1、第40卷 第1期2023年2月海洋预报MARINE FORECASTSVol.40，No.1Feb.2023收稿日期：2021-09-10；修回日期：2022-04-15。基金项目：国家重点研发计划（2016YFC1401503）；广东省科技计划资助项目（2017B020244002）；广东省促进经济发展专项资金（海洋经济发展用途）资助项目（GDME-2018B001）；广东省海洋经济发展（海洋六大产业）专项资金资助项目（粤自然资合2020053号）。作者简介：张海燕（1989-），女，工程师，博士，主要从事海洋气象气候预报及季风气象学研究。E-mail：登陆华南热带气旋年频数预测张海燕1,2
2、，胡金磊1,2，姚小娟1,2，赖志娟1,2，庄桦1,2（1.自然资源部南海预报减灾中心，广东 广州 510310；2.自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室，广东 广州 510310）摘要：利用中国气象局39 a的热带气旋资料，结合多元线性回归和自回归方法，构建了一个考虑登陆华南热带气旋年频数多时间尺度特性的组合预测模型。该组合模型能较好地拟合19802012年登陆华南热带气旋年频数实况，拟合相关系数达0.93，平均绝对误差为0.57个，平均相对误差为12.7%。利用该模型对20132018年进行后报试验，平均绝对误差为0.61个，平均相对误差为12.4%。关键词：华南；登陆热带气旋；多时
3、间尺度；频数预测中图分类号：P444 文献标识码：A文章编号：1003-0239（2023）01-0101-08DOI:10.11737/j.issn.1003-0239.2023.01.0111引言热带气旋是一种极其严重的灾害性天气系统，不仅会带来强风和暴雨，还能引起气旋靠近或登陆地区风暴潮和近岸灾害性海浪过程的发生，这是我国海洋灾害发生的最主要的诱因之一。华南地属热带和南亚热带，濒临南海，每年的夏秋季节都会受到热带气旋的袭击，是我国热带气旋灾害最突出的地区之一。据统计，平均每年有5.2个热带气旋（包括热带低压）在华南沿岸登陆，但登陆年频数存在显著的年际差异，最多可达到10个1。在南海地区的
4、海洋业务预报中，对登陆华南热带气旋活动年频数进行定量预测是一项非常重要的工作，能为南海地区台风风暴潮的长期预测提供指示意义，有效地服务于海洋防灾减灾能力建设。热带气旋频数预测是短期气候预测的重要研究课题，动力统计预测方法是最常用的预测方法之一。范可2利用北太平洋涛动、北太平洋海冰面积、赤道中东太平洋海温等前期气候因子，采用多元线性回归分析方法，建立了一个能较好地预测西北太平洋热带气旋生成频次的统计预测模型，拟合率达0.79。应明等3建立了影响我国及华东、华南地区热带气旋年频数的统计预测方案，即采用相关普查和主成分分析相结合的方法选取合适的前期预测因子，并采用最优子集回归方法构建统计预测模型，检
5、验结果显示各模型的复相关系数基本在 0.8 以上。吴慧等4提取了前期海温场、对流层高度场、高低层垂直风切变场等与热带气旋频数显著相关的因子群，基于模糊神经网络构建预测模型，并对夏季影响海南的热带气旋频数进行预测，该模型对19762007年的后报试验结果与实况的相关系数达0.71。动力统计预测模型的效果与所选的预测因子密切相关，寻找新的热带气旋活动预测因子是提高预测能力的关键。数值模式是预测热带气旋活动的另一种行之有效的方法5-8，然而受气候模式水平分辨率、系统误差和计算成本等因素的限制，数值预报及其降尺度应用方法在实际气候预测业务中尚未完全普及，动力统计预测方法仍然具有不可替代性。许多学者已针
6、对登陆华南热带气旋频数开展海洋预报40卷了预测工作。龙渊等9应用自回归滑动平均模型对登陆华南的台风序列进行了单纯的数理统计预测，通过对数据进行平稳化处理后再建模分析，然而时序模拟的精度不高。李祚泳等10选用两个与台风有关的因子，应用投影寻踪回归的基本思想，建立了台风登陆华南年频次预测模型，整体预测精度较高，但个别年份的预测效果稍差，相对误差超过100%，且计算量偏大。事实上，登陆华南热带气旋年频数是具有多尺度信息的时间序列信号，既有高频的年际振荡，又有相对低频的年代际波动，不同时间尺度变率的影响因素可能大不相同，针对不同频率分量信号分别建模是提高预测精度的有效方法11-12。因此，本文拟采用多
7、时间尺度组合的预测方法对登陆华南热带气旋年频数进行预测，为南海区短期海洋气候预测业务提供客观、定量的预测新工具。2资料与方法本文参考中国气象局整编的 台风年鉴 和 热带气旋年鉴，将在广东省、广西壮族自治区、海南省、香港及澳门特别行政区登陆且登陆时中心最大风速达到10.8 m/s的热带气旋定义为登陆华南热带气旋。考虑到早期部分热带气旋数据相对不可靠13，本文只研究1980年之后的热带气旋变化。本文采用的资料还包括美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）提供的全球逐月扩展重建海表温度资料（Extended
8、Reconstruction Sea Surface TemperatureVersion 4，ERSST V4，水平分辨率为22）、美国国家环境预报中心（National Centers for EnvironmentalPrediction，NCEP）和美国能源部（Department of En-ergy，DOE）联合发布的逐月对流层各等压面的再分析位势高度场资料（水平分辨率为2.52.5）。构建多时间尺度组合预测模型的基本思想是，将登陆华南热带气旋年频数序列看作是年际和年代际两种不同时间尺度分量的叠加，针对不同分量分别进行建模，然后将各分量的预测值进行叠加，得到考虑多尺度特性的组合预测
9、结果。在进行时间序列的尺度分离时，采用谐波分解的方法，将9 a周期以下的高频分量从原始的时间序列中分离出来，记作年际分量，剩余序列记作年代际分量（包含气候平均值）。在对未来登陆华南热带气旋频数年际变化进行预测时，考虑到高频的年际分量变化剧烈、受海洋-大气系统内部因素影响显著，因此采用多元线性回归的动力统计预测方法进行建模；在对未来登陆华南热带气旋频数年代际变化进行预测时，考虑到低频的年代际分量相对平稳，自相关性强，因此采用自回归分析方法构建简单的数理统计预测模型，对年代际分量进行外推预测。本文还将对多时间尺度组合预测模型进行检验。模型效果评估包括交叉检验和独立样本检验。本文利用19802012
10、年登陆华南热带气旋年频数的样本资料进行建模，将这一时段实况和拟合曲线的相关系数、绝对误差、相对误差等指标进行交叉检验；利用 20132018 年的资料进行独立样本检验，通过绝对误差、相对误差等指标对预测模型进行效果评估。3结果与讨论3.1登陆华南热带气旋年频数的变化特征图1为登陆华南热带气旋年频数的时间序列。19802018年热带气旋平均年频数为 5.2个，标准差为 2 个，其中年频数最多为 9 个（1981 年和 1995年），年频数最少仅为2个（1982年、1997年和2004年）。从季节分布特征看，登陆华南热带气旋主要集中在79月，占全年登陆总频次的70%左右；在年际变化上，登陆华南热带
11、气旋年频数存在34 a的显著周期振荡；此外，登陆华南热带气旋年频数还具有明显的年代际变化特征1，14。由图1年代际分量序列曲线可见，39 a间登陆华南热带气旋经历图119802018年登陆华南热带气旋年频数序列Fig.1Time series of the annual frequency of landfall tropicalcyclones（LTCs）in South China（SC）during 19802018102张海燕等：登陆华南热带气旋年频数预测1期了5个主要阶段，即20世纪80年代前期登陆气旋相对偏多，后期偏少，90年代前中期登陆气旋偏多，末期后进入较长时期的相对偏少阶段，
12、2016年以来登陆气旋再次偏多。3.2年际变化的前兆信号分析前人研究表明，登陆华南热带气旋活动的年际变化与前期海洋和大气的异常信号有关15-16。为了满足每年3月海洋业务预测的需求，本文首先对前一年四季的大尺度海温场进行普查，以高相关系数（达到95%信度）为标准，充分提取前期不同时段的海温信号。由图2a可以看出，前一年春季海温场与登陆华南热带气旋频数年际分量相关，突出表现在两者在赤道中东太平洋地区的显著正相关，以及赤道西太平洋和副热带太平洋地区的显著负相关。这种大尺度相关型与厄尔尼诺-南方涛动（El Nio-Southern Oscillation，ENSO）模态分布相似，说明前一年春季的EN
13、SO状态对登陆华南热带气旋年际异常有较好的指示意义，ENSO事件为暖位相时，登陆热带气旋偏多。前人研究也指出，当14月赤道东太平洋海温偏暖时，次年登陆华南热带气旋偏多15。此外，中高纬南、北太平洋以及南大西洋海域的海温也与气旋频数在较大范围内存在显著相关关系，说明这些地区也是与登陆华南热带气旋活动密切联系的海温关键区，但是其中的物理过程还有待研究。取图2a中范围最大、相关性较显著的6个关键区的海温，作为影响登陆华南热带气旋频数年际变化的预选因子（见表1）进行研究。夏秋季后，与登陆华南热带气旋频数年际异常相联系的海温前兆信号明显减弱：赤道中东太平洋的显著相关信号消失；副热带太平洋地区的负相关区范
14、围逐渐收缩；中高纬北太平洋的负相关关系基本维持，高相关区略微东移北收；中高纬南太平洋的显著正相关区北移至东南太平洋海域，此海温信号可持续至冬季（见图2bd）。此外，随着太平洋海温信号减弱，印度洋海温信号逐渐增强，前期冬季热带及中高纬度南印度洋为显著负相关区，副热带南印度洋为正相关区，大体呈现“”经向三注：打点区域表示超过95%信度检验图219802012年登陆华南热带气旋频数年际分量与前期海表面温度的相关系数分布Fig.2The correlation coefficients distribution of the inter-annual components of LTCs in SC
15、and preceding sea surface temperatureduring 19802012103海洋预报40卷极型分布（见图2d）。前人研究也指出，中高纬度南印度洋海温异常对西北太平洋热带气旋活动年际变化有指示能力，且其独立于ENSO信号17。在筛选因子时，从前期夏季、秋季、冬季海温场中分别选出5个、6个、6个预选因子（见表1）。图3为登陆华南热带气旋频数年际分量与前期冬季对流层200 hPa、500 hPa和850 hPa 位势高度场的逐点相关，用于考察大气环流中的前兆信号。在对流层中上层，北半球欧亚中高纬地区的相关场呈现“东正西负”式分布，即乌拉尔地区为显著正相关，东亚北部为
16、显著负相关。在气候态上，上游乌拉尔地区多阻塞高压出现18-19，下游东亚北部常受东亚大槽控制（图略）。因此，前期冬季乌拉尔阻塞高压和东亚大槽活动偏强时，亚欧大陆中高纬以经向环流为主，有利于登陆华南热带气旋增多，可作为其前兆信号。在对流层850 hPa上，欧亚大陆的环流信号明显减弱，相反地，北美大西洋地区出现大范围的显著正相关区，由此可见，北美西南部和北大西洋中部的中低层环流变化也与登陆华南热带气旋活动年际异常关系密切（见图3bc）。而在南半球，有利于登陆华南热带气旋频数偏多的环流形势突出表现为南印度洋中纬度地区异常高度槽发展，此槽相当深厚，能从对流层850 hPa等压面伸展到高层 200 hPa上（见图 3ac）。冬季南印度洋中纬度地区存在异常高度槽时，指示次年登陆热带气旋年频数趋向偏多，反之，南印度洋中纬度地区存在异常高度脊时，指示次年登陆热带气旋年频数偏少。从高层、中层、低层环流场上分别选出 6个、7个、6个关键区的位势高度作为预选因子（见表1）。3.3多时间尺度组合预测模型及其评估根据以上分析，本文共获取了42个预选因子，包括前期春季ENSO、春季、夏季、秋季中高纬南北太平洋海温
