西北太平洋热带气旋反转型路径的统计特征及形成机制研究外文翻译资料

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西北太平洋热带气旋反转型路径的统计特征及形成机制研究

罗霞，费建芳，黄小刚，程小平

1. 解放军理工大学气象海洋学院，江苏，南京 211101）
2. 北京航空控制中心，北京100000）

摘要：采用日本气象厅（JMA）1949-2011 年热带气旋最佳路径资料，对一类短时间内突然出现近 180°反向转折个例（SRTCs）进行了统计分析.srtcs典型的大尺度环流模式使用再分析资料和动态综合分析研究。结果表明，转向主要发生在低纬度地区10°N和20°N之间，主要位于135°E。大多数的srtcs达到其峰值强度，或稍前，在转折后一些变量减少。具体来说，srtcs分为四种类型，每个包含两组（共8组）在运动方向的变化。所有srtc类型除南–北型24 h内下降到最低移动速度，其对应于主转向成分的显著降低。据该研究发现的13种典型流型的分析，我们认为，突如其来的变化轨迹是由反转转向流运动引起的。环境场的流动模式，原有的平衡被打破从而建立新的系统，例如双TCS或频散引起的反气旋。此外，由于在东、西部地区副热带高压或高压的双重脊线发生变化，其突变往往会造成路径突变。

关键词： 热带气旋 反转型路径 统计分析 合成分析

1. 引言

气候热带气旋（TC）轨道突出表现了地理纬度、季节和年际变化。TC路径在不同时间尺度上的差异很大，具有巨大的社会影响。因此，在热带地区的天气预报诞生以来，一直优先改进热带气旋路径的预测。自上世纪90年代以来，对于研究TC已经有了更显著的改善（aberson，2001； Franklin et al.，2003）。卫星（Soden et al.，2001）和下投式探空资料（aberson和Franklin，1999）对研究有很大的帮助。此外，有利于更好地理解动态模型（Kurihara et al.，1998）和TC运动相关的机制（Wang et al.，1998；;Emanuel，1999）提供了很多有用的信息。

几乎在每一个北太平洋西部的夏季期间，对一个或一个以上的热带气旋其特殊类型的路径发生突然改变进行观察。有研究表明，这种突然变化的轨道可能会导致最大的错误，在TC路径预测(Lam, 1992; Chen 和 Luo, 1995; George 和 Gray，1997）。作为常见的，还有一类特殊情况，可能会突然偏向180◦角，有时则在相当长的一个时期内在相反的方向稳定移动。这意味着，一旦机制或过程建立，它将继续影响这些突然逆转的热带气旋（SRTCs）。

确定srtc的运动在动力学上是复杂的。因此，这样的突然变化很难预测，由于短期扰动比长期的直线轨道更不可预测。例如，TC“莎拉”（1989）和TC“海贝思”（2007）预测误差在转折处可能有三到四倍的平均预测误差(Holland and Lander, 1993; Potty et al., 2012）。在近海地区，无法预测TCS这种突然改变可能带来灾难性的影响（Doyle et al.，2010）。尽管SRTCs存在和潜在经常发生，但这些特殊情况在TC研究界很少引起关注。

在一般情况下，在文献中对突然的轨道变化没有常用的定义（Wu et al.，2013）。Ni（2012）建议有两种方法识别TC路径的突变。一是靠主观判断跟踪类型和突变时刻，例如，Wu et al.（2011）指出超过24小时在轨道方向超过60°的变化，与由西北向东北方向移动取代。另一个方法是使用定量方法来解释运动方向的变化。例如，它是由85-906课题规定（Dai，2013），TC的突然左转可以通过定义在12时段gt; 30°运动方向变化。在Wu et al.（2013）中推测，标准差为1.5的TC方向的变化在12小时内约47°，6小时约为37°。因此，如果一个轨道方向变化在12（6）小时内超过40°（37°）则定义路径向北转向的突然变化。此外，Chan et al.（1980）讨论大西洋TC的突然变化，定义移动方向变化12 h超过20°为路径转向从西到东。此外，运动方向改变一个TC轨道在最初的24小时和24小时才消失也可以着重考虑比较直转的轨道（Chen et al.，2009）。

有人认为，一个突然改变的主要轨道的形成机制主要涉及的大型流通（Wu和Emanual，1993）的演变。一个轨道突然变化的时空分布与大型环境的季节变化也紧密相连（Miller et al.，1988；Yuan et al.，2007）。在分析TCs从西到东突然逆转，Harr 和 Elsberry（1991）认为，副热带高压之间的相互作用，季风系统和中纬度西风带是导致转向流大规模变化的主要因素。除此之外，其他可能的机制是环境场系统，如其他TCS（Carr III et al.，1997），热带对流层上部槽（TUTT）细胞，和中纬度槽（DeMaria，1987）。例如，TC莎拉（1989），从南到北近180°的旋转，受中尺度对流系统的主要影响（Holland 和 Lander，1993）；台风海贝思（2007）从西向东顺时针转动主要受并存TC藤原的二元效应影响（Potty et al.，2012）；和TC卢碧从西向东接近150°的转折（2009）可能与日本附近一个温带气旋的形成有关（pokhil，2012）。

虽然有一些研究文献提及到类似我们在这所提到的SRTCs的事件，根据据我们的知识研究存在，具体阐述了TC轨道变化情况就像一个明显的现象。据本文综合分析，揭示srtcs了相关一些重要特性。在第2节介绍使用数据和分析方法。SRTCs标准的特点则在第3节中定义，其次是时间和空间方面分布变化以及强度和SRTCS移动转向的统计结果在第4部分报告。此外，将对典型的轨迹进行聚类，利用回归模型展示(Gaffney 和 Smyth, 1999; Gaffney, 2004）；在一个动态复合方法的基础上（Cheng et al.，2009），典型的大规模流动模式的对SRTCs的形成机理的影响进行了初步研究。最后，对本研究的主要结果总结在第5部分。

2、资料和方法

2.1 资料

本文用到的TC路径资料取自底本气象厅（JMA）热带气旋最佳路径数据集，包含西北太平洋（含南海）海域每6小时间隔的热带气旋中心位置（经纬度）和强度（海平面中心最低气压以及中心附近最大风速）。本研究还采用美国国家环境预报中心–国家大气研究中心（NCAR NCEP再分析资料）产品（kalnay et al.，1996）每日四次，垂直方向17层，水平分辨率为2.5°times;2.5°。

2.2 合成方法

结合类似案件的大尺度环流，我们采用了伴随 TC 的移动坐标系。为了达到这个目的，周围环境系统的相对位置也基本保持原状。同时，TC 总是位于区域的中心 (Li et al., 2005)。

在一定时间内，N为样本数，S(x,y)为某时刻物理量场，S(x,y)为所有样本平均值,(x,y)为所选区域坐标。在这项研究中，我们采用位势高度，和纬向区（U）和经向（V）风，获得环境场的合成图像，TCS将12小时之前和之后的转折点。在X和Y方向上有40个格点，每个格点之间的距离是2.5°。

3 SRTCS 的统计特征

3.1 选取标准及分类

模型如图1所示，Theta;代表6h的转角和（B，E），（C，F）与（D，G）代表的位置6，12和24 h转点（前、后）。旋转角度的计算，如Theta;，符合Dai（2013），其在12和24小时周期内运动方向的变化。同样，我们使用相同的算法计算在12和24小时周期的旋转角度。考虑到在第一节中路径突然改变的识别方法，我们采取的srtcs方向变化的数值大于上述标准偏差。srtc轨道变化定义为：（1）如TC转折前后路径保持无交叉运动24h以上，剔除仅因停滞、迅速打转导致的异常转向，如图中线段AD与AG无交叉接近平行。（2）TC转角需要具备以下一个或多个特征：（i）TC转折前后6h偏折角大于90°；（ii）TC转折前后6h偏折角小于等于90°大于45°，12h偏折角大于90°；（iii）C转折前后6h和12h偏折角都小于等于90°大于45°，24h偏折角大于90°。在某些情况下，TCS在转折点附近移动得很慢，导致相邻点的密度和影响转弯角的计算。然而，以上的情况下，大多数的TCS也突然扭转轨道变化。因此，点（iii）是补充点（ii），这已经被评论在Wu et al.（2013）。根据上述标准，63年期间（1949-2011）有命名的TC资料中共有100个满足条件的SRTCs。

对于讨论的目的，转向方向是的衡量是从东，西，南，北把srtcs则分为四种类型（EW，WE，NS和SN），分别指自东向西，自西向东，自北向南，自南向北运动。此外，每种类型通过详细的无旋运动的区别（即顺时针或逆时针）进一步分为两组，这个特性与我们的可能机制分析是密切相关的。因此，我们的样本包括四大类八组srtcs。四类（EW，WE，NS和SN）所占比例分别为23%(顺时针为6个，逆时针为17个)，47%（顺时针为36个，逆时针为11个），17%（顺时针为4个，逆时针为13个），13%（顺时针为5个，逆时针为8个），可见WE类在100个总SRTC事件中所占比重最大，这是一个值得关注的方面。

图1自西向东转折前后6小时偏折角

3.2 时空分布特征

如图2，以5°times;5°网格计算转折点的分布，我们可以看到大多数的转折发生在中国南海（0-20°N,100°-120°E），在菲律宾附近海域（5°-20°N，120°-150°E），并在台湾岛附近海域（20°-30°N，110°-130°E），所占比例分别为39%，26%和10%。此外，我们可以得出结论，转向主要发生在低纬度地区10°N和20°N之间，西经135°。

如图3a所示，SRTCs年际变化显示平均每年约发生1.5次，一年最多有5次(1968年，1984年，1994年和2000年)，共16年没有观测到此类TC。SRTCs月际变化显示一年当中多发生在7-11月，约占总数的71%,与单个TC生成高发期一致。

这四个srtc类型EW，WE，NS和SN）的季节变化是不同的，并且相关大尺度环流的季节变化与转向密切有关，SRTCs EW型主要出现在8月，WE型出现在7月、NS型出现在11月和SN型出现在9月。学习其他参数的目的是需要一个有用的指标来定义SRTC。因此，定义SRTCs生成后72小时为初期，消亡前72小时为后期，其余时间段为中期。其发生频率在图3b所示，总体各个阶段比率分别为17%、66%、17%。更确切地说，改变方向后，TCs多数持续72小时以上，和突然的变化往往在一个TC的寿命中出现。

图2样本转折点分布图（每一方格代表5times;5°范围内转折点的累加）

图3样本观测次数（a）、月际变化（b）、每类TC月季变化（c）和不同时期的累计观测（d）

3.3强度特征

图4a统计SRTCs最大强度出现的时期与转折时刻的对应关系，定义T时刻为转折时刻，在T 12小时以内，T-12小时之前以及T 12小时之后达到最大强度的个例数分别为31%、39%和30%，EW型在T-12之前到达最大强度的个例数为52%，其余三类分布与平均态相当，这意味着几乎所有的SRTC达到其峰值强度，或稍前，转折时间和随后减少一些变量。

图4 SRTCs最大强度出现的时期（a），横坐标分别为转折前后12小时内，转折12小时前，转折12小时后；STRCS所能达到的最大强度（b），横坐标分别代表热带低压，热带风暴，强热带风暴，台风

3.4路径特征

Gaffeny和 Smyth（1999）表明，分散的TC路径可以通过小团体的轨道描述，或TC“政权”（Gaffeny和 Smyth，1999）。在这一部分中，聚类分析技术获得的八组中所有SRTCs均值回归的轨迹。Gaffeny（2004）为我们提供了一个详细的介绍了聚类方法，并应用到温带气旋在北大西洋（Gaffeny et al.，2007）。在这里，比较srtcs顺时针和逆时针旋转时之间的差异，对八组的质心位置保留现有的聚类。在获得各小组的质心位置后，我们把它们作为转折点。然后，我们移动的轨道在相应的区域中，以获得平均轨道。八组的平均回归轨迹如图5所示。在该点的密度变化表明srtc移动速度。轨迹的初始位置是由黑实心圆标记的，从而可以测量起始位置和运动方向。注意，在均值回归的轨迹，多点保持接近另一个转折区内，建议降低移动速度改变方向之前。

显然，三角形的质心主要分布在（20°–30°N，125°–140°E），我们看到NS型偏南20°，EW型和WE型转折前后能够稳定运动较长时间，NS型和SN型通常转折后沿着正南或正北方向稳定运动的时间比较短，多会向东或向西偏离。特别是，WE型会占据了一个非常大的区域，主要位于太平洋。EW型的典型路径和WE型有点相似，在分别顺时针和逆时针转折运动36小时之后，路径偏北。有趣的是，NS型逆时针路径呈现出明显的倒V形，通常限制在狭长的路径轨道里。此外，SN型顺时针路径是V型的，在较小的方向变化一致。由于平均轨迹主要用于表示整个移动的趋势，有些特殊情况和平均轨道之间有更大的偏差。即使只有少数情况下具有多个转折点，所以这也是不可避免的。在本研究中选择的特定阶段，是符合3.1节中概述的定义。

图5实各类样本实际路径（灰色实心圆）和平均回归路径（黑色实心圆），三角形是顺时针和逆时针旋转的质心，大号黑色实心圆为起始点。

3.4 SRTCs移速特征

在预报位置中最大误差与轨道突然变化有关，这也是由于转向后加速所造成的。这部分的目的是使预报员熟悉STRCs的速度特征。在转

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