北半球热带中太平洋与印度洋海表温度梯度对夏季西北太平洋热带气旋生成频数变化的影响

2019-10-14方珂余锦华

热带海洋学报 2019年5期

方珂, 余锦华

方珂, 余锦华

南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京江苏 210044

基于1951—2018年哈德里中心海温资料、美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析资料和第四代欧洲中心汉堡模式, 针对1994年、2018年等西北太平洋热带气旋(TC)生成异常多的年份, 研究了引起TC增加的海表温度异常(SSTA)模态及其影响机制。结果表明, 北半球热带中太平洋增暖与印度洋变冷是夏季西北太平洋TC生成频数增加的主要原因, 北大西洋负三极型式SSTA促使TC生成的进一步增加。热带中太平洋增暖与印度洋冷却在菲律宾以东激发出西风异常和气旋性环流异常。北大西洋负三极型式SSTA在我国南海、菲律宾至东南沿岸激发出气旋性环流异常。前者在西北太平洋中部, 后者在南海产生有利于TC生成的局地环境。1994年和2018年夏季热带中太平洋出现暖SSTA、印度洋为冷SSTA、北大西洋呈现负三极型式SSTA, 西北太平洋TC生成频数极端增多。近30年来, 当出现热带中太平洋增暖和印度洋冷却时, 北大西洋表现出比1989年以前更强的负三极型式SSTA, 使西北太平洋TC生成频数和北半球热带印度洋–太平洋SSTA梯度的线性相关更显著。

热带气旋生成频数; 印度洋–太平洋海表温度异常梯度; 北大西洋三极型式海表温度异常

热带气旋(Tropical Cyclone, TC)是地球物理环境中最具破坏性的天气系统之一, 也是夏季影响我国沿海地区最重要的系统。前人研究发现, 西北太平洋热带气旋生成频数(Tropical Cyclone Genesis Number, TCGN)的分布有南海东南侧(李丹荔, 1988)和菲律宾群岛以东的两个中心。各环境要素对TCGN的影响有显著差异, 涡度对西北太平洋TC的生成起了最重要的作用, 相对湿度的影响随着TC强度的增强而减弱, 垂直风切变的影响则相反, 随着TC强度的增强而增强(周旭等, 2013)。夏季西北太平洋异常气旋和反气旋是西北太平洋地区对流层中低层的重要大气环流异常系统(Zhou et al, 2009; Li et al, 2011), 会形成大范围的上升或下沉运动影响TCGN的变化。

海洋热含量的变化会导致海表温度异常(Sea Surface Temperature Anomalies, SSTA)的变化(刘钦燕等, 2010), 引起西北太平洋大气的环流异常, 产生异常气旋或反气旋环流(晏红明等, 2013)。厄尔尼诺事件被证明与西北太平洋反气旋环流有关(Zhang et al, 1996), 厄尔尼诺的发生会引起沃克环流的减弱, 激发冷罗斯贝波在热带西北太平洋形成低层的反气旋异常(Wang et al, 2000; Sui et al, 2007)。由于局地风–蒸发–海温的正反馈过程, 该反气旋环流可以持续到夏季, 从而对东亚夏季气候产生影响(Wang et al, 2003; Wu et al, 2010)。同时印度洋海温与菲律宾反气旋关系密切, 会与厄尔尼诺事件产生协同作用(李琰等, 2014)。印度洋受厄尔尼诺事件影响会存在滞后赤道东太平洋增暖的暖异常现象, 热带印度洋海温的异常增暖能激发开尔文波向东传, 导致热带西太平洋低层东风异常, 激发西北太平洋低层异常反气旋异常(Xie et al, 2009; Du et al, 2011)。进一步的研究也发现, 赤道中太平洋冷异常(Wang et al, 2013)和北大西洋三极型模态(Yu et al, 2016)也会对西北太平洋TC活动变化的大气环流异常产生影响。但整体上, 西北太平洋TCGN与厄尔尼诺等事件的关系较弱。如1998年和2016年都为超级厄尔尼诺事件的衰减年, 但1998年西北太平洋TCGN为较大的负异常, 而2016年则出现了极端正异常(Zhan et al, 2017; Chen et al, 2017)。2018年夏季西北太平洋TCGN出现了与1994年类似的极端正异常现象。1994年西北太平洋TCGN的增加被认为是副高位置及厄尔尼诺与南方涛动事件等因素的共同影响产生的特殊情况(叶英等, 1997), 2018年TCGN的异常增加是如何产生、与SSTA强迫作用又有怎样的联系？

本文基于导致西北太平洋TCGN异常增加的SSTA形态, 研究2018年及其他TCGN异常增加年的SSTA特征, 及其如何引起西北太平洋TCGN的异常增加。

1 资料与模式

本文使用英国哈德里中心的月平均海表温度资料数据, 该数据的水平分辨率为1°×1°; 使用美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心的月平均再分析大气环流资料, 其水平分辨率为2.5°×2.5°; 使用日本气象厅的气旋的最佳路径资料, 选取了西北太平洋(100°—180°E, 0°—40°N)范围内强度达到热带风暴级别的热带气旋。厄尔尼诺(NINO3.4)指数、太平洋经向模(Pacific Meridional Mode, PMM)指数、太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation, PDO)指数和北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation, NAO)指数来自美国国家海洋和大气管理局的气候指数。分析时段为1951—2018年的夏季(6—8月)。

本文使用的模式是由德国马普气象研究所开发的大气环流模式第四代欧洲中心汉堡模式(European Centre/ Hamburg Model, ECHAM4), 该模式在水平方向上采用三角形波普截断、高斯网格分布, 垂直方向为混合坐标。水平分辨率为T42 (128×64), 垂直方向为31层, 积分步长为900s, 模式物理过程方案选定其默认过程。虽然低分辨率的ECHAM4模式不能用于判断TC生成和活动, 但它能较好的模拟出大尺度的环流形势(Hong et al, 2011), 而大尺度的环流为TC生成发展提供背景条件。因此选用ECHAM4模式模拟SSTA引起的西北太平洋上空大气环流特征的变化(如低层环流、中层水汽变化、垂直风切变), 从而确定对西北太平洋气旋生成频数的影响。

2 1994年和2018年夏季热带气旋生成及其环境要素特征

从图1的TC生成位置(TC生命史上, 其强度首次达到热带风暴的位置)可以看出, 夏季TC生成主要集中在(105°—180°E, 10°—30°N)范围内, 选取该区域的环境要素求平均, 比较各环境要素的气候变率和影响。1994年(绿色标记)和2018年(红色标记) TC生成位置也都落在TC主要生成区域内。

图1 1951—2018年夏季热带气旋(TC)生成位置蓝色“X”表示1951—2018年夏季的TC; 1994年的TC用绿色表示; 2018年的TC用红色表示。红框为选取的TC主要生成区域

图2a给出了1951—2018年夏季西北太平洋TCGN以及NINO3.4指数、PMM指数、PDO指数和NAO指数的时间序列。可以看到, 2018年夏季西北太平洋地区的TCGN为18个, 其异常值(6.5个)达到了1.9倍标准差, 和1994年并列第一。2018年的NAO指数异常达到了2.3倍标准差, 为历年来最大, 1994年NAO指数达到1.6倍标准差, 为第五多的年份。同时1951—2018年NAO指数与TCGN的相关系数为0.36, 通过了99%的信度检验, 说明北大西洋可能对西北太平洋TCGN产生影响, 并在1994年和2018年提供了较大的贡献。1951—2018年PMM指数与TCGN的相关系数为0.26, 通过了95%的信度检验, 在1994年和2018年都超过了1倍标准差, 但并不突出。NINO3.4和PDO与TCGN的相关系数很小(分别为0.11和–0.09, 都未通过90%的信度检验), 在1994年和2018年也没有明显的异常。

图2b~2e给出了1951—2018年夏季西北太平洋TC生成主要区域环境要素区域平均异常的时间序列。图2b为SSTA区域平均的异常序列, 1994年和2018年都为负值, 异常很小, 都未达到一倍标准差, 可能由于该区域的海温平均在28℃以上(28.4℃), 已经满足TC生成需求, 导致夏季局地SSTA对TCGN没有明显的影响。图2c为850hPa相对涡度的异常序列, 2018年的异常值为1.8倍标准差(´10–6s–1) , 为1951年以来最大, 达到了2.1倍标准差, 1994年也有1.3倍标准差的异常, 说明850hPa相对涡度与TCGN的极端增加可能有较好关系, 特别是2018年相对涡度最大的正异常, 表明TC生成区域的对流层低层受气旋性异常控制, 能够为TC生成提供大尺度辐合上升运动。图2d为600hPa相对湿度的异常序列, 2018年异常为1.6倍标准差, 1994年也有1倍标准差, 大气中的水汽含量较高能很好地保证凝结潜热的释放, 加强上升运动, 促进TC生成。图2e给出的850~200hPa垂直风切变的异常序列, 正的风切变异常会破坏TC生成时形成的弱暖心结构, 2018年为正异常, 说明该区域的垂直风切变对TC生成正异常没有正的贡献, 而1994年较小的负值也表明垂直风切变没有大的影响。因此, 1994年和2018年TCGN异常的大值主要是由较大的低层相对涡度异常配合一定的水汽条件产生, 局地的SSTA和风切变影响都不明显。为了进一步探究引起相对涡度和相对湿度异常的原因, 给出1994年和2018年夏季SSTA及850hPa异常环流场的空间分布(图3)。可以看出两年的SSTA分布很类似, 在北半球热带印度洋和太平洋海域以140°E为界东西呈现“+ –”的两极型, 在北太平洋40°N线上均为正SSTA, 其南北则是负SSTA, 北大西洋热带和中高纬度为负SSTA, 副热带为正SSTA, 类似于北大西洋三极型SSTA负位相(Deser et al, 2010; 李刚等 2015), 称为北大西洋负三极型式SSTA。热带中西太平洋对流层低层有西风异常, 西北太平洋为气旋性环流异常。后面的敏感性试验, 将看到这样的环流异常受北半球印度洋和热带中太平洋海域SSTA以及北大西洋负三极型式SSTA的共同强迫作用。

图2 1951—2018年夏季热带气旋生成频数(TCGN)、各指数和环境要素区域平均(105°—180°E, 10°—30°N)异常的时间序列 a. TCGN和气候指数标准差; b. 海表温度异常(SSTA); c. 850hPa相对涡度; d. 600hPa相对湿度; e. 850~200hPa纬向风切变。黑色虚线为正负一倍标准差, 黑色实线为平均值, 蓝色竖柱为1994年, 红色竖柱为2018年

3 北半球印度洋和热带中太平洋SSTA梯度指数及合成分析

上述1994年和2018年看到的SSTA与TCGN增多的联系在近30年的统计关系中体现明显。将北半球热带中太平洋(150°E—150°W, 0°—20°N) SSTA的区域平均减去北半球热带印度洋(60°—120°E, 0°—20°N) SSTA的区域平均定义为“热带太平洋–印度洋”(TPI)指数, 得到图4。通过TPI与TCGN的相关分析发现, 1951—2018年TPI与TCGN的相关系数为0.41, 通过了99%的信度检验, 且1994年和2018年为TPI指数最大的两年(分别为0.56℃和0.54℃), 表明北半球印度洋和热带中太平洋海域SSTA梯度可能是引起TCGN极端异常的主要原因。根据30年滑动相关(图4), 发现1951年以来TPI与TCGN的相关系数有明显的增加趋势, 1989—2018年的30年相关系数达到最大, 相关系数值首次超过0.6。为研究1989—2018年的30年相关系数为何出现最大值, 将研究时段分为30年前(1951—1988年)和近30年(1989—2018年)两个时段。30年前(1951—1988年) TPI与TCGN的相关系数为0.22, 未通过90%的信度检验, 而近30年(1989—2018年)的相关系数很高, 达到了0.67, 通过了99.9%的信度检验。为研究导致相关系数产生变化的原因, 以1989年为界, 各选取TPI指数变化大于(小于)一个标准差(负标准差)的年份进行合成分析, 定义为TPI指数高(低)年。1951—1988年挑选的TPI指数高年(4个年份): 1966、1967、1968和1986; TPI指数低年(4个年份): 1973、1975、1983和1988。1989—2018年挑选的TPI指数高年(4个年份): 1994、2004、2009和2018; TPI指数低年(4个年份): 1998、1999、2008和2010。1951—1988年挑选的TPI指数高年与低年的TCGN合成差为3.75个TC, 1989—2018年TCGN的合成差为7.5个TC, 达到了1951—1988年的两倍。

图3 1994年(a)和2018年(b)夏季海表温度异常(阴影, 单位: ℃)和850hPa风场异常(矢量, 单位: m·s–1)的空间分布红框为选取的北半球热带中太平洋海域, 蓝框为选取的北半球热带印度洋海域

Fig. 3 Spatial distributions of SSTA (shading; units: ℃) and anomalous wind vector at 850 hPa (vector; units: m·s–1) in summers of 1994 (a) and 2018 (b). The red box is the tropical Pacific Ocean, and the blue box is the tropical Indian Ocean in the Northern Hemisphere

图4 1951—2018年夏季标准化TCGN(左侧坐标)和TPI指数(左侧坐标)及30年滑动相关系数(右侧坐标)

图5为1951—1988年和1989—2018年TPI指数高年减低年的夏季环境场空间分布合成图。通过合成SSTA (图5a、5c)来看, 1951—1988年和1989—2018年的合成SSTA整体比较相似, 印度洋都为负异常, 北太平洋由北向南呈现“+ – +”的三极型分布, 北半球热带印度洋和太平洋海域以150°E为界东西呈现“+ –”的两极型, 北大西洋呈现负三极型式SSTA。具体来说, 1989—2018年北大西洋的负三极型式SSTA比1951—1988年的更强(主要是在负异常区的SSTA负值更大), 而在北太平洋暖异常区, 1989—2018年的合成SSTA弱于1951—1988年的合成SSTA (40°N以北更为明显)。结合合成的850hPa风场和相对涡度(图5a、5c)可以看出, 北半球印度洋到菲律宾海的负SSTA和热带中太平洋海域的高SSTA对大气的加热差异产生西风异常, 在热带中西太平洋的对流层低层的西风异常达到最大。由于该西风异常产生的气旋性切变, 在西风异常的南北各形成一个气旋性中心(北半球相对涡度为正, 南半球相对涡度为负), 在其北侧的气旋性环流为西北太平洋TCGN的增加提供了有利的环境。在热带东太平洋和大西洋地区的SSTA呈现与印度洋和东太平洋相反的西高东低分布, 产生东风异常, 从而导致反气旋异常。通过200hPa的风场、位势高度及850~200hPa的垂直速度(图5b、5d, 以向上为正)可以看到, 与低层的东西风异常对应, 在热带180°—150°W的东西风异常辐合区, 整层大气为上升运动, 高层位势高度呈现正异常, 产生气压梯度向两侧辐散, 在西(东)太平洋对流层高层形成与低层相反的东(西)风异常。在热带西太平洋高层东风异常的北面也与低层的气旋性环流对应, 出现了伴有整层上升运动的位势高度正值中心, 证明存在大尺度的辐合上升运动, 进而导致西北太平洋TCGN的增加。对比1951—1988年和1989—2018年的合成结果发现, 北半球印度洋和热带中太平洋海域SSTA的梯度是形成西北太平洋对流层的辐合上升运动从而导致TCGN增加的主要原因, 而1989— 2018年北大西洋更强的负三极型式分布能进一步加强该环流。1989—2018年热带大西洋的SSTA负值比1951—1988年更大, 与中东太平洋SSTA形成的梯度更大, 产生的东风异常也更强, 导致中太平洋更强的上升运动, 从而促进西太平洋环流, 加强低(高)层的西(东)风异常, 在西北太平洋产生更强的辐合上升运动。北大西洋的SSTA在其高空激发出负位势高度异常, 高纬位势高度的异常波列表明北大西洋高空的负位势高度异常可能沿欧亚大陆向东传播, 在西北太平洋上空形成正位势高度异常, 促进辐合上升运动, 1989—2018年合成更大的北大西洋SSTA负异常对西北太平洋TCGN增加的促进作用也强于1951—1988年。

图5 1951—1988年(a, b)和1989—2018年(c, d) TPI指数高年减低年的夏季环境场空间分布合成图 a和c中阴影为海表温度异常(单位: ℃), 矢量为850hPa风场异常(单位: m·s–1), 等值线为850hPa相对涡度异常(单位: ×10–6s–1); b和d中阴影为850~200hPa垂直速度(单位: m·s–1), 矢量为200hPa风场异常(单位: m·s–1), 等值线为200hPa位势高度异常(单位: gpm)。除SSTA和200hPa位势高度外的其他环境场仅给出通过95%信度检验

4 北半球印度洋和热带中太平洋SSTA梯度及大西洋负三极型式SSTA的模式响应

为了验证北半球印度洋和热带中太平洋相反的SSTA及大西洋负三极型式SSTA对西北太平洋大气环境要素的影响, 本文使用1989—2018年全球SSTA和降水异常对TPI指数进行回归(TPI指数作为自变量, SSTA和降水分别作为应变量), 图6给出的是格点回归值, 表示当TPI指数增加两倍标准差时, 全球SSTA和降水的变化值。从图6中可以看出, 热带印度洋和中太平洋的SSTA与降水异常呈现同向变化, 表现为海洋影响大气, 即正(负)海温异常引起上升(下沉)运动, 导致降水增加(减少); 西北太平洋TC生成区域的SSTA与降水异常呈反向变化, 则该区域为大气影响海洋, 即降水的增加(减少)引起SSTA的负(正)异常; 北大西洋整体表现为海洋影响大气, 特别是热带地区和中高纬的负SSTA与降水负异常配置明显。因此, 北半球印度洋和热带中太平洋相反的SSTA及大西洋负三极型式SSTA会对大气环流产生影响, 而西北太平洋大气环境要素受其他海域影响, 适合使用数值模式验证其影响。根据图6, 选取(60°E—120°W, 0°—20°N) 作为北半球印度洋和热带中太平洋相反SSTA区域(简称为TPI-SSTA), (80°—10°W, 0°—60°N)作为大西洋负三极型式SSTA区域(简称为NA-SSTA), 然后用ECHAM4模式模拟西北太平洋对两海域SSTA的大气响应。

图6 1989—2018年夏季全球海表温度异常(阴影, 单位: ℃)和降水(等值线, 单位: mm·d–1)对TPI指数的回归分布红框为TPI-SSTA, 黄框为NA-SSTA

Fig. 6 Regression distributions of global SSTA (shading; units: °C) and precipitation (dashed line; units: mm·d–1) for the TPI index in the summers of 1989-2018. The red box is TPI-SSTA, and the yellow box is NA-SSTA

模式设计如下: 控制试验使用全球气候平均海温和海冰进行积分, 积分40年, 选取第11~40年进行分析, 同时将控制试验第11~40年年初(1月1日)的大气数据作为敏感性试验的大气初始场分别积分一年。敏感性试验所用的海温场由气候平均海温场分别添加TPI-SSTA和NA-SSTA得到, 每组试验包含30个集合样本, 敏感性试验具体设计如表1。将敏感性试验样本与控制试验样本差值作为环流的异常响应。

表1 ECHAM4试验设计

图7给出了夏季TPI-RUN和NA-RUN强迫的ECHAM4模式响应结果。图7a表明, 北半球热带太平洋与印度洋SSTA的梯度会在北半球中太平洋洋面形成低压, 在北半球印度洋洋面形成高压, 在热带140°E到140°W的对流层低层产生较强的西风异常。该西风异常在10°N处最大, 向南北两侧, 西风异常逐渐减小, 即在南北半球都产生气旋性切变。在赤道外热带西太平洋引起边界层辐合, 对流增强, 潜热释放增加, 激发西北太平洋低层异常气旋, 其气旋中心在150°—160°E。结合图7b的200hPa风场和位势高度场可以看到, 在热带中东太平洋对流层高层呈现与低层对应的东风异常, 在热带地区形成垂直(沃克)环流异常, 该环流的上升支位于150°W。在该环流的北侧也出现与低层气旋性环流异常对应的反气旋环流和位势高度高值中心, 说明低层的气旋性环流异常形成了整层的上升运动, 并伴有中层(600hPa)相对湿度的增加。整体来看, 在西北太平洋140°E以东表现为有利于TCGN增加的大尺度环境条件, 但在我国东南海域并未出现明显的环流异常, 且其对流层中层的相对湿度为负异常不利于TCGN的增加。在北半球热带东太平洋的对流层低层有较弱的西风异常, 高层有东风异常, 可能是热带中西太平洋环流异常形成的补偿流。在热带西印度洋的对流层低层出现的东风异常, 高层为西风异常, 与热带西太平洋类似, 是由于印度洋的负SSTA与热带大西洋(气候态海温)的梯度形成的。

图7 夏季环境要素对TPI-RUN (a, b)和NA-RUN (c, d)强迫的响应 a和c阴影为海平面气压(单位: Pa), 矢量为850hPa风场(单位: m·s–1), 等值线为850hPa相对涡度(单位: ×10–6s–1); b和d阴影为600hPa相对湿度(单位: %), 矢量为200hPa风场(单位: m·s–1), 等值线为200hPa位势高度(单位: gpm)。仅给出通过95%信度检验

图7c和7d为NA-RUN强迫的响应结果。在图中可以看出, 热带大西洋的负SSTA分别与东侧的印度洋和西侧的太平洋形成海温异常的梯度, 在大西洋海平面上形成正的气压异常, 分别产生向东和向西的气压梯度, 导致在热带西印度洋到东大西洋的对流层低层产生西风异常, 在热带东太平洋到西大西洋的对流层低层产生东风异常。200hPa的风场和位势高度场显示大西洋上空为下沉运动, 印度洋西部和太平洋东部分别有东风和西风向大西洋补充。NA-SSTA强迫的热带东太平洋环流异常与TPI-SSTA强迫出环流在东太平洋的补偿环流一致, 即NA-SSTA强迫的环流异常可以通过促进热带太平洋的垂直环流以加强西北太平洋的气旋上升运动, NA-SSTA在150°E—160°W强迫出850hPa的西风异常也证明了这种可能。NA-SSTA强迫的热带西印度洋环流异常与TPI-SSTA在印度洋强迫出的环流异常相反, 当同时出现TPI-SSTA和NA-SSTA时, 热带印度洋和大西洋之间的海温梯度较小, 也就不会形成明显的环流异常, 即NA-SSTA对TPI-SSTA在印度洋强迫出的异常环流有抵消作用。200hPa的位势高度场出现明显的波动异常, 大西洋上空激发出的负位势高度异常分别向东西传播, 在西北太平洋上产生位势高度的正异常, 导致低层辐合形成气旋性环流, 并伴有600hPa相对湿度的正异常。

对比合成图, TPI-SSTA直接强迫出的环境场与大西洋负三极型式较弱的1951—1988年的合成更为相似, 1989—2018年的合成更类似于TPI-SSTA和NA-SSTA强迫的叠加结果。1951—1988年合成在西太平洋上空出现的西风异常和气旋性环流中心都在菲律宾以东, 该异常可由TPI-SSTA强迫得到, 热带东太平洋到大西洋上空微弱的环流也表明大西洋SSTA在1951—1988年的影响不明显。1989—2018年合成在整个热带西太平洋都产生了明显的环流异常, 在菲律宾以东的气旋性环流同样可由TPI-SSTA强迫得到, 同时热带东太平洋和大西洋上显著的环流异常由NA-SSTA强迫产生, 其促进了热带地区的环流, 使菲律宾以东的气旋性环流更强。我国东南海域的气旋性环流则主要由NA-SSTA强迫产生, NA-SSTA在大西洋高空形成负位势高度的局地响应并向东西传播, 在西北太平洋形成辐合上升运动, 并伴有良好的水汽条件, 对TPI-SSTA强迫产生的水汽负异常产生抵消作用。因此, TPI-SSTA和NA-SSTA同时强迫使西北太平洋整体出现大范围气旋性上升运动, 形成有利于TC生成的局地环境是导致2018年等年份TCGN增加的主要原因。

5 小结与讨论

2018年夏季西北太平洋TCGN为18个, 与1994年并列为1951年以来生成频数最多的年份。观测结果表明, 1994和2018年热带太平洋与印度洋的海温梯度都很大, 北大西洋也都呈现负的三极型式SSTA, 这可能与西北太平洋TCGN异常增加密切相关。通过选取热带太平洋与印度洋SSTA的差建立TPI指数, 进行相关和合成分析发现热带太平洋与印度洋的海温梯度和西北太平洋TC的变化存在显著关系, 同时北大西洋的负三极型式SSTA可能会增强这种关系。进一步通过ECHAM4模式对北半球印度洋和热带中太平洋海域SSTA、北大西洋负三极型式SSTA进行数值试验, 分析了二者对西北太平洋TCGN的可能影响。得到以下结论:

1) 1951—2018年TPI指数与TCGN有很好的相关关系, 且其相关系数存在明显的上升, 近30年的相关达到最大(0.67), 表明热带太平洋与印度洋的海温梯度和TCGN的异常有紧密联系, 并且该联系存在年代际变化。从1951—1988年和1989—2018年中分别选取TPI指数异常大于1倍标准差的年份合成(正异常年减负异常年)发现, 近30年TPI指数异常会伴随着北大西洋出现更强的负三极型式SSTA, 热带太平洋上空的异常环流和北半球高层的波动异常也更强, 产生的TCGN异常也更大。

2) 数值模式模拟结果表明北半球热带中太平洋的暖SSTA与热带中太平洋及印度洋的冷SSTA会在菲律宾以东到中太平洋上空形成大范围的辐合上升运动。北半球热带中太平洋与印度洋SSTA的梯度在对流层低层产生西风异常形成气旋性切变, 并在赤道地区产生以中东太平洋为上升中心的垂直环流, 导致该环流北侧形成辐合上升运动, 即在菲律宾以东的西北太平洋呈现气旋性环流异常, 形成有利于TC生成的环境。

3) 通过数值模式试验, 还表明北大西洋负三极型式的SSTA能在我国东南海域激发出气旋性响应, 也能促进赤道地区的异常环流。北半球热带大西洋与太平洋和印度洋的SSTA梯度在海表形成气压梯度, 在赤道东太平洋对流层低层产生东风异常, 也在中东太平洋形成上升运动, 即可以促进太平洋与印度洋SSTA差在形成的环流异常, 进一步加强西北太平洋的气旋性上升运动。北大西洋负三极型式SSTA在大西洋高空形成负位势高度的局地响应并向东西传播, 在我国东南海域上空形成辐合上升运动, 并伴有良好的水汽条件。

综上所述, 北半球热带中太平洋的暖SSTA与热带中太平洋及印度洋的冷SSTA产生的气旋性上升运动是引起西北太平洋TCGN增加的主要原因, 而北大西洋负三极型式SSTA的出现会扩大西北太平洋气旋性上升的范围, 加强气旋性上升的强度, 并提供良好的水汽条件。1989—2018年(特别是1994年和2018年)在出现北半球热带中太平洋暖SSTA与印度洋冷SSTA时, 由于伴随着较强的北大西洋负三极型式SSTA, 会在西北太平洋形成强烈的气旋性上升环流等有利于TC生成的局地环境, 导致TCGN出现异常增加。

由于本研究使用的是大气模式, 未考虑不同海盆之间的相互作用, 因此为何近30年在出现北半球热带中太平洋暖SSTA与印度洋冷SSTA时, 北大西洋会出现较强的负三极型式SSTA的现象仍需要进一步的研究。

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Influence of sea surface temperature gradients in the tropical Pacific and Indian oceans of the Northern Hemisphere on the frequency of tropical cyclone generation in the western North Pacific in summer

FANG Ke, YU Jinhua

Key Laboratory of Meteorological Disasters, Ministry of Education / Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change / Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China

Based on the Hadley Center sea surface temperature (SST) data, NECP/NCAR reanalysis data from 1951 to 2018 and numerical model (ECHAM4) simulation outputs, in view of the unusually large number of tropical cyclones (TCs) in the western North Pacific such as in 1994 and 2018, the modalities of SST anomalies (SSTA) and their influence mechanism were studied, in terms of their impacts on the increase of TC generation. It is suggested that the warming of the central tropical Pacific and the cooling of the Indian Ocean in the Northern Hemisphere are the main reasons for the increase of TC generated in the western North Pacific in summer, and the North Atlantic negative tripolar type of SSTA leads to further increase in the TC generated. The central tropical Pacific warming and the Indian Ocean cooling produce anomalous westerly wind and cyclonic circulation anomalies in the east of the Philippines. The North Atlantic negative tripolar type of SSTA excites cyclonic circulation anomalies from the South China Sea and the Philippine Seas to the southeast coast waters of China. The former in the central Pacific Ocean and the latter in the South China Sea create local environments conducive to TC generation. In the summers of 1994 and 2018, the central tropical Pacific SSTAs were warm, the Indian Ocean SSTAs were cold, and the North Atlantic showed negative tripolar type of SSTA. The number of TC generated in the western Pacific Ocean increased greatly. In the past 30 years, when the central tropical Pacific warmed up and the Indian Ocean cooled down, the North Atlantic showed a stronger negative tripolar type of SSTA than that before 1989, the linear correlation between the Pacific Northwest TC generation and Indian Ocean-Pacific SSTA gradients was more significant.

tropical cyclone genesis number; Indian Ocean-Pacific SSTA gradient; North Atlantic tripolar type of sea surface temperature anomaly

data: 2018-12-12;

date: 2019-04-04.

National Natural Science Foundation of China (41575083, 41730961)

YU Jinhua. E-mail: jhyu@nuist.edu.cn

10.11978/2018136

http://www.jto.ac.cn

2018-12-12;

2019-04-04。

殷波编辑

国家自然科学基金(41575083、41730961)

方珂(1994—), 男, 浙江省杭州市人, 在读硕士研究生, 主要研究台风气候。E-mail: 20161211122@nuist.edu.cn