登陆我国的频数(10个)多于常年,台风以上等级TC的活动强于常年.TC源地较常年偏西,并且季节性纬向迁移特征明显,而经向位移并无显著异常,在南海海域生成的TC比例(26.1%)远高于气候均值;路径以西行和西北行为主.登陆华南TC较多...     

利用人工神经网络模型预测西北太平洋热带气旋生成频数

通过对60年(1950~2009年)北半球夏、秋季(6~10月)热带气旋(TC)频数与春季(3~5月)大尺度环境变量的相关分析,挑选出8个相关性较高的前期预报因子建立人工神经网络(ANN)模型,对2010~2017年8年夏、秋季TC频数进行回报,并将回报结果与传统多元线性回归(MLR)方法所得结果进行对比分析。结果表明,ANN模型对60年历史数据的拟合精度高,相关系数高达0.99,平均绝对误差低至0.77。在8年回报中,ANN模型相关系数为0.80,平均绝对误差为1.97;而MLR模型相关系数仅为0.46,平均绝对误差为3.30。ANN模型在历史数据拟合和回报中的表现都明显优于MLR模型,未来可考虑应用于实际的业务预测中。