鐘劍,周慶,顧沈旦,王力群,孫一妹,韓苗苗
(中國衛(wèi)星海上測控部,江蘇 江陰 214431)
熱帶氣旋生成診斷是熱帶氣旋預(yù)報和研究的重要方向之一,診斷的準(zhǔn)確性直接決定著熱帶氣旋預(yù)報的精度和時效長短[1-2]。
在熱帶氣旋生成診斷預(yù)報等的研究過程中,大多需要結(jié)合熱帶氣旋最佳路徑集資料開展研究。目前常用資料主要包括3 種,分別為中國氣象局(China Meteorological Administration,CMA)資料、日本氣象廳(Japan Meteorology Agency,JMA)資料和美國聯(lián)合臺風(fēng)警報中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)資料。由于不同氣象業(yè)務(wù)預(yù)報中心對于熱帶氣旋生成及強度和中心位置等確定的標(biāo)準(zhǔn)不同,不同最佳路徑集資料存在一定差異,如熱帶氣旋數(shù)量和生成時間不同,同一熱帶氣旋同一時刻的強度和中心位置不同等。研究過程中發(fā)現(xiàn),最佳路徑集資料間的差異性很有可能直接影響熱帶氣旋生成診斷預(yù)報等研究的效果。例如,基于衛(wèi)星資料或數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的熱帶氣旋生成診斷中,大多僅利用單一最佳路徑集資料評估診斷預(yù)報效果[3-5],實際上由于不同最佳路徑集資料,對于熱帶氣旋生成的時間存在差異(后續(xù)統(tǒng)計表明,部分個例生成時間差異較大),結(jié)合不同最佳路徑集資料開展分析可能出現(xiàn)明顯相反的預(yù)報結(jié)果,如利用某一資料能在熱帶氣旋生成前進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報而利用另一資料則不能,進(jìn)而影響熱帶氣旋生成診斷算法的效果評估。
熱帶氣旋最佳路徑集資料在統(tǒng)計方面的應(yīng)用主要包括兩個方面,利用單一資料開展熱帶氣旋特征統(tǒng)計分析以及利用多種資料開展特征差異統(tǒng)計分析。對于前者,目前大多局限于熱帶氣旋路徑和強度等特征方面[6-7]。在熱帶氣旋生成方面,王彥磊等[8]選擇CMA 資料對西北太平洋熱帶氣旋生成數(shù)量的月份和年份基本特征進(jìn)行了統(tǒng)計分析,但該研究并未考慮不同資料間熱帶氣旋生成數(shù)量的差異,同時也未開展每年第一個熱帶氣旋生成特征統(tǒng)計等相關(guān)方面研究。對于不同資料在熱帶氣旋特征統(tǒng)計方面的應(yīng)用,目前也主要集中在熱帶氣旋的路徑和強度等特征方面[9-12]。吳勝安等[13]開展了西北太平洋熱帶氣旋生成數(shù)量在不同資料集中的差異性對比分析,主要側(cè)重于熱帶氣旋不同等級數(shù)量的差異、生成數(shù)的一致性、周期變化和年代際特征等,并未系統(tǒng)分析不同資料間熱帶氣旋生成時間差異的年變化、月變化和分區(qū)域變化特征等。
鑒于最佳路徑集資料在熱帶氣旋生成診斷預(yù)報等研究中的重要性,對熱帶氣旋生成特征和不同資料間生成差異特征開展系統(tǒng)的統(tǒng)計分析顯得尤為必要。本文利用CMA、JMA和JTWC熱帶氣旋最佳路徑集資料,在對3種資料進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,開展熱帶氣旋生成數(shù)量、位置、時間差異平均和生成早晚比例特征的分析研究。
本文所用資料包括JMA、CMA和JTWC的熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)時間范圍為1951—2017年。CMA 資料來自中國氣象局(網(wǎng)址:http://www.typhoon.gov.cn);JMA 資料來自日本氣象廳(網(wǎng)址:http://www.jma.go.jp);JTWC 資料來自美國聯(lián)合臺風(fēng)警報中心(網(wǎng)址:http://weather.unisys.com)。
針對3 種熱帶氣旋最佳路徑集資料,主要開展以下預(yù)處理:
(1)JTWC 資料等級確定。對于1951—1999 年JTWC 資料,并未記錄熱帶氣旋對應(yīng)等級信息,利用最大風(fēng)速定義熱帶氣旋各個時次對應(yīng)的等級。具體如下:
風(fēng)速小于25節(jié),定義為熱帶擾動級別;
風(fēng)速大于等于25 節(jié),小于35 節(jié),定義為熱帶低壓級別;
風(fēng)速大于等于35 節(jié),小于65 節(jié),定義為熱帶風(fēng)暴級別;
風(fēng)速大于等于65 節(jié),小于130 節(jié),定義為臺風(fēng)級別;
風(fēng)速大于等于130節(jié),定義為超強臺風(fēng)級別。
(2)JTWC 資料冗余記錄剔除。對于1961—1971 年JTWC 資料,同一熱帶氣旋(或熱帶擾動)有時存在兩個記錄信息,兩個信息僅存在很小差異(如多記錄一個時次信息等)。采用的方法是刪除其中一個多余記錄信息。
(3)CMA 資料冗余記錄剔除。對于1952—1997 年CMA 資料,同一熱帶氣旋(或熱帶擾動)有時存在2~4個記錄信息,多個記錄信息間有的是對同一熱帶氣旋(或熱帶擾動)進(jìn)行連續(xù)記錄,有的與其中某一記錄僅存在很小差異(如多記錄一個時次信息等)。采用的方法是對多個記錄信息進(jìn)行合并,或刪除其中多余的記錄信息。
(4)3 種資料名字匹配和排序。名字匹配主要針對1951—2004 年JTWC 資料,此期間JTWC 資料并未記錄熱帶氣旋名字,結(jié)合JMA 和CMA 資料信息,對JTWC 熱帶氣旋進(jìn)行名字匹配。熱帶氣旋排序主要是對3種資料中熱帶氣旋記錄的前后順序進(jìn)行調(diào)整,使得熱帶氣旋出現(xiàn)順序一致。整理后的3種最佳路徑集數(shù)據(jù)可通過郵件咨詢獲取。
經(jīng)過相關(guān)預(yù)處理得到1951—2017 年,3 種最佳路徑集中均有記錄的熱帶氣旋數(shù)量為1638個。
(1)熱帶氣旋生成數(shù)量特征
圖1 給出了1951—2017 年熱帶氣旋生成數(shù)量的年變化和月變化。熱帶氣旋生成數(shù)量最多為35個(1967 年),最少為14 個(2010 年),年平均24.5個;1995年后熱帶氣旋生成數(shù)量均在28個以下。這跟前人[12]的部分研究有所差異,主要原因為本文中僅統(tǒng)計3種資料中均有記錄的熱帶氣旋。
圖1 顯示,熱帶氣旋生成數(shù)量呈現(xiàn)出“遞增(1967—1971 年)—遞減(1971—1983 年)—遞增(1983—1994 年)—穩(wěn)定(1994—2017 年)”的年變化趨勢。熱帶氣旋生成數(shù)量月變化顯示,2 月生成數(shù)量最少(0.15 個),8 月生成數(shù)量最多(4.87 個),2—8月呈現(xiàn)出遞增趨勢,8 月—次年1 月呈現(xiàn)出遞減趨勢。
圖1 熱帶氣旋生成數(shù)量的年變化和月變化Fig.1 Annual and monthly variation in the number of TCs genesis
(2)熱帶氣旋生成位置基本特征
雖然不同資料熱帶氣旋的生成位置存在一定差異,但這種差異并不影響熱帶氣旋生成位置月變化特征的統(tǒng)計分析,3 種資料熱帶氣旋生成位置月分布和緯度月平均分布基本相同(圖略)。熱帶氣旋生成位置月分布呈現(xiàn)出明顯的月變化特征。具體如下:
1)12月—次年4月,除個別熱帶氣旋外(1951—2017 年共4 個),熱帶氣旋均生成在菲律賓以東海域;中國南海海域熱帶氣旋生成絕大多數(shù)集中在5—11月。
2)2—6 月,除極個別熱帶氣旋外(1951—2017年共1個),熱帶氣旋均生成在170°E以西海域。
3)1—8 月,熱帶氣旋生成位置緯度整體逐步北抬,8—12 月,熱帶氣旋生成位置緯度整體逐步南移。對于熱帶氣旋生成的最高緯度,1—2 月基本均位于10°N以南,3—4月部分逐步可達(dá)10°N附近,5—6 月部分可達(dá)10°~20°N 之間,7—9 月部分抬高到20°~30°N 之間,10—11 月20°N 以上逐漸減少,12月最高緯度基本在10°N 附近。對于熱帶氣旋生成的最低緯度,1—4 月在2°N 附近,5—7 月在4°N 附近,8 月抬高到6°N 以北,9—10 月在4°N 附近,11—12月在2°N 附近。圖2a給出了CMA 資料熱帶氣旋平均生成緯度的月分布。圖中顯示,1—4 月平均緯度基本維持在6°~8°N穩(wěn)定區(qū)間,5—8月,隨著月份遞增,平均緯度逐漸由10.5°N增加到17.5°N左右,8月平均緯度達(dá)最大后,9—12月平均緯度逐漸由16°N減小到8.5°N左右。
圖2 熱帶氣旋平均生成緯度的月平均變化Fig.2 Variation of the mean latitude of TCs genesis
(3)每年最早熱帶氣旋生成緯度變化特征
1951—2017年,每年最早熱帶氣旋生成于1—7月,每月生成個數(shù)分別為27、4、11、12、7、4 和2 個。圖2b 給出了3 種資料每年最早熱帶氣旋生成緯度的月平均變化。圖中顯示,對于3種資料,最早熱帶氣旋在1—2 月生成時,平均緯度在7°~8°N 之間,3月平均緯度達(dá)到最小,在6.25°N 左右,3—7月,隨著生成月份增加,平均緯度顯著增加,4—7月3種資料均分別達(dá)到8°N、10°N、12°N和14°N左右。
(4)熱帶氣旋生成時間相同兩兩資料間位置差異特征
資料統(tǒng)計表明,對于JMA-CMA、JMA-JTWC 和CMA-JTWC,熱帶氣旋生成時間相同個例分別為530 個、197 個和222 個,年平均分別為7.9 個、2.9 個和3.3 個,所占比例分別為32.4%、12.1%和13.6%;熱帶氣旋生成位置的平均誤差分別為34.91 km、109.32 km 和109.5 km。由于JMA-JTWC 及CMAJTWC 所占比例相對較低,位置差異特征不具有可代表性,下面僅分析JMA-CMA的位置差異特征。
JMA-CMA 資料熱帶氣旋生成時間相同所占比例的年平均和月平均變化見圖3。年變化呈現(xiàn)出3個階段特征,即1951—1959 年維持在30%~45%左右,1960—1989 年維持在20%左右及以下,1990—2017年維持在40%左右及以上,2005—2012 年更是達(dá)到80%~100%;月變化顯示2 月和3 月明顯大于平均值,分別達(dá)到48%和60%。
圖3 JMA-CMA熱帶氣旋生成時間相同所占比例(實線表示所有個例平均)Fig.3 The proportion of TCs with same genesis time in JMA and CMA data sets(the solid line is the average proportion value.)
JMA-CMA 資料熱帶氣旋生成位置差異的年平均和月平均變化見圖4。當(dāng)熱帶氣旋個數(shù)為0時,位置差異定義為整個時段內(nèi)的平均誤差。位置差異的年變化顯示,1951—1989 年呈現(xiàn)出遞增趨勢,1990—2017年明顯減小,基本維持在50 km以下(需注意到,1990—2017 年生成時間相同的熱帶氣旋位置差異數(shù)量也明顯增加,除1996—2000 年和2014年外,熱帶氣旋數(shù)量在10~22 個之間)。位置差異的月變化顯示,除1 月(7 個)明顯高于平均值,達(dá)到104.6 km外,其他月份基本在平均值附近浮動(17~44 mm之間)。
圖4 JMA-CMA熱帶氣旋生成時間相同的位置差異(實線表示所有個例平均)Fig.4 The distance differences of TCs with same genesis time in JMA and CMA data sets(the solid line is the average proportion value)
(1)整個區(qū)域熱帶氣旋生成時間差異平均特征
兩兩資料間熱帶氣旋生成時間差異的整個區(qū)域統(tǒng)計見表1。表中顯示,JMA-CMA、JMA-JTWC和CMA-JTWC 的生成時間差異平均為16.72 h、25.90 h 和21.09 h,相關(guān)系數(shù)(將熱帶氣旋生成時間轉(zhuǎn)換為每年中對應(yīng)天數(shù)計算得到)分別為0.999、0.990 和0.991,且均能通過0.05的顯著性水平檢驗,JMA-CMA 熱帶氣旋生成時間差異最小且相關(guān)系數(shù)最大。時間差異最大值分別為198 h(1963 年熱帶氣旋“Trix”)、252 h(1963年熱帶氣旋“Trix”)和198 h(1989 年熱帶氣旋“Winona”和1997 年熱帶氣旋“Oliwa”);差異較大個例(差異達(dá)到96 h 及以上)主要集中在2004 年以前,達(dá)到57 個,2004—2017 年僅1 個。差異較大個例形成原因主要在于某一種資料定義其達(dá)到熱帶低壓級別,而另一資料長時間僅定義其為熱帶擾動或熱帶云團(tuán)。
表1 兩兩資料間熱帶氣旋生成時間差異統(tǒng)計Tab.1 Statistics of the time differences of TCs generation between each two of the datasets
圖5表示兩兩資料間熱帶氣旋生成時間差異的年平均和月平均變化。對于年變化,JMA-CMA 呈現(xiàn)出先增加(1951—1968 年,最大達(dá)到47 h)后減?。?968—2000 年)再穩(wěn)定(2001—2017 年基本維持在10 h以下穩(wěn)定區(qū)間)的變化特征;JMA-JTWC也呈現(xiàn)出先遞增(1951—1968 年,最大達(dá)到59.77 h)后減?。?968—1978 年)再穩(wěn)定(1978—2017 年基本維持在10~30 h 穩(wěn)定區(qū)間)的變化特征;而CMA-JTWC 呈現(xiàn)出基本維持在10~35 h 穩(wěn)定區(qū)間內(nèi)浮動的變化特征。不同資料熱帶氣旋生成時間差異隨年份變化線性回歸結(jié)果見表2。表中顯示,3 種資料在1951—2017 年均呈現(xiàn)出線性下降趨勢,且均能通過0.05 的顯著性水平檢驗,其中JMA-CMA 線性回歸系數(shù)相對最大,但線性回歸均方根誤差也最大,CMA-JTWC線性回歸系數(shù)最小,但線性回歸效果相對最好。從變化趨勢來看,后續(xù)兩兩資料間每年的時間差異雖呈現(xiàn)出一定線性下降趨勢,但主要維持在穩(wěn)定區(qū)間。
表2 兩兩資料間熱帶氣旋生成時間差異隨年份線性回歸結(jié)果(x表示年份,y表示生成時間差異,單位:h)Tab.2 Linear regression with year of the TCs generation time differences for each two of the datasets(x is time,y is time differences,unit:h)
圖5 熱帶氣旋生成時間差異變化Fig.5 The average of the time differences of TCs genesis
對于月變化,3 組資料在熱帶氣旋非活躍的冬季(12月—次年2月)月份之間相差較大,春季(3—5月)JMA-CMA 和CMA-JTWC 月份之間差異較小而JMA-JTWC 維持在平均值附近變化;對于熱帶氣旋活躍的夏秋季(6—11 月)則均維持在各自平均值附近變化(JMA-CMA 為11~19 h、JMA-JTWC 為21~28 h、CMA-JTWC為19~24 h);3組資料均在1月達(dá)到最大,最小則分別出現(xiàn)在2月、12月和7月。
(2)整個區(qū)域熱帶氣旋生成早晚比例平均特征
兩兩資料間熱帶氣旋生成時間早晚分布比例見表3。表中顯示,對于熱帶氣旋生成時間,JMA 早于CMA 和JTWC 的比例分別達(dá)到55.4%和61.9%,晚于兩者的比例分別為12.2%和26.0%,這表明,對于大部分熱帶氣旋個例,JMA 中的生成時間要早于或等于CMA和JTWC。同時,CMA中熱帶氣旋生成時間早于和晚于JTWC 的比例分別為48.0%和38.4%,這表明,CMA中熱帶氣旋生成早于JTWC 的概率稍大,但并未呈現(xiàn)出明顯的早晚差異。
表3 兩兩資料間熱帶氣旋生成時間早晚分布比例(單位:%)Tab.3 The ration of the TCs generation sequence for each two of the datasets(unit:%)
兩兩資料間熱帶氣旋生成時間早晚比例隨年份變化見圖6,分為等于(=)、早于(<)和晚于(>)3種情形。圖中顯示,對于年變化,兩兩資料間均存在某一情形維持在穩(wěn)定區(qū)間內(nèi)變化且所占比例相對較小的情形,具體為JMA-CMA 中的JMA>CMA 情形、JMA-JTWC 中的JMA=JTWC 情形以及CMAJTWC 中的CMA=JTWC 情形,均維持在30%以下區(qū)間變化。同時,每組資料中其他兩種情形均呈現(xiàn)出此消彼長的變化趨勢,并呈現(xiàn)出明顯的年代際變化特征。JMA-CMA 中,JMA 圖6 兩兩資料間熱帶氣旋生成時間早晚分布比例年平均變化(實線表示傅里葉7a濾波低頻變化曲線)Fig.6 Annual average of the ratio of the TCs generation sequence for each two of the datasets(The solid lines are for values with Fourier 7a low frequency filtering) 同時,參照吳勝安等[13]分析年代際特征的處理方法,對原始序列進(jìn)行了傅里葉濾波處理,去掉7a以下的高頻變化部分,結(jié)果(見圖6 實線)也呈現(xiàn)出上述的年代際變化特征。 圖7表示兩兩資料間熱帶氣旋生成時間早晚比例的月平均變化。圖中顯示,對于月變化,兩兩資料間在熱帶氣旋非活躍的冬春季(12月—次年5月)月平均變化較大,而在夏秋季(6—11 月)則均維持在各自平均值附近變化。對于JMA-CMA,均為JMA>CMA 概率最小,除2 月和3 月為JMA=CMA概率最大外,其他月份均為JMA 圖7 兩兩資料間熱帶氣旋生成時間早晚分布比例月平均變化Fig.7 Monthly average of the ratio of the TCs generation sequence for each two of the datasets (3)分區(qū)域熱帶氣旋生成差異平均特征 西北太平洋熱帶氣旋生成的大尺度環(huán)境場特征包括季風(fēng)槽、季風(fēng)輻合區(qū)域(偏西季風(fēng)與偏東信風(fēng)匯合區(qū)域)和季風(fēng)切變線[14-15](偏西季風(fēng)以北的偏東信風(fēng)區(qū)域)。張超等[16]指出,季風(fēng)槽正常型主體可達(dá)150°E左右。結(jié)合西北太平洋熱帶氣旋生成的大尺度環(huán)境場特征及時間差異平均統(tǒng)計結(jié)果,本文將西北太平洋分為3 個子區(qū)域:區(qū)域一(146°E 以西海域)、區(qū)域二(146°E 以東、13.5°N 以南海域)和區(qū)域三(146°E以東、13.5°N以北海域)。以3種資料中熱帶氣旋生成最晚時刻對應(yīng)熱帶氣旋中心經(jīng)緯度作為分區(qū)域判斷依據(jù)。 分區(qū)域熱帶氣旋生成時間的差異平均和對應(yīng)數(shù)量見表4。表中顯示,區(qū)域一熱帶氣旋生成數(shù)量最多,區(qū)域二和區(qū)域三熱帶氣旋生成數(shù)量相當(dāng)。同時,兩兩資料間不同區(qū)域?qū)?yīng)的熱帶氣旋生成時間差異存在明顯不同特征,其中區(qū)域二中相對于整個區(qū)域均有明顯減小,區(qū)域一中JMA-JTWC 和區(qū)域三中JMA-CMA 時間差異平均明顯高于整個區(qū)域,區(qū)域一和區(qū)域三中其他資料時間差異平均基本與整個區(qū)域相當(dāng)。 表4 分區(qū)域熱帶氣旋生成時間差異平均和對應(yīng)數(shù)量Tab.4 Area average of the time differences of the TCs generation and the corresponding number of TCs 本文利用1951—2017 年CMA、JMA 和JTWC的熱帶氣旋最佳路徑資料,在資料預(yù)處理的基礎(chǔ)上,診斷分析了西北太平洋熱帶氣旋生成特征及不同資料集間的差異特征。主要結(jié)論如下: (1)熱帶氣旋生成位置呈現(xiàn)出明顯月變化和位置變化特征,其中1—8月生成緯度逐步北抬,9—12月生成緯度逐步南移,12 月—次年4 月中國南海和2—6月170°E以東海域幾乎無熱帶氣旋生成。每年最早熱帶氣旋生成的平均緯度,1—2 月在7°~8°N之間,3 月最小,達(dá)到6.25°N,3—7 月隨著月份增加呈直線顯著增加。 (2)對于熱帶氣旋生成時間相同個例占比最多的JMA-CMA 資料(達(dá)到32.4%)的位置差異,呈現(xiàn)出先遞增(1951—1989 年)后顯著減?。?990—2017年,差異在50 km 以下)的變化趨勢;除1 月明顯高于平均值(達(dá)到104.6 km),其他月份基本在平均值附近浮動(17~44 km之間)。 (3)對于兩兩資料間的熱帶氣旋生成時間差異,整個區(qū)域平均總體為JMA-CMA 最小(16.72 h)JMA-JTWC 最大(25.90 h);對于年平均,JMA-CMA和JMA-JTWC 均呈現(xiàn)出增加—減小—穩(wěn)定變化特征,穩(wěn)定變化區(qū)間分別為0~10 h(2001 年后)和10~30 h(1978—2017年),CMA-JTWC穩(wěn)定在10~35 h,且時間差異均呈現(xiàn)出線性下降趨勢;對于月平均,3組資料在熱帶氣旋非活躍的冬季(12月—次年2 月)月份之間相差較大,對于熱帶氣旋活躍的夏秋季(6—11 月)則均維持在各自平均值附近變化;分區(qū)域平均差異特征顯示,146°E 以東、13.5°N 以南海域生成時間差異相對其他區(qū)域更小。 (4)對于兩兩資料間的熱帶氣旋生成早晚比例,大部分熱帶氣旋個例JMA 生成時間均早于或等于CMA 和JTWC,比例分別達(dá)到87.8%和74%;對于年平均,JMA 晚于CMA、JMA=JTWC 和CMA=JTWC 隨年份基本維持在較小穩(wěn)定區(qū)間內(nèi)浮動變化,大多在30%以下,其他兩種情形均呈現(xiàn)出此消彼長的趨勢和明顯的年代際變化特征;對于月平均,在熱帶氣旋非活躍的冬春季(12 月—次年5 月)月份間均相差較大,對于熱帶氣旋活躍的夏秋季(6—11 月)則均維持在各自平均值附近變化,大多數(shù)月份JMA 早于CMA 和JTWC 的概率更大,5—10月CMA早于JTWC的概率更大。5 總結(jié)和結(jié)論