登陆我国内陆热带气旋的衰减趋势分析
Analysis of the decay trend of tropical cyclones landing in China's mainland
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收稿日期: 2024-02-01
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Received: 2024-02-01
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赵熠轩, 仇欣, 王其伟.
Zhao Yixuan, Qiu Xin, Wang Qiwei.
登陆TC的衰减也可以用TC登陆后的衰减持续时间来衡量,一般定义为TC登陆后到低于热带风暴强度所需时间,该参数有助于量化以一定强度向内陆移动的TC的寿命.由于有些TC可以在登陆后持续数天,所以持续时间可以在没有固定时间约束的情况下衡量TC衰减的时间变化,从而更好地考虑长寿命TC的危害.Zhu and Collins[18]发现美国大陆登陆TC在1980年之前寿命缩短,但在1980年之后寿命显著增加.但是,TC在陆地上移动的距离没有随着时间的延长而增加.Chen et al[19]对1951-2009年在北太平洋西部形成并在中国大陆登陆的TC进行了分析,发现1975-2009年,TC的平均陆地持续时间显著增加,而年频率没有明显的变化趋势.Liu et al[20]调查了1980-2018年登陆中国大陆的TC,发现TC的平均持续时间和登陆时的强度都是增加的,两者是导致登陆TC破坏潜力增加趋势的主要原因.
用以上两种参数描述登陆TC的衰减,相关研究表明登陆TC的衰减时间尺度有增加趋势,TC登陆后的持续时间也存在增加趋势.但是,所描述的登陆TC衰减放缓的显著性存在差异,甚至可信度仍然存疑.目前,关于TC登陆后衰减趋势的研究存在结论不一致的情况,Chan et al[21]对此进行了对比分析,发现采用不同海盆、不同时间段、不同数据集或者不同的数据处理方法研究登陆TC的衰减变化趋势都会产生不同的结论.尤其是在登陆TC的筛选中,已有研究选取的登陆TC多是限定了TC登陆强度在一定阈值以上,而忽略了较弱登陆TC的衰减趋势,也没有对强弱登陆TC衰减趋势的可能变化进行对比分析.
因此,登陆TC的衰减趋势是否对TC登陆时的强度敏感还不清楚.另外,对不同登陆强度TC的衰减趋势,两个衰减参数的描述是否有一致的结论,哪个参数更有优势或可信度也不清楚.本文将对这些问题进行探讨.
1 数据与方法
1.1 登陆TC的数据集
本文主要使用1980-2021年中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)发布的TC最佳路径数据集.对于登陆中国的TC,和其他机构发布的数据集相比,该数据集使用了更多的观测数据,精度更高,跟踪记录TC登陆后的时间也更长,其包含TC的中心位置(精度为0.1°)、2 min平均最大风速与海平面最低气压.美国联合台风预警中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)的最佳路径数据集被用来验证结果的一致性.值得注意的是,JTWC数据集中的风速记录是1 min平均的最大风速,因此该风速记录普遍比CMA数据集中的风速记录要大,但由于本文主要研究的是变化趋势问题,这两种标准不会对趋势分析产生明显影响,因此本文没有对两种数据集中不同标准的强度数据进行标准化处理.另外,与Song et al[17]的研究采用的IBTrACS[22]数据集收录的3 h间隔的CMA最佳路径数据集不同,本文使用上海台风研究所发布的原始6 h间隔西北太平洋TC活动最佳路径数据集(2018年开始加密为登陆后3 h间隔),这是因为IBTrACS数据集中的3 h间隔数据是将CMA原始6 h间隔的数据进行插值得到的,其中强度记录是线性插值,经纬度记录是样条插值,对强度进行线性插值可能会对TC强度衰减指数的拟合结果产生影响.
1.2 登陆TC的时间段
1.3 登陆TC的筛选区域和登陆判断条件
图1为登陆TC的筛选区域示意图.当TC中心在其生命史内穿过我国内陆海岸线至少一次,则该TC被判定为登陆(本文不考虑登陆海南岛或台湾岛的情况).在所有登陆TC中,只考虑登陆后24 h内中心位置位于图中黑色虚线与高精度海岸线所围区域内的TC,这样不仅排除了登陆我国不久后移至国外或海上并长时间维持的情况,还排除了TC移至高纬度后与西风带相互作用甚至变性的情况[27].另外,还排除了登陆后24 h内强度增强或长时段维持不变的TC,若某个TC含有多次登陆过程,从其第一次满足登陆条件开始判定,若有连续出海记录,则将出海后的记录剔除.这些筛选条件提高了登陆TC内陆衰减样本的针对性,在1980-2021年的登陆TC中,共有101个登陆TC满足条件.
图1
图1
登陆我国内陆TC的筛选区域
Surrounded by dotted lines and high⁃precision coastlines.
Fig.1
Region for selecting TCs landing in China's mainland
为了分析登陆TC强度与衰减的关系,将TC登陆时的强度
1.4 登陆TC衰减参数的计算
1.4.1 衰减时间尺度
TC登陆后的衰减过程,可以用指数衰减模型来描述,即
1.4.2 衰减持续时间
2 结果与分析
2.1 不同 档下TC的路径与强度分布
图2
图2
1980-2021年不同登陆强度档下TC的路径和强度分布
TC intensity at landing time is (a) above TS, (b) TS,(c) STS and (d) TY.
Fig.2
The path and intensity distribution of TCs for different landing intensity groups from 1980 to 2021
图2b为TS档的路径分布图,登陆地点分布较为均匀,由于登陆强度较低,大部分未深入内陆就已消亡,也有一部分转向型的个例能维持很长时间.TS档TC登陆后存在一些不规则路径,与TC登陆强度低,易受其他天气系统的影响有关.图2c为STS档登陆TC的路径和强度分布,可以看到,此档登陆TC的登陆地点不像TS档那样在我国东南沿海近似均匀分布,而是主要集中在我国广东南部以及福建沿海地区,并且更加深入内陆.图2d为TY档登陆TC的路径和强度分布,该档样本数量较前两档明显减少,且路径特征中西北向的TC数量显著减少,路径更加平滑,登陆地点更加集中,分为浙江沿海与广东南部沿海两部分.根据图2b~d分析,随着登陆时刻强度的增加,登陆地点逐渐向广东以及浙江沿海集中,路径特征也逐渐趋向于西行和转向路径.由此可见,不同登陆强度档TC的路径特征存在差异,登陆强度与登陆地点以及登陆后的路径存在一定联系,登陆地点和路径的不同将使得不同强度档位的登陆TC具有不同的衰减特征.
2.2 不同 档下TC数量随时间的变化
图3为不同
图3
图3
不同登陆强度档下登陆TC的数量随时间的变化
Fig.3
Number of TCs over time for different landing intensity groups from 1980 to 2021
2.3 的回归分析
图4是不同强度档的年平均
图4
图4
不同登陆强度档下
TC intensity at landing time is (a) above TS, (b) TS, (c) STS,and (d) TY. The solid gray dots represent the average sample from year to year, the black line represents the regression line,and the blue curves represent the 95% confidence interval.
Fig.4
The trend of
图4b为TS档下年平均
图5
图5
The blue curves represent the 95% confidence interval.
Fig.5
Regression relationship between
2.4 的回归分析
图6为衰减持续时间
图6
图6
不同登陆强度档下
TC intensity at landing time is (a) above TS, (b) TS, (c) STS, and (d) TY. The solid gray dots represent the average sample from year to year, the black line represents the regression line,and the blue curves represent the 95% confidence interval
Fig.6
The trend of
图7为
图7
图7
The blue curves represent the 95% confidence interval.
Fig.7
Regression relationship between
2.5 与 的比较分析
由以上分析可知,
图8
图8
The blue curves represent the 95% confidence interval.
Fig.8
Regression relationship between
3 总结与讨论
本文利用两个描述登陆TC衰减的物理量,即登陆衰减时间尺度
本文筛选登陆我国内陆TC的条件更为具体,使得获得的样本偏少,而为了比较
本文分析表明,不同强度档位登陆TC的登陆地点和路径具有不同特征,这些特征差异对
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