東北太平洋和北大西洋熱帶云團發展率特征的對比

王懿彬，彭旭鋼，翁錦文，吳敏敏，王 磊,2#

1.廣東海洋大學 海洋與氣象學院，廣東湛江 524088；2.廣東海洋大學 近海海洋環境變化與災害預警實驗室，廣東湛江 524088

熱帶云團（Tropical Cloud Cluster，TCC）和熱帶氣旋（Tropical Cyclone，TC）是熱帶地區的重要天氣系統[1-2]，其引起的大風和暴雨可以造成嚴重的農業災害，從而對熱帶地區的農業活動產生重要的影響。TCC可以看作是TC的初始胚胎狀態，TCC在環境條件有利的情況下可以得到進一步發展而形成TC。TCC的發展率可以用來定量地表征能夠發展為TC的TCC所占的比例。通過考察TCC的發展率的變異特征和規律，有助于更進一步理解和認識TCC發展和TC生成的活動規律，有助于提高對TCC和TC所引起的極端天氣的預報預警能力。

以往的相關研究多針對西北太平洋海域的TCC變異進行探討[3-7]。東北太平洋和北大西洋是西半球TCC和TC活動活躍的海域。研究揭示，北大西洋和東北太平洋TC生成數量和平均生成緯度可以呈現出反位相關系[8-9]。對東北太平洋和北大西洋的TCC及其發展率的變異研究在以往的研究中還較少涉及，特別地，東北太平洋和北大西洋這2個海域的TCC發展率變異之間是否也存在一定的聯系，這是有待進一步解決和探討的問題。本研究對東北太平洋和北大西洋的TCC發展率的變異特征進行了對比分析。

1 數據和方法

本 研 究 使 用 的 數 據 包 括：（1）1982—2018年 全 球TCC數 據 集；（2）使用的全球TC數據來自International Best Track Archive for Climate Stewardship（IBTrACS）v04r00版本數據集[10]；（3）使用的全球月平均SST數據來自NOAA Extended Reconstructed SST (ERSST) V3月平均再分析數據集[11]，其空間分辨率為2.0°×2.0°。

參照Hennon等（2013）[2]的定義方法，TCC的發展率（Genesis Productivity，GP）用TC數量與TCC數量的比率來計算，其具體定義公式為：

其中，TC（IBTrACS）表示全球熱帶氣旋最佳路徑數據集IBTrACS中TC的生成數量，TCC（total）表示TCC的總數量。TCC的發展率可以用來定量表征能夠發展成為TC的TCC數量占TCC總數量的百分比，即一定時間內發展成TC的TCC數量與TCC總數量之比。時間序列的長期變化趨勢的顯著性用Mann-Kendall趨勢檢驗來進行判別，相關系數的顯著性用t檢驗來進行判別。

2 結果與分析

首先考察東北太平洋和北大西洋TCC發展率的季節變化特征（圖1）。東北太平洋和北大西洋海域TCC發展率均呈現出明顯的季節變化。總體來看，2個海域的TCC和TC數量以及TCC發展率的峰值都主要集中在6—10月。東北太平洋的TCC發展率在7月達到最大值（13.22%），北大西洋的TCC發展率在9月份達到最大值（16.09%）。北大西洋TCC發展率的最高值月份的數值（16.09%）略高于東北太平洋海域TCC發展率最高值月份的數值（13.22%）。東北太平洋海域在2月和4月的TCC發展率最小，2月和4月由于沒有TC生成，所以對應的TCC發展率為零。北大西洋海域的TCC發展率在2月和3月最小（對應的TCC發展率數值為零）。

圖1 東北太平洋（a）和北大西洋（b）的TCC平均數量（藍柱）、TC平均數量（紅柱）和TCC發展率（黑線）的季節變化。

根據上面的分析結果，挑選出盛期月份（6—10月）進行考察，對這2個海域在1982—2018年期間的TCC發展率時間序列的長期變化趨勢進行分析（圖2）。東北太平洋TCC發展率的時間序列呈顯著的減小趨勢（圖2a），變化趨勢值為-1.31%/10年。東北太平洋的TC數量的時間序列呈不顯著的減小趨勢（圖2b），而TCC數量的時間序列呈顯著的增加趨勢（圖2c）。相對比的，北大西洋TCC發展率的時間序列呈不顯著的減小趨勢（圖2d），TC數量的時間序列呈現出不顯著的增加趨勢（圖2e），TCC數量的時間序列呈顯著的增加趨勢（圖2f），變化趨勢值為8.9個/10年。

圖2 1982—2018年東北太平洋和北大西洋6—10月TCC發展率（a、d）、TC數量（b、e）和TCC數量（c、f）的時間序列（黑線）和長期變化趨勢

接下來對1982—2018年盛期（6—10月）時間序列進行去除長期趨勢變化和9年高通濾波處理提取年際變化信號，利用11年滑動相關探究分析這2個海域的TC數量、TCC數量和TCC發展率之間可能存在的相關關系（圖3）。東北太平洋和北大西洋海域TCC發展率時間序列之間的相關系數是不顯著的，表明2個海域TCC發展率年際變化之間的聯系相對較弱。兩海域之間的TC數量在1990s年代附近存在顯著的負相關關系，表示當一個海域TC生成數量增多時，另一個海域TC的生成數量則會出現減少。這種TC生成數量之間的反相位關系在2000年以后發生減弱并逐漸轉變為不顯著。同時，兩海域之間的TCC數量也呈現出負相關關系不斷增強的趨勢，到2010年之后兩者之間的負相關關系可以通過95%的顯著性檢驗。

圖3 1982—2018年6—10月東北太平洋和北大西洋之間的TCC發展率（黑線）、TC數量（藍線）和TCC數量（綠線）年際變化時間序列的11年滑動相關系數

進一步考察影響東北太平洋和北大西洋海域TCC發展率變異的熱帶大洋海表面溫度異常的分布特征（圖4）。與TCC和TC數量相比較，2個海域的TCC發展率與熱帶大洋海表面溫度異常的相關系數相對較弱（圖4c、f）。然而，2個海域的TCC和TC數量可以存與熱帶中東太平洋和熱帶大西洋海溫異常之間的顯著相關關系（圖4a、b、d、e）。影響東北太平洋和北大西洋海域TCC和TC生成數量變異的熱帶海溫異常信號的分布區域相似并且符號相反，這可以造成這2個海域的TCC數量以及TC數量的反位相關系。

圖4 1982—2018年6—10月東北太平洋和北大西洋TCC數量（a、d）、TC數量（b、e）、TCC發展率（c、f）與空間各格點海表面溫度之間相關系數的空間分布

這些結果表明，與El Ni?o-Southern Oscillation（ENSO）有關的熱帶中東太平洋和熱帶大西洋海溫異常的影響可能會引起東北太平洋和北大西洋海域的TCC以及TC數量的反位相關系。熱帶太平洋和熱帶大西洋的海溫異常可以通過調控大氣環流異常（例如垂直風切變），從而引起2個海域TCC和TC生成數量的變化。

3 結論

利用1982—2018年的TCC和TC數據，對東北太平洋和北大西洋海域TCC發展率在季節變化、年際變化和長期變化趨勢方面的變異特征進行了對比，得出以下結論：

（1）在季節變化方面，東北太平洋和北大西洋海域TCC發展率均呈現出明顯的季節變化特征。東北太平洋的TCC發展率在7月達到最大值（13.22%），北大西洋的TCC發展率在9月達到最大值（16.09%）。

（2）在年際變化方面，與ENSO有關的熱帶太平洋和熱帶大西洋海表面溫度異常的影響可能會引起東北太平洋和北大西洋海域的TCC數量以及TC數量的反位相關系。然而，東北太平洋和北大西洋海域TCC發展率時間序列的相關關系并不顯著。

（3）在長期變化趨勢方面，東北太平洋的TCC數量在6—10月份呈顯著的增加趨勢，TC數量呈不顯著的減少趨勢，TCC發展率呈顯著的減少趨勢；北大西洋的TCC數量在6—10月份呈顯著的增加趨勢，TC數量呈不顯著的增加趨勢，TCC發展率呈不顯著的減少趨勢。

通過以上對東北太平洋和北大西洋海域TCC的發展率的變異特征和規律的對比分析，得到的研究結果有助于更進一步理解和認識東北太平洋和北大西洋海域TCC發展和TC生成的活動規律，進而有助于提高對TCC和TC所引起的極端天氣災害的預報預警能力。