利用潜在生成指数诊断ENSO对热带气旋成因的影响外文翻译资料

 2022-11-11 11:48:12

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利用潜在生成指数诊断ENSO对热带气旋成因的影响

Suzana J. Camargo

摘要：ENSO（厄尔尼诺 - 南方涛动）对热带气旋活动有很大影响。作者利用伊曼纽尔和诺兰开发的潜在生成指数(GPI)，研究了不同环境因素对这种影响的贡献。影响GPI的因素有四个：低层涡度（850 hPa），600 hPa相对湿度，850~200 hPa垂直风切变量和潜在强度（PI）。使用1950 - 2005年期间月平均NCEP再分析数据，在60°S至60°N的纬度带上计算GPI。合成分析厄尔尼诺和拉尼娜年的GPI异常发现，这些异常在几个不同的海盆中观察到存在重复的频率和位置年际变化。这证明了可以利用修改的指数进行合成分析，只有一个因子变化，其他因子设定为气候态，以确定哪些因子引起发生频率的年际变化中。我们也可以确定在不同地区比其他因子具有更大影响力的某个因子。例如，在厄尔尼诺年，相对湿度和垂直剪切对于大西洋海盆的TC减少很重要，相对湿度和涡度对于西北太平洋平均生成位置的东移很重要。

关键词：质心，ENSO，湿度，热带气旋，涡度，风切变

1.引言

了解大规模环境场对热带气旋生成的影响是一个具有重大科学和社会意义的问题。虽然人们对哪些因素影响成因知之甚少，缺乏定量理论。在没有这种理论的情况下，经验方法是很有用的。Grey开发了一个指数，能够使用少数环境参数反应观察到的因子季节和空间变异的关键特征。这样的指数在几个方面是有用的。首先，它提供了各种环境因素对TC形成的相对贡献的经验量化。其次，可以想象，在开发预测热带气旋（TC）数量的方案时可能有用，只要我们能独立预测指数中的大规模环境变量。

在这里，我们提出另一个GPI，并在年际变化和厄尔尼诺 - 南方涛动（ENSO）现象的基础上构建它的合成场。我们的第一个目标是评估在不同海盆中用年周期和ENSO表示观测到的热带气旋数变化的能力。由于ENSO是影响某些海盆TC成因的最大单一可预测因素，因此对指数重现观测到的ENSO信号的能力的测试可能是指数必须通过的第一个目标以便用于预测。我们的第二个目标是使用该指数来确定哪些特定环境因素对确定各个海盆ENSO相关的TC成因变化最有影响。该指数对具有特定功能依赖性的各种因素（海面温度，风切变等）进行加权，经验证明这些因素适合于表示它们在气候学中的相对重要性（并且在本研究中，也与它们的变异性相关）。构建了修正的指数，其中除一个因子外的所有因子都设定为气候态，而年际变率保留在剩余因子中。然后为这些修改的指数构建ENSO合成分析，以评估每种特定因子在ENSO变异性中的作用。

2.潜在生成指数的发展

由Emanuel和Nolan（2004）开发的成因潜力（GP）指数是由Grey（1979）的工作推动的。我们从一系列环境变量开始，从物理角度来看，我们认为这些变量可能是重要的预测因素。在选择这些变量的组合时，我们避免使用可能特定于当前气候的参数。例如，我们没有像Grey指数那样使用SST（海面温度）的特定阈值，因为我们想要一个在不同气候情景中有效的指数。没有理由相信26°C是自然界的常数。Role等人（1998）表明，使用这个SST阈值限制了Grey指数在气候变化下的有效性。

最初的预测因子包括潜在强度（PI; Emanuel 1988），相对湿度，绝对涡度和风切变。风切变定义为850和200 hPa的水平风之间的矢量差异的大小，这在热带气旋发生和强度变化的经验研究中经常使用。

从1950年到2004年，使用国家环境预测中心（NCEP）再分析数据评估了预测因子。潜在强度V pot是从海面温度，海平面气压和大气温度垂直剖面得到的。如在Bister和Emanuel（1998）中所讨论的那样，使用Emanuel（1995）中描述的概括技术来考虑耗散加热的湿度和湿度。潜在强度计算的技术细节可以在Bister和Emanuel中找到（2002a，b）。

TC质心的位置和时间取自NOAA国家飓风中心为大西洋和东北太平洋 “最佳路径”数据集，以及美国海军联合台风警报中心为世界其他地区提供的数据集。仅使用了1970年后的数据。然后对每个预测变量的月平均值进行单独和组合测试，以确定它们能够再现每个半球的热带气旋发生率的年周期，以及它们在一年中的每个月表示质心的空间分布的能力。

其中eta;是850 hPa（s -1）的绝对涡度，H是600 hPa的相对湿度百分比，V pot是潜在的强度（以ms -1为单位），VWS是850 hPa到200 hPa之间的垂直风切变的大小（以m/s为单位））。除了系数乘以垂直风切变之外，此定义中出现的常数完全是任意的，只是设计为给出一个整数的指数值。虽然指数应解释为每单位面积每单位时间的比率，但必须在指数中包含常数，以使其具有适当的幅度和尺寸。在开发指数时，使用多元回归将其拟合到最佳数据，但在经验上使用VWS进行实验以优化其与数据的拟合。出现在指数中的因子已四舍五入到最接近的整数，因为对数据的拟合不保证更高的精度。

由Gray开发的GPI（1979 ; Watterson等，1995）与GP有一些相似之处，但也有一些重要的差异。一些变量对于两个指数都是共同的，例如垂直风切变（尽管使用不同高度）和中间大气层的相对湿度。其他变量有些相同; 例如，虽然低层绝对水平涡度是其中一个因素，但在Gray指数中，科里奥利参数和相对涡度是单独的变量。这些指数之间的主要区别在于热力学变量。这里GP使用潜在强度，其取决于海 -气热力学不平衡以及海面温度与绝热抬升边界层地块的中性浮力水平温度之间的差异。

除了使用的变量之外，指数在定义中使用的权重和常数也不同。Gray指数能够在热带气旋活动的季节和海盆中近似地再现热带气旋发生的区域。Royer等人讨论了使用对流参数抑制对SST阈值的依赖性的Gray指数的另一种修改。这些生成指数也已应用于气候模型的输出。

3.潜在生成指数的气候态

图1图2显示了南半球和北半球台风季内2月到9月GPI气候态。在图2中显示了每个网格点的GPI最大值，所有热带气旋易发区域都出现在GPI最大值。虽然空间分布在定性意义上很好地吻合，但是GPI和TC生成位置的空间分布并不符合很大的定量精度。

每个半球的年发生事件周期如图3所示，并与使用GPI的预测进行比较。GPI反应了热带气旋季节性变化的主要因素。

对指数进行了优化，以最佳地拟合图1和图2中所示的空间和时间分布。没有尝试优化单个海盆内的指数，因此评估指数的局部性能是有必要的。

与热带气旋频数气候态相比，每个区域GPI气候态如图4所示。所有海盆的结果都非常好，其GPI年周期非常类似于热带气旋频数。即使在北印度洋的情况下，它的年周期也有两个峰值，季风前后，GPI非常接近热带气旋的数量。

整个海盆观测到的热带气旋的平均数量变化明显多于GPI。即，在图4中，左边的比例比右边的比例更多。将这在很大程度上归因于海盆的不同大小。例如，西北太平洋的面积比其他海盆的面积要大得多。仅此一项预计会导致北太平洋西部的气旋数量超过其他流域 ，即使单位面积GPI也是如此。

通过计算指数的联合概率分布函数（PDF）和这些因子中的每一个，可以进一步探索GPI与其四个组成变量（潜在强度，涡度，垂直风切变和相对湿度）的关系。如图所示在图5中，联合PDF是根据指数和另一个变量定义的，在空间中的点密度估算的，其中每个点代表气候学中单个网格点的值。这些PDF显示，在所有海盆中，不同的变量在确定指数的气候分布方面起着一些相似的作用。该指数对潜在强度，风切变和相对湿度具有阈值依赖性; 如果剪切大或相对湿度或潜在强度小，则基本上没有大的指数值。非常小的指数值通常与小的潜在强度，小的相对湿度或大的剪切相关联。

绝对涡度似乎没有在任何有限值处表现出阈值行为，尽管指数确实倾向于随绝对涡度增加而增加（正如我们对其构造所期望的那样）。当绝对涡度高时，指数也可以是低的，如在具有低位势高度的副热带地区。

4.ENSO和热带气旋活动

许多研究人员已经研究了ENSO对各种盆地热带气旋活动的影响。

在大西洋，在厄尔尼诺现象中，热带气旋的数量趋于减少，而拉尼娜年则相反（Gray 1984 ; Gray和Sheaffer 1991 ; Gray et al.1993 ; Knaff 1997）。ENSO还影响美国登陆的数量（Bove等人1998 ; Pielke和Landsea 1999），飓风强度（Landsea等人1999）和起源地点（Elsner和Kara 1999）。已确定负责热带气旋活动转变的因素是垂直风切变（Shapiro 1987 ; Goldenberg和Shapiro 1996）和热力学变量（Tang and Neelin 2004）。

在西北太平洋，厄尔尼诺（拉尼娜）年的热带气旋活动向东南（向西北）移动（Chan 1985 ; Dong 1988 ; Chia and Ropelewski 2002 ; Wang and Chan 2002）。这被归因于季风槽和西风在西北太平洋的东延（兰德1994年，1996年）和垂直风切变的减少（克拉克和2002年楚）。在厄尔尼诺现象中，台风也会持续更长时间，变得更加激烈，并且有更多的反曲轨迹（Wang and Chan 2002 ; Camargo and Sobel 2005 ; Camargo et al.2007），它影响亚洲国家的登陆概率（Saunders等，2000 ; Elsner和Liu，2003 ; Wu等，2004）。Sobel和Camargo（2005）假设厄尔尼诺现象产生的异常台风引发的近赤道西风甚至可能起到加强暖事件的作用，从而在ENSO和热带气旋之间产生正反馈。

在厄尔尼诺事件期间，更多的飓风往往在太平洋中部形成。更多的热带气旋发生在夏威夷附近。这归因于该区域较小的垂直风切变和较大的低水平相对涡度（Wu和Lau 1992 ; Chu和Wang 1997 ; Clark和Chu 2002 ; Chu 2004）。

当大西洋热带气旋活动受到抑制时，东北太平洋热带气旋活动趋于增强，反之亦然（Elsner and Kara 1999）。虽然在北太平洋东部的热带气旋频率中没有发现ENSO影响（Whitney和Hobgood 1997），但在厄尔尼诺现象中强烈飓风的数量趋于增加（Gray and Sheaffer 1991），而ElNintilde;o期间热带气旋活动向西移动（Irwin和Davis，1999），其中一些飓风将传播到北太平洋中部的可能性增加（Chu 2004）。这种转变归因于116°W东西两侧具有不同特征的环境参数（柯林斯和梅森2000）。

印度洋和太平洋的海面温度变化之间存在着密切的联系（Pan and Oort 1983）。北印度洋热带气旋频率与ENSO的关系在5月和11月期间很明显，当厄尔尼诺事件期间发生时，热带气旋较少（Singh等，2000）。

在厄尔尼诺现象中，热带气旋形成增加发生在南太平洋附近的日期线上，同时在澳大利亚附近减少（Revell和Goulter，1986 ; Hastings，1990 ; Evans和Allan，1992 ; Basher和Zeng，1995）。在拉尼娜年，增强登陆的风险在澳大利亚出现更多的热带气旋追踪接近昆士兰海岸，而在厄尔尼诺年的轨道是日线的多个分区西（尼科尔斯1979年，1985年，董1988年 ; Nicholls等1998年）。这种转变与南太平洋厄尔尼诺年间季风槽和赤道西风的延伸有关，有利于形成双热带气旋（Ferreira等，1996）。

5.ENSO对潜在生成指数的影响

为了评估确定ENSO对热带气旋活动影响的环境因素，我们首先计算1950 - 2005年期间GPI的月异常。从这些异常中，我们获得厄尔尼诺和拉尼娜事件的季节性异常合成分析场。我们使用Nintilde;o-3.4指数来定义厄尔尼诺/拉尼娜事件，考虑北半球8月至10月（ASO）值和南半球1月至3月（JFM）值，在一个季节中具有最高（最低）Nintilde;o-3.4值的13年（25％的案例）定义为厄尔尼诺（拉尼娜）年，其余年份定义为中性年，与Goddard和Dilley使用的定义相同（2005年）和Camargo和Sobel（2005年）。表1给出了JFM和ASO复合材料中使用的ENSO年份。图6 显示了ASO合成场，这是北大西洋和北太平洋西部热带气旋活动的高峰期。

在图6a中厄尔尼诺年（ASO）GPI异常显示北大西洋和西北太平洋西部气旋活动减少，以及东太平洋和中太平洋的增加。LaNintilde;a年代出现了几乎镜像（图6b），特别容易看出厄尔尼诺和拉尼娜年间的差异（图6c）。

为了提供用于比较GPI的客观观测指标，我们从最佳路径数据计算质心频数和路径密度。通过计算每个2.5°times;2.5°纬度和经度平方中具有热带气旋的数量来计算频数密度。同样，对于路径密度，我们计算每个2.5°times;2.5°纬度和经度平方内的6小时热带气旋位置的数量，进行归一化，使得一个热带气旋的特定位置的24小时计为一个。

厄尔尼诺现象与拉尼娜年间观测到的ASO频数和路径密度异常的差异如图7所示。在北半球，这些差异显然与GPI异常所表现出的差异相似（参见图6c）到图7）。GPI在图6中能够再现厄尔尼诺和拉尼娜年间大西洋热带气旋分布的变化。

在ASO期间，观测到的和预测的厄尔尼诺 - 拉尼娜差异在南半球的差异并不大。八月至十月期间南半球的热带气旋非常少，所以这种分歧并不重要。

JFM的GPI异常如图8所示[（a）厄尔尼诺现象和（b）拉尼娜现象]。厄尔尼诺 - 拉尼娜在JFM的频数密度和路径密度方面的差异如图9所示。ENSO相关的变化在北半球更为纬向（尽管在JFM中形成的热带气旋很少），而南半球的经向变化更多。然而，南太平洋有一个纵向移动，在南太平洋160°E以东的厄尔尼诺现象和澳大利亚大陆附近的负异常，有一个正异常。

ASO和JFM的GPI异常

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