东北太平洋和北大西洋热带云团发展率特征的对比

2022-10-01王懿彬彭旭钢翁锦文吴敏敏

农业灾害研究 2022年8期

王懿彬，彭旭钢，翁锦文，吴敏敏，王磊,2#

1.广东海洋大学海洋与气象学院，广东湛江 524088；2.广东海洋大学近海海洋环境变化与灾害预警实验室，广东湛江 524088

热带云团（Tropical Cloud Cluster，TCC）和热带气旋（Tropical Cyclone，TC）是热带地区的重要天气系统[1-2]，其引起的大风和暴雨可以造成严重的农业灾害，从而对热带地区的农业活动产生重要的影响。TCC可以看作是TC的初始胚胎状态，TCC在环境条件有利的情况下可以得到进一步发展而形成TC。TCC的发展率可以用来定量地表征能够发展为TC的TCC所占的比例。通过考察TCC的发展率的变异特征和规律，有助于更进一步理解和认识TCC发展和TC生成的活动规律，有助于提高对TCC和TC所引起的极端天气的预报预警能力。

以往的相关研究多针对西北太平洋海域的TCC变异进行探讨[3-7]。东北太平洋和北大西洋是西半球TCC和TC活动活跃的海域。研究揭示，北大西洋和东北太平洋TC生成数量和平均生成纬度可以呈现出反位相关系[8-9]。对东北太平洋和北大西洋的TCC及其发展率的变异研究在以往的研究中还较少涉及，特别地，东北太平洋和北大西洋这2个海域的TCC发展率变异之间是否也存在一定的联系，这是有待进一步解决和探讨的问题。本研究对东北太平洋和北大西洋的TCC发展率的变异特征进行了对比分析。

1 数据和方法

本研究使用的数据包括：（1）1982—2018年全球TCC数据集；（2）使用的全球TC数据来自International Best Track Archive for Climate Stewardship（IBTrACS）v04r00版本数据集[10]；（3）使用的全球月平均SST数据来自NOAA Extended Reconstructed SST (ERSST) V3月平均再分析数据集[11]，其空间分辨率为2.0°×2.0°。

参照Hennon等（2013）[2]的定义方法，TCC的发展率（Genesis Productivity，GP）用TC数量与TCC数量的比率来计算，其具体定义公式为：

其中，TC（IBTrACS）表示全球热带气旋最佳路径数据集IBTrACS中TC的生成数量，TCC（total）表示TCC的总数量。TCC的发展率可以用来定量表征能够发展成为TC的TCC数量占TCC总数量的百分比，即一定时间内发展成TC的TCC数量与TCC总数量之比。时间序列的长期变化趋势的显著性用Mann-Kendall趋势检验来进行判别，相关系数的显著性用t检验来进行判别。

2 结果与分析

首先考察东北太平洋和北大西洋TCC发展率的季节变化特征（图1）。东北太平洋和北大西洋海域TCC发展率均呈现出明显的季节变化。总体来看，2个海域的TCC和TC数量以及TCC发展率的峰值都主要集中在6—10月。东北太平洋的TCC发展率在7月达到最大值（13.22%），北大西洋的TCC发展率在9月份达到最大值（16.09%）。北大西洋TCC发展率的最高值月份的数值（16.09%）略高于东北太平洋海域TCC发展率最高值月份的数值（13.22%）。东北太平洋海域在2月和4月的TCC发展率最小，2月和4月由于没有TC生成，所以对应的TCC发展率为零。北大西洋海域的TCC发展率在2月和3月最小（对应的TCC发展率数值为零）。

图1 东北太平洋（a）和北大西洋（b）的TCC平均数量（蓝柱）、TC平均数量（红柱）和TCC发展率（黑线）的季节变化。

根据上面的分析结果，挑选出盛期月份（6—10月）进行考察，对这2个海域在1982—2018年期间的TCC发展率时间序列的长期变化趋势进行分析（图2）。东北太平洋TCC发展率的时间序列呈显著的减小趋势（图2a），变化趋势值为-1.31%/10年。东北太平洋的TC数量的时间序列呈不显著的减小趋势（图2b），而TCC数量的时间序列呈显著的增加趋势（图2c）。相对比的，北大西洋TCC发展率的时间序列呈不显著的减小趋势（图2d），TC数量的时间序列呈现出不显著的增加趋势（图2e），TCC数量的时间序列呈显著的增加趋势（图2f），变化趋势值为8.9个/10年。

图2 1982—2018年东北太平洋和北大西洋6—10月TCC发展率（a、d）、TC数量（b、e）和TCC数量（c、f）的时间序列（黑线）和长期变化趋势

接下来对1982—2018年盛期（6—10月）时间序列进行去除长期趋势变化和9年高通滤波处理提取年际变化信号，利用11年滑动相关探究分析这2个海域的TC数量、TCC数量和TCC发展率之间可能存在的相关关系（图3）。东北太平洋和北大西洋海域TCC发展率时间序列之间的相关系数是不显著的，表明2个海域TCC发展率年际变化之间的联系相对较弱。两海域之间的TC数量在1990s年代附近存在显著的负相关关系，表示当一个海域TC生成数量增多时，另一个海域TC的生成数量则会出现减少。这种TC生成数量之间的反相位关系在2000年以后发生减弱并逐渐转变为不显著。同时，两海域之间的TCC数量也呈现出负相关关系不断增强的趋势，到2010年之后两者之间的负相关关系可以通过95%的显著性检验。

图3 1982—2018年6—10月东北太平洋和北大西洋之间的TCC发展率（黑线）、TC数量（蓝线）和TCC数量（绿线）年际变化时间序列的11年滑动相关系数

进一步考察影响东北太平洋和北大西洋海域TCC发展率变异的热带大洋海表面温度异常的分布特征（图4）。与TCC和TC数量相比较，2个海域的TCC发展率与热带大洋海表面温度异常的相关系数相对较弱（图4c、f）。然而，2个海域的TCC和TC数量可以存与热带中东太平洋和热带大西洋海温异常之间的显著相关关系（图4a、b、d、e）。影响东北太平洋和北大西洋海域TCC和TC生成数量变异的热带海温异常信号的分布区域相似并且符号相反，这可以造成这2个海域的TCC数量以及TC数量的反位相关系。

图4 1982—2018年6—10月东北太平洋和北大西洋TCC数量（a、d）、TC数量（b、e）、TCC发展率（c、f）与空间各格点海表面温度之间相关系数的空间分布

这些结果表明，与El Niño-Southern Oscillation（ENSO）有关的热带中东太平洋和热带大西洋海温异常的影响可能会引起东北太平洋和北大西洋海域的TCC以及TC数量的反位相关系。热带太平洋和热带大西洋的海温异常可以通过调控大气环流异常（例如垂直风切变），从而引起2个海域TCC和TC生成数量的变化。