葉更新 賈凡妮

（通化市氣象局，吉林通化 134001）

1 引言

從氣候角度預(yù)測(cè)夏季臺(tái)風(fēng)影響的可能性對(duì)于防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。多年來(lái)，很多學(xué)者從不同角度對(duì)此進(jìn)行了研究。20世紀(jì)70年代末，董克勤就提出利用氣候規(guī)律來(lái)預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)移動(dòng)的思路[1]，之后又有很多學(xué)者做了大量的工作；范可[2]利用北太平洋濤動(dòng)、北太平洋海冰覆蓋面積等9個(gè)因子和多元線性回歸方法建立了一個(gè)動(dòng)力統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型，并且在實(shí)際應(yīng)用中得到了很好的結(jié)果；孫興池等[3]普查中華人民共和國(guó)成立以來(lái)影響我國(guó)北方的所有臺(tái)風(fēng)個(gè)例，建立了影響我國(guó)北方臺(tái)風(fēng)的詳細(xì)歷史資料庫(kù)，對(duì)臺(tái)風(fēng)位置、形成季節(jié)、移向、天氣形勢(shì)等進(jìn)行相似分析；李祚泳等[4]根據(jù)歷史資料建立了臺(tái)風(fēng)季節(jié)臺(tái)風(fēng)登陸華南年頻次的PPR預(yù)測(cè)模型；王會(huì)軍等[5]利用氣候模式分析了2006年西太平洋地區(qū)夏季（6—10月）的環(huán)流特征，并以此對(duì)我國(guó)2006年夏季西太平洋地區(qū)臺(tái)風(fēng)活動(dòng)頻次進(jìn)行了氣候預(yù)測(cè)嘗試；黃小燕等[6]研究了1960—2003年夏季西行進(jìn)入南海海域的臺(tái)風(fēng)路徑，運(yùn)用條件數(shù)方法選取因子并建立回歸方程，得到了比較好的效果。這些工作在臺(tái)風(fēng)影響的氣候預(yù)測(cè)方面取得了一些積極的成果，具有很好的啟發(fā)意義。雷小途[7]曾經(jīng)對(duì)1988—1997年上海地區(qū)TCF業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)情況進(jìn)行了分析，認(rèn)為月趨勢(shì)的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確，但年際尺度及臺(tái)汛期趨勢(shì)的預(yù)測(cè)則較差。由此可見(jiàn)，提高預(yù)報(bào)確率特別是超長(zhǎng)期預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率仍然是這一領(lǐng)域的重要研究課題。

另外，人們發(fā)現(xiàn)月相與臺(tái)風(fēng)活動(dòng)具有明顯聯(lián)系。相關(guān)的關(guān)系研究可以追溯到很久遠(yuǎn)的年代，早在1928年，Willas就根據(jù)當(dāng)時(shí)可以找到的資料發(fā)現(xiàn)大西洋的熱帶氣旋發(fā)展有29.5d的周期[8]。Bradley[8]在1964年研究了1899—1958年北大西洋颶風(fēng)的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)在朔望前后形成的風(fēng)暴要比其他時(shí)間多。20世紀(jì)70年代，任振球[9]發(fā)現(xiàn)月球的朔望變化對(duì)臺(tái)風(fēng)的生成、加強(qiáng)和登陸具有明顯的影響。陳廣敘[10]通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，臺(tái)風(fēng)活動(dòng)周期大致與白道拱線進(jìn)動(dòng)周期相近，1960年代登陸華南地區(qū)的臺(tái)風(fēng)中，有65%左右登陸時(shí)刻與當(dāng)?shù)卦轮刑鞎r(shí)刻相距小于3h；臺(tái)風(fēng)異常路線——南海臺(tái)風(fēng)“北翹”，往往與月亮處于黃白交點(diǎn)相伴隨。葉更新等[11]研究表明，大行星在夏至附近沖日對(duì)臺(tái)風(fēng)生成頻數(shù)與東北夏季氣溫的相互關(guān)系具有重要影響。

這些研究對(duì)人們認(rèn)識(shí)臺(tái)風(fēng)生成和運(yùn)動(dòng)具有重要意義，并為臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)提供了思路。臺(tái)風(fēng)是汛期影響吉林省的重要天氣系統(tǒng)之一，也是每年氣候會(huì)商所要討論的問(wèn)題，利用日地月位置因子建立一個(gè)汛期臺(tái)風(fēng)影響吉林省的氣候預(yù)測(cè)方法具有重要意義，但目前還沒(méi)有相關(guān)的工作，本文將對(duì)此進(jìn)行嘗試，以期得到對(duì)實(shí)際工作具有指示意義的結(jié)果。

2 資料和方法

2.1 資料

臺(tái)風(fēng)資料來(lái)自中國(guó)氣象局熱帶氣旋資料中心CMA最佳路徑數(shù)據(jù)集，資料年代從1949—2018年，共計(jì)70a。日、月相對(duì)地球的位置資料則利用SKYMap Pro Version 8軟件計(jì)算出逐日12時(shí)太陽(yáng)和月球的視赤緯和視赤經(jīng)。

2.2 影響吉林省臺(tái)風(fēng)的定義

直接影響和間接影響的定義：以吉林省的幾何中心（43.5°N，126.6°E，位于吉林省永吉縣境內(nèi)）為中心，以10°角距為半徑畫圓，定義進(jìn)入該區(qū)域（圖1中A區(qū)域）的臺(tái)風(fēng)為直接影響吉林省的臺(tái)風(fēng)；以20°角距為半徑畫圓，定義在直接影響區(qū)域以外，進(jìn)入此圓區(qū)域以內(nèi)（圖1中B區(qū)域），并且根據(jù)路徑分析有進(jìn)入A區(qū)域趨勢(shì)的臺(tái)風(fēng)定義為間接影響吉林省的臺(tái)風(fēng)。

圖1 影響吉林省臺(tái)風(fēng)示意圖（A區(qū)域?yàn)橹苯佑绊懀籅區(qū)域?yàn)殚g接影響）

2.3 日地月位置相似法的描述

眾所周知，地球是太陽(yáng)系的一個(gè)行星，圍繞著太陽(yáng)不停地運(yùn)動(dòng)，同時(shí)作為地球的衛(wèi)星，月球又圍繞著地球不停的運(yùn)動(dòng)，太陽(yáng)、地球和月球三者的位置總是處于不停的變化中，而這種變化具有一定的周期性，是受萬(wàn)有引力定律支配的。利用天文學(xué)公式可以很精確地把三者之間的相對(duì)位置計(jì)算出來(lái)。比較任意兩個(gè)時(shí)刻三星位置的相似程度用如下的歐氏距離公式表示：

式中，di是預(yù)測(cè)年某日12時(shí)日地月位置與比較年份日期所在位置的距離；αs0、βs0為預(yù)測(cè)年份某日太陽(yáng)視赤緯、視赤經(jīng)；αsi、βsi為比較年份相同日期太陽(yáng)視赤緯、視赤經(jīng)；αm0、βm0為預(yù)測(cè)年份某日月球視赤緯、視赤經(jīng)；αmi、βmi為比較年份相同日期月球視赤緯、視赤經(jīng)；k為權(quán)重系數(shù)，取決于引潮力大小的比例，月球引潮力是太陽(yáng)引潮力的2.17倍，這里取k=2.17。

利用公式（1）可以比較兩個(gè)時(shí)刻太陽(yáng)、地球、月球三者之間位置的相似程度，但因?yàn)槿敲繒r(shí)每刻都處于不停地相對(duì)運(yùn)動(dòng)中，利用某一日計(jì)算得到的距離相似年變化較大，為了克服單日計(jì)算的不穩(wěn)定性，本文采用時(shí)段計(jì)算比較法，即選取某一時(shí)段連續(xù)多日計(jì)算三星的位置距離，進(jìn)而求出最佳相似年，具體做法如下：

選取要預(yù)測(cè)年份某日的太陽(yáng)、月球的視赤緯和視赤經(jīng)，利用公式（1）逐日計(jì)算從1951年至預(yù)測(cè)年的距離，比較大小，取距離最小的年份作為相似樣本年，選取一年當(dāng)中的關(guān)鍵時(shí)段（比如夏至前后的20d），對(duì)該時(shí)段每日進(jìn)行距離計(jì)算可以得到多個(gè)相似樣本年，從中選取出現(xiàn)最多的年份為最佳相似年。以最佳相似年影響吉林省的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)作為預(yù)測(cè)年臺(tái)風(fēng)將要出現(xiàn)的頻數(shù)。

3 影響吉林省臺(tái)風(fēng)的氣候特征

在1949-2018年的70年中，西北太平洋上總共生成了2355個(gè)臺(tái)風(fēng)，平均每年生成33.6個(gè)，而影響吉林省的臺(tái)風(fēng)總數(shù)為107個(gè)，平均每年1.5個(gè)，占比為4.5%。其中直接影響臺(tái)風(fēng)53個(gè)，間接影響臺(tái)風(fēng)54個(gè)。

圖2是1949—2018年影響吉林省臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的逐年變化圖，從圖中可以看出，影響吉林省臺(tái)風(fēng)呈現(xiàn)不均勻的變化形態(tài)，表現(xiàn)在有些年份偏多，有些年份則沒(méi)有臺(tái)風(fēng)影響。臺(tái)風(fēng)影響最多的年份為1985年和2012年，有5個(gè)臺(tái)風(fēng)影響；沒(méi)有臺(tái)風(fēng)影響的年份為1952年、1958年、1963年、1969年、1975年、1977年、1978年、1983年、1988年、1996年、1998年、2003年、2009年、2013年、2015年、2017年，共16年，其中，1975—1978年無(wú)臺(tái)風(fēng)影響的年份比較集中。從周期分析來(lái)看，影響吉林省臺(tái)風(fēng)極多的年份具有6a周期和12a周期，分別為：1994（4個(gè)）—2000（4個(gè)）—2006（2個(gè)）—2012（5個(gè)）—2018（3個(gè)）和1949（3個(gè)）—1961（2個(gè)）—1973（3個(gè)）—1985（5個(gè)）。影響吉林省臺(tái)風(fēng)極少的年份具有10a周期：1958（0個(gè)）—1968（1個(gè)）—1978（0個(gè)）—1998（0個(gè)）—2008（1個(gè)）。最早影響吉林省的臺(tái)風(fēng)發(fā)生在1989年，出現(xiàn)日期為6月24日，臺(tái)風(fēng)Ellis間接影響吉林?。蛔钔碛绊懠质〉呐_(tái)風(fēng)發(fā)生在1994年，出現(xiàn)日期為10月11日，臺(tái)風(fēng)Seth間接影響吉林省。

圖2 1949—2018年影響吉林省臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的逐年變化

表1是影響吉林省臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的各月分布，從表中可以看出，只有6—10月有臺(tái)風(fēng)影響吉林省，其他月份，特別是冬半年，沒(méi)有臺(tái)風(fēng)影響，這與大氣環(huán)流的季節(jié)變化有關(guān)。影響吉林省臺(tái)風(fēng)頻數(shù)最多的月份在7月和8月，占比為10%和9%，這兩個(gè)月也是臺(tái)風(fēng)北上最多的月份。盡管10月生成的臺(tái)風(fēng)較多，但北上影響吉林省的卻很少，占比不到1%。也就是說(shuō)，吉林省的主汛期7—8月，也恰是臺(tái)風(fēng)影響吉林省最多的月份。

表1 影響吉林省臺(tái)風(fēng)的各月分布

從影響吉林省臺(tái)風(fēng)的年代際分布來(lái)看，每個(gè)年代影響吉林省的臺(tái)風(fēng)數(shù)在13～17個(gè)，總體上看差別不大。20世紀(jì)80—90年代為兩個(gè)受臺(tái)風(fēng)影響較多的時(shí)期，分別為17個(gè)和16個(gè)；受臺(tái)風(fēng)影響最少的為20世紀(jì)50年代和70年代；21世紀(jì)以后，盡管臺(tái)風(fēng)生成的總數(shù)在減少，但影響吉林省的臺(tái)風(fēng)并未因此而明顯減少。

4 日地月位置相似法的檢驗(yàn)

太陽(yáng)和月球是兩個(gè)對(duì)地球產(chǎn)生引潮力最強(qiáng)的星體，研究表明，太陽(yáng)和月球的相對(duì)位置與臺(tái)風(fēng)的生成和運(yùn)動(dòng)具有明顯聯(lián)系[8-10]。本文利用前面所描述的日地月位置相似法對(duì)2007—2018年（共12年）進(jìn)行了預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。定性判斷預(yù)測(cè)是否正確采取兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：一個(gè)是預(yù)測(cè)年的臺(tái)風(fēng)數(shù)與最佳相似年的臺(tái)風(fēng)數(shù)誤差小于或等于1則判定為正確；另一個(gè)是預(yù)測(cè)年的臺(tái)風(fēng)數(shù)與最佳相似年的臺(tái)風(fēng)數(shù)都大于或都小于平均數(shù)（1.5個(gè)）則判定為正確。

從表1中可以看出，臺(tái)風(fēng)影響吉林省主要發(fā)生在6—9月，本文分別選取6月15日、7月15日、8月15日、9月15日之后的20日共4個(gè)時(shí)段進(jìn)行最佳相似年計(jì)算，所得到的結(jié)果列于表2至表5。從表2—表5可以看出，總體上預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高，6月15日時(shí)段的確率為92%；7月15日和8月15日時(shí)段的確率為75%；9月15日時(shí)段的確率為83%。大多數(shù)年份在4個(gè)時(shí)段所得到的最佳相似年都相同，分別是2007年、2008年、2010年、2011年、2014年、2017年、2018年，12年有7個(gè)這樣的年份，而且這些年份所對(duì)應(yīng)的臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)都正確，即確率為100%。其他年份利用不同時(shí)段求得的最佳相似年有所差別，而預(yù)測(cè)錯(cuò)誤往往發(fā)生在這些年份中。比如預(yù)測(cè)2009年，當(dāng)以6月15日之后20日作為分析時(shí)段時(shí)，計(jì)算求出最佳相似年是1971年，兩者的誤差為1，定性為正確；但當(dāng)以7月15日、8月15日、9月15日之后20日作為分析時(shí)段時(shí)，則最佳相似年為1990年，與2009年的臺(tái)風(fēng)數(shù)誤差為2，定性為錯(cuò)誤。預(yù)測(cè)2012年時(shí)，以6月15日、7月15日之后20日作為分析時(shí)段時(shí)，最佳相似年為1955年，誤差為4，定性為錯(cuò)誤；8月15日和9月15日時(shí)段最佳相似年分別為1974年（臺(tái)風(fēng)數(shù)錯(cuò)誤）和1993年（臺(tái)風(fēng)數(shù)正確）。這說(shuō)明日地月位置的相似程度越高，臺(tái)風(fēng)對(duì)吉林省影響的程度越相似，預(yù)測(cè)也越準(zhǔn)確。

表2 6月15日時(shí)段最佳相似年檢驗(yàn)（“＋”表示正確；“－”表示錯(cuò)誤）

表5 9月15日時(shí)段最佳相似年檢驗(yàn)（“＋”表示正確；“－”表示錯(cuò)誤）

5 結(jié)語(yǔ)

（1）在1949—2018年的70年中，影響吉林省的臺(tái)風(fēng)總數(shù)為107個(gè)，平均每年1.5個(gè)，占生成臺(tái)風(fēng)總數(shù)的4.5%。其中直接影響臺(tái)風(fēng)53個(gè)，間接影響臺(tái)風(fēng)54個(gè)。影響吉林省臺(tái)風(fēng)呈現(xiàn)不均勻的變化形態(tài)，表現(xiàn)在有些年份偏多，而有些年份則沒(méi)有臺(tái)風(fēng)影響。影響吉林省臺(tái)風(fēng)極多的年份具有6a和12a周期；影響吉林省臺(tái)風(fēng)極少的年份具有10a周期。

表3 7月15日時(shí)段最佳相似年檢驗(yàn)（“＋”表示正確；“－”表示錯(cuò)誤）

表4 8月15日時(shí)段最佳相似年檢驗(yàn)（“＋”表示正確；“－”表示錯(cuò)誤）

（2）影響吉林省的臺(tái)風(fēng)均出現(xiàn)在6—10月，其他月份則沒(méi)有臺(tái)風(fēng)影響。影響吉林省臺(tái)風(fēng)頻數(shù)最多的月份在7月和8月，這兩個(gè)月也是臺(tái)風(fēng)北上最多的月份，占比為10%和9%；盡管10月生成的臺(tái)風(fēng)較多，但北上影響吉林省的卻很少，占比不到1%。也就是說(shuō)，吉林省的主汛期7—8月，也恰是臺(tái)風(fēng)影響吉林省最多的月份。

（3）利用太陽(yáng)、月球與地球的相對(duì)位置變化作為預(yù)報(bào)因子建立的位置相似方法在預(yù)報(bào)中取得了非常好的效果。在所檢驗(yàn)的4個(gè)時(shí)段中，以夏至前后（6月15日時(shí)段）的預(yù)報(bào)效果最好，12年中僅錯(cuò)1年，確率為92%；其他時(shí)段的確率也都在75%以上。當(dāng)4個(gè)時(shí)段的最佳相似年相同時(shí)，所有被檢驗(yàn)的年份預(yù)報(bào)的結(jié)果都是正確的，確率為100%。而預(yù)報(bào)錯(cuò)誤的年份發(fā)生在4個(gè)時(shí)段最佳相似年不一致的那些年份。

（4）太陽(yáng)和月球是兩個(gè)對(duì)地球引潮力最大的天體，其對(duì)地球大氣和海洋影響是非常明顯的，潮汐就是最為突出的現(xiàn)象。在夏至太陽(yáng)的直射點(diǎn)位于最北的位置上，這時(shí)對(duì)北半球大氣的作用最大。本文的工作表明，日地月相對(duì)位置在夏至前后的位置相似，比其他月份的相對(duì)位置更具有指示意義，這一點(diǎn)與以往的研究一致。這再次說(shuō)明，天體引潮力是全球氣候變化，包括臺(tái)風(fēng)影響頻數(shù)的重要影響因素，利用星體的相對(duì)位置變化做氣候預(yù)測(cè)是個(gè)可行思路，通過(guò)檢驗(yàn)的方法可以在實(shí)際業(yè)務(wù)中使用。