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全球热带风暴日的气候变化特征(1965–2008)

Bin Wang,1,2 Yuxing Yang,1 Qing‐Hua Ding,2 Hiroyuki Murakami,3 and Fei Huang1 Received 23 January 2010; accepted 9 March 2010; published 6 April 2010.

[1]热带风暴日在过去44年（1965-2008）中具有一致的全球记录，它提供了关于成因，轨迹和寿命的综合信息的替代指标。通过使用热带气旋最佳路径数据，对全球风暴日和海面温度场进行季节性依赖奇异值分解。

主导全球风暴日总数变化的主导模式显示了北太平洋活动增强与北大西洋活动减少以及活跃的热带和不活跃的亚热带之间南半球海洋中南北差异和东西方差异，这些差异与厄尔尼诺现象和太平洋年代际振荡（PDO）产生正相结合。第二种模式揭示了伴随全球变暖的趋势模式：北大西洋和印度洋太平洋暖池（17.5°S-10°N，70-140°E）的上升趋势和太平洋上空的下降趋势，尤其是南太平洋。然而，全球风暴日总数没有变化，只有厄尔尼诺 - 南方涛动和PDO驱动的大幅度波动。到目前为止，热带气温上升约0.5°C尚未影响全球热带风暴日。引用：Wang，B.，Y。Yang，Q.-H。 Ding，H。Murakami和F. Huang（2010），全球热带风暴日的气候控制（1965-2008），地球物理学。 RES。 Lett。，37，L07704，doi：10.1029 / 2010GL042487。

1. 介绍

[2] 海平面温度上升（SST）对热带气旋（TC）活动的影响是社会和科学方面的重大问题之一。 随着过去4到5年间观测到的热带气温升高约0.5°C，检测观测到的TC活动变化可能会揭示全球变暖对TC活动的影响。最近对现有趋势的研究，飓风强度的记录引起了学术界的激烈争论[例如，Emanuel，2005; Webster等，2005; 陈，2006; Klotzbach，2006; Sriver和Huber，2007; Kossin等，2007]。 大部分争论都集中在飓风强度记录的不确定性上[Landsea et al。，2006]。

[3] 在这里，我们选择热带风暴日作为衡量TC活动的替代指标，它反映了整个风暴生命周期中的风暴人口，具有比强度更可靠和更长的记录（从1965年到2008年），更适合于检测趋势。 对于给定的盆地，风暴日的总数等于TC成因数乘以盆地平均寿命。 风暴日的空间分布可以显示TC轨道的变化，但这很少在全球范围内进行检查。 风暴日提供有关TC的成因，寿命和轨迹的综合信息。 在一定程度上，寿命也与峰值强度和功耗指数有关[Emanuel，2005]，因此，风暴日变化的研究可为进一步了解累积TC动能和PDI的变化提供基础。

[4]热带气旋几乎遍布所有热带和副热带海洋盆地，包括北太平洋西部（WNP），北太平洋东部（ENP），北大西洋（NAT），北印度洋（NIO）和南半球海洋（SHO） ）。然而，先前对TC气候变率的研究主要集中在个别海洋盆地上。各种海洋盆地TC气候变化的联系，仅在过去十年中进行了研究.Lander和Guard [1998]首先注意到极端“多产”大西洋活动与其他盆地的低频数台风活动同时发生;因此，全球TC生成与厄尔尼诺 - 南方涛动（ENSO）没有显著关系。基于公因子分析，Elsner和Kocher [2000]发现TC活动的最强因子与北大西洋涛动（NAO）相关。然而，Frank和Young [2007]表明ENSO对全球TC年际变化的影响最大。Webster等 [2005]已经表明，在过去十年中除了NAT之外的所有盆地中气旋和气旋天数都有所减少。

[5] 先前对TC活动变异性的研究主要涉及单个盆地的总数，而没有解决每个盆地内的空间变化;因此没有揭示跨越不同盆地边界的连贯变化。在这里，我们研究了TC风暴日的跨地域，时空变化。特别是显示TC异常的全球模式，有助于理解推动全球TC变化的主要机制。 我们主要关注的是：全球范围内TC的一致变化模式是什么？ 什么决定了异常性？ 全球风暴日有没有趋势？

2．数据和分析方法

[6]我们研究中的TC的位置来自美国海军联合台风警报中心（​​JTWC）为WNP，NIO和SHO提供的“最佳路径”数据。

在整个分析期间以及除NIO之外的全球范围内，此类定义风暴日的数据集基本上是同质的，其中风暴日的数据显示在1978年左右急剧下降，这可能是由于测量和报告实践的变化。由于NIO风暴日仅占全球总数的5％，因此该地区数据的不均匀性对我们的结果影响不大。为了研究TC风暴日的空间变化，每6小时报告的TC位置的“最佳路径”数据被转换为在每个2.5times;2.5度网格处发生的区域平均TC频率。为了获得更好的空间连续性，每个网格的原始数据通过9点加权平滑器进行平滑处理，从而节省了风暴日。 SST数据来自国家环境预测中心再分析数据（www.cdc.noaa.gov/cdc/reanalysis）.

[7]使用历年数据来研究全球TC活动的逐年变化显然是不够的。 全球风暴日的季节性分布（图1）显示5月最小值，9月出现双峰（由于北半球（NH）TC）和1月至2月（由于南半球（SH）TC）。 因此，我们将“热带气旋年”定义为从6月1日到次年5月31日的为期一年的时间段，其中包括6月1日至11月30日的NH TC季节，以及12月1日至5月31日的SH TC季节。 该定义不同于以前的全球TC活动的定义，这些差异对于研究年际变异性很重要。

图1.作为全球域（GL）和五个单独盆地的日历月函数的热带风暴日气候平均数的季节分布。 左侧刻度标记用于五个单独的盆地，右侧用于全局总计。（www.npmoc.navy.mil/jtwc.html）和国家海洋和大气管理局的国家飓风中心（NHC）的NAT和ENP（www.weather.unisys.com/hurricane/index.html）。 为了减少气旋消失的数量，我们选择了从1965年开始检查，因为当时可以获得卫星监测天气事件。 本研究中，定义的风暴日包括所有具有20km或更高的持续TC的发生发展。

图2.热带风暴日和SST之间的第一个S-SVD模式：（a）在NH TC季节（JJASON）（上部中间），SH TC季节（DJFMAM）期间的风暴日的空间模式，以及 （中下）整个TC年份，和（下）相应的时间序列。 （b）除了SST异常外，与图2a相同。 将Nino3.4指数和PDO指数绘制在图2b上以进行比较。

[8]奇异值分解（SVD）分析用于有效地隔离两个领域之间的重要耦合变异模式[Bretherton等，1992]。 为了解决年复一年TC活动的季节变化，加上下边界强迫，主要是SST，我们应用季节依赖的SVD（S-SVD）分析，其中通过使用每个TC年的两个连续（NH和SH）季节性平均异常作为“年度块”来构建协方差矩阵。在执行SVD之后，然后分解年度块。进入两个连续的季节性异常，以便可以为每个特征向量获得季节性演变的风暴日异常模式。详细的方法由Wang等人描述。 [2003]和Wang和An [2005]。

图3.与图2相同，但风暴日和SST之间的第二个S-SVD模式除外。 全球平均地面气温（SAT）也显示在图3b中，用于与SST趋势进行比较。

3.全球TC活动和SST气候变化的主导耦合模式

[9]图2显示了领先的S-SVD模式（S-SVD1）的奇异向量，它解释了风暴日和SST之间总平方协方差的48％。在NH TC季节（图2a），北太平洋和NAT之间具有相反的极性。在SH TC季节期间，SHO中的热带风暴（赤道20°S）和亚热带（极向20°S）风暴发生率增加。对于年度TC活动，主导模式的特点是：1）北太平洋活动增强与NAT活动减少之间的东西方差异; 2）活跃热带和不活跃的亚热带之间SHO的南北差异。相应的SST模式（图2b）显示了ENSO和ENSO的组合结构。

太平洋年代际振荡（PDO）[Mantua等，1997]。与S-SVD1相关的年风暴日的时间演变与Nino3.4 SST异常（r = 0.83）和PDO指数（r = 0.58）高度相关，但与NAO指数无显著相关[Li和Wang， 2003]（r = 0.06）。因此，SVD1模式主要由ENSO调节，PDO调节程度较小，且NAO调节程度较小。

[10] ENSO主要通过改变TC生成位置来增强印度洋太平洋的TC活动，从而增加TC的寿命。 在WNP中，在厄尔尼诺现象期间，TC发生的位置向东南方向移动[Chan，1985]，并且在强烈的厄尔尼诺事件期间，TC的平均寿命从4天增加到7天[Wang and Chan，2002]。 在SHO中，更多的TC在其北部发展[Camargo等，2007]，从而增加了20°S的风暴日。 NAT上热带风暴日数的减少主要是由于厄尔尼诺增强的切变抑制了TC的发生; 亚热带SHO的TC活动减少主要是由于厄尔尼诺引起的亚热带板块的震动。

4.与全球变暖相联系的风暴日的趋势模式

[11]第二个S-SVD模式（S-SVD2）占风暴日与SST之间总协方差的17.4％，揭示了风暴日的上升趋势（图3a），加上全球SST明显上升 （图3b）与全球平均地面气温上升高度相关（r = 0.93）。 SST趋势模式显示全球规模均匀变暖，除赤道东太平洋外（这里发生了小幅度冷却）。 这种模式与全球地面气温的线性趋势模式（图中未显示）有一些相似之处，但在赤道东太平洋和NH风暴轨道区域存在较大差异。 风暴日的空间格局（图3a）在NAT和印度洋太平洋暖池海洋（IPWP; 17.5°S-10°N，70°E-140°E）中呈增加趋势，但热带太平洋呈下降趋势（20°S-20°N，140°E-100°W），特别是在南太平洋。

图4.全球域（GL），北太平洋西部（WNP），北大西洋（NAT）和SH海洋（SHO）以及印度洋 - 太平洋每年TC热带风暴日总年数的时间序列 温水池（IPWP，17.5°S-10°N，70°E -140°E）。 左侧刻度标记用于单个盆地（区域），右侧用于全局总计。 图例中显示了平均数和标准偏差，最大值和最小值。

[12]由于S-SVD2仅占全球风暴日总异常的4.2％，因此，是否可以在总变率中检测到S-SVD2中看到的趋势仍然是难以捉摸的。 图4显示了NAT和IPWP平均风暴日的总数，显示了过去44年NAT和IPWP风暴日的统计有显著的上升趋势（95％置信水平）。另外，这些上升主要归因于20世纪80年代早期数据非常可靠。 以前没有报道温水池的趋势，可能是由于当地海面变暖。

[13]图3中显示的结果提供了风暴日的全球趋势模式以及全球SST变暖，这与区域研究得出的结果基本一致。 在过去的几十年中，飓风的生成频率和强烈飓风的数量显著增加[Webster et al。，2005]。 在WNP上，TC数量和强度没有任何显示增加的趋势[Chan，2006]，但由于大规模转向流的年代际变化，主流轨道向西移动[Wu和Wang，2004; Wu等，2005]。 在澳大利亚附近，风暴日数增加到澳大利亚西北部，并在南太平洋融合区向东减少[Hassim和Walsh，2008]。

5.全球风暴日总数的变化和趋势

[14]图4显示了风暴日总年数的时间序列。全球风暴日的时间演变与S-SVD1中风暴日的对应关系密切相关（图2a），表明S-SVD1主导全球总风暴日的变化。

风暴日主要由ENSO和PDO驱动。请注意，全球总量具有较大的幅度变化，1977年TC最少为460天，1996年TC最多为929天。 20世纪90年代（1990-1997）出现了强烈的TC活动，这主要归因于WNP和SHO TC活动的变化（图4）。这个长达十年的高度活跃时期与1990年至1994年前所未有的长期ENSO事件和上世纪1997年最强的厄尔尼诺现象相吻合。全球风暴日的大幅波动令人感到意外，因为由于暴风引起的反馈往往会限制每年可能形成的全球气旋数量，因此每年的TC起源数量被认为是稳定的 [例如，Henderson-Sellers等，1998]。然而，风暴日的变化受到TC平均寿命的强烈影响。在西太平洋，当成因地点向东移向开阔的海洋时，由于它们在开阔的海洋上延伸了轨道，TC的寿命大大增加。 ENSO和PDO可以通过对整个太平洋上的成因位置的协调影响来改变平均寿命，从而导致全球风暴日的大幅波动。

[15]此外，全球风暴日并未显示出过去44年的任何趋势。 在全球技合活动中占主导地位的WNP和SHO TC活动也没有趋势。 除NAT外，每个流域的TC活动预计会出现全球范围的趋势（图3a）。 仅在大西洋和印度洋 - 太平洋暖池上发现了显著的上升趋势（图4），这与S-SVD2的结果一致（图3）。

[16]总之，热带气旋年度的风暴日是全球TC活动的有意义且可靠的衡量标准。 根据1981年至2007年更可靠的数据，平均每年产生约86个TC（最大风速为20 km或以上），风暴日总数约为650，因此TC的平均寿命约为 7.5天。 在1965年至2008年期间，以风暴日衡量的全球TC活动，显示出ENSO和PDO调节的大幅度波动，但没有趋势，到目前为止温度上升尚未对其产生影响。 一个重要的含义是SST的空间变化，而不是全球平均温度，可能更适合了解全球风暴日的变化。

[17]致谢。 该研究得到了美国宇航局资助NNX09AG97G，国家自然科学基金（40975038和10735030），中国海洋大学111项目（B07036）以及

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