劉坦然，劉冬雪，薛東升，王炯炯

(1.中國(guó)海洋大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，山東 青島 266100;2.浙江省河海測(cè)繪院 水文分院，浙江 杭州310008;3.海洋石油工程股份有限公司工程項(xiàng)目管理中心，天津 300452;4.中國(guó)海洋大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息中心，山東青島 266100)

影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)頻數(shù)與強(qiáng)度變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

劉坦然1，劉冬雪2，薛東升3，王炯炯4

(1.中國(guó)海洋大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，山東 青島 266100;2.浙江省河海測(cè)繪院 水文分院，浙江 杭州310008;3.海洋石油工程股份有限公司工程項(xiàng)目管理中心，天津 300452;4.中國(guó)海洋大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息中心，山東青島 266100)

首先使用滑動(dòng)平均的方法，對(duì)近58年影響我國(guó)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、強(qiáng)度和年極值強(qiáng)度進(jìn)行趨勢(shì)分析，又使用Spearman非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)法進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上應(yīng)用基于分形理論的R/S方法對(duì)未來(lái)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、強(qiáng)度和年極值強(qiáng)度進(jìn)行了趨勢(shì)預(yù)測(cè)。分析表明，未來(lái)影響我國(guó)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、強(qiáng)度、年極值強(qiáng)度都是呈增加趨勢(shì)的;而且年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)和臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度呈正相關(guān)性。

臺(tái)風(fēng);滑動(dòng)平均;Spearman趨勢(shì)檢驗(yàn);R/S分析

我國(guó)是臺(tái)風(fēng)多發(fā)的國(guó)家，1949～2006年有近1300次臺(tái)風(fēng)對(duì)我國(guó)造成了不同程度的影響。尤其是南海和東海海域影響最大，且臺(tái)風(fēng)在強(qiáng)度達(dá)到最強(qiáng)時(shí)的位置有向北移動(dòng)的趨勢(shì)［1］。海洋工程的年極值波高和設(shè)計(jì)風(fēng)速的推算一般有兩種方法:1)年極值法，一般推算一個(gè)港區(qū)的設(shè)計(jì)風(fēng)速年極值波高時(shí)，取該地區(qū)連續(xù)20年以上的數(shù)據(jù)，每年取最大值，用Gumbel，Weibull，P-III或者最大熵分布對(duì)其進(jìn)行分析，畫(huà)出經(jīng)驗(yàn)累積頻率分布圖，從圖上讀出百年一遇或者五十年一遇的值;2)復(fù)合分布法［2-3］，設(shè)每年臺(tái)風(fēng)出現(xiàn)頻次為n(0，1，…，k，…)，其相應(yīng)概率為 P=(n=k)=Pk，(Pk=P0，P1，…，Pk)，若風(fēng)速或者波高極值分布函數(shù)為G(x)，則二者復(fù)合極值分布可表示為

假設(shè)服從Poisson分布，用表示平均每年臺(tái)風(fēng)出現(xiàn)次數(shù)，則有

將式(2)代入式(1)得

若G(X)分別符合Gumbel，Weibull，P-III或者最大熵分布，則可得不同的復(fù)合極值分布，復(fù)合極值分布充分考慮了臺(tái)風(fēng)的影響。

在一個(gè)臺(tái)風(fēng)多發(fā)地帶，每年的風(fēng)速最大值和波高最大值也都是由臺(tái)風(fēng)產(chǎn)生的?？梢赃@樣認(rèn)為強(qiáng)度最小的臺(tái)風(fēng)對(duì)一個(gè)海區(qū)產(chǎn)生的最大風(fēng)速最大波高也比沒(méi)有臺(tái)風(fēng)時(shí)產(chǎn)生的最大值大。所以對(duì)于臺(tái)風(fēng)多發(fā)地帶，準(zhǔn)確地對(duì)臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻數(shù)和強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)顯得非常有必要。

政府間氣候變化委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)第四次評(píng)估報(bào)告顯示，近100年全球地表平均氣溫升高0.74℃。全球氣溫持續(xù)升高導(dǎo)致冰川融化，海水膨脹，水溫升高，最終導(dǎo)致海平面上升。洋面氣溫升高，海水蒸發(fā)加快，可能會(huì)推動(dòng)臺(tái)風(fēng)的形成，導(dǎo)致氣候的不穩(wěn)定。很多學(xué)者對(duì)氣候變暖背景下臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻率和趨勢(shì)進(jìn)行了研究。趙宗慈［4］通過(guò)統(tǒng)計(jì)和動(dòng)力降尺度模型和模式分析較為一致地預(yù)計(jì)西北太平洋和北大西洋強(qiáng)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和頻數(shù)有可能增強(qiáng)。根據(jù)Emanuel(1987)提出的臺(tái)風(fēng)最大潛在強(qiáng)度理論(Maximum Potential Intensity，簡(jiǎn)稱(chēng)MPI)預(yù)測(cè)海平面氣溫升高1℃，熱帶氣旋中心最大風(fēng)速增強(qiáng)5%左右。MPI理論同時(shí)隱含增暖的海平面會(huì)導(dǎo)致熱帶氣旋強(qiáng)度更強(qiáng)。Emanuel在2005年提出海平面氣溫增高臺(tái)風(fēng)總能量指數(shù)PDI(Power Dissipation Index)增加。Holland(1997)，Henderson-Seller等(1998)推斷，海平面溫度升高會(huì)導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)的MPI增大，即臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度可能更強(qiáng)或強(qiáng)臺(tái)風(fēng)增多。Emanuel等(2006)將大西洋的PDI序列延伸至1800年代后期，分析發(fā)現(xiàn)該序列與大西洋臺(tái)風(fēng)主要源地的海平面氣溫的長(zhǎng)期變化(尤其是世紀(jì)尺度的變暖趨勢(shì))相當(dāng)接近，并與局地的海平面溫度存在很好的正相關(guān)性。Sriver等(2006)估算了全球臺(tái)風(fēng)PDI的敏感性，發(fā)現(xiàn)海平面每增加0.25℃，全球臺(tái)風(fēng)的PDI將增加約60%。由于20世紀(jì)70年代中期海平面發(fā)生了基本態(tài)的變化，即海平面溫度升高0.5℃～1.0℃(1990年以后升高0.5℃)，這種升溫被認(rèn)為與全球氣候變暖有關(guān)，因而近30年臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的增強(qiáng)可能與全球氣候變暖有關(guān)［5］。分析上述研究成果，可以認(rèn)為:隨著氣溫的進(jìn)一步升高，臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度可能會(huì)進(jìn)一步加大。

但是，張穎［6］指出，全球變暖的背景下，環(huán)境場(chǎng)的變化可能有利于臺(tái)風(fēng)活動(dòng)的發(fā)生，但是目前關(guān)于環(huán)境場(chǎng)對(duì)于臺(tái)風(fēng)活動(dòng)的影響和相互關(guān)系還缺乏足夠的認(rèn)識(shí)，環(huán)境場(chǎng)的變化對(duì)于臺(tái)風(fēng)活動(dòng)會(huì)有怎樣的具體影響還有待于進(jìn)一步深入分析。

隨著全球氣溫的升高，對(duì)于臺(tái)風(fēng)的影響，還沒(méi)有一個(gè)確切的認(rèn)識(shí)，還存在很大的爭(zhēng)議。而臺(tái)風(fēng)的發(fā)生對(duì)于臺(tái)風(fēng)多發(fā)地帶海洋工程的設(shè)計(jì)又有著如此重要的影響。所以有必要進(jìn)一步對(duì)臺(tái)風(fēng)的發(fā)生趨勢(shì)進(jìn)行研究。以期在海洋工程的設(shè)計(jì)中考慮到這些因素，實(shí)現(xiàn)海洋工程的安全使用。

1 分析方法

使用目前常用的氣象水文變化趨勢(shì)分析方法——Spearman秩次相關(guān)非參數(shù)趨勢(shì)分析法和滑動(dòng)平均的方法，對(duì)過(guò)去的變化趨勢(shì)一致性進(jìn)行分析和驗(yàn)證。然后使用R/S分析(Rescaled Range Analysis，重新標(biāo)度極差分析)方法，根據(jù)1949～2006年影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)的數(shù)據(jù)，對(duì)臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻次和強(qiáng)度年極值強(qiáng)度進(jìn)行了長(zhǎng)期的趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析。

1.1 Spearman趨勢(shì)檢驗(yàn)

設(shè)樣本(X，Y)={(X1，Y1)，…，(Xn，Yn)}取自 F(x，y)的獨(dú)立樣本。假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題是:

H0:X與Y不相關(guān)?H1:X與Y相關(guān)

對(duì)上面的假設(shè)，若H1成立，說(shuō)明X與Y有相關(guān)性，即隨著X的變化，Y有著相應(yīng)的響應(yīng)。如果用Ri表示Xi在X1，…，Xn中的秩，Qi表示Yi在Y1，…，Yn中的秩，則Ri與Qi具有同步性。用rs作為度量?jī)蓚€(gè)變量的相關(guān)性［7-8］。則得:

秩相關(guān)系數(shù)rs服從對(duì)稱(chēng)分布，其對(duì)稱(chēng)中心為原點(diǎn)o。查秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)臨界值表可查得cα的值。若rs≥cα，則認(rèn)為X與Y正相關(guān);若rs≤-cα，則認(rèn)為X與Y負(fù)相關(guān);否則認(rèn)為X與Y相互獨(dú)立。

1.2 R/S分析方法

R/S分析方法是H E Hurst于1965年提出的一種時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)方法，在分形理論中有著重要的作用［9-10］。自從2002年王孝禮將其引入水文與水資源的研究中［9］以來(lái)，R/S分析方法在水利工程中的應(yīng)用得到了極大的推廣。分析表明R/S分析方法是適合水利方面的研究的［9-12］。R/S分析方法的基本原理:

考慮一個(gè)時(shí)間序列{ξ(t)}，t=1，2，…，對(duì)于任意正整數(shù)τ≥1，定義均值序列

用X(t)表示累積離差:

極差R定義:

標(biāo)準(zhǔn)差S定義:

赫斯特和費(fèi)勒證明了如下結(jié)果:

式中:H表示赫斯特指數(shù)。

一維布朗樣本函數(shù)的赫斯特指數(shù)H(0＜H＜1)與分形維數(shù)D0有關(guān)系:

分維D0表示運(yùn)動(dòng)軌跡的不平滑和運(yùn)動(dòng)的激烈程度，所以對(duì)于一維布朗運(yùn)動(dòng)函數(shù)，隨著H的減小，D0增大，其運(yùn)動(dòng)軌跡的平滑程度越差，變化越激烈。1)H＜0.5，意味著未來(lái)的總體趨勢(shì)將與過(guò)去相反，即過(guò)程具有反持續(xù)性(antipersistence)。H越接近0，反持續(xù)性越強(qiáng)，過(guò)去的增加趨勢(shì)預(yù)示著未來(lái)的減少趨勢(shì)，過(guò)去的減少趨勢(shì)預(yù)示著未來(lái)的增加趨勢(shì)。2)H=0.5，即各項(xiàng)指標(biāo)完全獨(dú)立，相互沒(méi)有依賴(lài)，未來(lái)具有隨機(jī)性。3)H＞0.5意味著未來(lái)的趨勢(shì)與過(guò)去一致，即過(guò)程具有持續(xù)性(Persistence)，H越接近1，持續(xù)性就越強(qiáng)。

2 影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)頻數(shù)趨勢(shì)分析

2.1 滑動(dòng)平均法

1949～2006年共有近1 300次臺(tái)風(fēng)對(duì)我國(guó)沿海造成影響①臺(tái)風(fēng)的數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)臺(tái)風(fēng)網(wǎng)http://www.typhoon.gov.cn/data/search.php?type=999(這里是說(shuō)影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)的次數(shù)，而不是臺(tái)風(fēng)發(fā)生的次數(shù)，比如說(shuō)1990年第24號(hào)臺(tái)風(fēng)Dot，先于1990年9月3日早8點(diǎn)影響我國(guó)臺(tái)灣省，之后往西北方向前進(jìn)，再于9月7日晚8點(diǎn)影響我國(guó)詔安到惠安地區(qū)，最后又于9月10日晚8點(diǎn)影響我國(guó)陽(yáng)江到海豐地區(qū)。雖然是一次臺(tái)風(fēng)，但是分三次對(duì)我國(guó)不同區(qū)域造成影響，故算作3次臺(tái)風(fēng)。中國(guó)臺(tái)風(fēng)網(wǎng)上給的資料也以199 024，199 024s，199 024s-1標(biāo)示。研究的是影響我國(guó)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)和強(qiáng)度變化趨勢(shì)，而臺(tái)風(fēng)是在大洋深處外海形成的，但是有時(shí)一個(gè)臺(tái)風(fēng)可能分幾次對(duì)我國(guó)領(lǐng)域造成影響，臺(tái)風(fēng)的影響次數(shù)比發(fā)生次數(shù)更有意義)，見(jiàn)圖1和圖2。圖1對(duì)臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)進(jìn)行了五年滑動(dòng)平均處理，并對(duì)五年滑動(dòng)平均值進(jìn)行了一次線性擬合。其中一次擬合函數(shù):

圖2對(duì)臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)進(jìn)行了十年滑動(dòng)平均處理，并對(duì)十年滑動(dòng)平均值進(jìn)行了一次和二次擬合。其中一次擬合函數(shù):

二次擬合函數(shù):

從圖1圖2中可以看到，不管是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行5年滑動(dòng)平均還是10年滑動(dòng)平均處理，對(duì)滑動(dòng)平均值進(jìn)行一次擬合還是二次擬合，從圖上可以看到自1960年之后每年臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻數(shù)都有一個(gè)下降的趨勢(shì)。

圖1 影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)頻數(shù)及五年滑動(dòng)平均Fig.1 Typhoon frequency and 5-year running average

圖2 影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)頻數(shù)及十年滑動(dòng)平均Fig.2 Typhoon frequency and 10-year running average

2.2 Spearman 趨勢(shì)檢驗(yàn)

先計(jì)算出年份對(duì)應(yīng)的秩和年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)對(duì)應(yīng)的秩，見(jiàn)圖3。

圖3 年份和年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)對(duì)應(yīng)的秩Fig.3 In year and annual typhoon frequency＇s rank

算得rs=-0.53。查秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)臨界值表得P(rs≤ -0.306)=0.01，說(shuō)明 P(rs≤ -0.53)＜0.01，由于0.01很小，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)和時(shí)間成負(fù)相關(guān)性。即在過(guò)去的半個(gè)世紀(jì)里隨著年份的增加臺(tái)風(fēng)頻數(shù)呈顯著下降趨勢(shì)。這和圖1、圖2上看到的結(jié)果是一致的。

2.3 R/S分析法預(yù)測(cè)

把臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)從小到大進(jìn)行排列，以累計(jì)頻率25%的點(diǎn)作為分割點(diǎn)，頻次小于等于分割點(diǎn)的算作臺(tái)風(fēng)發(fā)生少的年份。即臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)不高于17次的年份看成臺(tái)風(fēng)發(fā)生少的年份。把1948年作為計(jì)算零點(diǎn)，可得表1。

表1 影響我國(guó)年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的R/S分析Tab.1 Annual typhoon frequency's R/S analysis

經(jīng)過(guò)計(jì)算，得到H=0.249 8。在對(duì)數(shù)坐標(biāo)中畫(huà)出(ln(i)，R(i)/S(i))，并用線性擬合，結(jié)果見(jiàn)圖4。H＜0.5，說(shuō)明未來(lái)是反持續(xù)性的，將來(lái)的趨勢(shì)與過(guò)去相反，也就是說(shuō)未來(lái)影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)的頻數(shù)在R/S分析下是呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)。這與文獻(xiàn)［6］、［13］以及 Holland(1997)，Henderson-Seller(1998)和 Emanuel(2006)等［5］的研究結(jié)果是一致的，即隨著氣溫的升高臺(tái)風(fēng)的頻數(shù)會(huì)增加，當(dāng)然這是從統(tǒng)計(jì)的角度得出的結(jié)論。

3 影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度分析

選取臺(tái)風(fēng)發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的最大風(fēng)速作為臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的指標(biāo)，有理由認(rèn)為臺(tái)風(fēng)產(chǎn)生的中心最大風(fēng)速大則臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度就大。

由于這里討論的是臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的發(fā)展趨勢(shì)，所以在以年為單位的時(shí)間內(nèi)，強(qiáng)度最大和最小臺(tái)風(fēng)的產(chǎn)生可能有一些偶然因素，它們可以看作臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度總趨勢(shì)外的偶然因子。所以在研究年臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度發(fā)展趨勢(shì)時(shí)，參考評(píng)委打分系統(tǒng)，去除每年強(qiáng)度最大和最小的臺(tái)風(fēng)，剩下的取平均值作為該年臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的評(píng)判因子。則可得每年的臺(tái)風(fēng)風(fēng)速，見(jiàn)圖5及圖6。其中圖5對(duì)年風(fēng)速進(jìn)行了5年滑動(dòng)平均處理，圖6對(duì)年風(fēng)速進(jìn)行了10年滑動(dòng)平均。可以明顯的看到近50年來(lái)臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度呈明顯的下降趨勢(shì)。

圖4 影響我國(guó)年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的R/S分析結(jié)果Fig.4 Annual typhoon frequency＇s R/S analysis

圖5 年臺(tái)風(fēng)風(fēng)速及5年滑動(dòng)平均Fig.5 Typhoon frequency and 5-year running average

圖6 年臺(tái)風(fēng)風(fēng)速及10年滑動(dòng)平均Fig.6 Typhoon frequency and 10-year running average

比較圖5和圖1、圖6和圖2中滑動(dòng)平均值，能夠看到臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)多的年份臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度也比較大，臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)少的年份臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度也相對(duì)的較小。也就是說(shuō)每年臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻數(shù)和強(qiáng)度可能有著相同的趨勢(shì)。

使用Spearman秩次相關(guān)非參數(shù)趨勢(shì)分析法算得rs=-0.703。查秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)臨界值表得P(rs≤-0.306)=0.01，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為年臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和時(shí)間成負(fù)相關(guān)性。即在過(guò)去的半個(gè)世紀(jì)里隨著年份的增加臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度呈減小的趨勢(shì)。

圖7 影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的R/S分析結(jié)果Fig.7 Typhoon strength＇s R/S analysis

下面利用R/S方法進(jìn)行分析。仿照上面的第2步，把年臺(tái)風(fēng)風(fēng)速?gòu)男〉酱笈帕?，選取以累計(jì)頻率25%的點(diǎn)作為分割點(diǎn)，風(fēng)速小于等于分割點(diǎn)的年份看作臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度較弱的年份。即把年平均臺(tái)風(fēng)風(fēng)速不高于47.8 m/s的年份看作臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度較弱的年份。這些年份是:1956，1973，1978，1985，1988，1993，1995，1996，1998，1999，2000，2001，2002，2003，2004。經(jīng)過(guò)計(jì)算，得到H=0.212 8。在對(duì)數(shù)坐標(biāo)中畫(huà)出(ln(i)，R(i)/S(i))，并用線性擬合，結(jié)果見(jiàn)圖7。H＜0.5，說(shuō)明未來(lái)是反持續(xù)性的，將來(lái)的趨勢(shì)與過(guò)去相反，也就是說(shuō)未來(lái)影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度在R/S分析下呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)。

4 年極值臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的R/S趨勢(shì)分析

同樣的，結(jié)合上面的分析方法，對(duì)每年強(qiáng)度最大的臺(tái)風(fēng)產(chǎn)生的風(fēng)速進(jìn)行處理，如圖8，并對(duì)年最大風(fēng)速進(jìn)行了10年滑動(dòng)平均，可以看到呈現(xiàn)很明顯的下降趨勢(shì)。

圖8 年最大臺(tái)風(fēng)風(fēng)速及10年滑動(dòng)平均Fig.8 Typhoon frequency and 10-year running average

使用Spearman秩次相關(guān)非參數(shù)趨勢(shì)分析法算得rs=-0.824 1。查秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)臨界值表得P(rs≤-0.306)=0.01，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為年極值臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和時(shí)間成負(fù)相關(guān)性。即在過(guò)去的半個(gè)世紀(jì)里隨著年份的增加年極值臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度呈減小的趨勢(shì)。

選取風(fēng)速60 m/s為分割點(diǎn)，把年最大風(fēng)速小于或等于60 m/s的年份看作年臺(tái)風(fēng)最大強(qiáng)度弱的年份?？傻肏=0.228 4。在對(duì)數(shù)坐標(biāo)中畫(huà)出(ln(i)，R(i)/S(i))，并用線性擬合，結(jié)果見(jiàn)圖9。H＜0.5，說(shuō)明未來(lái)是反持續(xù)性的，將來(lái)的趨勢(shì)與過(guò)去相反，也就是說(shuō)未來(lái)影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)極值強(qiáng)度在R/S分析下呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)。這和上面預(yù)測(cè)的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度增強(qiáng)是一致的。

圖9 影響我國(guó)年極值臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的R/S分析Fig.9 Annual extreme strength of typhoons＇R/S analysis

5 年臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)關(guān)系

比較圖4和圖1、圖5和圖2中滑動(dòng)平均曲線，能看到臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻數(shù)多的年份臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度也比較大，臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)少的年份臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度也相對(duì)較小。使用Spearman秩次相關(guān)非參數(shù)趨勢(shì)分析法對(duì)此進(jìn)行分析，算得rs=0.339 9，查表得P(rs≥0.306)=0.01，所以認(rèn)為年臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)之間呈現(xiàn)很強(qiáng)的正相關(guān)性。這點(diǎn)也是可以理解的，若某一年的氣候很適合臺(tái)風(fēng)的形成，則臺(tái)風(fēng)發(fā)生的次數(shù)多，很顯然這樣的氣候也利于臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的增大。

6 結(jié)語(yǔ)

1)先使用滑動(dòng)平均的方法，對(duì)近58年影響我國(guó)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、強(qiáng)度和年極值強(qiáng)度進(jìn)行趨勢(shì)分析，又使用Spearman非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)法進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn)。推斷出近半個(gè)世紀(jì)里影響我國(guó)臺(tái)風(fēng)的頻數(shù)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和年極值臺(tái)風(fēng)都呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。并且年臺(tái)風(fēng)頻數(shù)和年臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度有正相關(guān)性。

2)應(yīng)用基于分形理論的R/S方法對(duì)未來(lái)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、強(qiáng)度和年極值強(qiáng)度進(jìn)行了趨勢(shì)預(yù)測(cè)。分析表明，未來(lái)影響我國(guó)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)、強(qiáng)度、年極值強(qiáng)度呈現(xiàn)反持續(xù)性，將呈現(xiàn)增加增強(qiáng)的趨勢(shì)。

這里只是從純統(tǒng)計(jì)的角度對(duì)臺(tái)風(fēng)的發(fā)生趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，無(wú)法從臺(tái)風(fēng)形成的機(jī)理上進(jìn)行預(yù)測(cè)。還需要相關(guān)科研工作者進(jìn)一步的研究。

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Change trend forecast of frequencies and strengths of typhoons affecting China

LIU Tan-ran1，LIU Dong-xue2，XUE Dong-sheng3，WANG Jiong-jiong4
(1.College of Mathematical Sciences，Ocean University of China，Qingdao 266100，China;2.Zhejiang Surveying Institute of Estuary and Coast，Hangzhou 310008，China;3.Project Management Center，Offshore Oil Engineering Co.，Ltd.，Tianjin 300452，China;4.Network and Information Centre，Ocean University of China，Qingdao 266100，China)

The moving average is adopted to analyse the trend of the frequencies，strengths and annual extreme strengths of typhoons affecting China in the past 58 years.The Spearman rank correlation is adopted to conduct significance tests.Then we forecast the future trends of frequencies，strengths and annual extreme strengths of typhoons by Rescaled Range Analysis based on fractal theory.The results show that the frequencies，strengths and annual extreme strengths of typhoons affecting China will increase and become stronger.And there is a positive relation between annual frequencies and strengths of typhoons.

typhoon;moving average;Spearman trend test;R/S analysis

P444

A

1005-9865(2012)03-0170-07

2011-04-19

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(40876094)

劉坦然(1986-)，男，山東濰坊人，碩士生，主要從事數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號(hào)處理和分析研究。E-mail:liutanran33@163.com