我国登陆台风引起的大风分布特征的初步分析

用1949～2001年我国台风大风实测纪录对此期间台风引起的大风进行研究,具体分析了台风引起的6级及以上、8级及以上大风的频数,和大风风速的平均值、极端最大值的分布特征,并对台风登陆的地段、季节对上述要素的影响和台风登陆前、后上述要素的变化做了进一步分析.结果表明:在引起我国境内大风天气的台风中,有62%在我国登陆;而登陆我国的台风中,有89%会引起大风过程.台风引起的我国境内大风主要出现在东南沿海,等频数线几乎与海岸线平行,向内陆急剧减小,在杭州湾以北地区较少出现8级以上的台风大风,而极端最大风速与大风频数有类似的分布;在华南登陆的台风引起的大风频数明显高于华东和华北,华东又高于华北,引起的大风风速的大值区与登陆地段较为一致;登陆台风在4～8月间逐渐增多,引起的大风范围逐步向北推进,在9～11月间登陆台风逐渐减少,大风范围逐步往南消退;台风登陆前引起的大风主要集中在沿海地带,登陆后台风大风出现范围明显扩大.     

台湾海峡西岸台风大风特征及极端大风典型个例分析

利用1987-2016年福建省沿海台风大风资料、美国NCEP再分析资料和FY2C卫星云顶亮温（TBB）资料,采用统计和天气学诊断方法,对台湾海峡西岸台风大风和极端大风进行定义并对特征进行分析。结果表明：台湾海峡西岸台风大风以7-9级为主,极端大风在10-14级,海峡西岸中部是大风重灾区。将研究时段内的台风大风样本按路径归为4类,发现产生大风的台风以登陆闽中北-浙中和登陆闽南-粤东路径居多,大风区总体位于登陆台风路径的右侧。对0608号"桑美"和1614号"莫兰蒂"产生极端大风的典型个例对比研究发现,地面北高南低形势及气压梯度越密集越有利于大风提早产生,台风上空中层冷平流侵入激发低层中尺度对流发展强盛是导致地面大风增强的可能成因。     

华南、华东沿海登陆台风暴雨和大风的分析

利用国家气象局出版的１９４９～１９９６年台风资料,研究了华南、华东沿海登陆台风暴雨和大风特征．得出：华南沿海登陆台风主要集中在６～１１月,８～９月的降水量最大,风速最大是８～９月;华东沿海登陆台风主要集中在７～９月,其降水量和风速都不亚于华南沿海登陆台风;华南和华东沿海各时段的登陆台风具有３～５年的周期振荡,一般在厄尔尼诺期间登陆台风次数减少,反厄尔尼诺期间登陆台风次数增加;西北太平洋副热带高压脊线位置与华南沿海６～７月登陆台风次数和副高北界位置与华南沿海６～７月及８～９月登陆台风次数的相关系数在统计学上达到０．０５的显著性水平     

引起广西大风的台风特征分析

利用1960-1999年广西台风大风实测资料，对造成广西6级以上大风的台风空间和时间分布特征、台风的路径特征等进行统计分析，并利用小波变换时域局部性的特点，对造成广西6级以上大风的台风频数的时间序列资料进行了小波分析，研究了台风频数在不同时间尺度上的变化情况，指出这种台风频数变化的阶段性、周期性和突变性等特征，揭示了长期的频数变化规律。对掌握引起广西大风的台风频数的演变规律是一个有益的探索。     

引起广西大风的台风特征分析

利用1960~1999年广西台风大风实测资料,对造成广西6级以上大风的台风空间和时间分布特征、台风的路径特征等进行统计分析,并利用小波变换时域局部性的特点,对造成广西6级以上大风的台风频数的时间序列资料进行了小波分析,研究了台风频数在不同时间尺度上的变化情况,指出这种台风频数变化的阶段性、周期性和突变性等特征,揭示了长期的频数变化规律。对掌握引起广西大风的台风频数的演变规律是一个有益的探索。     

浙江海岛台风和冬季大风阵风特征的对比分析

为了提高阵风预报准确率,利用2006—2016年浙江7个海岛气象站资料和ERA-interim资料,分析了台风和冬季大风的阵风因子与10 m稳定风速、风向、Brunt-Vaisala频率、总体理查逊数、边界层250~1 000 m风速及其与10 m稳定风速比值等的关系,对比两种大风系统阵风的主要成因差异,最后对冬季大风的阵风因子进行拟合。(1)从总体上,台风阵风因子比冬季大风要大0.1~0.2,波动幅度也一般比冬季大风偏大0.3~0.5。有些站点在稳定风速较大时,阵风因子随稳定风速变化不明显,而有的站点变化幅度较大。(2)站点不同方位的地表特征差异明显,导致台风和冬季大风的阵风因子在某个风向上有较统一的最大值和最小值,两者差值一般为0.2~0.3。(3)大气边界层台风样本主要表现为气流辐合上升及正涡度,而冬季大风样本主要表现为辐散下沉及负涡度,台风垂直速度、涡度和散度的强度均明显大于冬季大风样本;从Brunt-Vaisala频率来看,边界层750 m处冬季大风样本总体为静力不稳定,而台风样本总体为静力稳定;从总体理查逊数来看,台风样本和冬季大风样本两者边界层250 m处动力不稳定程度接近。(4)台风和冬季大风的阵风主要形成机制不同,冬季阵风与边界层上层气流向下动量传输引发的辐合辐散有关,而台风阵风可能更多与边界层气流的水平动量输送引发的辐合辐散有关。(5)基于风向、边界层1 000 m处风速和10 m稳定风速的冬季大风阵风因子的拟合模型,比仅考虑10 m稳定风速的拟合模型的绝对误差减少了20%~50%,误差方差也减少了10%~30%。      

河南省大风日数时空分布及其对沙尘天气的影响

利用1971—2009年河南省110个气象站观测资料,采用气候统计学分析方法,对河南省大风日数时间演变、空间分布及与扬沙和沙尘暴日数的关系进行分析。结果表明：近39a来,河南省年平均大风日数以2.2d/10a的速率显著减少;四季大风日数亦均呈显著减少,表现出春季（0.8d/10a）大于冬季（0.6d/10a）大于秋季（0.4d/10a）大于夏季（0.3d/10a）的特征。无论在年尺度还是季尺度,河南省大风日数表现出随年代增加而减少的趋势。河南省大风天气主要出现在春季和冬季,集中于春季（3—5月）,占全年的40.8%,秋季最少;4月最多（15.5%）9,月最少（1.9%）。河南省大风日数的空间分布与地形有很大关系,大风日数较多的区域主要分布在太行山东南部以及海拔自低至高的河南省中北部地区,而在地势较为平坦的东部地区和山系较多海拔较高的西部地区相对较少。1971—2009年,河南省年平均扬沙日数和沙尘暴日数随时间增加均显著减少,其减少速率分别为0.4d/10a和0.3d/10a。相关分析表明,年平均扬沙日数和沙尘暴日数与年平均大风日数平均呈极显著正相关,其相关系数分别为0.88和0.75;大风日数随时间的变化对沙尘天气随时间的变化具有显著作用,大风日数的减少是沙尘天气减少的主要原因。     

1971-2000年营口地区大风特征及其变化分析

 对1971-2000年营口地区各月大风及大风日数等要素资料的分析表明：1971-2000年营口地区各月最大风速≥6级和≥8级的日数表现为春季＞冬季＞秋季＞夏季,≥6级和≥8级的年大风日数均呈递减趋势,变化速率分别为-27.4 d/10a和-6.7 d/10a;1981-2000年营口地区最大风速≥6级和≥8级的年大风日数变化速率分别为-13.1 d/10a和-6.1 d/10a,反映出1971-2000年大风日数递减趋势较1981-2000年显著,春夏季（3-6月）递减趋势尤为显著。气温日较差减小所导致的局地环流减弱可能是营口地区大风日数减少的一个原因。     

台风“莫拉克”影响期间浙江大风成因分析

利用常规资料、浙江省自动站加密资料、NCEP/NCAR1°×1°每日4次再分析资料和多普勒天气雷达资料对2009年第8号台风“莫拉克”影响期间浙江大风的成因进行了分析。此次台风大风影响具有影响时间早、持续时间长、影响范围大和大风强度强的特点。副热带高压快速加强西进是造成台风大风提早出现的主要原因之一。鞍型场、3个台风相互影响使得“莫拉克”台风移速减慢,导致台风大风对浙江沿海的影响时间增长。“莫拉克”登陆福建后其西北侧华北高压以及东南侧海上高压的存在使得地面气压梯度维持,导致大风影响时间增长和影响范围增大。垂直方向环流将高层动量下传导致低层风速猛增。多普勒天气雷达径向速度产品VCP21进行速度退模糊后可以作为台风大风分布范围和极大风速预测的一个参考依据,预测时其在沿海海面效果要较内陆好。     

台风影响型雷暴大风环流及物理量特征

该文统计了广西2006～2008年台风影响型雷暴大风发生情况,分析雷暴大风500hPa高度场和地面气压场特征,对相关的物理量进行了诊断分析,结果表明:(1)台风中心进入南海北部海域,华中、华南及华南沿海地区具有明显的"两高一低"的环流特征;(2)台风影响型雷暴大风出现在7～9月份,多发生在午后,峰值出现在16时左右;(3)台风影响型雷暴大风产生前,广西大部地区大气层结存在不稳定能量聚集,低层有强的水汽辐合,相对湿度增大,在靠近能量锋区移动方向的区域整层大气为强的垂直上升运动,中低层有正涡度配合.     

沿海风工程设计风速中泊松-耿贝尔法的应用

每年西北太平洋热带气旋(TC)发生的次数、移动路径和强度都是随机的,我国东南沿海各地每年受TC影响的次数便构成了某种离散型分布,而TC影响下的最大风速则可以构成某种连续型分布。该文采用上海台风研究所提供的1961—2006年TC中心风速和TC影响期间各台站大风资料,利用泊松-耿贝尔联合极值风速计算方法,计算了沿海各气象站TC影响大风的多年一遇风工程设计最大风速。结果表明:当观测资料样本序列较短,特别是像TC这样随机性很强的天气事件,泊松-耿贝尔联合极值算法更具优势;我国沿海地区有53.9%的台站50年一遇最大风速在25 m/s以下,最大风速大于42.5 m/s以上的台站分布于浙江的大陈岛、嵊山、石浦,福建的北茭和台山,广东的遮浪、上川岛和海南的西沙岛,在这些地区进行风电开发风险较大,应引起足够重视。     

我国登陆热带气旋引起的大陆地面风场分布

利用逐小时风速观测资料以及台风年鉴资料,分析了2008~2014年登陆我国大陆地区的51次热带气旋（TC）的地面风场分布特征,包括TC登陆期间大陆地面风场演变和大风分布特征、海岛站和内陆站的风速差异以及海拔对风力造成的影响等。结果表明:6级及以上大风主要发生在距离TC中心300 km内、TC强度达到台风（TY）以上时,并主要位于TC移动方向的右侧,尤其是右前象限;华南区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅰ类）造成,较大风速区包括广东西南部沿海、雷州半岛附近和海南西部沿岸;华东区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅱ类）造成,杭州湾出海口以及浙闽沿海是较大风速区;6级及以上大风广泛分布在华南和华东沿海,6~7级地面大风高频站主要位于杭州湾附近,8级及以上地面大风高频站点在杭州湾和福建沿海分布比广东西南部更为密集;TC登陆前后均可能造成大风,大风出现时间与站点至TC中心的距离密切相关;同等强度TC在海岛站造成的风速比陆地站更大,对高海拔站点造成的风力大于低海拔站点。本文研究结论对于TC大陆地面风场的预报具有一定参考价值。     

南海热带气旋大风的遗传－神经网络集合预报

利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究.分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1.另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考.     

On Sea Surface Roughness Parameterization and Its Effect on Tropical Cyclone Structure and Intensity

A new parameterization scheme of sea surface momentum roughness length for all wind regimes, including high winds, under tropical cyclone (TC) conditions is constructed based on measurements from Global Positioning System (GPS) dropsonde. It reproduces the observed regime transition, namely, an increase of the drag coefficient with an increase in wind speed up to 40 m s-1 , followed by a decrease with a further increase in wind speed. The effect of this parameterization on the structure and intensity of TCs...     

Impact of the Spring SST Gradient between the Tropical Indian Ocean and Western Pacific on Landfalling Tropical Cyclone Frequency in China

The present study identifies a significant influence of the sea surface temperature gradient(SSTG) between the tropical Indian Ocean(TIO; 15°S-15°N, 40°-90°E) and the western Pacific warm pool(WWP; 0°-15°N, 125°-155°E) in boreal spring on tropical cyclone(TC) landfall frequency in mainland China in boreal summer. During the period 1979-2015, a positive spring SSTG induces a zonal inter-basin circulation anomaly with lower-level convergence, mid-tropospheric ascendance and upper-level divergence over the west-central TIO, and the opposite situation over the WWP, which produces lower-level anomalous easterlies and upper-level anomalous westerlies between the TIO and WWP. This zonal circulation anomaly further warms the west-central TIO by driving warm water westward and cools the WWP by inducing local upwelling, which facilitates the persistence of the anomaly until the summer. Consequently, lower-level negative vorticity, strong vertical wind shear and lower-level anticyclonic anomalies prevail over most of the western North Pacific(WNP), which decreases the TC genesis frequency. Meanwhile, there is an anomalous mid-tropospheric anticyclone over the main WNP TC genesis region,meaning a westerly anomaly dominates over coastal regions of mainland China, which is unfavorable for steering TCs to make landfall in mainland China during summer. This implies that the spring SSTG may act as a potential indicator for TC landfall frequency in mainland China.     

浙江省几种灾害性大风近地面阵风系数特征

阵风特性研究是大风预报和服务的基础。基于2011-2013年浙江省自动气象站逐日逐10 min测风资料,分析了浙江省陆地和近海海面冷空气、热带气旋和强对流大风的阵风系数特征。结果表明:冷空气和热带气旋大风阵风系数空间分布基本相同,大风主要发生在近海海面和沿海地区,海面阵风系数一般小于1.5,等值线平行于海岸线且自西向东逐渐减小,陆地阵风系数一般大于2.0,山区可超过3.0,表现出地形对阵风系数的增强作用。强对流大风阵风系数明显高于业务规范平均值,发生地点遍及浙江省各地,但发生概率超过10%的站点主要位于沿海地区和近海海面。风向基本不影响阵风系数空间分布。冷空气和热带气旋站点阵风系数与海拔高度有较高正相关性。模糊聚类分析发现:浙江省400 m以上山区站与70 m以下的低海拔站点在阵风系数特征上分属不同空间类型;基于逐步回归建立站点阵风系数预报模型,检验表明:模糊聚类可帮助提高模型阵风系数预报能力。     

A Western North Pacific Tropical Cyclone Intensity Prediction Scheme

A western North Pacific tropical cyclone (TC) intensity prediction scheme (WIPS) is developed based on TC samples from 1996 to 2002 using the stepwise regression technique, with the western North Pacific divided into three sub-regions: the region near the coast of East China (ECR), the South China Sea region (SCR), and the far oceanic region (FOR). Only the TCs with maximum sustained surface wind speed greater than 17.2 m s-1 are used in the scheme. Potential predictors include the climatology and persistence factors, synoptic environmental conditions, potential intensity of a TC and proximity of a TC to land. Variances explained by the selected predictors suggest that the potential intensity of a TC and the proximity of a TC to land are significant in almost all the forecast equations. Other important predictors include vertical wind shear in ECR, 500-hPa geopotential height anomaly at the TC center, zonal component of TC translation speed in SCR, intensity change of TC 12 or 24 h prior to initial time, and the longitude of TC center in FOR. Independent tests are carried out for TCs in 4 yr (2004-2007), with mean absolute errors of the maximum surface wind being 3.0, 5.0, 6.5, 7.3, 7.6, and 7.9 m s-1 for 12- to 72-h predictions at 12-h intervals, respectively. Positive skills are obtained at all leading time levels as compared to the climatology and persistence prediction scheme, and the large skill scores (near or over 20%) after 36 h imply that WIPS performs especially better at longer leading times. Furthermore, it is found that the amendment in TC track prediction and real-time model analysis can significantly improve the performance of WIPS in the SCR and ECR. Future improvements will focus on applying the scheme for weakening TCs and those near the coastal regions.     

Distribution Characteristics of the Intensity and Extreme Intensity of Tropical Cyclones Influencing China

To address the deficiency of climatological research on tropical cyclones(TCs) influencing China, we analyze the distributions of TCs with different intensities in the region, based on the best-track TC data for1949–2011 provided by the Shanghai Typhoon Institute. We also present the distributions of 50- and 100-yr return-period TCs with different intensities using the Gumbel probability distribution. The results show that TCs with different intensities exert distinctive effects on various regions of China and its surrounding waters. The extreme intensity distributions of TCs over these different regions also differ. Super and severe typhoons mainly influence Taiwan Island and coastal areas of Fujian and Zhejiang provinces, while typhoons and TCs with lower intensities influence South China most frequently. The probable maximum TC intensity(PMTI) with 50- and 100-yr return periods influencing Taiwan Island is below 890 hPa; the PMTI with a50-yr return period influencing the coastal areas of Fujian and Zhejiang provinces is less than 910 hPa, and that with a 100-yr return period is less than 900 hPa; the PMTI with a 50-yr return period influencing the coastal areas of Hainan, Guangdong, and the northern part of the South China Sea is lower than 930 hPa,and that with a 100-yr return period is less than 920 hPa. The results provide a useful reference for the estimation of extreme TC intensities over different regions of China.     

A Potential Risk Index Dataset for Landfalling Tropical Cyclones over the Chinese Mainland (PRITC dataset V1.0)

A dataset entitled "A potential risk index dataset for landfalling tropical cyclones over the Chinese mainland" (PRITC dataset V1.0) is described in this paper, as are some basic statistical analyses. Estimating the severity of the impacts of tropical cyclones (TCs) that make landfall on the Chinese mainland based on observations from 1401 meteorological stations was proposed in a previous study, including an index combining TC-induced precipitation and wind (IPWT) and further information, such as the corresponding category level (CAT_IPWT), an index of TC-induced wind (IWT), and an index of TC-induced precipitation (IPT). The current version of the dataset includes TCs that made landfall from 1949–2018; the dataset will be extended each year. Long-term trend analyses demonstrate that the severity of the TC impacts on the Chinese mainland have increased, as embodied by the annual mean IPWT values, and increases in TC-induced precipitation are the main contributor to this increase. TC Winnie (1997) and TC Bilis (2006) were the two TCs with the highest IPWT and IPT values, respectively. The PRITC V1.0 dataset was developed based on the China Meteorological Administration's tropical cyclone database and can serve as a bridge between TC hazards and their social and economic impacts.     

东亚高层纬向风季节内振荡与盛夏登陆中国大陆热带气旋频数年际变化的联系

利用1979-2017年欧洲中期天气预报中心提供的ERA-Interim再分析数据与中国气象局-上海台风研究所(China Meteorological Administration-Shanghai Typhoon Research Institute,CMA-STI)、美国联合台风警报中心(Joint Typhoo...