熱帶氣旋生成指數(shù)對(duì)印度洋熱帶氣旋頻數(shù)變化的適用性研究

劉春雷 馮小麗 顧劍峰 廖曉晴 曹寧1, 徐建軍1, 徐峰 張宇1,

0 引言

印度洋是 21 世紀(jì)海上絲綢之路的重要通道,每年都有大量的船只經(jīng)過(guò)．印度洋又是全球熱帶氣旋 (TC) 易發(fā)區(qū)之一,所產(chǎn)生的熱帶氣旋是世界上破壞力最強(qiáng)的氣旋[1],對(duì)過(guò)往船只和海上作業(yè)造成巨大威脅,對(duì)沿岸國(guó)家(如孟加拉國(guó)、印度、巴基斯坦、緬甸、馬達(dá)加斯加、毛里求斯、莫桑比克等)造成巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失[2-5],也是影響我國(guó)西南地區(qū)的主要天氣系統(tǒng)之一．目前對(duì)各海域熱帶氣旋形成機(jī)理的研究都有了很大進(jìn)展[6-9],但對(duì)印度洋,尤其是南印度洋熱帶氣旋的研究還比較少[8,10-11],對(duì)該區(qū)域TC生成的季節(jié)性變化和長(zhǎng)期趨勢(shì)缺乏理解．印度洋TC的最大特點(diǎn)是南印度洋臺(tái)風(fēng)多,北印度洋臺(tái)風(fēng)少,然而存在這樣空間分布差異的物理過(guò)程尚不清楚．隨著全球變暖,影響TC 生成的環(huán)境因子 (如渦度、相對(duì)濕度、垂直風(fēng)切變等) 的時(shí)空結(jié)構(gòu)也會(huì)隨之改變,這些變化如何影響 TC 的生成和發(fā)展,目前還存在爭(zhēng)議,有待于進(jìn)一步研究[12-19].

目前高分辨率動(dòng)力模式對(duì)南北印度洋TC 的模擬還不理想,因?yàn)閷?duì)環(huán)境因子與TC 生成和發(fā)展的動(dòng)力機(jī)制的關(guān)系還不完全清楚[20-25]．熱帶氣旋生成指數(shù)[26-27]融合了這些環(huán)境因子,被廣泛用于各大洋的熱帶氣旋生成研究[28-32]．林志強(qiáng)[2]用熱帶氣旋生成指數(shù)研究了北印度洋的熱帶氣旋生成的氣候特征,發(fā)現(xiàn)與觀測(cè)資料一致性很好．Camargo等[28]研究了模式分辨率對(duì)熱帶氣旋生成指數(shù)的影響,并用大氣再分析資料研究ENSO對(duì)熱帶氣旋生成指數(shù)和TC生成的影響[29],分析了不同環(huán)境因子的貢獻(xiàn)．Camargo等[30]還利用熱帶氣旋生成指數(shù)分析了熱帶大氣季節(jié)內(nèi)振蕩 (Madden-Julian Oscillation) 對(duì)TC生成的影響．本文采用新發(fā)布的 ERA5大氣再分析逐月資料計(jì)算熱帶氣旋生成指數(shù),作為TC 生成條件的定量化指數(shù),對(duì)南北印度洋海域的熱帶氣旋氣候特征和年際變化趨勢(shì)進(jìn)行分析,并與觀測(cè)資料進(jìn)行比較,探討熱帶氣旋生成指數(shù)的適用范圍.

1 資料和方法

本研究采用的熱帶氣旋觀測(cè)數(shù)據(jù)是最佳路徑資料 (IBTrACS)[33-34],以每個(gè)TC資料的第一個(gè)紀(jì)錄作為該TC 的生成時(shí)間和位置．如沒(méi)有特殊說(shuō)明,TC 風(fēng)速使用的是 WMO (World Meteorological Organization)數(shù)據(jù)，IBTrACS數(shù)據(jù)是v04．環(huán)境變量來(lái)自于ERA5 大氣再分析逐月資料[35],水平分辨率為0.25°×0.25°,垂直方向 37層,包括海表溫度、海平面氣壓、850 hPa 絕對(duì)渦度、600 hPa 相對(duì)濕度、200 hPa 和850 hPa 之間的垂直風(fēng)切變、熱帶氣旋的潛勢(shì)強(qiáng)度[15,36-37],以及各氣壓層的溫度和比濕．時(shí)間跨度都是1979—2019年.

熱帶氣旋的生成指數(shù)[27-29]被定義為:

(1)

其中yGPI是熱帶氣旋生成指數(shù)(GPI)的量值,η是850 hPa 的絕對(duì)渦度 (s-1),HR是600 hPa 的相對(duì)濕度(%),SW是200 hPa和850 hPa之間的垂直風(fēng)切變 (m·s-1)．Vpot是潛勢(shì)強(qiáng)度,是基于Emanuel[36]提出的海氣相互作用理論,把 TC 的生成發(fā)展看作海洋表面熱焓通量和海表風(fēng)速的正反饋,代表TC的最大可能強(qiáng)度,可以通過(guò)式 (2)[37]計(jì)算:

(2)

(3)

Ts是海表溫度,To是TC系統(tǒng)向外輸出的平均溫度,可以用海表溫度、大氣溫度、濕度垂直分布計(jì)算出來(lái).

以上所需常數(shù)和變量可以從Emanuel[37]文章中和ERA5 資料中獲得．本文中北印度洋(NIO)區(qū)域范圍為 (0°～30°N,41°～100°E) 的洋面,南印度洋(SIO) 區(qū)域范圍為 (0°～30°S,33°～100°E)的洋面．利用 ERA5 各氣壓層的溫度和比濕,可以從式(2)算出Vpot,然后再結(jié)合其他ERA5資料,從式 (1) 計(jì)算出熱帶氣旋生成指數(shù)GPI.

2 氣候特征

從ERA5資料得到的TC 生成指數(shù)GPI (僅畫出yGPI> 1.2 的數(shù)值) 的多年平均(1979—2019年)和從IBTrACS觀測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的熱帶氣旋個(gè)數(shù)全球分布如圖1所示．可以看出,圖1a和圖1b的空間分布非常相似,說(shuō)明TC 生成指數(shù)GPI能夠總體上刻畫全球TC的空間分布．例如東太平洋和大西洋赤道以南沒(méi)有TC 發(fā)生．圖 1a和圖 1b的主要區(qū)別在南太平洋輻合帶(South Pacific Convergence Zone,SPCZ),該區(qū)域的 GPI值比南印度洋的GPI大,但觀測(cè)資料顯示該區(qū)域的年平均TC個(gè)數(shù)與南印度洋的年平均TC個(gè)數(shù)相當(dāng)．在北印度洋,整個(gè)孟加拉灣都有 TC生成,而阿拉伯海僅東部有 TC生成,且沒(méi)有孟加拉灣多．在南印度洋,兩套資料都顯示TC生成的整體分布呈拱形結(jié)構(gòu),橫跨整個(gè)南印度洋,靠近東西邊界的生成地向南延伸,且南印度洋中部屬于 TC高發(fā)區(qū).

圖2a是南北印度洋GPI大于不同臨界值的格點(diǎn)數(shù)的比值 (南印度洋/北印度洋),圖 2b是觀測(cè)的最大風(fēng)速大于不同臨界值的TC個(gè)數(shù)的比值．隨著GPI 臨界值從 5增加到 60,比值也一直在上升(2～7),然后在6以上振蕩,說(shuō)明南印度洋出現(xiàn)GPI 大值的概率遠(yuǎn)大于北印度洋,所以南印度洋熱帶氣旋生成的概率也大于北印度洋．觀測(cè)到的南北印度洋最大風(fēng)速大于不同臨界值的TC 個(gè)數(shù)的比值如圖2b所示,它開始隨著最大風(fēng)速的增加而增加，最大風(fēng)速達(dá)到25 m·s-1之后的TC個(gè)數(shù)比值在6到8之間,一直到最大風(fēng)速超過(guò)50 m·s-1之后才開始下降,但總的比值一直都大于1.

圖3a顯示IBTrACS資料中北印度洋熱帶氣旋生成個(gè)數(shù)的多年平均季節(jié)變化,不同曲線代表最大風(fēng)速大于不同臨界值的 TC個(gè)數(shù)變化．這些風(fēng)速臨界值如表 1所示,代表不同的熱帶氣旋強(qiáng)度．TC個(gè)數(shù)的月變化有明顯的雙峰分布,且5—6月左右的峰值小于10月左右的峰值．雙峰的季節(jié)變化特征與TC強(qiáng)度無(wú)關(guān),但隨著 TC強(qiáng)度的增加,雙峰的高低差別逐漸減?。庇《妊?TC的雙峰一個(gè)在季風(fēng)前,一個(gè)在季風(fēng)后,因?yàn)榧撅L(fēng)期間對(duì)流層高低層有強(qiáng)的垂直風(fēng)切變,不利于TC 的生成[38]．圖3c是北印度洋 GPI 大于不同百分位值(百分位分別為99.99,99.95,99.90,99.50和99.00)的格點(diǎn)數(shù)平均月變化,代表了 TC生成的可能幾率．粗紅線是北印度洋海表平均溫度的季節(jié)變化.

表1 熱帶氣旋強(qiáng)度分級(jí)Table 1 Tropical cyclone intensity grades

所有曲線都已被標(biāo)準(zhǔn)化(減去平均值,再除以標(biāo)準(zhǔn)方差)．可以看出,標(biāo)準(zhǔn)化后的格點(diǎn)個(gè)數(shù)峰值大小和位置不依賴于所選的百分位．對(duì)比圖3a 和圖3c 可以看出,GPI能很好地再現(xiàn)觀測(cè)到的 TC發(fā)生頻數(shù)的雙峰結(jié)構(gòu),并且5—6月的峰值小于10月的峰值,與海表溫度的峰值位置相對(duì)應(yīng),因?yàn)楦叩暮１頊囟雀欣?TC的生成,但海表溫度在 5—6月的峰值大于 10月的峰值,與臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù)的峰值大小相反,所以海表溫度月變化能解釋 TC發(fā)生頻數(shù)的雙峰結(jié)構(gòu),但不能解釋雙峰的強(qiáng)度差別.

圖3b和圖3d是相應(yīng)的南印度洋的多年平均的月變化．觀測(cè)的TC月變化和計(jì)算的GPI結(jié)果整體變化相似,南印度洋 TC峰值出現(xiàn)在南半球夏季[18,39]．總的來(lái)說(shuō),觀測(cè)的TC最多發(fā)生在1月,只有強(qiáng)臺(tái)風(fēng)(最大風(fēng)速U≥41.5 m·s-1) 和超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)(U≥51 m·s-1)在 3月出現(xiàn)峰值,與圖3d的海表溫度峰值對(duì)應(yīng)．結(jié)合圖3a中雙峰強(qiáng)度差別隨 TC最大風(fēng)速的增加而減小,可以推論高的海表溫度有利于熱帶氣旋增強(qiáng)到臺(tái)風(fēng)級(jí)別．GPI的峰值在 2月,而不是觀測(cè)到的 1月和海表溫度峰值的 3月,其中原因,有待進(jìn)一步研究．總的來(lái)說(shuō),GPI能夠再現(xiàn)南北印度洋TC的月變化.

為了理解不同強(qiáng)度TC 的貢獻(xiàn),圖 4顯示了北印度洋不同強(qiáng)度TC 個(gè)數(shù)的月變化．圖 4a是北印度洋總的TC 個(gè)數(shù)月變化,有顯著的雙峰結(jié)構(gòu)．圖4b是熱帶低壓,除了 6月和 10月的峰值,在 8月還有一個(gè)峰值,而且在 5—11月間發(fā)生頻數(shù)較高．熱帶風(fēng)暴(圖 4c)季節(jié)變化和總的TC 季節(jié)變化相似,呈雙峰結(jié)構(gòu)，且10月的熱帶風(fēng)暴個(gè)數(shù)多于 6月的個(gè)數(shù)．強(qiáng)熱帶風(fēng)暴(圖4d)在5月有個(gè)較高峰值,然后在11—12月達(dá)到第二個(gè)弱一些的峰值．強(qiáng)度達(dá)到臺(tái)風(fēng)級(jí)別的TC個(gè)數(shù)在 5月和 11月有峰值,且11月的峰值遠(yuǎn)高于5月的峰值(圖4e)．值得注意的是強(qiáng)臺(tái)風(fēng)的月變化和北印度洋的溫度季節(jié)變化類似,峰值發(fā)生在 5月和11月,且5月的峰值大于11月的峰值(圖4f)．和熱帶風(fēng)暴、臺(tái)風(fēng)的月變化一樣,超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)發(fā)生在夏季風(fēng)之前和之后,且夏季風(fēng)之后的峰值高于之前的峰值(圖4g)．相對(duì)于其他強(qiáng)度的TC,觀測(cè)資料中紀(jì)錄的低于熱帶低壓的TC很少(圖4h).

為了研究絕對(duì)渦度、相對(duì)濕度、垂直風(fēng)切變和潛勢(shì)強(qiáng)度對(duì)TC 生成的可能貢獻(xiàn),4個(gè)變量的多年 (1979—2019年)區(qū)域平均的月變化如圖5所示,左列是北印度洋,右列是南印度洋的結(jié)果,用式(1)計(jì)算的對(duì)應(yīng)4個(gè)變量月變化的 GPI也在圖5i—5j中給出．在北印度洋,絕對(duì)渦度和潛勢(shì)強(qiáng)度都有與TC生成頻數(shù)對(duì)應(yīng)的兩個(gè)峰值,垂直風(fēng)切變也有對(duì)應(yīng)的兩個(gè)低值,說(shuō)明絕對(duì)渦度、垂直風(fēng)切變和潛勢(shì)強(qiáng)度對(duì)雙峰結(jié)構(gòu)都有貢獻(xiàn)．在南印度洋,除了絕對(duì)渦度的季節(jié)變化與 GPI不一致外,相對(duì)濕度、垂直風(fēng)切變和潛勢(shì)強(qiáng)度對(duì)GPI的分布都有貢獻(xiàn)．通過(guò)進(jìn)一步對(duì)印度洋 2月(圖 6左列)和 10月(圖 6右列)多年平均的絕對(duì)渦度、相對(duì)濕度、垂直風(fēng)切變、潛勢(shì)強(qiáng)度和GPI 的二維空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行對(duì)比研究,發(fā)現(xiàn) 2月北印度洋TC易發(fā)區(qū)(阿拉伯海和孟加拉灣)600 hPa的相對(duì)濕度較低,而南印度洋較高(圖6c),與 GPI的結(jié)構(gòu)類似．在北部阿拉伯海和北部孟加拉灣的垂直風(fēng)切變較高 (圖6e),這些環(huán)境因素不利于TC在阿拉伯海和孟加拉灣的生成,造成了 2月北印度洋TC頻數(shù)較低,而南印度洋TC頻數(shù)較高(圖6i)．10月阿拉伯海東北部和北部孟加拉灣的絕對(duì)渦度大,相對(duì)濕度較高,垂直風(fēng)切變小,潛勢(shì)強(qiáng)度高,有利于TC的生成,造成了TC頻數(shù)在阿拉伯海東北部和孟加拉灣比其他地方高(圖6j).

3 長(zhǎng)期趨勢(shì)

圖7是觀測(cè)的TC個(gè)數(shù)年變化．圖7a顯示了IBTrACSv04資料中南北印度洋所有TC的年平均．北印度洋 TC的個(gè)數(shù)(黑線)從20世紀(jì)70年代末每年大約5個(gè)到現(xiàn)在每年大約10個(gè),增加了近一倍．Mann-Kendall 檢驗(yàn)[40]表明,平均每10年大約1.3個(gè)的增長(zhǎng)趨勢(shì)是顯著的(p<0.05)．該增長(zhǎng)趨勢(shì)主要是由較弱的TC年變化趨勢(shì)貢獻(xiàn)的,熱帶風(fēng)暴和較強(qiáng)的TC并無(wú)明顯的變化趨勢(shì)(圖7b)．南印度洋 TC個(gè)數(shù)(紅線)長(zhǎng)期變化趨勢(shì)與北印度洋相反,從70年代末每年大約25個(gè),下降到現(xiàn)在每年大約 13個(gè),與北印度洋的 TC個(gè)數(shù)相當(dāng)．每10年平均大約 2.8個(gè)的下降趨勢(shì)非常顯著(圖7a)．對(duì)于南印度洋(圖7c),除較強(qiáng)TC(U≥32.7 m·s-1)外,不同強(qiáng)度的 TC個(gè)數(shù)都呈下降趨勢(shì).

為了檢驗(yàn)?zāi)媳庇《妊竺磕昕偟腡C生成個(gè)數(shù)變化趨勢(shì)的可靠性,從 IBTrACS v03r10 資料中得到的總個(gè)數(shù)年變化也同時(shí)顯示在圖7a中(虛線)．在南北印度洋,除了 2016年后的資料有變化之外,1979—2016年的資料幾乎完全相同．我們進(jìn)一步用ERA-Interim 的 TC跟蹤資料[41]進(jìn)行了檢測(cè)(圖略),但沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)．這些上升和下降趨勢(shì)究竟來(lái)自于哪個(gè)強(qiáng)度區(qū)間的TC 個(gè)數(shù)?為了回答這個(gè)問(wèn)題,圖 8顯示北印度洋每年TC 總個(gè)數(shù)和各強(qiáng)度區(qū)間TC 個(gè)數(shù)的時(shí)間序列．北印度洋TC個(gè)數(shù)的上升趨勢(shì)主要來(lái)自于熱帶低壓(TD,圖 8b) 和熱帶風(fēng)暴(TS,圖 8c),而 1990年之前對(duì)各強(qiáng)度的TC 幾乎沒(méi)有紀(jì)錄,所以 1990年之前的資料應(yīng)忽略．南印度洋的 (圖9) TC個(gè)數(shù)的下降趨勢(shì)也主要來(lái)自于熱帶低壓 (圖9b) 和熱帶風(fēng)暴 (圖9c),另外臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù) (圖9e) 也有下降趨勢(shì)．隨著探測(cè)技術(shù)的改進(jìn),現(xiàn)在能探測(cè)到強(qiáng)度較弱的TC,可能是北印度洋 TC個(gè)數(shù)上升的原因之一．但南印度洋強(qiáng)度較弱的 TC個(gè)數(shù)下降的原因尚不清楚,需要未來(lái)進(jìn)一步研究.

圖10顯示經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的每年觀測(cè)的(IBTrACS v04)TC個(gè)數(shù)變化(粗黑線)和大于不同 GPI 百分位值的格點(diǎn)數(shù)變化,所有曲線都已經(jīng)被標(biāo)準(zhǔn)化．對(duì)不同的 GPI百分位值,北半球格點(diǎn)數(shù)(圖 10a)的變化趨勢(shì)和觀測(cè)的 TC個(gè)數(shù)變化趨勢(shì)相一致,2005年之前有明顯的上升,之后幾年較為穩(wěn)定,2012以后又開始上升．但觀測(cè)曲線和 GPI曲線的相關(guān)不顯著．南印度洋的觀測(cè)結(jié)果和GPI曲線變化趨勢(shì)正好相反(圖10b),觀測(cè)曲線呈顯著的下降趨勢(shì)(見(jiàn)圖7a,7c),GPI 曲線在 2001年前后有明顯的年代際變化,但整體呈顯著的上升趨勢(shì)．該不一致的地方有可能來(lái)自于觀測(cè)資料,也可能是 GPI 公式的適用性問(wèn)題,需要進(jìn)一步的深入研究.

4 討論和小結(jié)

本文利用1979—2019年ERA5逐月大氣再分析資料,計(jì)算了南北印度洋各格點(diǎn)的潛勢(shì)強(qiáng)度Vpot[37],結(jié)合ERA5資料中海表溫度、海平面氣壓、850 hPa絕對(duì)渦度、600 hPa相對(duì)濕度,以及200 hPa和850 hPa之間的垂直風(fēng)切變,對(duì)每個(gè)格點(diǎn)的熱帶氣旋生成指數(shù)進(jìn)行了計(jì)算[27-28],并把結(jié)果與IBTrACS觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較．結(jié)果表明,熱帶氣旋生成指數(shù)GPI能夠較好地刻畫觀測(cè)到的TC在南北印度洋的空間分布特征,并且南印度洋TC生成個(gè)數(shù)比北印度洋多．GPI能夠重現(xiàn)印度洋TC生成的氣候態(tài)分布,如北印度洋TC生成個(gè)數(shù)的雙峰結(jié)構(gòu)和南印度洋的單峰結(jié)構(gòu),并且北印度洋TC生成個(gè)數(shù)5—6月的峰值小于10月左右的峰值,與觀測(cè)結(jié)果一致．通過(guò)設(shè)定不同的最大風(fēng)速U和GPI百分位值,發(fā)現(xiàn)觀測(cè)資料中TC生成的月變化曲線和ERA5資料中大于GPI百分位值的格點(diǎn)數(shù)曲線變化非常一致．因此總體而言,GPI能準(zhǔn)確描述南北印度洋TC的氣候特征.

南北印度洋最大風(fēng)速大于不同臨界值的TC個(gè)數(shù)的比值和南北印度洋GPI大于不同百分位值的格點(diǎn)數(shù)的比值(南印度洋/北印度洋)都大于1,最大比值分別超過(guò)7和10,意味著南印度洋的TC生成數(shù)遠(yuǎn)大于北印度洋(圖2)．通過(guò)分析絕對(duì)渦度、相對(duì)濕度、垂直風(fēng)切變和潛勢(shì)強(qiáng)度與GPI的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)在北印度洋,絕對(duì)渦度、垂直風(fēng)切變和潛勢(shì)強(qiáng)度對(duì)雙峰結(jié)構(gòu)都有貢獻(xiàn)．在南印度洋,相對(duì)濕度、垂直風(fēng)切變和潛勢(shì)強(qiáng)度對(duì)GPI的分布有貢獻(xiàn).

對(duì)觀測(cè)資料IBTrACSv04的分析表明,北印度洋TC生成總個(gè)數(shù)以每10年1.3個(gè)的趨勢(shì)增加,而南印度洋TC生成總個(gè)數(shù)以每10年2.8個(gè)的趨勢(shì)減少．通過(guò)對(duì)不同強(qiáng)度的TC生成個(gè)數(shù)分析發(fā)現(xiàn),北印度洋的TC個(gè)數(shù)上升趨勢(shì)主要來(lái)源于弱熱帶氣旋的貢獻(xiàn)(熱帶低壓和熱帶風(fēng)暴),而強(qiáng)度較強(qiáng)的TC個(gè)數(shù)沒(méi)有明顯的變化趨勢(shì)(圖7—8)．GPI分析的結(jié)果顯示,大于不同GPI百分位值的格點(diǎn)數(shù)都呈上升趨勢(shì)(圖10a)．在南印度洋的觀測(cè)數(shù)據(jù)中,幾乎所有強(qiáng)度的TC個(gè)數(shù)都呈下降趨勢(shì)(圖9b—9g),且超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)的個(gè)數(shù)接近于熱帶風(fēng)暴的個(gè)數(shù)(圖9c,9g)．然而GPI分析的結(jié)果卻顯示大于不同GPI百分位值的格點(diǎn)數(shù)都呈上升趨勢(shì)(圖10b),且在2002年前后有明顯的年代際變化．通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),IBTrACS v4.0和IBTrACS v3r10的結(jié)果與ERA-Interim的TC跟蹤資料[41]結(jié)果在北印度洋較一致,但在南印度洋的變化趨勢(shì)相反,需要進(jìn)一步的詳細(xì)研究.

致謝感謝ECMWF提供ERA5資料以及提供IBTrACS資料的團(tuán)隊(duì)．劉春雷還感謝英國(guó)雷丁大學(xué)氣象系為訪問(wèn)提供方便.