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1 第 37 卷第 5 期气象科学 Vol. 37, No 年 10 月 Journal of the Meteorological Sciences Oct., 2017 孙行知, 钟中, 卢伟, 等. 基于改进的累积气旋能量指数评估西北太平洋 TC 活动与 ENSO 的关系. 气象科学,2017,37(5): SUN Xingzhi,ZHONG Zhong,LU Wei, et al.the relationship between the tropical cyclone activities and ENSO based onan improved accumulated cyclone energy index.journal of the Meteorological Sciences, 2017,37(5): 基于改进的累积气旋能量指数评估西北太平洋 TC 活动与 ENSO 的关系 1,2 孙行知 1 钟中 1 卢伟 3 江静 (1 国防科技大学气象海洋学院, 南京 ; 2 海军潜艇学院, 山东青岛 ; 3 南京大学江苏省气候变化协同创新中心, 南京 ) 摘要采用年日本气象厅 (JMA)TC 最佳路径集资料和美国气候预测中心 (CPC) 的 ENSO 资料, 设计了一个考虑热带气旋 (TC) 尺度信息的累积气旋能量指数 (SACE), 据此分析了西北太平洋 TC 活动与 ENSO 之间的关系结果表明 : 相比于不考虑尺度效应的 ACE, 引入 TC 尺度信息的 SACE 增加了较大强度较大尺度 TC 活动水平的权重, 能够更加准确地刻画 TC 强度及其影响, 其与 Niño 指数的相关性进一步增强 SACE 能够更好地表征西北太平洋 TC 活动与 ENSO 年际变化的关系, 其对 ENSO 位相的依赖性相对于 ACE 更为敏感, 是一个能更好预测 ENSO 状态的因子 TC 强度生命史频数以及尺度均对 SACE 有一定的贡献, 但生命史的贡献最大, 这一方面说明 ENSO 主要通过调制 TC 生命史来影响 SACE, 另一方面也说明相对于强度频数和尺度而言,TC 生命史更能影响 SACE 中的 ENSO 信号关键词 TC; 累积气旋能量指数 ; ENSO 分类号 : P444 doi: / 2016jms.0076 文献标识码 : A The relationship between the tropical cyclone activities and ENSO based onan improved accumulated cyclone energy index SUN Xingzhi 1,2 ZHONG Zhong 1 LU Wei 1 JIANG Jing 3 (1 College of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology, Nanjing , China; 2 Navy Submarine Academy, Shandong Qingdao , China; 3 Jiangsu Collaborative Innovation Center for Climate Change, Nanjing University, Nanjing , China) Abstract By using the best Tropical Cyclone ( TC) track dataset of Japan Meteoro logical Administration and ENSO indices from the Climate Prediction Center ( CPC), the relationship between the TC activities and ENSO was investigated based on the improved accumulated cyclone energy index ( SACE) of TC scale. Results show that with the introduction of TC scale effect, the SACE increases the weight of TC activity with heavier intensity and larger scale s compared to the Accumulated Cyclone Energy ( ACE) without scale effect. The SACE can describe the TC intensity and influence more accurately than the ACE, so it has a more positive correlation with the ENSO indices. The rela tionship between TC activities and ENSO can be better represented by SACE than that by ACE. Moreo ver, SACE is more sensitive to ENSO s phase and is a better predictor for ENSO. Interannual variations in the annual mean intensity, lifetime, scale and frequency of TC all contribute to the SACE, but the 收稿日期 (Received): ; 修改稿日期 (Revised): ; 网络出版日期 (Published on line): 网络出版地址 :http: / / kns.cnki.net / kcms / detail / P html 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( ); 公益性行业 ( 气象 ) 科研专项 (GYHY ) 通信作者 (Corresponding author): 钟中 (ZHONG Zhong). zhong_zhong@ yeah.net

2 580 气象科学 37 卷 lifetime effect is the most important. On one hand, ENSO affects SACE by moderating TC lifetime, on the other hand, the TC lifetime contribute to the ENSO signal more significant than the intensity, scale and frequency of TC. Key words TC; Accumulated cyclone energy; ENSO 引言西北太平洋不仅是全球热带气旋 ( TC) 出现频数最多的海域, 而且是全球唯一的全年可观测到 TC 活动的海域, 同时也是强台风和超强台风最容易产生的地区 ENSO 是热带太平洋大气海洋年际变化的最强信号, 其对西北太平洋 ( WNP) TC 活动具有强烈的调制作用 [1 3] Atkinson [4] 最早注意到 1972 年 El Niño 事件期间, 西北太平洋中东部生成的 TC [5] 数目多于正常年份潘怡航等分析了赤道东太平洋海温与西北太平洋台风之间的相关关系, 结果表明 El Niño 年台风频数减少,La Niña 年台风频数增加也有研究认为整个西北太平洋区域 TC 发生频数的年际变化与 ENSO 指数的相关性并不明显 [6] 由于 TC 的生成源地强度以及生命史等变化受东亚季风槽和夏季波列活动的强烈影响 [7 8], 它们的时空演变特征均与 ENSO 循环有关, 因而表现出 TC 活动对 ENSO 位相的时空选择性由于 El Niño 事件期间, 西北太平洋东南部 TC 的生成频数偏高 [3,9 10], 而这一区域生成的 TC 在热带洋面上活动时间较长, 因而可能达到的强度更大, 生命史也相应延长 ; 而 La Niña 事件期间,TC 多生成于西北太平洋的西北部, 其在向西向北移动过程中增强和发展成为长生命史 TC 的可能性减小, 表现出与 El Niño 位相相反的特征 [11] 根据 Bell,et al [12] 的定义, 累积气旋能量指数 (ACE) 为 TC 强度达到热带气旋或以上强度 ( 海面风速大于 17 2 m s -1 ) 时其中心附近 6 h 间隔的最大风速累积平方和, 即 ACE = m n u 2 i,j (1) j = 1 i = 1 其中,n 表示每一个 TC 的记录次数,m 表示 TC 的频数,u i,j 为海面风速 ACE 同时考虑了 TC 的频数生命期以及强度, 能够较好地反映 TC 累积的能量 ACE 是描述整个 TC 生命史综合强度的物理量, 同时 ACE 也可以作为衡量 TC 对气候影响的指数, 其放大了 TC 生命期中较大强度记录的影响 Camargo, et al [10] 采用 ACE 作为衡量 TC 强度的指标来评估 ENSO 对西北太平洋 TC 强度的影响, 结果表明 El Niño 年的 TC 相对 La Niña 年强度更大生命史更长, 此外它们还研究了 TC 生命史强度以及频数分别对 ACE 的贡献, 结果显示 TC 生命史的贡献最大但 ACE 作为评估 TC 累积气旋能量的指数仍具有一定的局限性, 它只是单纯描述了 TC 中心附近的累积能量, 而忽视了 TC 尺度在 TC 整体累积能量计算中的作用 TC 的尺度越大, 其累积能量就越大, 并且不同的 TC 尺度对应着不同类型的灾害, 比如暴雨风暴潮大风等 [13],TC 尺度还影响其移动, 甚至通过热量水汽和动量的经向输送影响热带和副热带的相互作用, 进而影响大气环流, 因此, 尺度因子对于 TC 的累积能量具有极其重要的影响本文拟采用新设计的累积气旋能量指数, 进一步研究西北太平洋 TC 活动与 ENSO 的关系, 并与采用 ACE 所得到的结果进行对比, 分析两者的区别和联系, 从而加深对西北太平洋 TC 活动与 ENSO 之间关系的理解 1 资料和方法本文使用日本气象厅 (JMA) 的 TC 最佳路径集资料, 所选取的时段为年, 共 32 a, 范围为西北太平洋 ( 包含南海 ) 海域 JMA 最佳路径集从 1977 年开始记录 25 7 m s -1 风速半径 ( R 26 ) 和 15 4 m s -1 风速半径 (R 15 ) 本文构建一个引入 TC 尺度信息的新累积气旋能量指数 SACE( Scaled Accumulative Cyclone Ener gy), 从而能够更为准确地描述 TC 的累积气旋能量, 并以此来表征 TC 整个生命史的总强度 SACE 的表达式为 : SACE = m j = 1 n u 2 i,j Ri,j i = 1 R (2) 其中, R i,j 为某 TC(i) 在某时次 (j) 的尺度, R 代表研究时段内所有 TC 尺度的平均值考虑到需要最大程度地涵盖各风速等级 TC 的资料, 本文采用 R 15 来表征 TC 的尺度, 其他符号同 (1) 式本文所使用的 Niño 1 Niño 3 Niño 3 4 以及 Niño 4 指数均来源于 NOAA 的气候预测中心 (CPC,

3 5 期孙行知, 等 : 基于改进的累积气旋能量指数评估西北太平洋 TC 活动与 ENSO 的关系 581 http: / / / data / indices / index.html.) 参照 Camargo 和 Sobel [10] 的研究工作,El Niño 年和 La Niña 年的区分根据 7 10 月 Niño 3 4 指数确定, 区分标准是 0 9 倍均方差,7 个 Niño 指数最大值年被认为是 El Niño 年,8 个 Niño 指数最小值年被认为是 La Niña 年, 其余 17 a 为正常年 2 结果分析 2 1 ACE SACE 与 ENSO 的相关关系图 1 分别是 Niño 3 4 指数 ACE 和 SACE 的逐年变化从图 1b c 可以看出,ACE 和 SACE 的整体分布较为相似,El Niño 年 ACE 和 SACE 的值均位于中位数之上, 且绝大部分位于上四分位数之上 ( 除了 2002 年 ), 而 La Niña 年则大部分位于中位数之下 ACE 和 SACE 的最小值均发生在 1999 年 ( La Niña 年 ), 最大值均发生在 1997 年 ( El Niño 年 ) 从 1997 年可以看出, 加入了尺度信息的 SACE 相比于 ACE 进一步放大了 TC 生命期中较大强度和尺度记录的影响, 使之明显大于其他 El Niño 年的 SACE 值, 这是因为 El Niño 年的 TC 尺度普遍大于正常年和 La Niña 年 [14 15], 而 1997 年是最强的 El Niño 年, 其 TC 尺度与其他年份的差异更为显著图年 7 10 月 (a)niño 3 4 指数,(b)ACE 和 (c)sace 的逐年变化 ( 图 b c 中水平虚线分别表示上下四分位数值, 实线表示中位数 ) Fig.1 (a) Niño 3 4 index for the season JASO in the period of ; (b) ACE and (c) SACE per year in the period of ; the horizontal lines show the 25th and 75th percentiles ( dashed) and median( solid) in the period 图 2 分别给出了 ACE 和 SACE 在所有年正常年 El Niño 年以及 La Niña 年的盒状分布图从图中可以更为清晰地看出,ACE 和 SACE 的值均在 El Niño 年最大, 正常年次之, La Niña 年最小由于 SACE 加入了尺度信息,El Niño 年 SACE 的数值相比于 ACE 离散度更大, 尤其是强 El Niño 年,SACE 的值远大于其他年份, 这与图 1 的结果相吻合表 1 是各项 Niño 指数与 ACE 和 SACE 的相关系数, 从表 1 可以看出, ACE 和 SACE 与 Niño 3 Niño 3 4 以及 Niño 4 指数均存在正相关, 且除全年 ACE 与 Niño 4 指数外,SACE 与 Niño 指数的相关系表年 ACE 和 SACE 分别与 Niño 1 Niño 3 Niño 3 4 以及 Niño 4 指数 (7 10 月 ) 的相关系数 ( 黑体代表通过显著性检验 ) Table 1 Correlation of ACE and SACE (per year, JJASON, and JASO) with Niño 1, Niño 3, Niño 3 4 and Niño 4 in JASO in the period ( Significant correlations are in boldface) ACE / SACE Niño 1 Niño 3 Niño 3 4 Niño 4 Year 0 31 / / / / 0 71 JJASON 0 28 / / / / 0 70 JASO 0 27 / / / / 0 69

4 582 气象科学 37 卷 ENSO 的极端位相, 尤其是 El Niño 事件对 WNP 区域以 SACE 为指标的 TC 活动显示出更大的调制作用,ENSO 对 WNP 区域 TC 影响的显著程度存在位相选择性 [6,9] 综上可知, 相对于 ACE, 加入 TC 尺度信息的累积气旋能量指数 SACE 进一步放大了 TC 生命期中较大强度较大尺度记录的影响, 显示出与 Niño 指数更强的相关性, 是更合理地表征累积气旋能量的指数图年 7 10 月 (a)ace 和 (b)sace 在所有年正常年 El Niño 年以及 La Niña 年的盒状分布图, 其中盒中横线为中位数, 星号为平均值, 盒的上 ( 下 ) 限分别代表上 ( 下 ) 四分位数, 盒外加号表示高于上四分位数或低于下四分位数的值 Fig.2 Distribution of (a) ACE and (b)sace per year in all years, neutral years, El Niño years, and La Niña years; the boxes show the 25th and 75th percentiles, the lines in the boxes mark the median, the asterisks( ) mark the mean, and the crosses mark the values below( above) the 25th (75th) percentiles of the distributions 数值均大于 ACE 的相关值 ACE 与 Niño 1 的相关系数较低, 且未通过显著性检验, 而与 ACE 相比, SACE 与 Niño 指数的相关系数有较大幅度的提高, 这说明加入尺度信息后的累积气旋能量指数 SACE 与 Niño 指数的相关性更强图 3 给出了 7 10 月 Niño 3 4 指数分别与 ACE 和 SACE 的散点分布总体上看, ACE 和 SACE 与 Niño 3 4 指数均存在正相关关系, 相关系数分别为 0 67 和 0 78, 均通过显著性水平为 95% 的统计检验从图 3 的回归结果可以看出,ENSO 的不同位相对 ACE 和 SACE 的影响存在差异,El Niño 事件和 La Niña 事件期间,WNP 区域 SACE 与 Niño 3 4 指数的相关性增强, 例如 1997 年是 ACE 较高水平的一年, 而 SACE 在 1997 年处于最高水平, 而这一年是有记录以来最强的 El Niño 年虽然 WNP 区域 TC 发生频数在 ENSO 期间并无明显变化, 但 El Niño 事件期间 TC 强度却显著加强 [6,10], 体现为 SACE 也明显升高 ;La Niña 期间具有相反的变化特征, 但特征不如 El Niño 事件期间明显表明图年 7 10 月 (a)ace 和 (b)sace 与 Niño 3 4 指数的散点图 ( 实线代表线性回归 ) Fig.3 Scatter plot of (a)ace,(b)sace and Niño 3 4 index during the period of ( solid line:the linear regression) 图 4 进一步给出了 ACE SACE 分别与热带太平洋海温场的相关关系图, 从图上可以看到, 两幅图整体分布类似, 即中东太平洋太平洋呈现正相关, 而西太平洋呈现负相关所不同的是,SACE 与热带太平洋海温场的相关性更强, 尤其在 5 S ~ 5 N 160 ~ 120 W 附近区域, 图 4b 显示出较强的相关性, 图 4a 上对应区域却表现很弱, 这也进一步验证了表 1 中 SACE 与 Niño 指数相关性更强的结果图 5 所示的是 7 10 月 ACE 和 SACE 分别与各季节 Niño 指数的超前同期以及滞后相关系数 ( 其中各月的简称分别采用其英文的首字母, 例如 JFM 代指 1 2 和 3 月 ) 从图中可以看到 SACE 与 Niño 指数的正相关系数普遍大于 ACE, 且 SACE 通过显著性检验的时滞范围也大于 ACE 例如,ACE 与

5 5 期孙行知, 等 : 基于改进的累积气旋能量指数评估西北太平洋 TC 活动与 ENSO 的关系 583 图年 (a)ace 和 (b)sace 分别与热带太平洋海温场的相关系数分布 ( 阴影区域表示其相关性通过 α = 0 05 显著水平的 t 检验 ) Fig.4 Correlation of (a)ace and (b)sace with tropical Pacific SST field in the period of (The shadow area is statistically significant at the 0 05 confidence level by t test) Niño 4 通过显著性检验的相关系数开始于同期 (year 0) 的 MAM, 结束于滞后 1 a(year +1) 的 AMJ; 而 SACE 开始于同期的 FMA, 结束于滞后 1 a 的 AMJ 同时,SACE 在滞后 1 a 的 JASO 到 DJF 也通过显著性检验, 而 ACE 并没有特别需要指出的是, 在同期通过显著性检验的区域,Niño 3 4 指数的自相关系数均大于 Niño 指数与 ACE 或 SACE 的相关系数, 可见采用 Niño 3 4 指数的自相关性来预测 ENSO 状态是相对较好的选择 [10] 不同的是,ACE 与 Niño 指数相关性曲线从同期的秋季到滞后 1 a 春季均保持向上的趋势, 而同期 SACE 保持下降的趋势, 后者与 Niño 3 4 自相关系数曲线的变化趋势更为一致 Pudov 和 Pet richenko [16] 的研究指出,TC 活动指数可以作为一个因子来估计 ENSO 状态, 结合上述分析可以推测, SACE 相对于 ACE 是一个更为合适的估计 ENSO 状态的因子 2 2 TC 特征量对 SACE 的贡献 TC 频数从表 2 可以看出, 与文献 [6] 研究结果类似,TC 发生频数的年际变化与 Niño 3 4 指数相关性较低根据 Saffir Simpson [17,18] 划分 TC 的方式, 本文把 TC 图年 7 10 月 (a)ace 和 (b)sace 分别与各 Niño 指数在不同月份 (JFM FMA MAM AMJ MJJ JJA JAS JASO ASO SON OND NDJ 和 DJF) 超前 1 a(year 1) 同期 (year0) 和滞后 1 a(year+1) 的相关系数以及与 7 10 月 Niño 3 4 指数超前 1 a 同期和滞后 1 a 的自相关系数, 图 (a) (b) 中间水平虚线代表零线, 上下水平虚线分别表示通过显著性检验的阈值 Fig.5 Lag correlations of (a)ace (JASO) and (b) SACE (JASO) with Niño indices for different seasons(jfm, FMA, MAM, AMJ, MJJ, JJA, JAS, JASO, ASO, SON, OND, NDJ and DJF) (months denoted by their first letter) and lags and autocorrelation of Niño 3 4 JASO for different lags( ); the median horizontal dashed line show the zero line, the above and below horizontal dashed line represent the threshold of significant correlations

6 584 气象科学 37 卷划分成以下 3 类 : 即 TS( 热带风暴 ) TY( 台风 ) ITY ( 强台风 ), 可以看到 TS 频数与 Niño 3 4 指数呈显著负相关,TY 频数与之呈正相关, 但没有通过显著性检验, 而 ITY 与 Niño 3 4 指数呈显著正相关, 这表明越强的 El Niño 年, 产生超强台风的概率越大 [10] 表年全年 6 11 月和 7 10 月的 TC 指标与 7 10 月 Niño 3 4 指数的相关系数, 其中黑体代表通过显著性检验 Table 2 Correlations of Niño 3 4 JASO with TC properties in the seasons (year, JJASON, and JASO) in the period of ( Significant correlations are in boldface) Season NTC NTS NTY NITY TCDAYS Lifetime Scale Year JJASON JASO 注 :NTC,NTS,NTY 和 NITY 分别为 TC 数,TS 数,TY 数和 ITY 数,TCDAYS 为 TC 发生的总天数. 图 6 进一步给出了不同 ENSO 模态下 NTC NTS NTY 和 NITY 的分布情况总体来看, 除 NTS 之外,La Niña 年的 NTC NTS NTY 和 NITY 均少于 El Niño 年和正常年, 但对于 NTC, 这种差异相对较小, 而对于 NITY,El Niño 年明显大于 La Niña 年, 这与表 2 中 NITY 与 Niño 3 4 指数的相关系数较大相吻合同样对于 TC 生命史来说,El Niño 年 TC 生命史大于 Neutral 年和 La Niña 年进一步研究不同 ENSO 模态下年平均 ACE 的分布状况, 可以发现,El Niño 年的 ACE 值大于正常年, 且远大于 La Niña 年, 这主要是因为 El Niño 年有更多强度大且生命史长的 TC 发生图 6 (a) NTC, (b)nts, (c)nty 和 (d)nity 分别在所有年正常年 El Niño 年以及 La Niña 年的盒状分布 ( 盒中横线为中位数, 星号为平均值, 盒的上下限分别代表上下四分位数, 盒外加号表示高于上四分位数或低于下四分位数的值 ) Fig.6 Distributions of (a) NTC, (b) NTS, (c) NTY, (d) NITY in all years, neutral years, El Niño years, and La Niña years(the boxes show the 25th and 75th percentiles, the lines in the boxes mark the median, the asterisks ( ) mark the mean, and the crosses mark the values below ( above) the 25th (75th) percentiles of the distributions) TC 尺度图 7 给出了不同的 ENSO 状态 TC 尺度的分布状况, 显然 El Niño 年 TC 的尺度最大,Neutral 年次之, 而 La Niña 年尺度最小, 且 El Niño 年超大尺度

7 5 期孙行知, 等 : 基于改进的累积气旋能量指数评估西北太平洋 TC 活动与 ENSO 的关系 585 的台风明显多于其他年份, 这与表 2 中 TC 平均尺度与 Niño 3 4 指数显著正相关相吻合而且, 这一结论与 Chan, et al [14] Chan, et al [15] 的研究结论相一致, 其主要原因是 El Niño 事件期间, 西北太平洋东南部生成 TC 的频数较高, 在这一区域生成的 TC 在热带洋面上活动时间较长, 发展更为成熟, 所以尺度也相对更大, 强 El Niño 事件更容易导致强度大生命史长且尺度大的 TC 发生的影响例如第一个物理量 SACE 1, 该物理量中 L N R 均为年的多年平均值, 所以 SACE 1 R 的数值变化只取决于 U 的年际变化, 同理,SACE 2 SACE 3 的变化分别取决于 TC 生命史频数以及尺度的年际变化表 3 分别为 SACE SACE 1 SACE 2 和 SACE 4 等物理量年均值特征, 从表中可以看到 SACE 的标准差明显大于所构建的其他 4 个物理量, 其中 SACE 2 的标准差相对较大表年 SACE SACE1 SACE2 SACE3 和 SACE4 年均值的特性 Table 3 Properties of annual mean SACE,SACE 1,SACE 2,SACE 3 and SACE 4 in the period of SACE SACE 1 SACE 2 SACE 3 SACE 4 平均值中位数图 7 同图 6, 但为 TC 尺度 Fig.7 Same as Fig.6, but for TC scale TC 强度生命史和尺度对 SACE 的相对贡献为揭示 TC 不同特征对 SACE 的相对贡献, 我们把 SACE 的表达式做一些改变 : SACE = N V 1 i, 其中 V i = t fi v (t) 2 R(t) t 0i R 设 K i = tfi v (t) 2,v(t) t 0i 是台风在时间 t 的最大风速,R( t) 是台风在时间 t 的尺度, R 代表海盆内 TC 尺度的平均值,i 代表每一个单独的 TC,t 0i t fi 分别代表 TC 生命史开始和结束的时间,N 则代表所研究时间段内 TC 的总数衡量 TC 强度的物理量为 U i, 其定义为 U i = K i / L i, 其中 L i 为 TC 的生命史,Δt 为不同时次之间的时间间隔,U i 的构建为下文研究 TC 各项特征对 SACE 的不同贡献带来便利为了研究频数强度生命史和尺度等 TC 特征对 SACE 的不同贡献, 构建 4 个全新的物理量, 分别为 SACE 1 SACE 2, 其中 SACE = 1 L N R R U SACE = U N R 2 R L SACE = 3 U L R R N SACE = U L N R 4 R, 代表年所有年份 TC 的平均, - 代表某年 TC 的平均构建这几个物理量的目的是为了在研究某个因子对 SACE 的贡献时排除其他 3 个因子最小值最大值标准差表 4 给出了 SACE 1 SACE 2 之间的相关系数以及各自分别与 SACE Niño 3 4 指数 (7 10 月 ) 的相关系数从表中可以看到 SACE 1 SACE 2 均与 SACE 显著正相关, 但代表生命史的 SACE 2 与 SACE 的相关系数最大, 且其与 Niño 3 4 指数的相关程度也最高结合表 3 中 SACE 2 标准差均大于 SACE 1, 这说明 TC 生命史对 SACE 的贡献最大, 这个结果显著改进了 Camargo, et al 不考虑 TC 尺度影响的结果在 Camargo, et al [10] 的文章中, 为了研究强度生命史和频数等 TC 特征对 ACE 的不同贡献分别构建了指数 ACE 1 ACE 2 和 ACE 3, 虽然代表生命史的 ACE 2 与 Niño 3 4 的相关性也最大, 但其与 ACE 的相关性却显著小于 ACE 3, 且 ACE 2 的均方根误差也明显小于 ACE 1, 所以, 由此得出 TC 生命史对 ACE 贡献最大的结果并不充分另外, 代表频数的 SACE 3 与 Niño 3 4 指数的相关系数仅为 0 13, 这也与表 2 的结果相吻合 3 结论本文采用年日本气象厅 (JMA) TC 最佳路径集资料和美国气候预测中心 ( CPC) 的 ENSO 指数资料, 设计了考虑 TC 尺度效应的累积气旋能量指数 (SACE), 据此分析了西北太平洋 TC 强

8 586 气象科学 37 卷表年 SACE SACE1 SACE2 SACE3 和 SACE4 年均值之间的相关系数以及与 SACE Niño 3 4 指数 (7 10 月 ) 的相关系数 ( 黑体为通过显著性检验的数值 ) Table 4 Correlations of SACE,SACE1,SACE2,SACE3 and SACE4 per year and their correlations with each other and with Niño 3 4 JASO in the period ( Significant correlations are in boldface) SACE1 SACE2 SACE3 SACE4 SACE SACE SACE SACE SACE Niño 度与 ENSO 之间的关系, 并与采用不考虑 TC 尺度的指数 ACE 所得到的结果进行了对比, 揭示了两者的区别和联系, 得到以下结论 : (1) 相比于不考虑尺度效应的 ACE, 引入 TC 尺度信息的 SACE 增加了较大强度较大尺度 TC 活动水平的权重, 能够更加准确地刻画 TC 强度及其影响, 其与 Niño 指数的相关性进一步增强 ENSO 的极端位相, 尤其是 El Niño 事件对 WNP 区域以 SACE 为指标的 TC 活动具有更大的调制作用, ENSO 对 WNP 区域 TC 影响的显著程度存在位相选择性得到进一步明确 (2)SACE 与 Niño 3 4 指数相关系数曲线更加接近 Niño 3 4 的自相关系数曲线,SACE 能够更好地表征西北太平洋 TC 活动与 ENSO 年际变化的关系, 其对 ENSO 位相的依赖性相对于 ACE 更为敏感, 能更好地表征 ENSO 的状态 (3)TC 强度生命史频数以及尺度均对 SACE 有一定的贡献, 但生命史的贡献最大, 这一方面说明 ENSO 主要通过调制 TC 生命史来影响 SACE, 另一方面也说明相对于强度频数和尺度而言,SACE 中的 ENSO 信号主要来自于 TC 生命史参考文献 [1] 蒋小平, 钟中, 赵思楠, 等. 南海热带气旋引起的海表面温度变化特征分析. 气象科学, 2008, 28(6): JIANG Xiaoping, ZHONG Zhong, ZHAO Sinan, et al. The variation features of SST induced by tropical cyclones over SCS. Scientia Meteorologica Sinica ( in Chinese ), 2008, 28 ( 6 ): [2] 赵海坤, 吴立广. 西北太平洋热带气旋气候变化的若干研究进展. 气象科学, 2015, 35(1): ZHAO Haikun, WU Liguang. Review on climate change of tropical cyclone in the Northwest Pacific. Journal of the Meteorological Sci ences (in Chinese), 2015, 35(1): [3] HA Yao, ZHONG Zhong, ZHU Yimin, et al. Contributions of baro tropic energy conversion to Northwest Pacific tropical cyclone activity during ENSO. Mon. Wea. Rev., 2013, 141(4): [4] Atkinson G D. Proposed system for near real time monitoring of global tropical circulation and weather patterns 11th Technical Conference on Hurricanes and Tropical Meteorology. Miami Beach, FL: Amer. Meteor. Soc., 1977: [5] 潘怡航. 赤道东太平洋热力状况对西太平洋台风发生频率的影响. 气象学报, 1982, 40(1): PAN Yihang. The effect of the thermal state of equatorial eastern Pacific on the frequency of typhoons over western Pacific. Acta Meteorologica Sinica ( in Chinese), 1982, 40(1): [6] WANG Bin, Chan J C L. How strong ENSO events affect tropical storm activity over the western North Pacific? J. Climate, 2002, 15 (13): [7] ZHOU Tianjun, WU Bo, WANG Bin. How well do Atmospheric General Circulation Models capture the leading modes of the intera nnual variability of the Asian Australian Monsoon? J. Climate, 2009, 22(5): [8] WU Bo, LI T, ZHOU Tianjun. Relative contributions of the Indian Ocean and local SST anomalies to the maintenance of the western North Pacific anomalous anticyclone during the El Niño decaying summer. J. Climate, 2010, 23(11): [9] Chan J C L. Tropical cyclone activity over the western North Pacific associated with El Niño and La Niña events. J. Climate, 2000, 13(16): [10] Camargo S J, Sobel A H. Western North Pacific tropical cyclone intensity and ENSO. J. Climate, 2005, 18(15): [11] ZHOU Yang, JIANG Jing, LU Youyu, et al. Revealing the effects of the El Niño Southern oscillation on tropical cyclone intensity over the western North Pacific from a model sensitivity study. Adv. Atmos. Sci., 2013, 30(4): [12] Bell G D, Halpert M S, Schnell R C,et al. Climate assessment for Bull. Amer. Meteor. Soc., 2000, 81(6): S1 S50. [13 ] Kimball S K, Mulekar M S. A 15 year climatology of North Atlantic tropical cyclones. Part Ⅰ: Size parameters. J. Climate, 2004, 17(18): [14] Chan K T F, Chan J C L. Size and strength of tropical cyclones as inferred from QuikSCAT data. Mon. Wea. Rev., 2012, 140(3): [15] Chan J C L, Yip C K M. Interannual variations of tropical cyclone size over the western North Pacific. Geophys. Res. Lett., 2003, 30 (24). doi: / 2003GL [16] Pudov V D, Petrichenko S A El Niño and tropical cyclone genesis in the northwestern Pacific. Izv. Amos. Oceanic Phys., 2001, 37(5): [17] Saffir H S. Design and construction requirements for hurricane re sistant construction. ASCE Tech. Rep. Preprint Reston, VA: ASCE Publications, 1977: 20. [18] Simpson R H, Riehl H. The hurricane and its impact. Baton Rouge: Louisiana State University Press, 1981: 398.

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