1. 引言
热带气旋(TC)是一种生成在热带或副热带洋面上的灾害性天气系统。TC直接带来强风、大雨、龙卷风、风暴潮等灾害天气，还会诱发如洪水、倒塌、泥石流等次生灾害。西北太平洋(WNP)每年生成TC约26个左右，占全球总量的三分之一。由于我国东临太平洋，有广阔的海岸线，TC给我国沿海地区带来严重的经济损失和人员伤亡[1]。因此，WNP TC活动一直以来受到科学家们的广泛关注。
TC的生成和发展是海洋、大气多尺度相互作用的结果。Gray早在20世纪六七十年代就对TC的生成条件进行了总结，认为TC的生成和发展需要26.5℃以上的广阔洋面、足够的科氏力、较弱的垂直风切变、较高的大气中层湿度以及初始扰动等必要条件[2]。这些生成条件并不仅是局地海洋状态和局地大气环流主导的，而是取决于更大尺度的海温、大气环流的变化。科学家们陆续提出热带太平洋、印度洋海区的海温和大气环流变化是主导WNP海区TC活动的重要因素。在年际尺度上，ENSO作为热带太平洋海温年际变化最主要的信号，可以通过影响大尺度环流系统从而调节与TC生成、发展有关的环境因子，进而调节TC频数、强度和生成位置等特征。尽管全年总TC数与ENSO的相关性不显著，但许多研究表明，ENSO可以影响TC生成的落区分布，从而控制WNP强TC的寿命和频数。在厄尔尼诺(El Niño)发展年间，由于季风槽向东延伸，在WNP东南象限形成了更多的TC。这些TC在热带海洋上有更长的时间和空间来发展加强，从而达到更高的强度，导致El Niño发展年的TC强度明显高于拉尼娜(La Niña)发展年或中性年[3]-[5]。因此，ENSO位相及发展状态是预报WNP TC活动的重要指标之一。
已有研究也表明TC频数与ENSO的关系存在年代际尺度的变化，二者相关性在年代际尺度上的不稳定在长期统计中掩盖了一部分ENSO与TC活动关联性，制约了人们对WNP TC的季节预测的能力，但这种变化的特征和机制尚存在争议[6]-[8]。此外，前人的研究多注重于自然季节的夏季(6~8月份) TC频数，然而WNP TC的活动有其自身的季节特征，不同季节的TC活动与ENSO的相关性需要进一步的分析。因此，本文从WNP TC活动与ENSO相关性的年代际差异的角度，分析在不同年代段ENSO对WNP各季节TC活动的不同影响，阐述TC活动与ENSO年际相关性的潜在变化特征及其物理机制。旨在进一步提高TC季节预测的能力，减少TC活动对人类的破坏性影响。
2. 数据与方法介绍
2.1. 数据资料
2.1.1. 再分析数据
本文使用的大气再分析数据是来自美国国家环境预测中心(National Center for Environmental Prediction, NCEP)/国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)的再分析数据集，时间分辨率为月平均，空间分辨率为2.5˚ × 2.5˚，垂直方向为1000 hPa~10 hPa共17层。采用的气象要素主要有850 hPa风场、200 hPa风场、500 hPa垂直速度场、600 hPa相对湿度场等。
数据获取网址：https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html。
2.1.2. TC最佳路径数据
本文使用的TC数据是中国气象局(China Meteorological Administration, CMA)上海台风研究所发布的TC最佳路径数据集(BTD)，数据中包括逐6小时的TC中心所在经纬度、TC中心最低气压、近中心2分钟最大持续风速等信息。
数据获取网址：https://tcdata.typhoon.org.cn/xgcbw_rdqxnj.html。
2.1.3. MEI指数
本文使用美国国家大气与海洋局(NOAA)发布的Multivariate ENSO Index (MEI)作为ENSO事件的定量指标，数据为逐月资料。
数据获取网址：https://psl.noaa.gov/enso/mei/。
2.2. 定义与方法介绍
气旋累积能量(ACE)
本文对TC活动强度的定量化指标采用了TC累积气旋能量(Accumulated Cyclone Energy, ACE) [9]。ACE的计算为每6小时间隔的最大持续风速的平方之和累加，计算方程如下：
其中，i表示选取海域和时间范围内TC个数，j表示TC生命史中达到热带风暴及其以上强度的时刻，u表示该时刻TC近中心最大风速。本文所指的TC是生命史最大强度达热带风暴以上(v max ≥ 17.2 m/s)的TC。同样，对于强度为热带风暴及以上强度的TC，其生命史中近中心最大风速小于17.2 m/s的时段被排除在统计之外。
3. TC ACE与ENSO事件的相关性
3.1. WNP TC活动的气候特征
WNP是全球最主要的TC生成区，由于靠近西太暖池，背景海温较高，该海区是全球唯一在全年各月份都有TC生成的海区。1965~2021年，WNP海区共生成热带风暴及以上等级的TC 1486个，平均每年生成26.1个。逐月生成TC数显示出明显的季节变化(图1)，峰值月份为8月份，平均生成TC 5.7个，其次为9月份和7月份，分别为4.8个和3.9个TC生成。生成最少的月份为2月份，平均生成TC 0.19个。根据逐月TC生成数量的季节变化我们将TC季节分成前季(MJ)、盛季(JAS)和后季(ON)。图2展示了各季节的TC 累积能量(ACE)的年际变化时间序列。可以清楚地看到，盛季 TC ACE 最高，平均值约为1.33 × 106 m2/s2，后季次之，平均值约为0.72 × 106 m2/s2，前季最小，平均值约为0.21 × 106 m2/s2。三个季节TC ACE的时间序列均呈现出明显的年际变化。但三者之间并没有明显的线性相关性，两两之间的线性相关系数均不显著，显示出各季节TC活动的相对独立性。
Figure 1. Number of TC genesis by month from 1965 to 2021
图1. 1965~2021年各月份TC生成数量
Figure 2. Interannual variability in TC ACE of MJ (early season, blue line), JAS (peak season, orange line) and ON (late season, green line) during 1965~2021
图2. 1965~2021年前季(ON，蓝线)、盛季(JAS，橙线)和后季(ON，绿线) TC ACE时间序列
3.2. TC ACE与ENSO相关性的不稳定性
前人的研究证实，WNP TC活动受到ENSO现象的显著影响，但随着年代际尺度气候背景的变化，二者之间的相关性发生了显著的转变。从不同季节来看，前季TC ACE在过去57年中并没有与ENSO发生显著相关的时段(图3(a))。盛季TC ACE时间序列和ENSO在1980年之前并不存在显著的相关性，1980年之后二者相关系数达显著超过90%的显著性检验。对1965~2021二者15年滑动相关系数序列做滑动t检验能在1979年看到显著的突变点(图3(b))，因此确定年代际突变点为1979年。基于以上分析，将盛季划分成两个时期：1965~1979年(后文简称P1)，1980~2021年(后文简称P2)。进一步计算盛季WNP TC ACE指数和同期MEI指数在P1、P2时期的相关系数发现，P1时期二者的线性相关系数为0.38，不能通过显著性检验。P2时期二者的线性相关系数达到0.68，超过99%置信水平。所以说，盛季WNP TC ACE和同期MEI指数的年际相关关系存在显著的年代际变化。
(a) (b)
(c)
黑色水平线和红色水平线分别为滑动相关系数和突变检验的90%置信水平检验线。
Figure 3. 1965 - 2021 15-year moving correlation coefficients between TC ACE and MEI during the early-season (a), peak season (b), and late-season (c) (black curve) along with the change point detection (red curve)
图3. 1965~2021年(a)前季、(b)盛季、(c)后季TC ACE与MEI的15年滑动相关系数(黑色曲线)及突变检验(红色曲线)
后季TC ACE与MEI指数的相关关系也存在明显的年代际变化，具体表现为1965~2021年后季MEI指数和WNPTC ACE指数的15年滑动相关系数在1990年附近由不显著相关转为显著正相关。对二者15年滑动相关系数序列做滑动t检验能在1990年看到显著的突变点(图3(c))。根据以上分析，将后季划分成两个时期：1965~1990年(后文简称L1)，1991~2021年(后文简称L2)。L1时期，后季WNP TC ACE指数和同期MEI指数的关系较差，相关系数为0.13，不能通过显著性检验。在L2时期，后季WNP TC ACE指数和同期MEI指数有较好的对应关系，两者的相关系数能达到0.52，超过99%置信水平。因此，后季WNPTC ACE指数和同期MEI指数的年际相关关系也存在显著的年代际变化。
盛季、后季TC ACE与ENSO相关性都存在年代际的变化，但是二者与ENSO相关性发生转变的时间点并不一致，这说明二者年代际转变的机制存在差异。前季TC ACE与ENSO不具有显著的相关性，因此在后文中只针对盛季、后季的现象进行分析。
4. ENSO对盛季TC ACE影响的年代际差异
4.1. ENSO影响盛季TC ACE的空间分布
为了进一步验证ENSO对盛季TC ACE的影响，首先通过回归分析进一步了解盛季MEI指数异常对应的TC ACE异常的空间分布情况。如图4(a)所示在P1时期，盛季MEI指数回归的同期TC ACE异常分布在整个WNP区域有东南–西北向的正、负异常分布，但不能通过显著性检验，说明在此阶段，ENSO事件并不能对WNP TC活动产生显著的影响。P2时期盛季MEI指数回归的同期WNP TC ACE异常空间分布为显著的大范围正异常，尤其是(10˚ - 30˚N, 120˚ -160˚E)正异常值较大。正异常中心位于(15˚ - 20˚N, 135˚ - 145˚E)，且没有显著的负异常中心(图4(b))。因此在P2时期的El Niño年，TC ACE会有显著的增加，La Niña年TC ACE会有显著的减少。
紫色点区域表示通过99%置信水平显著性检验
Figure 4. (a) P1 and (b) P2 periods peak season MEI index regression anomalies in the WNP TC ACE distribution
图4. (a) P1、(b) P2时期盛季MEI指数回归的同期WNP TC ACE分布异常
4.2. TC盛季ENSO相关的环流异常
用P1、P2时期盛季MEI指数回归850 hPa风场和涡度场异常，如图5所示，P1、P2时期MEI正异常均能在赤道西太平洋上空850 hPa引起显著的异常西风，异常西风北侧为显著的正涡度异常，有利于TC强度发展。但P1时期异常风场的范围仅限于WNP的东南象限，引起的涡度异常也局限于此范围内。P2时期异常风场的范围更大且西伸至120˚E，因此其相对应的正涡度异常能够从日界线延伸到大陆沿岸，且强度更强。因此P2时期，ENSO引起的异常环流尤其是850 hPa的正涡度异常更能加强TC活动。
两个时期ENSO事件的差别在于P1时期ENSO事件多为连续型ENSO，而P2时期连续型ENSO事件的比例明显降低(图6)。在连续型ENSO的多发期，尤其是1980年代之前，TC ACE与ENSO的相关性较低。同样的情况还发生在2000年以后，出现数次ENSO连续事件，也使得二者的相关系数有所降低(图3(b))。我们对1965~2021年之间所有的ENSO事件进行了分类，分为独立型、连续型、反转型三类(表1)，并对三类事件中TC ACE与MEI指数进行统计。结果显示，连续型ENSO事件的TC盛季，TC ACE与MEI并无显著相关关系(图7(a))。而独立型、反转型ENSO事件的TC盛季，TC ACE与MEI有显著的相关(图7(b, c))。这进一步印证了P1时期TC ACE与MEI相关性较差的现象。
图中仅显示了超过95%信度检验的风矢量。
Figure 5. (a) P1 and (b) P2 periods peak season MEI index regression of the WNP 850 hPa wind field (vectors, in m/s) and relative vorticity anomalies (shaded, in 10−6 s−1)
图5. (a) P1、(b) P2时期盛季MEI指数回归的WNP的850 hPa风场(矢量，单位：m/s)及相对涡度(填色，单位:10−6 s−1)异常
Figure 6. Frequency of continuous ENSO events from 1965 to 2021 (blue line) and running mean (orange line)
图6. 1965~2021年连续型ENSO发生频次(蓝线)及滑动平均(橙线)
Table 1. Continuous, independent, and reversal-type ENSO events during 1965~2021
表1. 1965~2021年连续型、独立型、反转型ENSO事件的年份
|
El Niño |
La Niña |
| 连续型 |
1969, 1977, 1987, 2015 |
1971, 1974, 1975, 1984, 1999, 2000，2008, 2011, 2017, 2021 |
| 独立型 |
1968, 1979, 1982, 1986, 1991, 1994, 1997, 2002, 2004, 2006, 2014 |
2020 |
| 反转型 |
1965, 1972, 1976, 2009, 2018 |
1970, 1973, 1983, 1988, 1995, 1998, 2005, 2007, 2010, 2016 |
r为线性相关系数，星号表示通过了置信度为99%的信度检验。
Figure 7. Occurrence years of (a) continuous, (b) independent, and (c) reversal-type ENSO events from 1965 to 2021, with scatter plots of TC peak season (JAS) TC ACE versus MEI
图7. 1965~2021年(a)连续型、(b)独立型以及(c)反转型ENSO事件发生年，TC 盛季(JAS) TC ACE与MEI的散点分布图
综上所述，P1时期ENSO并不能对TC盛季的ACE产生显著的影响，而在P2阶段ENSO正位相可以引起WNP大部分区域TC ACE的增加。通过对P1、P2时期ENSO特征的总结发现，P1时期连续型ENSO事件明显多于P2时期。连续型ENSO的发生可能是导致P1时期ENSO对TC影响不显著的主要原因。而P2时期独立型和反转型ENSO较多，他们能够在TC盛季引发WNP 850 hPa气旋式异常环流较为稳定，所以能够对同期TC ACE产生显著的影响。
5. ENSO对后季TC ACE影响的年代际差异
5.1. ENSO影响后季TC ACE的空间分布
根据前文的分析，1965~2000年(L1时期) WNP后季TC ACE与ENSO没有显著的并没有的相关性，而在2000~2021年(L2时期)，二者有显著的正相关。这说明在L2时期的El Niño发展年后季(ON) TC ACE会有显著的增加，La Niña发展年后季，TC ACE会有显著的减少，而在L1阶段并没有此现象发生。其原因在于L1时期，后季MEI指数回归的同期TC ACE异常分布在整个WNP区域呈东西反向变化的显著偶极子空间分布型，具体表现为ACE异常分布在135˚E以东的WNP东部区域为正异常，在135˚E以西包含南海海域为负异常。正、负异常范围和绝对值都大致相当，因此在L1时期，ENSO信号不能显著影响WNP后季TC ACE的总量(图8(a))。L2时期后季MEI指数回归的同期WNP TC ACE异常空间分布与L1时期有明显的差异。具体表现为ACE正异常中心向西扩展至115˚E，正异常值覆盖了WNP绝大部分TC活动范围，仅在南海区域为负异常。正异常值显著高于L1时期，负异常中心也更弱，因此整个WNP海区的ACE值会在ENSO正位相年有显著的增加(图8(b))。
打点区域表示通过99%置信水平显著。
Figure 8. (a) L1 and (b) L2 periods late season MEI index regression anomalies in the WNP TC ACE distribution
图8. (a) L1、(b) L2时期后季MEI指数回归的同期WNP TC ACE分布异常
5.2. 后季ENSO相关的大尺度环境因子异常
根据前文的分析结果，L1、L2时期，ENSO对TC ACE的影响差别主要在于空间分布的差别，L1时期为东西偶极子分布，而L2时期为单极分布。这说明两个时期ENSO引起的WNP环流异常都十分显著，但位置有所差别。如图9所示，L1时期，MEI指数回归的WNP异常环流为正负两个异常环流中心：135˚E以西为反气旋式异常环流，对应负涡度异常，135˚E以东为气旋式异常环流，对应正涡度异常(图9(a))。两个中心都位于TC活跃区域，且面积、强度相当，对应了L1时期TC ACE 在WNP西部的负异常和东部的正异常。L2时期，MEI回归的异常环流显示为WNP大部分地区被气旋式异常环流覆盖，对应正的涡度异常，仅有南海部分区域受反气旋式异常环流的控制，这与L2时期MEI回归的TC ACE也有高度的相似。这说明ENSO引起的850 hPa大气环流异常、涡度异常的位置决定了TC ACE与ENSO的关系。这种环流位置的异常，可能跟近三十年中太平洋型El Niño的增多有关系[10] [11]。图10展示了L1时期和L2时期MEI回归的500 hPa垂直运动(图10(a, c))和700 hPa相对湿度分布(图10(b, d))，图中可见，在L1时期，El Niño事件引起的500 hPa上升运动和700 hPa湿度的增加只能在日界线附近，对WNP TC的促进作用也只能局限在东南象限。WNP的西部则对应500 hPa的下沉运动和700 hPa湿度的降低，不利于TC的生成和发展。这与TC ACE的偶极子型分布是一致的(图8(a))。在L2时期，El Niño事件引起的500 hPa上升运动和700 hPa湿度的增加可以明显越过日界线，影响WNP TC生成的大部分区域，有利于WNP TC的生成和增强，500 hPa下沉运动和700 hPa湿度减少的中心位置大致在南海附近，这与西太大部分地区TC ACE增加、南海TC ACE减少是一致的(图8(b))。
图中仅显示了超过95%信度检验的风矢量。
Figure 9. (a) L1 and (b) L2 periods late season MEI index regression of the WNP 850 hPa wind field (vectors, in m/s) and relative vorticity anomalies (shaded, in 10−6 s−1)
图9. (a) L1、(b) L2时期后季MEI指数回归的WNP的850 hPa风场(矢量，单位：m/s)及相对涡度(填色，单位：10−6 s−1)异常
Figure 10. (a) L1 and (b) L2 periods late season MEI index regression of the omega on 500 hPa (vectors, in Pa s−1). (c) and (d) are the same to a and b but for relative humidity
图10. (a) L1、(b) L2时期后季MEI指数回归的500 hPa铅直速度(单位：Pa s−1)。(c) L1、(d) L2时期后季MEI指数回归的700 hPa相对湿度
6. 总结与讨论
本文利用中国气象局TC最佳路径数据资料，以及NCEP/NCAR大气再分析数据，探讨了盛季、后季WNP TC ACE与ENSO相关性的年代际变化。并阐述了这种年代际变化背后的物理机制。得到以下主要结论：
WNP TC盛季(7~9月份)，ACE与ENSO的相关性在1980年发生了年代际的突变。1980年之前，TC ACE与MEI没有显著的线性相关关系，1980年之后TC ACE与MEI指数呈显著的正相关关系。TC后季(10~11月份)，ACE与ENSO的相关性在1990年前后发生了年代际的突变。1990年之前，TC ACE与MEI没有显著的线性相关关系，1990年之后TC ACE与MEI指数呈显著的正相关关系。
盛季TC ACE与ENSO相关性发生转变的原因是1980年之前，连续型ENSO的发生频次较高。这类ENSO事件在发展期的7~9月份不能在WNP产生显著的异常环流，因此不能影响TC活动。而1980年之后，此类事件频次降低，加强了ENSO对TC活动的影响。
后季TC ACE与ENSO相关性发生转变的原因是1990年之前，El Niño多为东太平洋型，异常对流发生位置偏东，其气旋式异常环流、500 hPa异常上升运动及700 hPa相对湿度的增加都只能影响WNP东南部分，WNP西部在反气旋式异常环流、500 hPa异常下沉运动及减小的700 hPa湿度影响下，TC活动减弱。东、西两部分的异常值相互抵消，因此TC ACE与ENSO没有显著相关性。1990年之后，El Niño发生时异常对流的位置偏西，WNP大部分区域被气旋式异常环流控制，有利于TC的生成和加强，因此TC ACE与ENSO有较好的相关性。
本文总结了盛季、后季TC ACE与ENSO相关性的变化，其原因是由ENSO本身发展特征的变化引起的，ENSO变化的原因可能由更复杂的海洋–大气耦合过程引起，超出了本文的研究范围，有待于进一步的探究。
基金项目
本研究受到国家自然科学基金(41975061)的资助。