2. 中山大学大气科学学院/广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室/南方海洋科学与工程广东省实验室,广东 珠海 519082;
3. 澳门海岸带生态环境国家野外科学观测研究站/澳门环境研究院/澳门科技大学,澳门 999078
2. School of Atmospheric Sciences/Guangdong Province Key Laboratory for Climate Change and Natural Disaster Studies/Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory, Sun Yat-sen University, Zhuhai, Guangdong 519082, China;
3. National Observation and Research Station of Coastal Ecological Environments in Macao, Macao Environmental Research Institute, Macau University of Science and Technology, Macao SAR 999078, China
热带气旋(Tropical Cyclone,TC)是世界上最严重的自然灾害之一,它在给广大地区带来了充足雨水的同时,也具有突发性强、破坏力大的特点。南海地区是热带气旋的多发地,在南海及其周边海域(105~120 °E,5~25 °N)生成的TC为南海热带气旋(South China Sea Tropical Cyclone,SCSTC),俗称“南海土台风”,因南海海域范围较小且紧邻大陆,同时受到西南季风、西太平洋副热带高压等天气系统以及复杂的近海地形的影响,南海热带气旋具有稳定性差、发展速度快、预测难度大等特点,因此对SCSTC的研究具有极其重要的现实意义。
近年来,关于SCSTC的活动规律,国内外学者进行了大量的研究,并取得了丰硕的研究成果[1-4]。白莉娜等[5]、Andy等[6]对SCSTC频数和登陆SCSTC频数的年际变化特征进行了分析,发现SCSTC频数的年际和年代际变化特征明显,存在明显的活跃期,登陆频数与SCSTC成正比。李英等[7]、魏娜等[8]对登陆我国的TC的强度、登陆、衰减特征进行了研究,发现登陆我国的热带气旋数约占总登陆数的71%,衰减程度与登陆时强度呈反比。文献[9-12] 从SCSTC的强度入手,根据SCSTC的强度变化进行分类,并从不同季节不同路径等角度研究了SCSTC的强度变化规律。李春晖等[13]分析了近50年SCSTC源地的时空分布特征及其海洋影响因子进行了分析,发现在SCSTC源地分布有明显的季节性,海洋因子对SCSTC的源地位置有一定的影响。文献[14-16] 对西北太平洋及SCSTC的活动进行了分析,发现ENSO与TC频数的年际变化、路径走向等都有一定的影响,El Niño年生成的TC数一般偏少,La Niña年生成的TC一般高于多年平均值。黄小燕等[17]从南海ITCZ年际和年代际异常变化特征及其对SCSTC活动的可能影响来尝试揭示SCSTC的活动规律,结果表明:在年际和年代际时间尺度上,南海ITCZ强度指数与SCSTC的生成频数存在显著的负相关关系。孙秀荣等[18]发现东亚夏季风环流的强弱年际变化与TC频数的多寡关系密切。文献[19-20]采用了K-means、有限混合模型(FMM)等不同的聚类算法对西北太平洋的TC以及登陆我国的TC路径进行了分类研究。
综上分析可看出,已有一些学者从不同角度对SCSTC的特征进行了分析,但是也可发现大多数文献关于SCSTC的基本特征的统计不够详尽,统计的时间长度不够,没有系统全面地表现出SCSTC的特点,同时部分关于SCSTC的文献研究对象不是纯粹的南海本地生成的TC,而是将从西北太平洋移入南海的TC和南海本地产生的TC这两类当作了一个整体去分析,其表现的特征并不能完全代表南海海域生成的SCSTC的活动规律,同时关于从移动路径这个角度出发对TC进行分类的文献多是针对西北太平洋生成的TC,而以SCSTC的移动路径为对象进行分类的研究相对较少,值得更加深入的探讨。本文将通过分析1949 —2019年(71年)的SCSTC的统计特征,对SCSTC的频数、源地、强度、登陆等特征进行分析,同时将根据不同SCSTC的路径走向将SCSTC分为西/西北向和东北向两类进行对比分析,掌握不同路径走向的SCSTC的时空演变特征。
2 资料与方法 2.1 数据来源本文采用的热带气旋资料是由中国气象局上海台风研究所(CMA-ATI)整编的“热带气旋最佳路径数据集”,该数据资料记录了1949年以来西北太平洋(含南海,赤道以北,东经180 °以西)海域热带气旋每日4个时次(世界时00时、06时、12时和18时)的台风中心位置经纬度、近中心位置的最低气压和最大风速;同时还使用了国家气候中心提供的74项环流特征量中的西太平洋副高脊线(110 ~150 °E)的数据资料。
2.2 方法本文所用到的统计方法主要有线性倾向估计、Morlet小波分析、合成分析和t检验等[21-24]。其中线性倾向估计主要是指建立SCSTC频数与时间的一元线性回归方程,而后通过对回归系数的值判断频数变化的倾向趋势;在分析SCSTC频数的振荡周期特征时,选用了Morlet母小波对其进行小波分析,把信号在时间和频率上进行展开,得出时间序列的显著波动模式,即周期性动态;合成分析参考了李英等[25]提出的动态合成分析法,选取气压最低点为中心,对前后固定的时间长度内的N个SCSTC的气压求平均,从而得到各等级SCSTC强度的平均值,同时,本文使用了t检验对统计结果进行了显著性检验。
2.3 分类标准Gaffney等[26]使用不同的聚类方法对TC的移动路径进行了分析,但由于聚类分析对TC路径的长度、形状等都有一定的要求,且得到的路径类别数目过多,不便于进行统计特征分析,因此本文根据生成源地、活动范围、主要影响区域以及移动路径等对SCSTC进行统计,发现71年来的所有SCSTC可分为向西/西北方向移动类与向东北方向移动类(图 1,见下页)。为详细划分,本文将生成于南海及其周边海域(105~120 °E,5~25 °N)、生命史中70% 的时间都在120 °E以西并向西/西北方向移动、主要向西影响华南、中南半岛等地的SCSTC定义为西/西北走向的SCSTC(图 1a);将生成于南海及其周边海域(105~120 °E,5~25 °N)、生命史中70%的时间都在120 °E以东并向东北方向移动,主要影响我国东部沿海以及日韩等地区的SCSTC,定义为东北走向的SCSTC(图 1b)。
|
图 1 同路径的SCSTC a. 西/西北走向;b. 东北走向。 |
1949—2019年共有404个SCSTC生成,根据上述分类标准将所有的SCSTC分为东北走向和西/西北走向两类后,进一步统计发现,东北走向的SCSTC有98个,西/西北走向的SCSTC有306个,同时根据TC等级划分的国家行业标准(GB/T 19201—2006),按中心附近地面最大风速可将TC划分为六个等级:热带低压(TD)、热带风暴(TS)、强热带风暴(STS)、台风(TY)、强台风(STY)和超级台风(Super TY),但在南海,除Super TY外,东北走向和西/西北走向的SCSTC各个等级TC均有生成,且主要以TD、TS、STS为主(表 1)。
| 表 1 不同路径不同等级的SCSTC频数分布 |
图 2为1949—2019年SCSTC总频数和两种移动路径的SCSTC频数的年际变化曲线,SCSTC频数整体上呈现下降的趋势,每十年减少0.4个SCSTC。在这71年中每年的SCSTC频数差异较大,平均每年约有5.7个SCSTC生成,其中最少的为1964年、1966年和1970年,全年都没有SCSTC生成,最多的为1956年,全年SCSTC频数高达12个。同时可看出不同路径走向的SCSTC频数年际变化也有明显差异,东北走向的SCSTC整体频数变化比较平稳,呈现略微下降的趋势但下降趋势并不显著,年均约有2个SCSTC产生;西/西北走向的SCSTC频数明显较多,与总频数的变化趋势基本一致,呈现明显下降的趋势,每十年约减少0.34个SCSTC,且每年约有5个西/西北走向的SCSTC产生。
|
图 2 1949—2019年总SCSTC和不同路径的SCSTC频数的年际变化 黑色实线为总SCSTC,红色实线为西/西北走向的SCSTC,蓝色实线为东北走向的SCSTC,**表示通过了0.01的显著性t检验。 |
同时从图 2可发现,SCSTC的频数变化有一定的年代际特征,如1960年代中期之前,SCSTC处在高频期,进入21世纪以来至2010年代,SCSTC处在低频期。为进一步检验SCSTC的年代际变化特征,选用了Morlet母小波函数对不同路径的SCSTC频数进行了小波分析(图 3)。西/西北走向的SCSTC频数振荡周期显著,整体呈现2 ~5 a的周期变化,尤其是在1950年中期—1990年中期,2~5 a的周期更显著;而2000年代中期—2010年代中期则呈现2~3 a的周期,此外,1950年代中期—1990年代中期还存在一个5~8 a的长周期,东北走向的SCSTC整体比较活跃,呈现明显的2~3 a振荡周期变化,但不存在长周期变化的特征。
|
图 3 1949—2019年不同路径下SCSTC发生频次的Morlet小波能量谱(a,c)及其平均功率谱曲线(b,d) 灰色实线以外的部分为头部影响区,黑色实线以内的部分表示通过了0.05的显著性t检验,蓝色实线为功率谱的值,红色虚线为0.05显著性检验曲线,红色虚线超过蓝色实线的部分代表通过了0.05显著性t检验。 |
图 4为1949—2019年各强度等级的SCSTC频数的年际变化,虽然SCSTC的整体频数变化呈下降趋势,但不同等级的SCSTC的年际变化趋势各有不同,TD、STS以及TY等级的SCSTC频数都呈下降趋势,其中TD的下降趋势最明显,从年均4个下降到了年均1个,TS频数呈上升趋势,从年均1个TS提高到了年均约2个,STS的频数变化则比较平缓,而STY等级的SCSTC由于样本量少,看不出其频数变化趋势。
|
图 4 1949—2019年不同路径不同等级的SCSTC频数的逐年分布 黑色细实线为总SCSTC的频数变化,红、蓝柱状图分别为西/西北路径、东北路径SCSTC的频数变化;粗实线表征线性趋势拟合结果,**表示通过了0.01的显著性t检验,*表示通过了0.10的显著性t检验。 |
不同路径的SCSTC各等级的频数变化趋势也各有特点,从整体上来看两种路径每个等级的频数变化的整体趋势较一致(图 4),两种移动路径的TD、TY均呈现下降的趋势,其中西/西北走向的TD的下降趋势最显著,呈现每十年减少0.37个的趋势,东北走向的TD同样呈现减少的趋势,每十年约减少0.06个,其下降趋势弱于西/西北走向的TD。两种移动路径的TS均呈现上升的趋势,其中西/西北走向的TS呈现每十年增加0.06个的趋势,东北走向的TS呈现每十年增加0.05个的趋势。总的来说,西/西北走向的SCSTC在各等级的趋势变化并不相同,其中TD的下降趋势最显著,其他等级呈现一定的变化趋势,但并不显著;而东北走向的SCSTC各个等级的增减差异并不大。
3.1.2 逐月变化特征图 5为总SCSTC和不同移动路径的SCSTC的频数与西太平洋副热带高压(副高)脊线位置的逐月变化,SCSTC的生成具有明显的季节性特征,夏、秋两季为SCSTC的高发期,春季和冬季其频数明显减少。同时不同移动路径的SCSTC频数逐月变化有明显差异:西/西北走向的SCSTC的整体频数较多,主要的生成月份为5—12月,其中峰值出现在8月、9月,东北走向的SCSTC整体频数较少,主要的生成月份为5—11月,其中峰值出现在5月、6月,并从6月开始递减。此外,副高脊线的移动对SCSTC影响较大(图 5),从5月到8月,副高脊线逐渐向北移动,SCSTC频数也随之增加,而从8月到12月,副高脊线逐渐南撤,SCSTC的频数随之减少。但不同路径的SCSTC频数受副高纬度位置变化的影响不同,西/西北走向的SCSTC的频数变化趋势与西太平洋副热带高压脊线位置的移动趋势相吻合,从5月开始副高脊线就在持续北抬,该走向的SCSTC的生成数也随之增加,在8月副高脊线北抬至最北28 °N时,西/西北走向的SCSTC频数达到峰值,随后随着副高脊线的南移,生成的SCSTC数也逐渐减少,而东北走向的SCSTC受副高脊线移动的影响不大。
|
图 5 1949—2019年不同路径的SCSTC频数和副高脊线位置的逐月分布 |
值得注意的是,东北走向和西/西北走向的SCSTC频数都在5月突增,其中东北走向的频数增加最明显,直接达到了峰值,此时东北走向的SCSTC频数比西/西北走向的SCSTC多出近一半。分析可发现,5月SCSTC频数的突增与西南季风和副高有密切关系(图略),从5月开始,西南季风开始加强并逐渐北移影响南海地区,此时副高脊线北伸至15 °N,副高主体位于海上,西南气流与副高南侧的偏东气流极易在南海及其周边海域汇合并形成气旋性涡旋,同时生成的SCSTC在东亚大槽槽前偏西南气流与副高北侧的西南气流的共同引导下持续往东北方向移动,从而使得5月为东北走向SCSTC的峰值月份,而后随着副高的移动,环流条件的改变,东北走向的SCSTC逐渐减少。
为细化分析SCSTC的逐月变化特征,现对不同路径不同等级的SCSTC频数的逐月变化进行分析(图 6),西/西北走向的SCSTC各强度等级的逐月分布的季节性特征更加明显,峰值月份更加集中一点,主要是在8月、9月,各等级的SCSTC主要呈单峰型分布,同时在6月有一个小的副峰出现;东北走向的SCSTC各强度等级的逐月分布更加分散,呈现双峰或多峰型的分布特点,每个等级的峰值月份都不同,其中强度较低的TD、TS峰值月份更集中在夏季的7月、8月,强度较强的STS、TY和STY峰值月份更集中在夏初的5月、6月。
|
图 6 1949—2019年不同路径不同等级SCSTC频数的逐月分布 |
为研究SCSTC强度变化特征,现取强度达到最大的时刻为“0”时刻,可得到所有的SCSTC和不同路径的SCSTC的最低中心气压的变化(包含SCSTC的整个生命史过程)。图 7a表明,在SCSTC的发生发展消亡过程中,最低中心气压随时间呈“漏斗状”的高-低-高变化,71年来的SCSTC最低中心气压的变化范围为954~1 010 hPa,所有SCSTC平均后的变化范围为991~ 1 004 hPa,且部分生命史较长的SCSTC到达最低中心气压并维持一段时间后会反弹并出现SCSTC强度再次加强,即中心气压再度变低的现象。
|
图 7 1949—2019年SCSTC在不同路径下的强度变化 取SCSTC达到最大强度的时间为“0”时刻,时间间隔为距离SCSTC最大强度时刻的时间,正值为达到最大强度后的时间,负值为在最大强度之前的时间,细实线表示逐个SCSTC变化,粗实线表示所有SCSTC的平均值。 |
图 7b、7c为不同路径的SCSTC的强度变化,从平均结果来看,东北走向的SCSTC比西/西北走向的SCSTC强度大,且存在更明显的二次加强的现象。东北走向的SCSTC平均最低中心气压变化范围为988~1 003 hPa(个别强度较强的SCSTC最低中心气压能降到954 hPa),在SCSTC强度达最大值并维持一段时间后,最低中心气压开始回升,后又经历强度再次加强的过程,二次加强的SCSTC,强度远小于第一次加强过程(图 7c)。西/西北走向的SCSTC平均最低中心气压变化范围为993~1 005 hPa(个别强度较强的SCSTC最低中心气压能降到960 hPa),强度变化比较迅速,能在较短时间内气压达到最低值并且回升,部分西/西北走向的SCSTC同样存在着达到强度最大值后维持一段时间的现象,但其比例相对东北走向的SCSTC更低,虽然之后也存在强度二次加强的现象,但两次强度加强的时间间隔会相对短一些,且二次加强的强度远小于东北走向的SCSTC (图 7b)。
为更细致地分析SCSTC的强度变化,现对比不同等级的SCSTC强度变化特征(图 8),不同等级的SCSTC的生命史长度见表 2。从多个不同等级的SCSTC的最低中心气压平均结果来看(图 8a、8b),STY平均中心气压可在短时间内从998 hPa降到960 hPa,变化幅度达38 hPa,平均气压变化率在强度达到最大时可达-6 hPa/(6 h),生命史较长,平均约为9.40 d。TY平均气压变化范围为971~1 003 hPa,平均生命史约为7.08 d。STS平均气压变化范围为986~1 003 hPa,平均生命史约为5.49 d。TS平均气压变化范围为993~1 003 hPa,平均生命史较短,约为4.25 d。TD是五个等级中频数最多的一类,约占SCSTC的38.9%,此类SCSTC生命史较短,平均约为3.29 d,也存在强度二次加强的情况,且部分TD级别的SCSTC二次降压过程中气压的变化幅度大于第一次降压。
|
图 8 1949—2019年不同等级不同路径的SCSTC的强度变化和强度变化率均值 取SCSTC达到最大强度时刻的时间为“0”时刻,时间间隔为距离TC最大强度时刻的时间,正值为达到最大强度后的时间,负值为在最大强度之前的时间。 |
对比不同路径不同强度等级的SCSTC的生命史和强度变化(图 8c~8f,表 2),可发现东北走向和西/西北走向各等级的SCSTC的生命史长度和二次加强的强度的差异都很大。从生命史长度的角度来看(表 2),除TD等级外,其余各等级的东北走向的SCSTC的平均生命史均比西/西北走向的SCSTC长,其中TY的生命史长度差距最大,差值约为2.67 d。从强度的角度来看,东北走向的各等级的SCSTC的平均强度均比对应等级的西/西北走向的SCSTC要强,同时可发现两种路径差异最明显的强度等级就是TY和STY,东北走向的TY的生命史较长,且存在强度二次加强的现象,两次降压过程间隔的时间较长,最低中心气压变化缓慢,与西/西北走向的SCSTC相比,第二次降压幅度更大,平均降压幅度约为4 hPa,西北走向的TY虽然也存在二次降压过程,但二次降压现象并不明显。同时也能看出,虽然STY频数较少,但不同路径的STY的区别也很明显,且主要也是在降压过程,东北走向的STY在第一次降压过程迅速连贯,在气压降到最低值后逐渐回升,之后也存在多次降压的过程,且降压幅度较大,气压变化率大。与东北向STY不同的是,西/西北走向的STY的第一次降压过程并不迅速,降压速度较缓慢,且存在在某一气压值维持一段时间再继续加强的现象,在强度达最大,气压降到最低值之后,西/西北走向STY的气压迅速回升,二次降压现象并不明显。
| 表 2 不同强度等级的SCSTC的平均生命史(d) |
从SCSTC源地经纬度分布图来看(图 9),SCSTC源地的纬度位置有一定的季节性特征,随月份的变化会经历一个先北抬后南撤的过程,与副高脊线的移动规律一致,同时由于TC的形成需要一定的地转偏向力的作用使之产生强大的逆时针旋转的水平涡旋,所以赤道地区大部分的SCSTC都在5 °N以北地区生成。从4月开始,随着SCSTC频数的增多,源地的纬度范围明显扩大并整体向高纬地区移动,最北可至25 °N附近(即此时处于南海以北的周边海域),7—9月SCSTC源地集中在10~25 °N,8月在副高脊线达最北时,SCSTC源地纬度范围达最大,约占15个纬距,其中SCSTC的高发区主要集中在15~20 °N,从10月开始SCSTC源地的集中区逐渐南撤,SCSTC的频数也逐月减少,且源地纬度范围逐渐变窄。从不同移动路径的角度来看,东北走向的SCSTC的纬度范围集中在6~25 °N,其中10~21 °N是高发区,西/西北走向的SCSTC的纬度范围集中在6 ~25 °N,其中10~19 °N是高发区,整体而言东北向的SCSTC源地的主要集中区域的纬度位置比西/西北向的SCSTC更偏北2~3个纬距,随季节变化纬度的变化范围也更大,同时结合图 5副高脊线的逐月变化可发现,东北走向的SCSTC的源地位置受副高脊线的位置的影响不大,在副高脊线的南北两侧均有生成,而西/西北走向的SCSTC主要在脊线南侧生成。
|
图 9 不同路径的SCSTC源地位置的逐月分布 线框为上下四分位,延长线上的上下边界分别最大值和最小值,图中仅为一条“—”的部分代表只有一个SCSTC生成或者多个SCSTC的源地的经(纬)度的值一样。 |
SCSTC源地的经度范围随季节的变化也存在小幅度的先东移后西退的变化,4—8月,随着月份的增加,SCSTC源地的经度范围总体是变大的,SCSTC源地的经度位置略微东移,到8月SCSTC频数达峰值的时候,经度范围达最大,在108~ 122 °E,跨越14个经距,主要生成区集中在114~ 119 °E,从9月开始,经度范围总体缩小,源地位置逐渐西移,其中1月SCSTC的经纬度位置都偏东、偏北,但考虑到1月的台风数太少,其特征缺乏典型性。从不同移动路径的角度来看,东北向SCSTC的经度范围集中在108~122 °E,其中112 ~118 °E是高发区,在夏初和秋季经度跨度较大,占7~9经距,盛夏时节的源地经度范围较小,仅占3~4个经距;西/西北向SCSTC经度范围集中在108~122 °E,其中112~119 °E是高发区,源地的经度范围随季节的变化规律与东北向SCSTC相反,春秋季经度范围更窄,占3~4个经距,盛夏时节经度范围有所扩大,占4~5个经距。
4 结论与讨论本文利用中国气象局热带气旋资料中心提供的热带气旋中心最佳路径数据集,选取南海及其周边海域(105~120 °E,5~25 °N)作为研究对象,利用1949—2019年共71年南海热带气旋(SCSTC) 的各要素数据资料对不同路径的SCSTC从频数、源地、强度等角度进行分析,得出以下主要结论。
(1) 1949—2019年共71年的SCSTC频数整体呈现下降的趋势,西北走向的SCSTC比东北走向的SCSTC的下降趋势更显著;TD的频数下降得最明显,TS频数呈现弱上升趋势。不同路径走向的SCSTC的频数特征有明显差异,东北走向的SCSTC整体频数较少,峰值月份集中在5月、6月,频数的逐月变化与副高脊线位置的移动趋势的关系并不明显;西/西北走向的SCSTC的频数较多,约占总数的76%,峰值月份集中在8月、9月,其频数变化趋势与西太平洋副热带高压脊线位置的移动趋势吻合,从5月开始副高脊线逐渐北抬,西/西北走向的SCSTC的生成数也随之增加,并在8月副高脊线北抬至最北28 °N时,西/西北走向的SCSTC频数达到峰值,随后随着副高脊线的南移,生成的SCSTC数也逐渐减少,而东北走向的SCSTC受副高脊线移动的影响不大。
(2) 从强度方面来看,东北走向的各等级的SCSTC比西/西北走向的SCSTC平均生命史更长,强度更强,且存在明显的强度二次加强的现象,两者的差异最明显的强度等级就是TY和STY等级,东北走向的TY的生命史较长,且存在强度二次加强的现象,两次降压过程间隔的时间较长,西北走向的TY二次降压现象并不明显。东北走向的STY在强度达最大、中心气压降到最低之后,也存在多次降压的过程,且降压幅度较大,气压变化率大。西/西北走向的STY的第一次降压过程并不迅速,降压速度较缓慢,且存在在某一气压值维持一段时间再继续加强的现象,在强度达最大,气压降到最低值之后,西/西北走向STY的气压迅速回升,且二次降压现象并不明显。
(3) 不同路径走向的SCSTC的源地位置也有一定程度的季节性差异,两者源地的纬度位置随着季节的变化都有一个先北抬后南撤的过程,与副高脊线的移动规律相符合,但东北走向SCSTC纬度位置的高发区(10~21 °N)比西/西北走向SCSTC的高发区(10~19 °N)更偏北2~3个纬距,同时,西/西北走向SCSTC经度范围随季节的变化规律与东北走向的SCSTC相反,春秋季经度范围较窄,占3~4个经距,盛夏时节经度范围有所扩大,占4~5个经距。
值得注意的是,本文着重对1949—2019年共71年的SCSTC的频数、强度、源地、路径等统计特征进行了分析,总结出了SCSTC的移动、分布等统计规律,但对其统计规律背后的机理、环流背景的分析缺乏深入的研究,同时SCSTC与西北太平洋TC的对比工作也值得进一步展开,综合对比由南海产生的TC与西北太平洋产生的TC两者在环流背景、统计特征方面的异同点,从而有利于更好地了解SCSTC的特殊性。
| [1] |
陈联寿, 丁一汇. 西太平洋台风概论[M]. 北京: 科学出版社, 1979.
|
| [2] |
陈联寿, 孟智勇. 我国热带气旋研究十年进展[J]. 大气科学, 2001, 25(3): 420-432. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2001.03.11 |
| [3] |
张文龙, 崔晓鹏. 热带气旋生成问题研究综述[J]. 热带气象学报, 2013, 29(2): 337-346. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2013.02.019 |
| [4] |
冯涛, 黄荣辉, 陈光华, 等. 近年来关于西北太平洋热带气旋和台风活动的气候学研究进展[J]. 大气科学, 2013, 37(2): 364-382. |
| [5] |
白莉娜, 王元. 南海源地热带气旋生成和登陆频数的气候变异[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2009, 45(6): 757-768. DOI:10.3321/j.issn:0469-5097.2009.06.005 |
| [6] |
ANDY Z C G, CHAN J C L. Interannual and interdecadal variations of tropical cyclone activity in the South China Sea[J]. Int J Climatol, 2010, 30(6): 827-843. DOI:10.1002/joc.1943 |
| [7] |
李英, 陈联寿, 张胜军. 登陆我国热带气旋的统计特征[J]. 热带气象学报, 2004, 20(1): 14-23. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2004.01.002 |
| [8] |
魏娜, 李英, 胡姝. 1949-2008年热带气旋在中国大陆活动的统计特征及环流背景[J]. 热带气象学报, 2013, 29(1): 17-27. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2013.01.003 |
| [9] |
薛淑君. 南海土台风强度变化特征分析[J]. 海洋学研究, 2018, 36(3): 1-16. DOI:10.3969/j.issn.1001-909X.2018.03.001 |
| [10] |
李勋. 南海及毗邻海域热带气旋生成研究进展概述[J]. 气象科技进展, 2020, 10(4): 83-92. |
| [11] |
廖菲, 李文婷, 张子然, 等. 1949-2017年南海海域热带气旋强度和路径快速变化统计特征[J]. 海洋学报(中文版), 2019, 41(9): 126-135. DOI:10.3969/j.issn.0253-4193.2019.09.012 |
| [12] |
应俊, 陈光华, 黄荣辉, 等. 西北太平洋热带气旋变性阶段强度变化的比较研究[J]. 大气科学, 2013, 37(4): 773-785. |
| [13] |
李春晖, 刘春霞, 程正泉. 近50年南海热带气旋时空分布特征及其海洋影响因子[J]. 热带气象学报, 2007, 23(4): 341-347. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2007.04.004 |
| [14] |
殷明, 肖子牛, 李崇银, 等. 2015年西北太平洋热带气旋活动特征及强El Niño现象对其影响的初步分析[J]. 气象, 2016, 42(9): 1 069-1 078. |
| [15] |
LIU K S, CHAN J C L. Climatological characteristics and seasonal forecasting of tropical cyclones making landfall along the South China Coast[J]. Mon Wea Rev, 2003, 131(8): 1 650-1 662. DOI:10.1175//2554.1 |
| [16] |
谢佩妍, 陶丽, 李俊徽, 等. 西北太平洋热带气旋在ENSO发展和衰减年的路径变化[J]. 大气科学, 2018, 42(5): 987-999. |
| [17] |
黄小燕, 管兆勇, 何洁琳, 等. 南海ITCZ异常变化及其对非移入性南海热带气旋(TC)活动的可能影响[J]. 大气科学, 2017, 41(1): 1-14. |
| [18] |
孙秀荣, 端义宏. 对东亚夏季风与西北太平洋热带气旋频数关系的初步分析[J]. 大气科学, 2003, 27(1): 67-74. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2003.01.06 |
| [19] |
NAKAMURA J, LALL U, KUSHNIR Y, et al. Classifying North Atlantic tropical cyclone tracks by mass moments[J]. J Climate, 2009, 22(20): 5 481-5 494. DOI:10.1175/2009JCLI2828.1 |
| [20] |
耿焕同, 谢佩妍, 史达伟, 等. 基于FMM算法的夏秋季登陆中国热带气旋路径分类及特征分析[J]. 大气科学学报, 2017, 40(3): 390-400. |
| [21] |
魏凤英. 现代气候统计诊断与预测技术[M]. 北京: 气象出版社, 1999: 1-296.
|
| [22] |
李丽容. 小波分析的产生、发展及应用[J]. 中国水运(理论版), 2007, 5(3): 94-96. |
| [23] |
易东, 刘月明, 王文昌. 小波分析方法在统计理论研究中的应用[J]. 中国卫生统计, 2000, 17(2): 120-124. DOI:10.3969/j.issn.1002-3674.2000.02.023 |
| [24] |
洪梅, 刘科峰, 张栋, 等. 基于交叉小波分析方法的西太平洋副热带高压年际变率与热带海温及大气环流异常的相关性研究[J]. 热带气象学报, 2020, 36(2): 166-179. |
| [25] |
李英, 陈联寿, 王继志. 热带气旋登陆维持和迅速消亡的诊断研究[J]. 大气科学, 2005, 29(3): 482-490. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2005.03.16 |
| [26] |
GAFFNEY S J, GHIL M, SMYTH P, et al. Cluster analysis of typhoon tracks. Part Ⅱ: large-scale circulation and ENSO[J]. J Climate, 2007, 20(14): 3 654-3 676. DOI:10.1175/JCLI4203.1 |
2022, Vol. 38


