一种降尺度技术，用于模拟两种类型的厄尔尼诺事件之间的北太平洋西部热带气旋活动的变化外文翻译资料

 2022-12-26 19:54:41

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一种降尺度技术，用于模拟两种类型的厄尔尼诺事件之间的北太平洋西部热带气旋活动的变化

摘要:在本研究中，基于降尺度技术，模拟和研究了Modoki和经典ElNintilde;o年之间的北太平洋西部（WNP）盆地热带气旋（TC）活动的变化。降尺度技术用于基于TC形成，TC轨迹和TC强度模型产生合成TC。结果表明，缩减技术可以很好地模拟在两种类型的厄尔尼诺年代的TC活动的空间分布及其差异。发现在两种类型的厄尔尼诺年期间观测到的TC轨迹的变化主要是由于TC形成位置的变化和大尺度引导气流的组合效应。进一步的检查表明，大尺度引导气流的变化比TC形成位置的变化发挥更重要的作用。这些结果与Modoki ElNintilde;o年期间发现的气旋性环流异常相比，与典型的ElNintilde;o年期间的气旋性环流异常相一致。 数值模拟进一步表明，两种类型的厄尔尼诺年之间的TC轨迹的变化似乎是影响TC强度变化的最重要的因素。与Modoki ElNintilde;o年份相比，在WNP盆地的南部象限，TC形成增强，在规范的ElNintilde;o年代，更多的TC沿着西北向的路径，导致更长的TC寿命和更大的TC强度。

1 介绍

许多研究已经检查了厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）对北太平洋西部（WNP）热带气旋（TC）活动的影响。包括TC形成的变化，TC路径和TC强度。一般共识是ENSO显着影响TC形成区，从而影响WNP盆地的TC轨迹和强度。 已经发现TC形成的平均位置的显着的东南偏移，并且更多的TC显示出反复的轨迹，因此在ElNintilde;o年期间与LaNintilde;a年相比具有更长的寿命和更大的强度。

在过去几年里，几个研究已经确定了一种新型的厄尔尼诺事件（以下称为Modoki ElNintilde;o）。这种类型的事件的特点是中部热带太平洋的温暖海面温度异常（SSTA），其东侧和西侧低于正常的SSTA。它与规范的厄尔尼诺事件显着不同，其特征在于位于东太平洋的冷SSTA舌的异常变暖。随后的研究表明，这两种类型的厄尔尼诺事件可能导致明显的热带气候变率，并影响天气活动，如TC活动。

2010年 chen和tam的研究表明这两种类型的厄尔尼诺事件都对WNP盆地TC形成的空间分布有明显的调制，并表明调制主要是由厄尔尼诺事件期间热源变化引起的异常环流引起的。 一些研究还调查了两种类型的厄尔尼诺事件对TC轨迹的影响。重点关注TC的登陆地点。Zhang 发现，在莫多克厄尔尼诺年份的夏季，TC比日本和韩国的典型厄尔尼诺年份的夏季更容易登陆。这些以前的研究主要集中在通过两种类型的ElNintilde;o事件基于TC发生位置和大规模环流的变化的分析的TC轨迹的不同调制的定性描述。 然而，大规模环流和TC形成位置的变化如何影响TC轨迹的问题没有得到定量研究。

以前的观测分析和数值模拟研究表明TC强度的变化与TC轨迹的变化密切相关。最近，Wang et al发现在经典（莫多克）厄尔尼诺事件期间，TC的寿命趋于更长（更短）和强度更强（更弱）。除了ElNintilde;o事件对TC轨迹变化的影响外，还研究了海面温度（SST）和垂直风切变对TC强度的影响。然而，在两种类型的厄尔尼诺事件期间TC轨迹变化和SST以及TC强度变化中的垂直风切变的组合效应还不太清楚。

使用TC轨迹模型和统计TC形成模型，我们评估了TC形成位置和大尺度引导气流对WNP盆地当前TC轨迹的年际和年代际变化的影响。

根据联合警告台风中心（JTWC）最佳航迹数据集的观测TC轨迹，Zhao 使用了Emanuel等人开发的单独强度模型调查SST，垂直风切变和TC轨迹对盆地宽TC强度在WNP上的年际变率和年代际变化的相对贡献。在这项研究中，我们首先应用三个模型（即统计TC形成模型，TC轨迹模型和TC强度模型）模拟和揭示在两种类型的两个厄尔尼诺期间WNP盆地TC活动的变化事件。这三个模型的详细描述可以在Zhao et al的研究中。本研究中使用的缩减方法类似于Emanuel等人的研究中的缩减方法。本研究的主要目标有三个方面：（1）评估缩减技术对TC活动的模拟能力，包括两种类型的厄尔尼诺事件期间的TC形成，TC轨迹和TC强度; （2）评估两种厄尔尼诺事件期间TC形成变化和大尺度引导气流的相对重要性; 和（3）在两种类型的厄尔尼诺事件期间，研究SST，垂直风切变和TC轨迹变化对盆地范围TC强度变化的影响。

本文结构如下。 本研究中使用的数据和用于确定两种类型的厄尔尼诺事件的方法在第2节中描述。降级方法及其性能验证在第3节中提供，同时介绍观测到的TC活动变化 。 第4节考察了TC形成位置和大规模环流对TC轨迹变化的影响。 在第5节中研究了SST，垂直风切变和TC轨迹变化对流域范围TC强度变化的各自贡献，随后在第6节总结。

2 数据集和方法

2.1大型环境场，TC数据和TC强度指数

每月风场来自NCEP / NCAR再分析项目数据集，在2.5°times;2.5°网格上。在Smith和Reynolds（2004）开发的2°times;2°网格上的月扩展重建的SST（版本2）也用于本研究。1960-2012年期间的TC数据来自JTWC最佳航迹数据集，包括6小时间隔位置和热带风暴和台风的强度。 虽然TC可以全年在WNP盆地发生，但只有在高峰季节（6月 - 10月）发生的TC才被考虑在本研究中。继以前的研究，我们定义了四个指数来测量盆地范围内的TC强度变化。 四个指数是平均TC强度，峰值强度，功率耗散指数（PDI）和强TC（类别3-5TC，即最大风速大于49m / s）的频率。

2.2确定厄尔尼诺年的两种类型

根据Ashok等人的定义，规范的ENSO可以由Nintilde;o-3 SST指数定义，其特征在于在该区域上平均的SSTA：[150°W-90°W，5°S-5°N]。相同的指数也用于以前的研究中Chen和Tam（2010）和Kim et al。 （2009年，2011年），以确定规范的ENSO年份。Modoki ENSO事件可以使用ENSO Modoki指数（EMI）来识别，其捕获中太平洋的SSTA特征。 EMI计算如下：

EMI frac14; SSTA frac12; ? C ? 0:5 ? SSTA frac12; ? E minus; 0:5 ? SSTA frac12; ? W ; eth;1THORN;

where [SSTA] C , [SSTA] E , and [SSTA] W represent the SSTA

averaged over the regions of [165° E–140° W, 10° S–10° N],

[110°W–70°W,15°S–5°N],and[125°E–145°E,10°S–20°

N],其中[SSTA] C，[SSTA] E和[SSTA] W表示在[165°E-140°W，10°S-10°N]，[110°W-70°W] ，15°S-5°N]和[125°E-145°E，10°S-20°N]。 去除指数的线性趋势以消除可能的全球变暖的信号。 当高峰季节Nintilde;o-3和EMI指数大于平均值的一个标准偏差时，该年被确定为Modoki ElNintilde;o年（1966,1967,1977,1990,1991,1994,2002,2004和 2009）和经典的厄尔尼诺年1963,1965,1969,1972,1976,1982,1983,1987和1997。

Fig.1 The frequency ofTCformationata resolutionof2.5°times;2.5°in thepeak season from June to October derived from the JTWC best trackdataset for a canonical El Nintilde;o years, b Modoki El Nintilde;o years, and ctheir difference (Modoki minus canonical). The shaded areas indicatethat the difference is statistically significant at a 95 % confidence level

3 降尺度技术及其验证

3.1 TC形成模型

在典型的厄尔尼诺年期间，有三个TC形成最大值，位于南中国海（SCS），在菲律宾东部，在约8-17°N和140-150°E的区域 图1a）。 在Modoki ElNintilde;o年代（图1b），第一次形成最大值保留在SCS中，而第二次形成最大值显着减弱，第三次形成最大值向北移动，与以前的研究结果一致（Chen和Tam 2010; Wang et al。2013）。 在两种类型的厄尔尼诺事件（图1c）之间的TC形成位置的差异的空间分布突出两个偶极子。 TC在Modoki ElNintilde;o事件期间倾向于在17°N以北形成，而在典型的ElNintilde;o事件期间，TC主要在17°N南部形成。

Fig. 2 The out-of-sample log-likehood (y-axis) versus bandwidths (x-axis) for kernel PDF. The optimal bandwidths are identified for acanonical El Nintilde;o years and b Modoki El Nintilde;o years using a cross-validation method based on the observed information over peak season(June–October)

在6月至10月的峰值季节中，在2.5°times;2.5°的分辨率下TC形成的频率源于JTWC最佳轨迹数据集，用于典型的厄尔尼诺年，b Modoki ElNintilde;o年和c它们的差（Modoki减去规范 ）。 阴影区域表示在95％置信水平上该差异是统计学显著的。

Zhao等人的研究 （2010）和Hall和Jewson（2007），使用二维（纬度和经度）Guassian核概率密度函数（PDF）的统计TC形成模型是基于两种类型的厄尔尼诺年的观测信息构建的。 使用交叉验证方法（图2）分别获得了规范和Modoki ElNintilde;o年份的最佳带宽3.0°和2.8°。

内核PDF的样本外对数（y轴）和带宽（x轴）。 最佳带宽是根据高峰季节（6月 - 10月）的观测信息，使用交叉验证方法为规范ElNintilde;o年和b Modoki ElNintilde;o年确定的。

为了强调最佳带宽的重要性，对于规范的厄尔尼诺年份，使用三个不同的带宽来计算内核PDF。 结果显示在图2的左图中。 3.使用公式计算PDF。 （1），带宽为0.5°，3.0°和10°。 0.5°的带宽给出了具有太多局部最大值和混沌结构的TC形成的欠拟合模拟，而10°的带宽示出了仅具有一个最大值的TC形成的过平滑模拟。 在本研究中，我们选择3.0°的带宽作为经典厄尔尼诺年份的最佳值，这使得核密度最大，并且结果与TC发生位点的观察结果非常吻合（图4a）。 类似地，对于Modoki ElNintilde;o年（图3的右图），用中间带宽2.8°计算的PDF与TC发生位点的观察（图4b）相当好。

Fig.3 KernelformationPDFwithbandwidthsofa0.5°,b3.0o ,andc10°forthecanonicalElNintilde;oyearsandd0.5°,e2.8°,andf10°fortheModokiElNintilde;o years

核形成PDF，对于规范的厄尔尼诺年，带宽为0.5°，b 3.0°和c 10°，对于Modoki ElNintilde;o年，带宽为0.5°，e 2.8°和f 10°。在6月至10月的高峰季节，一个典型的ElNintilde;o年，b Modoki ElNintilde;o年和c的差异（Modoki减去经典的ElNintilde;o年）的模拟频率分辨率为2.5°times;2.5°。 阴影区域表示在95％置信水平上该差异是统计学显著的。

Fig.4 The simulated frequency of TC formationata resolution of2.5°times;2.5° in the peak season from June to October for a canonical El Nintilde;oyears, b Modoki El Nintilde;o years, and c their difference (Modoki minuscanonical El Nintilde;o years). The shaded areas indicate that the difference isstatistically significant at a 95 % confidence level

为了进一步增强所选择的最佳带宽的鲁棒性，将模拟的TC形成位置与在两种类型的厄尔尼诺年期间的观测进行比较。基于最优PDF，可以使用均匀随机数发生器来模拟TC形成位置。仅当其形成位置满足观察到的PDF时才识别该形成位置。重复该过程，直到获得所有所需的地层位置。在本研究中，在经典和Modoki厄尔尼诺年期间模拟观察到的地层位置的十倍。如图1和2所示。如图1和图4所示，模拟的地层位置频率的分布与观测到的TC形成位置的分布一致。进一步的考试表明，在典范和Modoki厄尔尼诺年期间模拟和观察之间的模式相关分别为0.87和0.85。相关性在95％置信水平上是统计学显着的。此外，规范ElNintilde;o和Modoki ElNintilde;o年份之间模拟和观测的差异的大小和它们的模式一般是一致的。

3.2 TC路径模型

本研究中使用的TC轨迹模型是Wu和Wang（2004）的轨迹模

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