西北太平洋7-8月热带气旋累积能量的统计预报.pdf
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1、周洁安,陶丽,谢子璜.2023.西北太平洋 78 月热带气旋累积能量的统计预报 J.大气科学,47(4):11511170.ZHOUJiean,TAOLi,XIEZihuang.2023.StatisticalPredictionoftheAccumulatedCycloneEnergyintheWesternNorthPacificfromJulytoAugustJ.ChineseJournalofAtmosphericSciences(inChinese),47(4):11511170.doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2202.21207西北太平洋 78 月热带气
2、旋累积能量的统计预报周洁安1陶丽1,2谢子璜31南京信息工程大学大气科学学院,南京 2100442南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室,南京 2100443国防科技大学气象海洋学院,长沙 410073摘要本文主要利用信息流特有的因果关系,从海表面温度(SeaSurfaceTemperature,SST)场和各种海气指数中挑选引起西北太平洋(WesternNorthPacific,WNP)19792020 年 78 月份热带气旋累积能量(AccumulatedCycloneEnergy,ACE)主导模态年际变化的因子,利用多元线性逐步回归方法进一步筛选预报因子并建立预报方程。由经验正交函数(
3、EmpiricalOrthogonalFunction,EOF)分解得到的 78 月 ACE 前两个主导模态分别是海盆一致型和偶极型,海盆一致型主导模态对应的主成分时间序列(PrincipalComponent,PC)预报因子为:超前 3 个月的海洋性大陆和北太平洋中部 SST、超前 5 个月的准两年振荡(Quasi-biennialOscillation,QBO)指数以及超前 11 个月的热带印度洋偶极子(TropicalIndianOceanDipole,TIOD)指数;偶极型主导模态对应的 PC 预报因子为:超前 2 个月的北大西洋北部 SST、超前 12 个月的日本海沟 SST、超前
4、7 个月的大西洋经向模(AtlanticMeridionalMode,AMM)指数和超前 8 个月的北大西洋涛动(NorthAtlanticOscillation,NAO)指数。根据这些预报因子建立 PC 预报方程,预报的 PC 和观测 PC 的相关系数分别达到 0.75 和 0.77,均通过0.01 显著性水平的显著性检验。进而运用交叉验证法检验预报模型的后报技巧及稳定性,发现所建的两个模型预报效果较好。19802020 年间预报和观测的 WNP 区域平均 ACE 距平值的时间相关系数达到 0.76,WNP 范围内 ACE 距平场的空间相关系数平均达到 0.35,预报模型对主导模态重构拟合较
5、好的年份预报技巧也较高。关键词西北太平洋热带气旋累积能量信息流预报模型文章编号1006-9895(2023)04-1151-20中图分类号P457文献标识码Adoi:10.3878/j.issn.1006-9895.2202.21207Statistical Prediction of the Accumulated Cyclone Energy in the WesternNorth Pacific from July to AugustZHOUJiean1,TAOLi1,2,andXIEZihuang31School of Atmospheric Sciences,Nanjing Univ
6、ersity of Information Science&Technology,Nanjing 2100442Key Laboratory of Meteorological Disasters,Ministry of Education(KLME),Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing2100443College of Meteorology and Oceanography,National University of Defense Technology,Changsha 410073AbstractB
7、asedonthecausalityofinformationflow,seasurfacetemperature(SST),andairseaindicesareusedtodeterminethefactorsthatcanaffecttheinterannualvariationofthedominantmodesoftheaccumulatedcycloneenergy收稿日期2021-11-07;网络预出版日期2022-02-23作者简介周洁安,女,1997 年出生,硕士研究生,主要从事热带气旋气候学研究。E-mail:通讯作者陶丽,E-mail:资助项目国家自然科学基金项目 420
8、88101Funded byNationalNaturalScienceFoundationofChina(Grant42088101)第47卷第4期大气科学Vol.47No.42023年7月ChineseJournalofAtmosphericSciencesJul.2023(ACE)intheWesternNorthPacific(WNP)fromJulytoAugustduring19792020.Then,multiplelinearstepwiseregressionisusedtoselectthemostsignificantpredictors.Thefirsttwomodes
9、ofJulyAugustACEarethebasinanddipolemodes,asdeterminedbyempiricalorthogonalfunction(EOF)analysis.Thepredictionfactorsfortheprincipalcomponent(PC)ofthebasinmodeincludethe3-monthleadingSSTinMarineContinentandCentralNorthPacific,the5-monthleadingquasi-biennialoscillationindex(QBO),andthe11-monthleadingt
10、ropicalIndianOceandipolemodeindex(TIOD).Ontheotherhand,thepredictivefactorsforthePCofthedipolemodeincludethe2-monthleadingSSTinNorthAtlantic,the12-monthleadingSSTintheJapanesetrench,the7-monthleadingAtlanticmeridionalmodeindex(AMM),andthe8-monthleadingNorthAtlanticOscillationindex(NAO).Theprediction
11、equationsareestablishedbasedonthesepredictionfactors.ThecorrelationcoefficientsbetweenthepredictedPCsandtheobservedPCsofthefirsttwomodesare0.75and0.77,respectively,bothstatisticallysignificantatthelevelof0.01.Thecross-validationmethodindicatesthepredictionequationsarestableandhavegoodhindcastingabil
12、ity.ThetemporalcorrelationcoefficientskilloftheWNPareaaveragedACEanomalyis0.76.TheaveragedpatterncorrelationcoefficientskilloftheACEanomalyis0.35overtheWNPbasinduring19802020.ThepredictionmodelperformswellintheyearswhentheACEcanbereconstructedbythefirsttwomodes.KeywordsWesternNorthPacific,Accumulate
13、dcycloneenergy,Informationflow,Forecastmodel 1 引言西北太平洋(WesternNorthPacific,WNP)是全球热带气旋(TropicalCyclone,TC)发生频率最高的海域,TC 在西移登陆过程中,随之而来的狂风、暴雨、风暴潮会给人类社会带来严重的灾难,成为最具破坏性的天气系统之一。因此,研究 WNP 的 TC 活动年际变率的物理机制,在此基础上预测其活动变化具有重要的实际意义。能够预报 TC 活动的原因是 TC 这种天气尺度系统受到大尺度系统的调控(Gray,1984a,1984b;Camargoetal.,2007c)。厄尔尼诺南方
14、涛动(ElNioSouthernOscillation,ENSO)是热带太平洋最强的海气耦合年际信号,其与 TC 活动之间的联系已被广泛研究(Neelinetal.,1998;WangandPicaut,2004)。尽管 TC 生成频数与同期 ENSO 指数在统计关系上没有显著的线性相关(Lander,1994;WangandChan,2002;Chenetal.,2006),但是 TC 的生成位置、移动路径、强度、生命史等方面都会受到 ENSO 的调控。在厄尔尼诺(ElNio)发展年,WNP 季风槽加强东伸,使得 TC 的平均生成位置偏向 WNP 的东南象限,在其往陆地移动过程中,广阔的洋面
15、暖水提供的充足能量导致 ElNio 年的 TC 较强且生命史较长(WangandChan,2002;Chia and Ropelewski,2002;Clark and Chu,2002;Chenetal.,2006;Camargoetal.,2007b;Taoetal.,2012;TaoandLan,2017)。拉尼娜(LaNia)年,西北向转折的 TC 盛行路径显著增加,登陆东南亚的 TC 偏多;而在 ElNio 年,TC 盛行东北转折 路 径,登 陆 日 本 和 朝 鲜 半 岛 的 TC 增 多(Fudeyasuetal.,2006;Camargoetal.,2007a;谢佩妍等,201
16、8)。不同类型的 ENSO 事件由于对流加热位置的不同造成大尺度环流异常,也会对 TC 活动产生重要影响(Hongetal.,2011;Wangetal.,2013)。研究还发现,WNP 的 TC 生成频数与澳大利亚东部的西南太平洋(SouthwesternPacific,SWP)海温存在显著的负相关(ZhouandCui,2011)。Zhanetal.(2013)则使用西南太平洋与西太平洋暖池(WesternPacificWarmPool,WWP)之间的海温梯度(SeaSurfaceTemperatureGradient,SSTG)代替 SWP 海温,结果表明春季 SSTG 的正异常会引发越
17、赤道气压梯度异常,出现热带东风气流,导致季风槽减弱、TC 生成频数减少。有学者指出(Duetal.,2011;Zhanetal.,2011;Taoetal.,2012),热带印度洋(IndianOcean,IO)海温暖异常激发的东传开尔文波会减弱 WNP 季风槽,从而抑制 TC 的生成;IO 海温偏冷时则会促进 TC 生成。此外,热带北大西洋海温异常也会影响 WNP 的 TC 生成的大尺度环流(Huoetal.,2015;Yuetal.,2016),主要有以下两种物理解释:热带东太平洋中继机制表明大西洋的海温异常会影响沃克环流,进而通过 Gill 型罗斯贝波响应(Gill,1980),在 WN
18、P 上空造成异常环流,对 TC 的生成产生影响(Rodrguez-Fonsecaetal.,2009;Hametal.,2013;Hongetal.,2014;YuanandYang,2020);印度洋中继机制则认为热带大西洋海温异常能够激大气科学47卷1152ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.47发东传的开尔文波,经过印度洋的海气耦合作用进一步引起 WNP 的季风槽异常,造成 WNP 环流形势异常(Rongetal.,2010;Yuetal.,2016)。大气遥相关作为大气环流低频变化的主要模态,其稳定性和持续性较强,与 TC 的联系受到广泛关注。
19、Gray(1984a)首先将大西洋 TC 频数与平流层准两年振荡(Quasi-biennialOscillation,QBO)联系在一起,发现在 QBO 的西风位相,强 TC 出现的频率是东风位相的 3 倍。Chan(1995)在西北太平洋上也发现类似的现象,即在 QBO 的西风位相,TC 活动趋于增强,但这种相关性在 ENSO年会减弱。王会军和范可(2006)研究了南极涛动(AntarcticOscillation,AAO)对 WNP 的 TC 生成影响,发现 69 月的 AAO 与 TC 生成频数呈显著的负相关关系。ChoiandByun(2010)指出北极地区大气环流的主要模态北极涛动(
20、ArcticOscillation,AO)也会对 TC 活动产生影响。在 AO 正位相时期,TC 生成位置偏西,经过南海、华南的 TC 增多,且生命史短、强度较弱,这主要与韩国和日本上空的反气旋性环流有关。表征 TC 活动的方式有很多,其中较为基础的有 TC 生成频数、路径密度、强度、累积气旋能量(AccumulatedCycloneEnergy,ACE;Belletal.,2000)、能量耗散指数(PowerDissipationIndex,PDI;Emanuel,2005)等。ACE 与 PDI 综合考虑了 TC 的生成个数、强度和生命史,能够将 TC 活动定量化。PDI 计算公式中包含最
21、大持续风速的立方,放大了风速的影响,对风速大小敏感;而ACE 计算公式中风速的平方代表着动能大小。有组织机构对 ACE 进行了季节预测,例如,欧 洲 中 期 天 气 预 报 中 心(European Centre forMedium-Range Weather Forecasts,ECMWF)、美国气候与社会国际研究所(InternationalResearchInstitute,IRI)使用动力模式对 WNP 区域平均ACE 进行了季节预测,热带风暴风险网站(TropicalStormRisk,TSR)则使用统计手段对 WNP 区域平均 ACE 进行季节预测。此外,Kimetal.(2013
22、)利用热带风暴(TropicalStorm,TS)与 ENSO 之间的密切相关,根据观测到的 ACE 与数值模式输出的预报变量,建立了统计和动力方法结合的混合预报模型。ZhanandWang(2016)基于美国国家环境预报中心(NationalCentersforEnvironmentalPrediction,NCEP)气候预测系统版本 2(ClimateForecastSystem,version2,CFSv2)提供的环流及海温信息,使用 SSTG、垂直风切变以及海温预报了 WNP 区域平均 ACE 在台风季内的变化。前人对 WNP 海盆 ACE 的季节预测主要集中在整个海盆区域平均 ACE
23、 指数的年际变率上,忽视了 ACE 空间分布的年际变化,Wuetal.(2020)尝试将北极海冰作为 WNP 秋季 ACE 的预报因子,结合海温(SeaSurfaceTemperature,SST)构造了ACE 空间分布预报方程,但是海冰、太平洋 SST、垂直风切变、SSTG 等因子是否的确为 ACE 空间分布年际变化的因?是否还有其他因子也能够引起 ACE 的年际变化并可以作为预报因子?本文将利用 Liang(2014)提出的信息流方法,确认引起WNP78 月份 ACE 年际变化的因,从中挑选预报因子,利用多元线性逐步回归方法建立预报方程,并进行检验。2 资料与方法 2.1 使用资料本文使用
24、的西北太平洋 TC 资料来自中国气象局(ChinaMeteorologicalAdministration,CMA)上海台风研究所整编的最佳路径集,包括 TC 所在经纬度和近中心 2 分钟最大持续风速等信息。ACE 综合考虑了 TC 的生成频数、生命史以及强度,将每 6h 观测一次的最大风速的平方累加起来(Belletal.,2000),即:ACE=nj=1mi=1v2i,(1)其中,vi表示 TC 近中心的最大持续风速,m 表示某一 TC 生命期内有记录的观测时次总和,n 表示TC 个数。本文只考虑强度达到热带风暴级别(即v17.2ms1)的 TC,将自此以后的生命期纳入统计分析,所分析时段
25、为 19792020 年的盛夏季节78 月(JulyAugust,JA)。为了清楚地分辨TC 影响的地理位置及范围,把 ACE 插值到 55的经纬度空间网格点上。本文还使用了 19792020 年的以下数据来提取预报因子:(1)英国 Hadley 中心的月平均SST 数据集,空间分辨率为 11。(2)美国国家环境预报中心/国家大气研究中心(NationalCentersforEnvironmentalPrediction/NationalCenterforAtmosphericResearch,NCEP/NCAR)的月平均再分析资料,空间分辨率为 2.52.5,采用的4期周洁安等:西北太平洋
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