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通过路径及发源地变化的统计模型研究ENSO对东亚热带气旋登陆影响

EMMI YONEKURA

地球与环境科学部门，哥伦比亚大学，纽约

TIMOTHY M. HALL

美国航空航天局戈达德太空研究所，纽约

（投稿日期2012年9月6日，最终版本2013年9月25日）

摘要:以下描述的是在西北太平洋热带气旋（热带气旋缩写）的统计路径模式的成果。这个模式的目标是研究厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）对东亚热带气旋登陆的影响，这种模式是基于国际最佳路径档案气候管家（IBTrACS）对1945年至2007年TC观测数据库，并使用了在厄尔尼诺3.4指数时当地TC形成率和路径增量局部回归和季节变化的气候参数。主要的改进包括ENSO的独立性在路径拓展和在起源和路径占有季节性的方面中。通过在1945年至2007年期间对观测与模拟的比较得出结论，该模型的更新改进了这个模型在模拟热带气旋方面的技术。对TC起源和路径的变化分别进行了分析并累计静止极端ENSO状态的模拟。对区域性（100公里级）登陆的影响被归因于起源和路径的变化。ENSO对发源地的影响主要是发源位置的转移，从厄尔尼诺年的东南位置到拉尼娜年的西北位置，这导致在拉尼娜期间在东亚海岸的有较高的登陆率。ENSO对路径传播的影响是随季节和空间变化的。在高峰季节的活动（7- 10月），与ENSO年平均路径相比有显着的变化。登陆率随着发源地和路径的ENSO效应变化，在菲律宾处抵消，而越南，中国，朝鲜半岛和日本海岸段表现出增强的拉尼娜年升幅。

1引言

在许多人口稠密的沿海地区每年有很高的死亡率和重大经济损失，因为发生在西北太平洋（WNP）热带气旋频繁的登陆。有研究表明，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）强烈影响西北太平洋热带气旋的活动。为了更好地弄清楚这一地区的TC登陆的风险，与ENSO的关系必须加以考虑。在ENSO期间西北太平洋热带气旋最重大的变化是生成位置在强厄尔尼诺期间转移到了东南部，在强拉尼娜事件中转移到了西北部。（1985，2000年chan，;1988年dong，1994年Lander； 2000年Saunders 等; 2002年Wang 和 Chan ; 2002年Chia 和 Ropelewski ; 2007年 Camargo等）这种转变是由在厄尔尼诺期间穿过西北太平洋的季风位置的东移，与垂直风切变的减少而解释的（1994年Lander）（Clark和Chu2002），这两方面都是发源地的有利条件。这种转变导致一系列的热带气旋的路径变化：那些在东南部的有更长的寿命，而且往往向北转向与那些在西北形成径直向西移动到陆地的相比(Wang 和 Chan 2002年)。Elsner和Liu（2003）进一步研究了ENSO对路径的影响和与登陆的的联系，发现强厄尔尼诺年来与向北转向的TC路径有关联，这有可能使热带气旋在日本，朝鲜半岛和中国北方登陆，在拉尼娜年，TC的轨道径直向西路移动，使菲律宾，中国南方和越南有较高的几率。由卡马乔等人进行的对西北太平洋的TC-路径聚类分析（2007年）表明，在厄尔尼诺（拉尼娜）年的不同的生成区域也与长（短）路径相关。其中一个重要的含义是，在厄尔尼诺年西北太平洋TC路径有更多机会以达到更高的强度，当它们穿过热带海洋时使发源地更接近赤道或者向东远离。厄尔尼诺年当登陆前它们向北曲折运动时热带气旋可能到达更高的纬度（ 2004年陈和刘; 2005年卡马乔和索贝尔卡，2007年马乔等人）。在登陆的强度和登陆地点方面作出登陆风险评估时，最后两个影响是非常重要的。

ENSO与路径关系已经用发源地的转移初步解释了。还没有被广泛研究的一件事是ENSO对路径的直接影响。例如，对于独立的发源地，当处于不同的ENSO状态时TC会倾向于向不同的方向移动吗？在这项研究中，我们探讨这种影响以及合并的发源地和槽的ENSO效应在登陆变化时的各个因素的影响. 我们填补了TC-ENSO关系及其影响登陆的关键空白。由于提升ENSO的预测性已经做了许多工作了（例如, 1991年 Cane; 2003年Fedorov 等人. ; 2010年Goddard等人），人们更充分地了解ENSO-TC的关系，这将改进使大范围的TC登陆的几率预测（2006年Vitart等，2007年卡马乔等人）。在这里，我们提出了一个路径的统计模型，可以估计东亚热带气旋登陆与ENSO变化的关系。

使用路径统计模型的优点是可以计算出TC活动与气候状况的关系对人类的影响。观察性研究已使用路径形状（2003年埃尔斯纳和刘;卡马乔等人，2007年b，c）或路径密度（2002年王和陈; 2004年吴等; 2012年张等）的变化作为TC登陆的风险代理，因为当只考虑观测很小的沿海地区的登陆时数据变得稀疏。数据的限制增加当考虑到不同的气候状态。

大多数其他ENSO的研究将观测数据划分成基于一种ENSO指数的阈值不到10年的子集。我们工作的一个重要的新的方面是，它采用随机模拟的回归的统计路径模型，而不是创建子集。由于模型是随机的，它的模拟观察到的路径是不相同的。我们合成的每一个路径是独立的，但作为一个集合对观察到的路径有类似的统计特征。统计模型的另一个好处(Darling 1991年; Drayton 2000年; Vickery等人. 2000年; James 和Mason 2005年; Emanuel 等人. 2006年; Rumpf等人. 2007年; Hall 和 Jewson 2007年; Graf等人 2009年; Yin 等人. 2009年; Yonekura 和 Hall 2011年)是有明确地模拟登陆的能力。我们路径建模方法允许评估不同的ENSO状态登陆的几率并且具有100公里的海岸段的分辨率，而不是一个国家规模（例如，吴等2004年; 张等2012年）。实际上，人们可以根据喜好选择一个特定的段或一个城市，而不是使用一个更大的地区或国家总体风险水平。

在以往的工作中，Yonekura和Hall（2011年，以下简称YH11）使用统计的路径模型来模拟西北太平洋的热带气旋的整个生命周期中包括ENSO依赖性的成因组件。这里，我们描述了另外的独立路径传播元件到YH11模型。在YH11，统计模型构造，验证和仿真程序的详细介绍。成因组件取决于ENSO，使用的7- 10月（JASO）厄尔尼诺3.4指数作为当地发生数时间序列的局部泊松回归。该模型能够捕捉登陆的地理特征的历史时期的模拟，以及复制观察路径轨迹和密度的空间分布。

一个重要的方面是YH11模型缺少WNP热带气旋的季节性。Chan（2000）的研究表明ENSO对WNP TC的影响，这种变化体现在路径随月改变。例如，十月一次强大的厄尔尼诺事件，路径将更多的北移，避开日本，因为周围北纬40中层西风。同月强大的拉尼娜现象，它表现为低纬度地区路径径直向西移动，因为东风的不规则移动。Chia和Ropelewski（2002年）研究在西北太平洋平均发源地的季节性，从三月向东南移动（58N，1588E）到六月向西移动（1358E），北半球夏季到东北地区在（178N），然后十二月回到东南偏南（88N）。弱台风季节季风以及与ENSO事件，这也解释了发源地移动。Camargo等人的（2007年b，C）WNP路径聚类分析，它也表明，不同的集群具有不同的季节发生率，以及与ENSO正或负相关的不同季节期间。在这项研究中，我们包括了季节性的起源和路径成分，用海洋季节变化预测，另一项改进是来自YH11模型。

在下面的章节中，我们描述用于集成ENSO和季节的依赖性的模型，运行模式，并讨论了模型的不确定性。然后，在第3节中，我们评估模型，描述ENSO对TC路径的影响，并检查模式对路径及生成影响登陆率的效果。第4节对结果做出总结和讨论。

2.方法

a. 数据

作为YH11，用于构建统计模型的TC路径数据来自国际最佳轨道归档气候管家（IBTrACS; Knapp等2010年）6小时一次的风暴位置.风暴数据库1945年至2007年与YH11有一致性。

为了定义给定一年ENSO的状态，JASO厄尔尼诺3.4指数（从1950至1979年每月气候异常; Barnston等1997）被使用，并且以下将称为ENSO指数。我们了解到近期赤道太平洋变暖型ENSO，厄尔尼诺默多克事件的研究（Ashok等，2007） - 并且想在这里区分我们正在考虑传统的厄尔尼诺，赤道太平洋海表温度（SST）由第一个EOF定义。厄尔尼诺3.4和厄尔尼诺-3指数都很好地与第一个EOF相关的主成分相关，并且模型在使用任一指数时的结果差异不大。

季节性变化的预测在两个模式中的起源和路径变化成分中都有使用。加入海表面温度作为在生成成分和路径传播成分中中层风参数的主要目的是要包括WNP热带气旋的季节性影响，因此，我们使用气候预测因子。气候预测与ENSO指数之间的相互作用项代表影响该TC模型成分，例如，如果ENSO状态影响季节性或如果季节影响TC活动。ENSO已经知道影响大气环流和西北太平洋海表温度.在对流层中层，一次厄尔尼诺是与东南亚大气环流想联系的，这增强了沿海西风急流（Wang等al.2000）。西北太平洋海表面温度，特别是在北纬5-20，东经130-155，是是厄尔尼诺3.4指数反相关的，虽然其变异性小于指数区域（Chan和Liu2004年）。我们相信，我们的模式间接捕获热带气旋的这些影响通过ENSO指数预测.我们假定在观察到的TC行为物理环境变化是隐式的。

对于生成要素，我们使用从美国国家海洋和大气管理局（NOAA）每月的年循环气候SST（2004年史密斯和雷诺），版本3（ERSST V3），数据由美国国家海洋和大气管理局海洋和大气研究所/地球系统研究实验室/物理科学部（OAR/ ESRL PSD）在科罗拉多州博尔德市（数据可以在http://www.esrl.noaa.gov/psd找到）。在模式的路径传播分量，美国国家大气研究中心（NCEP-NCAR）再分析了国家环境预报中心的从1948年至2007年（卡尔纳等al.1996）500百帕纬向风的每天年循环气候资料。

500 hPa纬向风作为路径要素的预测是由Chan和Gray选择的（1982），他们研究哪一风级最影响路径位移和速度。他们发现中层风（700，600和500百帕）影响最大。Chan（2000年），然后用500百帕风距平解释不同ENSO阶段有关WNP TC路径变化。 Wu等人 （2004年）提出的不同的ENSO状态500百帕风的复合材料表明，厄尔尼诺和拉尼娜时的登陆改变与500百帕副热带高压脊相联系。最近，Zhang等。 （2012年），观察500百帕风场异常并且发现ENSO-TC跟踪效果的机制。综观NCEP-NCAR再分析资料，在WNP 500百帕风遵循季节周期性规律。在12- 2月（DJF），在中纬度地区北纬20也有强劲极地西风和在热带的弱东风。在三月至五月（MAM），西风带北移，尤其是在盆地东部的部分。然后，在六月至八月（JJA），赤道东风加强，而且偏北向东亚沿海运动。到十月，中纬度西风开始向南转移回北纬20。在这里，我们选择使用500 hPa风场作为基于物理参数路径传播模型的第一贡献。

b起源

该模型的成因分量模拟每年TC的数量和一年中的天数以及每个TC的形成位置，所有这些都可能是与ENSO相联系的。总数是通过WNP全泊松分布，总数由WNP全年度计数上ENSO指数的泊松回归确定的随机抽取模拟（Sabbatelli和2007曼尼; YH11）。起源事件位置的目的是在YH11：本地泊松回归使用数据循环测定年度数据，其大小取决于由外部的样品最大可能性。泊松率的空间场进行了标准化创建1乘1的空间概率密度函数（PDF），并从PDF随机抽取确定每个模拟的TC的位置。进一步的细节可以在YH11找到。

图1. 对厄尔尼诺（EN）和拉尼娜（LN）年（ENSO指数值分别为of12and22）从成因模型计算的本地泊松率。选择数月指定一个每月气候SST显示：（a）六月EN，（b）八月EN，（c）十月EN，（d）六月LN，（e）八月LN，及（f）十月LN。红色表示轮廓地区最高的预期发生率。

我们增加了YH11的季节性的成因模型。我们包括SST当地每月年度周期气候作为回归的独立预测因子变量。我们随机选择一年中的一天，并且 这一天的SST值混合了泊松率的事件。然后我们采样这个可能性和重复实验，直到一个事件是确认的.一个 ENSO-SST相互作用术语也用于作为一个预测要占每年ENSO状态对季节性的影响。方程式（1）示出了如何计算局部泊松率L：

其中r代表一个网格位置，a代表一年，m代表一个月，每个beta;是r的局部回归系数，ENSO（a）是一年的ENSO指数并且SST（R，M）是SST在位置r和月m。 在YH11，在占主导地位的生成地区在厄尔尼诺年转移到西北太平洋的东南部，观察到ENSO不同输入的拉尼娜年移到西北部，如图1.转变是六月和十月之间最突出的，当76％WNP热带气旋发生时。在图1在不同的ENSO状态，六月，八月和十月的发源泊松率被示出。图中的高泊松率地区微妙的季节变化。与chan和Ropelewski（2002）发现的平均发生位置的季节性周期一致。 我们的模式现在同时捕捉ENSO和WNP TC的生成的季节性影响。

c路径

该模式的路径成分模拟一个6-每小时增量TC位置作为位置，一年中的天数，与ENSO状态的函数。基本方法与在YH11说明是相同的，但在这里，我们已经添加季节性和ENSO依赖性。我们加入Chan和Grey（1982年）和Chan（2000年）ENSO和季节性工作，他们分析ENSO路径关系逐月和ENSO的影响在500百帕风异常的贡献。他们

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