ENSO事件影响下登陆中国热带气旋年际变化特征的分位数回归分析

王相军，李秋胜

(1. 扬州大学电气与能源动力工程学院，江苏 扬州 225147；2. 香港城市大学建筑学及土木工程学系，中国 香港 999077)

1 引 言

热带气旋(TCs)作为一种大尺度(1 000 km)的天气系统，其在生成、发展和登陆过程中不但会带来大风和强降雨，还会引发洪涝和地质灾害，给沿海地区的居民生活和农作物的生产带来很大的影响。全球有8个热带气旋的发源地，西北太平洋是热带气旋生成数量最多，分布范围最广且生成时间跨度最大的海区[1]。中国很多省份毗邻西北太平洋，很容易受热带气旋不同程度的影响，为此，掌握热带气旋产生的位置、纬度、频数和强度等特性，对预防热带气旋所造成的经济和财产损失具有重要的意义。

国内外学者在热带气旋生成频数、强度和路径的变化特征的研究方面已经开展了一系列的研究，发现西北太平洋和北太平洋东部及中部的热带气旋的生成频数呈下降趋势[2]，且热带气旋移动速度逐年变缓[3]，而造成这些变化主要和西北太平洋的海温[4-5]和全球气候变暖[3]有关，Emanuel[6]分析发现海洋表面温度每升高1 ℃，热带气旋最大风速会增加5%左右。同样，登陆中国TCs 的活动变化特征也受到了广泛关注，曹楚等[7]研究发现登陆我国TCs 的平均强度和极端强度均有减弱趋势，登陆位置偏向我国中部；石先武等[8]分析发现1949—2010年登陆中国的热带气旋年频数呈下降趋势；张春艳等[9]采用趋势分析、R/S分析和周期分析等方法研究了1951—2017年登陆我国TCs的个数、频次、强度以及登陆位置等热带气旋活动特征，发现登陆中国TCs 的个数和频次均呈下降趋势，历年最低中心气压、平均中心气压均呈增加趋势，且TCs 登陆位置呈向东、向北偏移趋势。这些研究为分析登陆我国TCs 的活动特征提供了参考。然而，热带气旋的活动特征和其强度、生成月份和经纬度有很大关系，张金善等[10]发现台风强度越强，其生成地纬度带范围越窄且越靠近赤道；姚才等[11]研究得出7—9月登陆我国华南地区的TCs 和台风频数均有微弱的上升趋势，尤其是近十年来登陆华南的强台风有明显增加的趋势；朱志存等[12]发现118 °E 以东TCs登陆前后平均维持时间及登陆前平均强度基本上大于 118 °E 以西的区间，登陆后平均强度东西两段相差不大；郭丽霞等[13]发现登陆大陆入海加强的比率明显高于登陆台湾或登陆海南的比率，登陆时强度为强热带风暴的最多，其路径在南海和北部湾有迂回盘转式；许向春等[14]分析了登陆中国大陆、海南和台湾不同强度TCs 变化特征，发现不同强度的热带气旋的频数、生成位置的年际变化趋势不一致。这些研究表明：针对不同强度的热带气旋开展它们活动特征精细化的对比分析十分必要。

针对热带气旋生成频数、强度和路径的年际变化之间的差异，Bengtsson 等[15]指出热带气旋频数的增加不但和海水表面温度的增加有关，还有可能和大尺度大气环流的变化有关系[16]；除此之外，热带气旋的生成频数和强度的变化还与ENSO(El Niño-Southern Oscillation，厄尔尼诺-南方涛动)事件有关，ENSO 是热带太平洋海面的厄尔尼诺(El Niño)现象[17]和热带大气中的南方涛动(Southern Oscillation)现象[18]的简称，是一种对全球气候产生强烈影响的大尺度海洋和大气互相作用 的 事件 。Wang 等[5]、Chen 等[4]及 Fudeyasu 等[19]研究发现ENSO 事件影响热带气旋生成位置及其路径移向；Chan 等[20]指出西北太平洋的热带气旋发源和生产数量主要受ENSO 的影响。孔蕴淇等[21]研究发现两类El Niño 事件期间1951—2016年西北太平洋热带气旋在中国的登陆率差异没有通过显著性检验；顾成林[22]分析了 ENSO 对1951—2015年登陆我国热带气旋活动的时空变化作用机理，发现El Niño年登陆我国的热带气旋的生成位置向东南方向移动，La Niña年向东北方向移动，El Niño年影响中国大陆海岸线附近的热带气旋频数偏少。鉴于此，针对中国沿海登陆热带气旋的活动特征受ENSO 的影响，本文采用分位数回归分析方法综合开展西北太平洋热带气旋最大风速、中心最低气压、生成频率、生命周期以及生成位置的时间和空间变化特征长周期的研究，重要对比分析受ENSO 影响和不受ENSO 影响下登陆中国的热带气旋活动特征的年际变化规律以及不同分位数下趋势系数，结果可为我国东南沿海地区的台风预警提供参考。

2 数据和分析方法介绍

2.1 热带气旋数据来源

西北太平洋的热带气旋数据主要源于中国气象局的热带气旋资料[17](https://www.typhoon.org.cn/)，该资料包括1949—2018年在西北太平洋生成的热带气旋的名称、生成时间、经纬度、中心最低气压等，该数据同样记录的热带气旋每6小时的活动特征。本文分析热带气旋最大风速≥17.2 m/s的数据样本，根据中国气象局对热带气旋等级划分标准，数据样本又可分为热带风暴TS(17.2～24.4 m/s)、强热带风暴 STY(24.5～32.6 m/s)、台风TY(32.7～41.4 m/s)、强台风 STY(41.5～50.9 m/s)和超强台风Super TY(≥51.0 m/s)。

2.2 分位数回归方法

本文采用的数据分析方法主要是分位数回归法，分位数回归根据因变量的条件分位数对自变量进行估计，获得不同条件分位点下自变量对相应的因变量的回归模型，从而更全面地描述因变量的变化范围，特别是能更好地描述自变量对因变量尾部特征的影响。该方法可处理变量分布分散以及变量概率分布非对称的情况，因此，分位数回归在自然灾害、电力负荷、金融等领域得到广泛应用。本文根据该方法在登陆中国热带气旋年际变化特征中的具体应用简要进行介绍。

2.2.1 分位数回归定义

如果不同年份的随机变量X对应的热带气旋活动特征的分布函数为F(X)，对于任意0＜τ＜1，称F-1(τ)= inf{x:F(x)≥τ}为X的τ-分位数[23]。从决策理论角度考虑，定义损失函数为：

其中0＜τ＜1，I(u)为示性函数：

则损失函数为：

可以看出ρτ(u)≥0的分段函数。

求解，

分位数回归实际上就是通过τ在0～1 之间取值来调整回归平面的位置和方法，让分位数回归变量估计对应因变量的不同分位数，其能够代表所有数据的信息。本文通过调整τ在热带气旋活动特性参数的概率密度分布函数的取值，研究不同分位数下热带气旋的年际变化规律。

目前对上式的算法主要有：单纯形算法(Simplex Method)，内 点 算 法 (Interior Point Method)和平滑算法(Smoothing Method)。平滑算法能够缓解其他两种算法在运算效率和计算速度上的不足，适合处理大数据集和多变量的数据集[24]应用到分位数回归分析中，其在分位数回归中的应用流程如下。

通过对该方程使用Frisch-Newton 算法，经过有限次迭代可求得参数解。

2.2.2 分位数回归参数估计的置信区间

根据目前的文献，区间估计方法也可分为三种：渐进分布估计法、秩得分法和重复抽样法。重复抽样法使用了MCMB(Markov Chain Marginal Bootstrap)算法，该算法能够高效率运算，节省运算时间，本文中使用该算法。

3 登陆中国的热带气旋活动特征分析

考虑到ENSO 循环对热带气旋活动年际变化规律的影响，本部分首先以 Niño 3.4 区(120～170 °W，5 °N～5 °S)全年平均海平面温度异常(SSTA)平均值对ENSO 循环的冷暖事件年进行判定，当 SSTA 平均值≥0.5 ℃，定义为 El Niño年(即暖年)；SSTA 平均值小于等于-0.5 ℃的年份定义为 La Niña年(即冷年)，其他的年份定义为正常年份[21]，暖事件共有 15年，依次为 1953、1957、1958、1963、1965、1969、1972、1977、1982、1987、1991、1992、1997、2002、2015年；冷事件共有 16年，依次为1950、1955、1956、1971、1973、1974、1975、1984、1985、1988、1989、1999、2000、2007、2008、2011年；平常年共 38年，依次为：1951、1952、1954、1959、1960、1961、1962、1964、1966、1967、1968、1970、1976、1978、1979、1980、1981、1983、1986、1990、1993、1994、1995、1996、1998、2001、2003、2004、2005、2006、2009、2010、2012、2013、2014、2016、2017、2018年，具体结果如图1。

图1 1949—2018年Niño 3.4区的SSTA年平均值

3.1 热带气旋的最大风速

本文统计了16个La Niña年生成的热带气旋总的数量为 431个，15个 El Niño年生成的热带气旋总的数量为406个，38个平常年生成的热带气旋总的数量为1 032个。图2 给出了登陆中国的热带气旋生命期最大风速的概率密度和累积概率分布，在正常年、El Niño年和 La Niña年，风速在35 m/s 之后的数值越大，样本的概率密度值越小，最大风速20～50 m/s 的热带气旋所占比例最大；热带气旋生命期最大风速累积概率分布斜率在El Niño年最大，其次为平常年，最后 La Niña年，这说明正常年、El Niño年和 La Niña年的热带气旋生命期最大风速的累积概率分布存在差异，同一累积概率密度下对应的三种年份的热带气旋的最大风速不同。

图2 登陆中国的热带气旋生命期最大风速的概率分布

图3 总结统计期内所有登陆中国的热带气旋生命期最大风速的年际变化规律。在平常年，分位数回归和最小二乘法回归得到的趋势系数都为负值，即登陆中国的所有热带气旋生命期的最大风速随着年份的增加而减小；但在El Niño年，在0.5、0.6、0.7、0.8 分位数下，趋势系数为正值(图3d)，这四个分位数在概率密度分布中对应的风速等级分别为台风和强台风(图 2b)，即在 El Niño年登陆中国台风和强台风随着年份的增加，强度在增加，该结论与杨吕玉慈等[25]的研究结论一致，而其他等级的热带气旋随着年份的增加强度在减小；在La Niña年，在0.1和0.2分位数下，趋势系数为正值(图3f)，其他分位数下趋势系数为负值，根据图2b 的累积概率分布图，0.1 和0.2 分位数对应的风速等级分别为热带风暴TS，即在La Niña年，除了热带风暴的风速随着年份的增加而减小之外，其他等级的热带气旋最大风速随着年份的增加而增加。

图3 登陆中国的热带气旋年最大风速变化规律

图4分析了平常年、El Niño年和La Niña年热带气旋登陆中国时风速的年际变化规律，在平常年，分位数回归和最小二乘法回归得到的趋势系数都为正值，即热带气旋登陆时风速随着年份的增加而增加；但在 El Niño年，在 0.5、0.7、0.8 分位数下，趋势系数为负值(图4d)，这三个分位数在概率密度分布中对应的风速等级分别为台风和强台风(图 2b)，即在 El Niño年台风和强台风登陆时的风速随着年份的增加，强度在减小，而其他等级的热带气旋随着年份的增加强度在增加；在La Niña年，在0.1 分位数下，趋势系数为正值(图4f)，其他分位数下趋势系数为负值，根据图2b 的累积概率分布图，0.1 分位数对应的风速等级分别为热带风暴TS，即在La Niña年，除了热带风暴的风速随着年份的增加而增加之外，其他等级的热带气旋最大风速随着年份的增加而减小。根据平常年、El Niño年和 La Niña年热带气旋登陆中国时风速的年际变化规律，相关部门可根据不同强度的热带气旋制定针对性的防控措施，减小热带气旋登陆我国东南沿海地区造成的经济损失。

图4 热带气旋登陆时风速年际变化规律

3.2 热带气旋的最低中心气压

图5 给出了不同分位数下登陆中国的热带气旋生命期最低中心气压在不同年份的变化规律，在平常年，除了 0.1 和0.3 分位数之外(图5b)，分位数回归和最小二乘法回归得到的趋势系数都为负值；在 El Niño年，在 0.1 和 0.8 分位数下(图 5d)，趋势系数为正值，其他分位数下为负值；在La Niña年，在0.1和0.2分位数下(图5f)，趋势系数为正值，其他分位数下为负值。由此可看出，除了个别分位数之外，登陆中国的热带气旋最低中心气压随着年份增加而减小。

图5 登陆中国的热带气旋年最低中心气压变化规律

3.3 热带气旋的生命期

同样，对热带气旋的生命期进行分析，通过对比1949—2018年登陆中国的热带气旋的生命期在不同分位数下的趋势系数(图6)可知，在平常年、El Niño年和 La Niña年，分位数回归和最小二乘法回归得到的趋势系数都为负值，在分位数0.5下，平常年的热带气旋的生命期最长在8 天左右，El Niño年的热带气旋的最长生命期在7 天左右，在La Niña年，在热带气旋的最长生命期在8 天左右。登陆中国的热带气旋最长生命期在平常年、El Niño年和 La Niña年随着年份的增加而减小，且热带气旋最长生命期的均值La Niña年要大于El Niño年。

3.4 热带气旋的生成位置

本文基于热带气旋生成点的经纬度，探讨1949—2016年热带气旋生成位置的情况，图7 和图8(见下页)分别给出了登陆中国的热带气旋发源地的分布和生成位置的年际变化规律，El Niño年的热带气旋发源地分布经度范围更广，生成经纬度位置基本在 105～174 °E，5～25 °N 之间，而La Niña年热带气旋发源地分布纬度范围更大，生成经纬度位置基本在 110～155 °E，5～30 °N 之间。在0.5 分位数下，登陆中国的热带气旋生成位置在正常年为 132 °E，12.5 °N，在 El Niño年为131 °E，14 °N，在La Niña年为131 °E，12.5 °N；在0.9 分位数下，登陆中国的热带气旋生成位置在正常年为151 °E，20 °N，在El Niño年为151 °E，22 °N，在La Niña年为156 °E，20 °N。

图7 登陆中国热带气旋的生成位置

图8 登陆中国热带气旋生成位置年际变化趋势

表1(见20 页）)给出了不同分位数下登陆中国热带气旋生成位置趋势系数统计结果，在0.1～0.9分位数下，登陆中国热带气旋生成位置的纬度的趋势系数基本都是正值，但经度的趋势系数在La Niña年为正值，在正常年和 El Niño年有部分负值，说明在正常年、El Niño年和 La Niña年，登陆中国的热带气旋的生成位置的经度随着年份的增加有向东移动的趋势，但登陆中国的热带气旋的生成位置的纬度只有在La Niña年往北移的趋势比较明显，该结论与顾成林[22]的研究结果基本一致。在且 El Niño年和 La Niña年的趋势系数要大于正常年，同样可看出ENSO 循环对热带气旋生成位置的影响较显著。

表1 不同分位数下登陆中国热带气旋生成位置年际变化的趋势系数

4 结论与讨论

本文基于西北太平洋热带气旋数据，采用分位数回归的方法分析了热带气旋最大风速、中心最低气压、生命期和生成位置的年际变化特征，并通过 Niño3.4 区的 SSTA 平均值将 1949—2017年划分为 El Niño年、La Niña年和正常年，对比分析El Niño年、La Niña年和正常年的热带气旋活动年际变化特征规律，得出以下主要的结论。

(1) 热带气旋生命期最大风速累积概率分布斜率在El Niño年最大，其次为平常年，最后La Niña年。在 El Niño年登陆中国的台风和强台风随着年份的增加，强度在增加，而其他等级的热带气旋(热带风暴、强热带风暴和超强台风)随着年份的增加强度在减小；在La Niña年，除了热带风暴的风速随着年份的增加而减小之外，其他等级的热带气旋最大风速随着年份的增加而增加；在平常年，登陆中国的所有热带气旋生命期的最大风速随着年份的增加而减小。

(2) 在正常年、El Niño年和 La Niña年，登陆中国的热带气旋最低中心气压随着年份增加而减小；登陆中国的热带气旋最长生命期在平常年、El Niño年和La Niña年随着年份的增加而减小，且热带气旋最长生命期的均值La Niña年要大于El Niño年。

(3) El Niño年的登陆中国热带气旋生成经纬度位置基本在 105～174 °E，5～25 °N 之间，而 La Niña年登陆中国热带气旋生成经纬度位置基本在110～155 °E，5～30 °N 之间。而且，登陆中国的气旋的生成位置的经度随着年份的增加有向东移动的趋势，但登陆中国的气旋的生成位置的纬度只有在La Niña年往北移的趋势比较明显。

合成分析表明，在El Niño年，受局地环流的改变的影响，西北太平洋的东南部的海温增加、对流增强、中层相对湿度增加、风垂直切变减弱、低层涡度增加和高层散度增加，导致TCs 生成位置的经度往东移动。生成位置的向东移动使登陆热带气旋活动有着更长的移动距离，同时具有更高的强度，导致热带气旋的生命期并没有明显增加的趋势；在La Niña年，副热带高压减弱，并且生成位置的纬度向北移动，这样的环境有利于产生更多的TCs 在La Niña年登陆中国，可得出 ENSO对热带气旋活动受热带和中、高纬度大气环流变化的影响[22]。此外，在全球变暖的大背景下，我国南海北部的亚热带地区、台湾南部出现更多大规模的异常气旋流动，但受Walker 环流和相对涡度的减弱动力因素的影响，1949—2018年平常年登陆中国热带气旋的强度有减弱的趋势。