利用台风资料、海南灾情资料、再分析资料和多种统计分析方法,确定1967—2015年影响海南岛的15个强台风事件并探析海南岛强台风事件(Hainan violent typhoon event,HNVTE)的影响因子。结果表明,HNVTE发生的气候背景信息表现为多时间尺...利用台风资料、海南灾情资料、再分析资料和多种统计分析方法,确定1967—2015年影响海南岛的15个强台风事件并探析海南岛强台风事件(Hainan violent typhoon event,HNVTE)的影响因子。结果表明,HNVTE发生的气候背景信息表现为多时间尺度因子的协同作用:1980年代后期西北太平洋副热带高压(以下简称“西北太平洋副高”)突变式变强可能为HNVTE的减少提供了年代际尺度背景,厄尔尼诺-南方涛动(El Ni o-Southern Oscillation,ENSO)和平流层准两年振荡(quasi-biennial oscillation,QBO)的共同作用提供了HNVTE变化的年际异常背景。西北太平洋副高突变前出现中等强度的La Ni a状态和突变后出现中等强度的El Ni o状态均有利于HNVTE发生,而平流层西风位相下低层强西风切变则会抑制这两种状态下的HNVTE活动。根据西北太平洋海面温度的年代际位相、ENSO循环位相及强度和QBO位相及强度构建的BEST-QBO协同作用指数能很好地识别HNVTE的发生,可为HNVTE的气候预测提供有用的信号。展开更多
利用欧洲中期天气预报中心提供的全球大气再分析资料、美国国家海洋和大气管理局提供的高分辨率海表温度逐日数据集和最佳路径数据集(the international best track archive for climate stewardship,IBTrACS)等资料,采用WRF(weather re...利用欧洲中期天气预报中心提供的全球大气再分析资料、美国国家海洋和大气管理局提供的高分辨率海表温度逐日数据集和最佳路径数据集(the international best track archive for climate stewardship,IBTrACS)等资料,采用WRF(weather research and forecasting)模式,对2022年第11号台风“轩岚诺”在东海黑潮快速增强的原因进行了诊断分析和数值模拟研究。结果表明,台风快速增强期间其中心处于东海黑潮主轴上,此时台风中心远离高空槽和高空急流,环境风垂直切变在增强时段维持在较高水平,超过8 m·s^(-1),均不利于台风增强,而东海黑潮区海表温度异常达到1~3℃,为台风发展提供大量热通量,同时26℃等温线深度达85~110 m,0~250 m深度范围内海水温度异常在台风快速增强前达2.5℃左右,表明上层海洋热含量丰富,有助于抑制台风经过引起的冷却作用。因此,东海黑潮区显著的海表温度暖异常和海洋上层热含量正异常对台风的快速增强起了关键作用。展开更多
为准确评估台风极值风速,保障台风影响地区的重要工程结构抗风安全,建立了基于条件生成对抗网络的台风路径与强度模型,以实现台风极值风速的精细化分析。首先,将台风运动速度、台风强度的6小时变化量处理为一定状态变量(台风中心经纬度...为准确评估台风极值风速,保障台风影响地区的重要工程结构抗风安全,建立了基于条件生成对抗网络的台风路径与强度模型,以实现台风极值风速的精细化分析。首先,将台风运动速度、台风强度的6小时变化量处理为一定状态变量(台风中心经纬度等)和环境变量(洋面温度等)的条件随机变量。然后,采用条件生成对抗网络建立台风运动速度、台风强度6小时变化量的生成器和判别器全连接神经网络,利用中国气象局台风最佳路径数据、20th Century Reanalysis(20 CR)再分析数据集等气象资料训练上述神经网络。通过与历史记录的对比,验证了台风路径模型与强度模型能够合理地反映历史台风运动轨迹特征和强度演化规律,并能准确再现台风局部路径中关键参数的均值、标准差乃至概率分布函数等重要统计特征。最后,利用本文台风模型分析了我国东南沿海地区台风极值风速,并与其他研究及规范推荐结果进行对比分析,全面评估了该模型在预测与台风相关的极端风事件方面的准确性和相关性。该模型为了解台风动态提供了更精确的工具,有望帮助改善沿海地区的早期预警系统和风险评估。展开更多
基于高分辨率的天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)与海洋环流模式(Hybrid Coordinate Oceanic Circulation Model,HYCOM)耦合数值模拟,对比观测台风最佳路径数据集和PISTON(Propagation of Intraseasonal Tropi...基于高分辨率的天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)与海洋环流模式(Hybrid Coordinate Oceanic Circulation Model,HYCOM)耦合数值模拟,对比观测台风最佳路径数据集和PISTON(Propagation of Intraseasonal Tropical Oscillations)项目提供的浮标观测数据,通过敏感性试验评估三种微物理参数化方案对1822号超强台风“山竹(Mangkhut)”的路径、强度演变和上层海洋响应的影响.研究表明:海-气耦合模式能在一定程度上模拟台风的移动路径与强度特征,但在台风初期会出现对强度的高估.还能模拟台风造成的海表面温度和盐度空间分布的不对称性.与浮标观测数据相比,海-气耦合模式会略高估海洋冷却与盐度的增加幅度.微物理参数化方案对Mangkhut的模拟有一定影响,Morrison方案对最低平均海平面气压和10 m高度处最大风速的模拟误差较WSM6与Thompson方案低,但该方案会高估海洋表层冷却,因而对Mangkhut成熟到衰减初期的风速模拟偏低. Morrison方案对三小时累积降水量的模拟在Mangkhut前期大于WSM6方案,中后期小于WSM6方案,而与Thompson方案相比,整体相差不大.微物理参数化方案对海洋表面对台风响应的模拟有一定影响,但敏感性有限.海洋表面的热盐变化同时与台风强度和移速有关,海表面温度和海表面盐度的变化幅度都随台风强度的增大而增大,随着台风移速的增大而减小,而台风的强度与移速对于海表响应的影响存在一定的相关性.展开更多
文摘利用台风资料、海南灾情资料、再分析资料和多种统计分析方法,确定1967—2015年影响海南岛的15个强台风事件并探析海南岛强台风事件(Hainan violent typhoon event,HNVTE)的影响因子。结果表明,HNVTE发生的气候背景信息表现为多时间尺度因子的协同作用:1980年代后期西北太平洋副热带高压(以下简称“西北太平洋副高”)突变式变强可能为HNVTE的减少提供了年代际尺度背景,厄尔尼诺-南方涛动(El Ni o-Southern Oscillation,ENSO)和平流层准两年振荡(quasi-biennial oscillation,QBO)的共同作用提供了HNVTE变化的年际异常背景。西北太平洋副高突变前出现中等强度的La Ni a状态和突变后出现中等强度的El Ni o状态均有利于HNVTE发生,而平流层西风位相下低层强西风切变则会抑制这两种状态下的HNVTE活动。根据西北太平洋海面温度的年代际位相、ENSO循环位相及强度和QBO位相及强度构建的BEST-QBO协同作用指数能很好地识别HNVTE的发生,可为HNVTE的气候预测提供有用的信号。
文摘利用欧洲中期天气预报中心提供的全球大气再分析资料、美国国家海洋和大气管理局提供的高分辨率海表温度逐日数据集和最佳路径数据集(the international best track archive for climate stewardship,IBTrACS)等资料,采用WRF(weather research and forecasting)模式,对2022年第11号台风“轩岚诺”在东海黑潮快速增强的原因进行了诊断分析和数值模拟研究。结果表明,台风快速增强期间其中心处于东海黑潮主轴上,此时台风中心远离高空槽和高空急流,环境风垂直切变在增强时段维持在较高水平,超过8 m·s^(-1),均不利于台风增强,而东海黑潮区海表温度异常达到1~3℃,为台风发展提供大量热通量,同时26℃等温线深度达85~110 m,0~250 m深度范围内海水温度异常在台风快速增强前达2.5℃左右,表明上层海洋热含量丰富,有助于抑制台风经过引起的冷却作用。因此,东海黑潮区显著的海表温度暖异常和海洋上层热含量正异常对台风的快速增强起了关键作用。
文摘为准确评估台风极值风速,保障台风影响地区的重要工程结构抗风安全,建立了基于条件生成对抗网络的台风路径与强度模型,以实现台风极值风速的精细化分析。首先,将台风运动速度、台风强度的6小时变化量处理为一定状态变量(台风中心经纬度等)和环境变量(洋面温度等)的条件随机变量。然后,采用条件生成对抗网络建立台风运动速度、台风强度6小时变化量的生成器和判别器全连接神经网络,利用中国气象局台风最佳路径数据、20th Century Reanalysis(20 CR)再分析数据集等气象资料训练上述神经网络。通过与历史记录的对比,验证了台风路径模型与强度模型能够合理地反映历史台风运动轨迹特征和强度演化规律,并能准确再现台风局部路径中关键参数的均值、标准差乃至概率分布函数等重要统计特征。最后,利用本文台风模型分析了我国东南沿海地区台风极值风速,并与其他研究及规范推荐结果进行对比分析,全面评估了该模型在预测与台风相关的极端风事件方面的准确性和相关性。该模型为了解台风动态提供了更精确的工具,有望帮助改善沿海地区的早期预警系统和风险评估。
文摘基于高分辨率的天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)与海洋环流模式(Hybrid Coordinate Oceanic Circulation Model,HYCOM)耦合数值模拟,对比观测台风最佳路径数据集和PISTON(Propagation of Intraseasonal Tropical Oscillations)项目提供的浮标观测数据,通过敏感性试验评估三种微物理参数化方案对1822号超强台风“山竹(Mangkhut)”的路径、强度演变和上层海洋响应的影响.研究表明:海-气耦合模式能在一定程度上模拟台风的移动路径与强度特征,但在台风初期会出现对强度的高估.还能模拟台风造成的海表面温度和盐度空间分布的不对称性.与浮标观测数据相比,海-气耦合模式会略高估海洋冷却与盐度的增加幅度.微物理参数化方案对Mangkhut的模拟有一定影响,Morrison方案对最低平均海平面气压和10 m高度处最大风速的模拟误差较WSM6与Thompson方案低,但该方案会高估海洋表层冷却,因而对Mangkhut成熟到衰减初期的风速模拟偏低. Morrison方案对三小时累积降水量的模拟在Mangkhut前期大于WSM6方案,中后期小于WSM6方案,而与Thompson方案相比,整体相差不大.微物理参数化方案对海洋表面对台风响应的模拟有一定影响,但敏感性有限.海洋表面的热盐变化同时与台风强度和移速有关,海表面温度和海表面盐度的变化幅度都随台风强度的增大而增大,随着台风移速的增大而减小,而台风的强度与移速对于海表响应的影响存在一定的相关性.
