西北太平洋上层海洋对台风的响应和反馈机制

来源 :中国科学技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:keiryu
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台风特指生成于西北太平洋热带洋面、中心附近最大持续风速大于64kts的热带气旋(TC)。台风-海洋相互作用在近几十年来越来越受到关注。一方面,台风会对其路径附近的上层海洋生态环境产生重要影响,包括海洋温盐变化,海洋叶绿素浓度增长等等;其中,海表热通量、垂直混合夹卷、上升流导致的冷尾流现象最为显著。另一方面,海洋环境包括海表温度、海洋涡旋等要素是影响台风生成和发展的关键因素。过去几十年来,热带气旋强度预报的技巧远远落后于路径预报。台风强度预报中重要而又特别困难的是如何预报强度突变事件(包括快速强化和快速减弱),它们是预测误差的一个重要来源。过去的研究表明,温暖的洋面是引发台风快速增强的一个重要环境条件,而急剧的海温变化梯度是导致台风快速减弱的重要因素之一。因此,加强对台风-海洋相互作用的研究无论对台风强度预报,还是对海洋环境预测都有至关重要的作用。本文利用多卫星遥感数据、Argo浮标实测温盐廓线数据、JTWC台风路径数据、多种再分析数据等,对近40年来西北太平洋的台风进行了典型个例分析和统计分析。首先,我们研究了复杂情况下西北太平洋上层海洋对台风的响应的几组典型个例,包括上层海洋对连续多台风和急转台风的响应场景。其一,研究了 2016年双台风Sarika和Haima对南海北部广东省沿岸与海南岛的近岸和离岸海域海表温度(SST)、海表盐度(SSS)的影响。结果表明:SST和SSS在广东省沿岸与海南岛离岸海域的响应很相似,然而它们在广东省沿岸与海南岛近岸海域的响应有很大的差异。其二,本文研究了 2014年西北太平洋生成和发展的4个连续台风Neoguri,Matmo,Nakri和Halong,通过上层海洋涡旋的调控机制,对比了第一个台风引起的海洋环境对后续不同强度台风的响应和反馈机制的差异。结果表明,海洋对连续台风的响应不仅取决于台风强度,还取决于台风的发生顺序和海洋中尺度涡旋。其三,2009年急转台风Nida引起了非常特殊的海洋响应分布。台风Nida引起的最强降温-6.68℃发生于台风转折最大的时刻(11月29日),而不是台风强度最强的时刻(11月26日)。此外,本文发现了台风Nida急转期间由于台风自身因素导致的冷尾流左偏现象,这是过去的研究所没有报道过的现象。经研究,冷尾流左偏的原因在于台风左转期间气旋性的风力强迫以及路径左侧海域与台风海气相互作用的时间更长。随后,我们研究了西北太平洋上层海洋对特殊台风个例的反馈现象。其一,2009年超强台风Nida沿着直线路径以90kt/24h的速度快速增强,最大强度达到155kts。此后,台风Nida缓慢地经历左偏大转弯,并引起了-6.68℃的强冷尾流。增强的冷尾流和长时间的海气相互作用导致海洋热通量急剧下降,致使台风快速减弱,三天之内由五级台风减弱为二级台风,进而消亡。急转台风与上层海洋的研究表明,台风强度突变与台风路径存在重要联系。其二,基于多平台卫星观测研究了 2014年连续台风期间海温冷却演变及其对后续台风的反馈作用。研究表明,后续台风强度的变化与台风当前强度有关:当后续台风为弱台风Matmo或Nakri时,前台风引起的冷尾流抑制了后续台风的增强。当随后的台风为强台风Halong时,冷尾流能够显著减弱台风强度,这与Nida台风结果类似。在此基础上,我们对近40年来西北太平洋台风进行统计。统计结果表明,当强台风路径发生急转时,台风快速增强的概率减小(约为直行台风的1/6),而台风快速减弱的概率显著增大(约为直行台风的2倍),这与台风冷尾流的负反馈效应密切相关。当台风沿直线轨迹移动时,引起的冷尾流较弱,并且冷尾流远远滞后于台风中心,无法对台风强度产生显著负反馈作用;当台风路径发生急转时,台风内核区域与冷尾流重叠区域大且相互作用的时间长,海洋向台风输送能量减少,进而抑制(导致)台风增强(减弱)。本文通过对冷尾流负反馈机制的研究分析了台风强度突变和台风路径之间的联系,为提升台风强度突变预报技巧提供了一个新的思路。基于统计研究结果,我们发现路径是影响强度突变的重要因子,因此考虑将台风路径因子(包括表征台风移动速度和转折角度的4个新特征台风移动速度、24小时等效移动速度、转折角度、转折角度绝对值)纳入台风强度突变的预报中,然后利用典型机器学习方法决策树、随机森林、支持向量机和多层感知机构建了强台风强度变化的预测模型。结果表明,加入4个新特征训练的预测模型相比于传统特征训练的模型预测效果有不同程度的提升,特别是对于快速减弱和快速增强的强台风个例预测准确度提高了 5%-12%。在不同的机器学习预测模型中,决策树、随机森林、支持向量机和多层感知机的预测准确率/精准率分别为0.591/0.536,0.691/0.712,0.676/0.649,0.695/0.666。从整体来看随机森林和多层感知机的预测效果更优,两者的区别在于多层感知机在预测强度变化较小的台风个例时表现更好,而随机森林在预测快速减弱和快速增强的台风个例时表现更佳。
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