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1954—2019年深圳高影响台风气候特征分析

2020-07-09郑群峰张超胡霄罗欣贺佳佳李超

广东气象 2020年3期
关键词:台风关键深圳

郑群峰,张超,胡霄,罗欣,贺佳佳,李超,5

(1.深圳市气象局,广东深圳 518040;2.深圳市国家气候观象台,广东深圳 518040;3.深圳市突发事件预警信息发布中心,广东深圳 518040;4.深圳市气象服务中心,广东深圳 518040;5.深圳南方强天气研究重点实验室,广东深圳 518040)

广东省是我国台风登陆最多的省份,台风季持续时间长[1],且路径复杂,转向型台风有1/2登陆在广东中部地区[2],深圳处于广东中部沿海,平均每年有1.5个台风带来明显风雨[3],对社会生产和市民生活影响严重,如1822号台风“山竹”是1983年以来影响深圳最严重台风,深圳平均雨量187.2 mm,最大338.6 mm,12级以上阵风持续13 h,造成严重社会经济损失,风暴潮和巨浪导致海堤等严重破损,所幸无人员伤亡。

学者们也针对登陆广东或福建给广东造成影响的台风开展了大量的研究工作[4-7],研究表明台风路径、登陆点、位置、移速、强度等因子是影响台风风雨分布的重要因素。近年来,气象学者关注台风引发的强降水、强大风的气候特征及成因,并取得许多成果[8-10]。Dong等[11]研究发现,登陆台风残涡复苏所下的暴雨往往会超过台风登陆时;程正泉等[12]发现“尤特”特大暴雨过程中对流降雨特征明显,主要源于低空急流暖平流的强输送导致的大气层结不稳定的持续维持;蔡义勇等[13]指出福建台风极端强降水出现前台风中心主要位于3个区域;陈德花等[14]发现台风“莫兰蒂”的强风区呈现明显的中尺度特征,较高动量的空气垂直输送和动量下传作用导致眼壁周围风力增强;翟盘茂等[15]利用百分位方法分析和研究了我国北方近50年温度和降水极端事件变化,此方法在我国极端气候研究中得到了广泛的认可和应用。本研究利用百分位方法确定深圳高影响台风,通过对高影响台风时空分布特征的分析,了解高影响台风的气候特征、路径分类和路径点分布高频区中心,为今后深圳高影响台风预报提供参考。

1 统计对象和资料

1.1 数据资料

本研究所用的资料包括1954—2019年上海台风研究所整编的最佳台风路径集[16],1954—2019年深圳国家基本气象站逐日观测资料,包括08:00、20:00(北京时,下同)定时12 h降雨观测资料,02:00、08:00、14:00、20:00定时2 min平均风资料,以及每日的极大风观测资料。

1.2 深圳高影响台风

台风对深圳的影响主要包括风、雨、浪潮等影响,实际气象业务中常以风速和降雨量作为台风影响评估的主要气象要素,参考李辉等[3]的相关文献,台风对深圳有影响,需深圳国家基本站或区域自动气象站的风雨监测满足以下条件之一:平均风5级以上且日雨量≥30mm,或日雨量≥40 mm且过程雨量≥80 mm,或平均风6级以上,或阵风8级以上,或出现暴雨。在对深圳有影响的台风统计基础上,本研究分别按台风暴雨和台风大风两种影响进行进一步分类分析,将1954—2019年台风降雨深圳单站过程最大日雨量从大到小排序,排名前10%的台风称为降雨高影响台风(简称主雨台风)。将1954—2019年台风大风深圳单站过程极大风从大到小排序;排名前10%的台风称为大风高影响台风(简称主风台风)。将主风台风和主雨台风统称为高影响台风。

2 高影响台风统计特征

2.1 时间变化

1954—2019年期间共有262个台风影响深圳,平均每年4个,其中,高影响台风27个,平均每2~3年一遇,其中有6个高影响台风既属于主风台风又属于主雨台风(表略),这类台风强度强,基本属于台风或以上等级,均经过深圳西南方约130 km以内的海域。从图1可以看出,影响深圳的台风呈20世纪50年代中后期至60年代最多,70、80年代逐渐减少,90年代最少,2000年起又有缓慢增多的趋势,但高影响台风并不总是与影响深圳台风保持一致的变化趋势,如20世纪60年代中后期影响深圳的台风偏多时,高影响台风亦偏多;而20世纪90年台风总数偏少时,高影响台风却不少,因此在近些年影响深圳的台风偏少的情况下,仍不能忽略出现高影响台风的风险。

从影响深圳的台风发生的月份分布(图略)来看,4—11月均有台风影响深圳,其中7—9月最多。5—11月均有高影响台风出现,7—9月是高发期,其中,主雨台风最多在8月出现,9月次之,10月出现概率近乎与7月相当;主风台风发生次数最多的月份是9月,8、7月依次递减,10月主风台风骤减。两者相比,最多发的月份不同,主雨台风8月最多或与8月海上台风偏多、台风叠加季风槽影响有关,主风台风9月最多或与秋季台风有关,值得关注。

图1 1954—2019年影响深圳的台风和高影响台风个数的变化趋势

2.2 生成源地

从台风生成源地(图略)来看,虽然在高影响台风中南海台风的占比均比较少,但主雨台风中南海台风比例为23%,比主风台风(12%)明显偏多,且降雨排名在前5%的历史台风中这个特征更明显,这些台风中南海台风的占比达36%,南海台风叠加季风或季风槽造成的大降雨,在极端台风占有一席之地。

2.3 空间分布

高影响的台风登陆点比较集中,其中在珠三角地区登陆约有65%,在珠三角外的广东省其他地区约有25%,剩余10%左右是在福建省登陆或南海北部消失,且在广东省外登陆台风均为主雨台风。由于部分高影响台风登陆点距离深圳较远,造成深圳风雨并不是在登陆前后,因此,有必要分析台风距深圳最近时的位置分布情况,从图2可以看出,高影响台风距离深圳最近时的位置大部分在深圳150 km范围内,其中,主风台风的分布更集中,80%的台风集中在150 km以内,且强度大多偏强,中心风力在24.5 m/s(强热带风暴及以上等级)以上(图2a);主雨台风的分布则更分散,63%集中在150 km以内,其它分布在150~600 km之间,即台风在较远位置也可能导致深圳出现大的降雨,且主雨台风中近1/2的台风中心风力在24.5 m/s(强热带风暴等级)或以下,出现弱台风大降水(图2b)。

高影响台风路径分布显示,主风台风(图3a)绝大多数路径在以西北移动路径为主;少部分路径(7个)为靠近南海北部或登陆前向西北方向移动,之后转西至西南或转北至东北方向移动;仅个别路径是东北移动路径或复杂路径;主雨台风(图3b)的路径则有3类,最主要的是西北路径,次之为向东北或偏北方向移动经珠三角的路径,第3类路径最少,即在福建登陆后向西北移动进入粤北或江西、湖南的路径。

图2 深圳主风台风(a)和主雨台风(b)以及与深圳最近距离分布

图3 深圳主风台风(a)和主雨台风(b)的路径分布

上述路径的分布特征对于排序在前5%的历史影响台风来说更显著(图略),所以本研究认为这些路径下出现高影响台风风险更大,那么在这些路径下的台风在哪些区域开始对深圳造成高影响,是本研究要解决问题之一。

2.4 高影响台风关键区

将高影响台风与基本站降雨和平均风资料进行匹配,挑选出每个高影响台风最主要影响时段的路径点,简称“高影响台风关键路径点”,挑选方法如下:一是对于主雨台风,将台风过程最大12 h降雨量与台风路径点相匹配,挑选出关键路径点如图4a;二是对于主风台风,将台风过程最大平均风与台风路径点相匹配,挑选出关键路径点如图4b。由于部分台风降雨或大风持续时间比较长,存在一个台风内多个路径点风、雨影响严重的情况,故将历史主雨台风、主风台风中最大12 h降雨量的最小值(Rmin)和最大平均风的最小值(Wmin)分别作为阈值,当一个台风内存在多个路径点风雨影响超过阈值时,将上述路径点也列为高影响时段内的路径点,但最多不超过4个路径点(即不超过24 h)。

将超阈值的深圳风雨影响路径点的频数分布与高影响台风关键路径点匹配,确定高影响台风预报关键区。将历史台风中对深圳风雨影响超过阈值(Rmin和Wmin)的所有路径点进行网格化,空间分辨率为0.5°×0.5°,计算每个网格的路径频数,由于这个频数代表超过阈值影响的台风面分布情况,所有可以看出路径频数中心区域与高影响台风关键路径点匹配较好,并将该区域选定为高影响台风预报关键区域(图4)。

当台风西北方向移动经珠江口西侧关键区、台风东北方向移动经深圳附近关键区以及台风偏北或偏西方向移动经粤北时,出现主雨台风的风险较大;由于统计显示主风台风强度大多接近台风或以上等级(图2a),故当台风西北方向移动经过珠江口西南侧的关键区时,预报时可以考虑对深圳的大风影响可能达到主风台风的影响程度。

图4 深圳主风台风(a)和主雨台风(b)的关键区

3 结论

1)从历史台风个数变化来看,影响深圳台风偏多的年份,高影响台风个数亦偏多,反之则不一定,20世纪90年代影响深圳台风个数偏少,但高影响台风个数却不少。

2)主雨台风出现频次最多的是8月,主风台风则9月最多,或与8月台风叠加季风槽影响和9月秋季台风结构特点有关。

3)从主风台风的距离和强度分布来看,台风距离越近,强度越大,造成的大风影响越重,但对于主雨台风却不同,约有1/2台风的强度在强热带风暴以下,即弱台风大降水。

4)主风台风路径相似性较高,以西北方向移动近距离影响深圳为主,主雨台风的路径情况则大致可以分为西北移动、东北至偏北以及偏西移动3类。

5)通过台风关键路径点和超阈值台风路径频数面分布的分布,确定高影响台风路径关键区。主雨台风有3个关键区:珠江口西侧沿海(西北移动为主)、深圳附近(东北移动为主)、粤北(偏西或偏北路径);主风台风主要有1个关键区:深圳西南侧150 km内沿海和海域,对于高影响台风的预报提供一定的参考。

由于上述结论基于气候统计,并未对其机理研究,且观测资料数量和时间分辨率问题,可能存在一定的不确定性,有待进一步深入研究。

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