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    基于路徑分類的登陸中國熱帶氣旋時空特征分析

    2016-07-29 10:13:50馬超劉青青許紅師
    海洋預報 2016年3期
    關鍵詞:時空特征

    馬超,劉青青,許紅師

    (天津大學水利工程仿真與安全國家重點實驗室,天津300072)

    基于路徑分類的登陸中國熱帶氣旋時空特征分析

    馬超,劉青青,許紅師

    (天津大學水利工程仿真與安全國家重點實驗室,天津300072)

    摘要:利用中國氣象局提供的1972—2013年登陸中國的西北太平洋熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集,根據(jù)TC的風速和地理位置,采取K-means聚類算法確定其路徑分類;統(tǒng)計分析登陸TC總體和各類別的時空演變特征,包括生成位置、路徑形狀、活動季節(jié)及頻數(shù)和強度。結果表明:登陸TC可分為5類,包括直行路徑(A、B和D類)和轉向路徑(C、E類)。A、D類主要登陸華南;B、E類以登陸臺灣島及華東沿海為主;C類主要登陸華東中部沿海地區(qū)。生成位置自西向東越靠近150°E的登陸TC,其平均強度相對越大??傮w登陸TC的年均頻數(shù)呈增加趨勢,年均強度呈減弱趨勢。登陸強度以STS和TY等級為主,占65.8%;STY和Super TY等級僅占13.1%,主要集中在B、D、E類。

    關鍵詞:登陸熱帶氣旋;K-means聚類算法;路徑分類;時空特征

    1  引言

    中國是世界上登陸熱帶氣旋(TC)最多的國家之一,從遼寧至廣西漫長的沿海地區(qū)均有可能發(fā)生TC登陸[1]。TC是一種具有強大影響的災害性天氣系統(tǒng),其主要災害常在登陸前后造成[2-3]。因此,研究登陸中國TC的時空變化特征具有重要現(xiàn)實意義,也是當前關注的重點研究課題。李英等[3]統(tǒng)計分析1970—2001年登陸中國TC的頻率、位置、維持、衰減、變性、加強及消亡等特征,發(fā)現(xiàn)登陸中國不同地區(qū)(不包括島嶼)的TC在陸上維持時間明顯不同;王小玲等[4]通過分析1951—2004年登陸中國的TC頻數(shù)和強度變化,發(fā)現(xiàn)登陸TC頻數(shù)呈減少趨勢,平均登陸強度無明顯變化;張翰等[5]采用1951—2010年的TC最佳路徑資料,分析了登陸中國TC頻數(shù)的年際變化規(guī)律和登陸緯度的分布特征,并發(fā)現(xiàn)1970年后TC資料的一致性更高;梁海萍等[6]對1964—2013年登陸海南省的TC特征進行統(tǒng)計分析,表明登陸海南省的TC主要路徑是西行型及西北行型,登陸頻數(shù)的年代際呈現(xiàn)增減階段性轉換的變化特征。

    前人研究大多分析了登陸中國或某一地區(qū)TC的頻數(shù)、強度及登陸區(qū)域等問題,對其路徑分類則很少研究。TC路徑分類是獲得其時空特征的重要途徑。目前,研究TC的最佳路徑數(shù)據(jù)集來源主要包括中國氣象局(CMA)、美國臺風警報中心(JTWC)、香港天文臺(HKO)和東京臺風中心(RSMC Tokyo)[7]。研究表明,開展影響中國的TC分析,CMA提供的數(shù)據(jù)具有明顯優(yōu)勢[8]。在分類方法方面,客觀分析法,包括回歸混合模型、K-means聚類算法和模糊c-均值聚類算法等,是當今研究的主流方法[9-11],均已在西北太平洋和大西洋等區(qū)域的TC分類中取得了成功應用。

    本文根據(jù)1972—2013年登陸中國的TC最佳路徑數(shù)據(jù)集資料,采取K-means聚類算法對登陸TC路徑進行分類;在此基礎上,統(tǒng)計分析各類及總體TC的時空特征,包括生成位置與路徑形狀、活動季節(jié)、登陸特征、頻數(shù)和強度特征。所得結果可為開展TC預警預報及災害防御工作提供信息和決策支持。

    2  資料與方法

    2.1資料來源

    登陸TC最佳路徑數(shù)據(jù)集來源于中國氣象局熱帶氣旋資料中心(http://tcdata.typhoon.gov.cn/),包括1972—2013年西北太平洋和南海地區(qū)(0°—55°N,105°—180°E)每個登陸TC的年份、序號、登陸時強度等級和每6 h的經(jīng)度、緯度、2 min最大平均風速(Maximum Sustained Wind Speeds,MSW)及中心最低氣壓。依據(jù)《熱帶氣旋等級》(GB T 19201—2006),本文將達到TS及以上強度等級(即MSW≥17.2 m/s)且生命史在24 h及以上的共296個登陸TC(不包括副中心登陸)樣本作為研究對象,并將其MSW首次達到17.2 m/s時的位置定義為生成位置。此外,研究所需的Ni?o 3、Ni?o 3.4和Ni?o 4指數(shù)來自KNMI氣候資源管理(http://climexp.knmi. nl/)。

    2.2分類方法

    采用K-means聚類算法進行TC路徑分類,需要確定聚類數(shù)據(jù)集和度量準則。

    第一,根據(jù)Nakamura等[10]提出的非閉合曲線的質(zhì)量矩定義TC路徑,包括2個質(zhì)心和3個方差,可綜合表征TC的有效重心、路徑方向、長度和曲率等特征。采取式(1)和式(2)計算每個登陸TC樣本對應的5個參數(shù),形成聚類數(shù)據(jù)集。

    第二,聚類的相似度度量與收斂函數(shù)分別選用歐氏距離與誤差平方和準則,類內(nèi)樣本的聚集度和類間樣本的區(qū)分度采用“輪廓值”[10]表征,第i點的輪廓值Si定義見式(3)。當Si的平均值最大且對應的Si負值個數(shù)最少時,即可得出最優(yōu)分類數(shù)K。

    質(zhì)心:

    方差:

    輪廓值:

    式中:r為TC路徑上的經(jīng)緯度坐標,w(r)為TC路徑上與定位點位置有關的權重,A為反映TC強度的常數(shù),n為TC路徑上的定位時次,ai和bi分別為第i點與同類和所有不同類中各點之間的平均距離。基于文獻[9],權重w(r)取為,M1和M2的系數(shù)分別設定為1/4和1/6。

    3  登陸TC路徑分類

    根據(jù)式(3)構建K與Si之間的對應關系,結果見圖1。當K=5時,Si的平均值最大,同時相應的負值個數(shù)最少。因此,登陸TC可分為5類,分別用字母A、B、C、D、E表示,見圖2。各類及總體登陸TC的平均特征指標見表1,表中PDI[12]為TC的能量耗散指數(shù)(Power Dissipation Index),表征其累積能量。各類及總體登陸TC的月均頻數(shù)見圖3,近42 a登陸中國的TC主要發(fā)生在7—9月,占總體的79%。

    圖1 Si的平均值(實線)與Si的負值個數(shù)(虛線)隨分類數(shù)K的變化情況

    4  登陸TC時空特征分析

    4.1登陸TC生成位置、路徑形狀及登陸特征

    生成位置和路徑是描述TC空間特征的重要指標。由圖2可知,整體而言,總體登陸TC主要生成于南海中北部、菲律賓東部、關島東部至馬紹爾群島西部的廣闊海域;將生成位置以120°E、130°E、140°E和150°E為界劃分為5個區(qū)域,自西向東生成于各區(qū)域的TC平均強度分別為29.9 m/s、35.13 m/s、46.07 m/s、52.36 m/s和48.75 m/s。路徑從關島東北部,經(jīng)菲律賓中北部、中國沿海、朝鮮半島及日本等地延伸至鄂霍次克海域,可概括為直行路徑(A、B和D類)和轉向路徑(C、E類),其中,直行路徑登陸中國的個數(shù)較多,范圍較廣。

    圖2各類及總體登陸TC的生成位置(紅色圓圈)及路徑(藍色線)分布

    表1各類及總體登陸TC的平均特征指標

    圖3各類及總體登陸TC的月均頻數(shù)

    各類登陸TC特征如下:

    (1)A類TC個數(shù)達總數(shù)的37%,平均強度、移動速度及路徑長度為5類中最??;活動季節(jié)主要在7—9月,占該類總的78%。主要生成于南海中北部及菲律賓東北部海域,其中生成于南海(120°E以西)的TC平均強度為29.54 m/s,120°E以東的為36.1 m/s;路徑基本呈直線形,多數(shù)登陸華南地區(qū),少數(shù)登陸華東南部及臺灣島,登陸后大部分消散于華南內(nèi)陸地區(qū);

    (2)B類TC個數(shù)僅占總數(shù)的9%,平均強度和PDI值為5類中最大,平均路徑長度最長;活動季節(jié)主要在7、8月,占該類總的88%。主要生成于關島東北部的廣闊海域,其中生成于150°E以西的平均強度為50.28 m/s,150°E以東的為48.75 m/s;路徑基本呈直線形且分布較為分散;多數(shù)登陸華東沿海及臺灣島地區(qū),極少數(shù)登陸華北地區(qū);登陸后,大部分在陸地上移動較長距離后消散于華東內(nèi)陸及華中地區(qū);

    (3)C類TC個數(shù)只有總數(shù)的5%,平均移動速度為5類中最快,8月份出現(xiàn)的頻率較低;主要生成于菲律賓中東部海域,其中生成于130°E以西的平均強度為40 m/s,130°E以東的為49.09 m/s;平均路徑呈半拋物線形,方向角變化較大,路徑多數(shù)在長江三角洲一帶發(fā)生轉向。主要登陸臺灣島及華東的中東部沿海地區(qū),之后北上,消散于中韓之間的海域。金榮花等[13]利用1975—2005年TC數(shù)據(jù)集及NCEP/NCAR逐日再分析資料,發(fā)現(xiàn)西北太平洋副熱帶高壓位置和強度對TC登陸北上起決定性作用,且西風帶系統(tǒng)和南亞高壓活動有利于TC登陸后北折和持續(xù)北上;

    (4)D類TC個數(shù)占總數(shù)的28%,平均PDI值僅次于B類,8月份出現(xiàn)的頻率較低;主要生成位置與C類相似,但范圍更廣,密度更大,且較均勻分布于(5°—20°N,120°—150°E)范圍內(nèi),其中生成于130°E以西的平均強度為36.74 m/s,130°—140°E之間的為47.08 m/s,140°E以東的高達53.65 m/s;路徑形狀與B類相似,但該類路徑分布更為集中,整體路徑形狀更直一些;除D類登陸臺灣島的更多一些,其他登陸位置與A類相似;

    (5)E類TC個數(shù)占總數(shù)的20%,活動季節(jié)主要在7—9月,占該類總的95%;主要生成于南海東北部及菲律賓東北部海域,其中生成于130°E以西的平均強度為32.18 m/s,130°E以東的為44.52 m/s;路徑分散,形狀基本是先西北方向直行;登陸位置基本遍布華東的整個沿海一帶及臺灣島,部分路徑登陸后又發(fā)生轉向。此外,計算各類登陸TC個數(shù)與Ni?o指數(shù)的Person相關系數(shù)[14]可得,5類中只有E類與Ni?o 3.4和Ni?o 4指數(shù)均呈顯著負相關(在0.05的顯著性水平上分別為-0.374和-0.366),說明拉尼娜年E類出現(xiàn)的概率較大。

    圖4各類及總體登陸TC的年均頻數(shù)及其趨勢擬合

    4.2登陸TC頻數(shù)和強度特征

    圖4和圖5分別給出了登陸中國TC的年均頻數(shù)和年均強度及其趨勢擬合,縱坐標為Z-score標準化處理后的結果。

    整體而言,1972—2013年登陸中國TC的年均頻數(shù)呈增加趨勢,年均頻數(shù)為7.05個,年際變化大;登陸TC最多的年份是1974年和1994年,均達到11個,最少登陸TC頻數(shù)為4個(1982年,1997—1999年)。年均強度呈減弱趨勢,20世紀90年代尤為顯著,21世紀后開始增加。年均強度年際變化大,尤其在20世紀90年代后;最大值為47 m/s(1977年),最小值為28.25 m/s(1998年)。20世紀90年代中后期,登陸TC的年均頻數(shù)出現(xiàn)明顯低谷,年均強度波動較大,這可能與1997—1998年發(fā)生了典型的ENSO暖事件密切相關[4]。

    按各類別而言(見圖4),除D類的年均頻數(shù)呈減少趨勢外,其余類別均呈增加趨勢,其中E類在20世紀90年代中期后增幅明顯。A類的頻數(shù)在19世紀20—60年代出現(xiàn)明顯高峰期,登陸TC最多的年份是2009年,達到7個;B類登陸TC最多的年份是1994年和2005年,均為3個;C類登陸TC最多的年份是2005年,為2個;D類登陸TC最多的年份是1989年,為5個,19世紀90年代開始減少;E類登陸TC最多的年份為2001年和2007年,均為4個。由圖5可知,年均強度除C類呈明顯減弱趨勢外,其余各類增強或減弱趨勢無明顯變化。A、B、C、E類年均最大強度分別為60 m/s、65 m/s、70 m/s、65 m/s,都發(fā)生在20世紀70年代;D類年均最大強度為75 m/s (1990年)。

    登陸時不同強度等級的TC個數(shù)統(tǒng)計結果如表2所示??傮w而言,登陸時強度以STS和TY等級為主,占65.8%;STY和Super TY等級僅占13.1%。各類中,A、D類的登陸時強度等級主要在TS到TY之間,分別占該類的96%和90%;B、C類則多數(shù)在STS 和STY之間,分別占96%和81%;而E類的登陸時強度分布較平均,達到Super TY的占5%,是5類中達Super TY最多的一類。

    圖5各類及總體登陸TC的年均強度及其趨勢擬合

    表2各類及總體TC登陸時不同強度等級的個數(shù)

    5  結論

    根據(jù)中國氣象局提供的1972—2013年登陸中國的TC最佳路徑數(shù)據(jù)資料,采取K-means聚類算法劃分登陸TC路徑類別,分析各類的時空特征。研究結果如下:

    (1)登陸TC可分為5類,即直行(A、B和D類)和轉向(C、E類)路徑,其中,直行路徑占74%,多數(shù)登陸華南、華東及臺灣地區(qū),轉向路徑登陸華南的較少;

    (2)從登陸TC的生成位置而言,針對生成于150°E以西范圍的登陸TC,生成位置越靠近150°E,其平均強度相對越大;

    (3)A、E類活動季節(jié)集中在7—9月,B類在7—8月,C、D類在8月出現(xiàn)的頻率較低。A、D類主要登陸華南地區(qū),其中A類頻數(shù)最多但平均強度(31.3 m/s)最??;B類主要登陸華東及臺灣島,平均強度(49.8 m/s)最大;C類登陸華東的中東部沿海一帶較多,平均移動速度最快(23.2 km/h);E類登陸范圍基本遍布整個華東沿海一帶;

    (4)從頻數(shù)和強度特征分析,1972年以來,總體登陸TC的年均頻數(shù)呈增加趨勢,年均強度呈減弱趨勢;直行路徑的頻數(shù)變化小于轉向路徑,除C類的年均強度有明顯減弱趨勢外,其余各類的變化較小。登陸時總體TC主要集中在STS和TY兩個強度等級,分別占34%和31%;STY和Super TY等級僅占13.1%,主要集中在B、D、E類。

    參考文獻:

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    中圖分類號:P444

    文獻標識碼:A

    文章編號:1003-0239(2016)03-0065-06

    DOI:10.11737/j.issn.1003-0239.2016.03.009

    收稿日期:2015-09-26

    基金項目:高等學校學科創(chuàng)新引智計劃(B14042);天津市應用基礎與前沿技術研究計劃(一般項目)(15JCYBJ21800)。

    作者簡介:馬超(1981-),男,副教授,博士,主要從事城市防災減災研究。E-mail:mac_tju@126.com

    Spatio-temporal characteristics analysis of landfall tropical cyclones over China based on tracks clustering analysis

    MAChao,LIU Qing-qing,XU Hong-shi
    (State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety,Tianjin University,Tianjin 300072 China)

    Abstract:Based on the best-track data set at 6-hourly sampling frequency over the period 1972—2013 available from China Meteorological Administration,classifications of the landfall TC tracks in the Northwestern Pacific are proposed by K-means cluster algorithm according to the wind speed and geographic location.Then,these clusters are statistically analyzed in terms of the spatial-temporal evolution features,including genesis location,trajectory shape,seasonality,frequency and intensity in each cluster and all.The results show that the landfall TC tracks are classified as five clusters,including straight-moving track types(A,B and D)and recurving track types (C and E).Cluster A and cluster D mainly land South China;Cluster B and cluster C are given priority to East China;Cluster E principally tends to East China and the north of South China.The annual average frequency of all landfall TCs has an increasing trend while the average intensity has a tendency of weakening.The closer 150° E the genesis locations are,the greater relatively the average intensity is.The landing intensity stage is mainly STS and TY with a proportion of 65.8%.The STY and Super TY only account for 13.1%,which primarily focus on cluster B,cluster D and cluster E.

    Key words:landfall tropical cyclone;K-means cluster algorithm;classification of tracks;spatio-temporal characteristics

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