台风路径的变化与全球变暖的关系外文翻译资料

 2022-12-06 15:22:38

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台风路径的变化与全球变暖的关系

WANG RUIFANG, WU LIGUANG, AND WANG CHAO

南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室，中国气象科学研究院恶劣天气国家重点实验室

（2011年1月27日收到的稿件，2011年4月13日定稿）

摘要

过去几十年副热带东亚增长的热带气旋（TC）影响和南海减少的TC活动在以前的研究中已经进行了研究。 观测数据的奇异值分解（SVD）和第四次评估报告（AR4）中的政府间气候变化专门委员会（IPCC）气候变化模拟显示，观测到的TC路径变化与全球海表温度（SST）变暖的主导SVD模式以及大尺度引导气流的相关变化有关。 所选择的五个IPCC模型一般可以在它们的集合控制运行和预测中模拟主导模式，这表明到2040年所报告的路径改变的可能持续。

1.介绍

在过去半个世纪中，全球平均地表温度和海面温度（SST）显著上升，政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告（AR4）得出结论，全球地表温度上升很可能是由于观察到人为温室气体浓度的增加（Solomon等人2007）。鉴于巨大的社会和科学关注，全球变暖对热带气旋（TC）活动的影响已经是近年来大量研究的主题。虽然在评估对TC强度和降雨量的影响方面取得了进展（Knutson等人，2010），但是关于变暖气候中的TC路径可能的变化的了解甚少。

TC路径基本上受到TC与其环境的相互作用所产生的大尺度转向和传播的控制（Wang等人，1998）。根据IPCC第三次评估报告（AR3）中地球物理流体动力学实验室（GFDL）气候模型的输出，Wu和Wang（2004）表示，全球变暖可能影响西北太平洋（WNP）的主要TC路径。通过使用来自联合台风警报中心（JTWC）的最佳路径数据，Wu等人（2005）进一步表明，在1965 - 2003年期间，副热带东亚的台风影响增加，但南海的TC活动明显减少。最近Tu等人（2009）也发现2000年后台湾附近台风的影响突然增加。由于TC活动相对于WNP有显著的年际和年代际变化（Chan and Shi 1996; Wang and Chan 2002; Ho等人2004 ; Zhou and Chan 2007; Liu and Chan 2008），观测到的TC路径变化是否与持续的全球变暖有关仍然未知。本研究的目的是使用AR4中的观测数据和IPCC气候变化模拟来解决这一问题。

2.数据和分析方法

遵循Wu等人（2005）中，TC路径以TC发生频率测量，以6小时为间隔进行计数，并测量TC对2°*2°网格区域的影响。来自JTWC的最佳路径数据用于计算WNP中TC发生的频率。我们的分析主要涵盖1965 - 2009年期间的高峰期（7月 - 9月），因为天气事件的卫星监测首次在1965年成为常规。Wu等人（2005）提出，在高峰季节，气候平均气流可以代表TC大尺度引导气流。

奇异值分解（SVD）分析用于获得与全球变暖有关的主导模式。SVD采用全球SST场，WNP大尺度引导气流和TC出现频率进行。每月2*2分辨率的SST和每月2.5*2.5分辨率的风场从国家环境预测中心—国家大气研究中心（NCEP-NCAR）再分析数据集获得。大尺度引导气流被定义为从850到300 hPa的压力加权平均气流（Holland 1993）。将五点平滑器应用于TC发生的频率，风场和SST以减少在执行SVD分析之前的年际变化。（为了检查SVD模式的时间序列与全球变暖之间的关系，地表面温度的每月异常，SST及其组合，参见http://www.ncdc.noaa.gov/cmb-faq/anomalies.html#anomalies.）AR4中的IPCC气候模型的控制和全球变暖实验的输出用于检查未来可能的台风路径变化。

3.与台风路径变化相关的全球变暖模式

首先，使用全球SST和在1965 - 2009年期间的大尺度引导气流进行SVD分析。主导模式占据两个场之间的总平方协方差的47％，显示上升趋势模式（图1）。SST显示了全球尺度的变暖模式，其中北印度洋和热带大西洋的变化最为显著（图1a）。在大尺度引导气流中，华东地区存在异常气旋循环（图1b）。 Wu等人（2005）提出，WNP西部的引导气流异常模式，是自1965年以来东亚副热带对台风的影响和南海台风影响减弱的原因。

进一步用TC发生频率和全球SST进行SVD分析，其占总协方差的28.5％，并且还显示上升趋势模式。所得到的SST的空间模式几乎与图1所示的相同。 1a（图中未示出），表明大尺度引导气流，全球SST和TC发生频率的耦合模式。如图1b所示，TC发生频率的空间模式与Wu等人（2005）的路径变化非常相似。在WNP，TC一般采取三条主要路径：从西路到中国南海;从西北路走向影响中国东南部，韩国和日本以及130°E以东的东北路回归路径（Wu and Wang 2004; Wu等人2005）。南海中南部的负异常表明向西移动的TC的活动减少，而从菲律宾海延伸到中国东海岸的正异常表明台湾附近和中国东南沿海地区的TC活动增强。使用路径模型Wu等人（2005）证实，路径变化主要是因为东部为中心的异常气旋性环流，南海东风异常引导气流和副热带沿海地区北风。异常气旋性循环与1965 - 2009年期间西太平洋平均TC转变速度的线性趋势一致（图1d）。

主导模式的时间序列与组合的平均全球陆地和海洋温度异常高度相关（图1c）。温度异常与全球SST的SVD时间序列，大尺度引导气流和TC发生频率的相关系数分别为0.96,0.87和0.89，表明全球SST，大尺度引导气流和TC发生频率，这与正在进行的全球变暖密切相关。注意，前两种模式在统计学上是显著的，第二模式主要与WNP中TC路径的年际变化相关。

TC数量的变化与图1b中的路径变化一致。台湾（22°-27°N，118°-123°E）和海南（14°-20°N，109°-121°E）附近的TC的数量在1965-2009年期间计数（图1e和1f），其大致覆盖TC发生频率的最大变化。自1965年以来，海南岛附近的TC数量显著减少，自1975年以来台湾岛附近的显著增加。

4.在气候模式中预测的大尺度引导气流变化

与AR4中的23个IPCC耦合的总循环模型（CGCM）的预测一起进一步检查与全球变暖相关的大尺度引导气流的变化。首先评估来自这些模型的控制运行的输出。模拟的700 hPa风模式与观察到的夏季平均季风槽和副高相比较，因为这两个系统对于西北太平洋TC路径很重要。然后计算模拟700 hPa风场的线性趋势，并与观测值进行比较。基于它们的性能，最终选择了五个CGCM来评估全球变暖对未来大尺度引导气流的影响。这些模型是加拿大气候模拟和分析中心（CCCma）耦合通用循环模型，版本3.1（CGCM3.1）; GFDL气候模型2.0版（GFDL CM2.0）;气候学跨学科研究模式3.2，中分辨率版[MIROC3.2（medres）];哈德利中心全球环境模型第1版（HadGEM1）;和Met Office统一模型（HadCM3）的第三气候配置。

图1.（a）全球SST的主导SVD模式的空间模式，（b）大尺度引导气流（矢量）和TC发生频率（等值线），（c）标准化SVD时间序列与全球陆地和海洋温度异常对照，（d）95％置信度（阴影）的平均TC移动速度（矢量）的线性趋势，以及在1965-2009年期间（e）-（f）进入两个TC的年数TC的时间序列。等值线间隔分别为（a）和（b）中的0.5和0.1，去除零等值线。（e）和（f）中的蓝色和红色线分别表示5年运动平均值和线性趋势。

图2显示了来自五个选择的模型的控制和全球变暖实验中的整体全球SST和大尺度引导气流的主导SVD模式。 控制实验中的主导模式占SST和大尺度引导气流之间的协方差的40.4％，揭示了1966 -98年期间全球尺度的SST升温和大尺度引导气流中的异常气旋循环。 虽然控制实验中的模拟异常气旋循环的中心向南偏移到南海海岸，但五个选定模型通常能够模拟全球SST的特征以及 WNP西部的大尺度引导气流的相关变化。

图2.主导SVD模式的空间模式（a）5模型集合全球SST，等值线间隔为0.5，（b）西北太平洋的大尺度引导气流，和（c）标准化SVD时间序列在1965-98年的控制运行。 （d）-（f）分别如（a）-（c）所示，除了对于A1B情景下2001-40期间的5模型集合预测。

在A1B情景下，进一步利用二十一世纪集合预测进行SVD分析。在2001-40年期间集合预测的SVD主导模式占全球SST和大尺度引导气流之间的协方差的58.7％，其时间序列具有上升趋势（图2d-f）。SST模式表示在二十一世纪头40年在赤道太平洋最显著的变暖。风模式与图2b所示的相当，但异常气旋循环向北移动15个纬度。WNP西部的风异常一般与图1b和图2b所示的一致，它们也与1965 - 2009年期间TC的平移矢量变化相当（图1d）。鉴于2001 - 2004年期间大尺度引导气流预计变化的类似模式，到2040年，副热带东亚的TC影响增加和南海减少TC影响可能持续。请注意这个预测与Wu和Wang（2004）不同。他们从IPCC AR3的GFDL气候模型的两次全球变暖实验中得出了预测的大尺度引导气流，并认为在2000 - 29年期间，TC路径普遍的略微向南移动。

5.总结

虽然在过去几十年中检测到WNP中的TC路径变化（Wu等人2005; Tu等人2009），但是在本研究中通过对观察SVD分析和IPCC气候变化模拟来讨论它们是否与正在进行的全球变暖有关。随着副热带东亚的TC影响的增加和南海的TC活动减少，观测到的TC路径变化与SVD主导模式相关。空间模式的特点是SST的全球变暖，大尺度引导气流的相关变化与WNP西部TC平移速度的线性趋势吻合良好。

SVD分析还使用AR4中的五个所选IPCC模型的集合控制模拟以及A1B情景下的相关预测来进行。模型通常能够模拟全球SST变暖的特征以及WNP西部的大尺度引导气流的变化。大尺度引导气流的预测变化与1965 - 2009年期间观测到的变化类似，表明在1965年至2009年期间观测到的副热带东亚的TC影响增加以及TC对南海的影响减小，并将持续到2040年。应该指出，TC路径的变化是由大尺度引导气流和TC形成位置的变化确定的。这项研究假设未来TC形成位置的变化很小，因为缺乏令人信服的预测。因此，在本研究中应谨慎解释这个预测。

致谢

这项研究由中国国家基础研究计划（2009CB421503），中国国家自然科学基金（40875038）和中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室（2010LASW-A03）联合支持。

参考文献

Chan, J. C. L., and J. Shi, 1996: Long-term trends and interannual variability in tropical cyclone activity over the western North Pacific. Geophys. Res. Lett., 23, 2765–2767.

Ho, C. H., J. J. Baik, J. H. Kim, D. Y. Gong, and C. H. Sui, 2004: Interdecadal changes in summertime typhoon tracks. J. Climate, 17, 1767–1776.

Holland, G. J., 1993: Tropical cyclone motion. Global guide to tropical cyclone forecasting, G. J. Holland, Ed., Tropical Cyclone Programme Rep. TCP-31 and WMO Tech. Doc. WMO/TD-560. [Available online at http://www.cawcr.gov.au/ publications/BMRC_archive/tcguide/ch3/ch3_tableofcontents. htm.]

Knutson, T. R., and Coauthors, 2010: Tropical cyclones and climate change. Nat. Geosci., 3, 157–163, doi:10.1038/ngeo779.

Liu, K. S., and J. C. L. Chan, 2008: Interdecadal variability of western North Pacific tropical cyclone tracks. J. Climate, 21, 4464–4476.

Solomon, S., D. Qin, M. Manning, M. Marquis, K. Averyt, M. M. B. Tignor, H. L. Miller Jr., and Z. Chen, Eds., 2007: Climate Change 2007: The Physical Sciences Basis. Cambridge University Press, 996 pp.

Tu, J. Y., C. Chou, and P. S. Chu, 2009: The abrupt shift of typhoon activity in the vicinity of Taiwan and its association with western North Pacific–East Asian climate change. J. Climate, 22, 3617–3628.

Wang, B., and J. C. Chan, 2002: How strong E

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