尹亞鋒 雍陽陽

摘要 由于南海臺風具有較高的登陸頻率，通常會對周邊沿海地區(qū)造成嚴重的生命和財產(chǎn)損失。而對臺風路徑進行分類是獲得臺風特征的重要途徑。利用K均值聚類分析法，對南海臺風進行分類。各分類結(jié)果均顯示，各集群臺風之間具有明顯的差異性，其移動軌跡與登陸地區(qū)之間具有不同的特征，會在南海周邊國家為臺風災(zāi)害防護提供技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞 南海；臺風；聚類；災(zāi)害防護

中圖分類號：P458.1+24 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）04–0135-03

臺風是影響沿海地區(qū)人類生活和經(jīng)濟的惡劣天氣現(xiàn)象[1]。它是當今全球十大自然災(zāi)害之首，其遷移過程通常會攜帶風、雨、潮等災(zāi)害，嚴重破壞周邊自然環(huán)境，造成嚴重的破壞[2]。而西北太平洋是全球臺風生成頻率最高的地區(qū)，約1/3的臺風生成在該地區(qū)[3]。南海是西太平洋的大型半封閉邊緣海，是臺風生成的活躍區(qū)域，其中13%的西北太平洋臺風生成于此。

南海的大多數(shù)臺風在其周邊國家登陸，南海形成的臺風大多數(shù)都登陸中國（約占影響中國臺風總數(shù)的30%）、越南和菲律賓[4-5]。因此，了解南海的臺風活動在科學和社會上都很重要[6]。臺風的登陸地點主要由其移動路徑?jīng)Q定，識別臺風移動路徑的規(guī)律也是臺風災(zāi)害防護最重要的方面之一[7-8]。因此，采用合適的方法對南海臺風進行分類研究十分必要。

對臺風進行分類的方法包括模糊C均值法和主觀識別法等。其中，K均值聚類方法可以結(jié)合臺風的風速、位置等情況有效區(qū)分臺風，近年來已被廣泛應(yīng)用于大西洋、印度洋和西北太平洋的臺風分類[9]。本研究利用K均值聚類方法對南海生成的臺風進行分類，找出不同分類結(jié)果之間的差異性，并分析同一分類結(jié)果不同集群之間的移動特征，為臺風災(zāi)害防護工作提供技術(shù)支持。

1 數(shù)據(jù)和方法

臺風資料采用中國氣象局（tcdata.typhoon.org.cn）提供的最佳路徑數(shù)據(jù)集，風力達到17.2 m/s記為一個臺風，生成位置在5°N～22°N，105°E～120°E范圍內(nèi)，記為一個南海臺風，時間選取1950—2020年。

本研究使用臺風強度最高時和最后保持臺風強度時的經(jīng)緯度信息作為K均值聚類法的輸入信息。兩樣本間的絕對距離采用各臺風集群的質(zhì)心（經(jīng)度質(zhì)心、緯度質(zhì)心）和方差（經(jīng)向方差、緯向方差、對角線方差）進行計算。絕對距離的計算方法如下。

（1）式中，xi和xj代表臺風樣本的序號，m代表上述5個指標（質(zhì)心和方差），分類結(jié)果要求各類樣本間的距離盡可能大，類內(nèi)樣本的距離盡可能小。

采用“輪廓值”表示分類結(jié)果的優(yōu)劣，輪廓值（Si）的計算方法為：

其中，ai表示樣本i到類內(nèi)其他樣本的平均距離，bi為樣本i到類外樣本的平均距離，Si平均值的變化范圍為-1～1。其中，Si的平均值越大，代表各類區(qū)分越明顯，而Si的負值個數(shù)越多，代表可能分類錯誤的點越多。

分類結(jié)果顯示，當分類結(jié)果大于5類時，Si的值相對較低，Si的負值個數(shù)相對較高。當分類結(jié)果為2類時，只是將南海臺風分為向東移動和向西移動2種類型，這就會低估臺風路徑的多樣性，不能很好地展現(xiàn)出各類臺風的特點。當分為4類時，雖然各集群之間的區(qū)分明顯，但可能分類錯誤的點較多，當分為3或5類時，則與分為4類時相反。因此，選擇對分類結(jié)果為3～5類時的臺風集群進行單獨分析，比較不同分類結(jié)果之間的差異性，以及同一分類結(jié)果不同類別之間的移動特征。

2 各分類結(jié)果的特征分析

當南海臺風分為3類時，其生成位置和移動路徑如圖2所示。A類臺風大多集中在南海中至北部、菲律賓以西和海南島以東生成，然后向東北方向移動，登陸我國臺灣省或日本地區(qū)。B類臺風的生成頻數(shù)較多，生成位置遍布整個南海，然后通常向西、西北方向移動，登陸我國南部和中南半島地區(qū)。C類臺風生成范圍主要在海南島以東區(qū)域，生成后向北或先向北移動再轉(zhuǎn)向東北移動，形成回旋的軌跡，登陸我國東南沿海、臺灣省以及日本地區(qū)。

圖3顯示了當南海臺風分為4類時的生成位置和移動路徑。從圖3中可以看出。A類臺風通常生成于南海北部，生成后向東北方向移動。B類臺風主要生成于南海中至北部，生成后向西北方向移動，登陸我國華南地區(qū)福建、廣東、廣西、海南等省份。C類臺風生成后，通常向北或東北方向移動，但與A類臺風不同的是，大多數(shù)C類臺風向東北移動的軌跡并不長，通常會延伸至日本地區(qū)。C類臺風主要登陸我國東南沿海、臺灣省，以及日本地區(qū)。D類臺風主要生成于南海南部，生成后向西移動，登陸中南半島地區(qū)，一般不會影響我國。

當南海臺風分為5類時，其生成位置和移動路徑如圖4所示。A類臺風集中生在南海東北部，主要向東北方向移動，可能會對菲律賓、我國臺灣省以及日本地區(qū)產(chǎn)生影響。B類臺風主要生成在南海中至北部，向西北方向移動，通常會在華南地區(qū)登陸。屬于C類的臺風大多生成于南海北部，逐漸向東北方向移動，但與A類臺風不同的是，A類臺風移動路徑偏東。該類臺風主要登陸我國東南沿海地區(qū)，以及日本、韓國等地區(qū)。D類臺風主要生成于南海南部，生成后向西移動，主要在越南海岸登陸中南半島。E類臺風的生成位置遍布整個南海，向北或先向北再轉(zhuǎn)向東北移動，通常會登陸華南地區(qū)、我國臺灣省以及日本地區(qū)。

研究發(fā)現(xiàn)，當南海臺風分為3類時，B類和C類臺風可能會導致分類結(jié)果的準確度下降。當將南海臺風分為5類時，A類、C類和E類臺風之間的相似性可能是導致其Si的值低于分為4類時的原因。因此，本研究認為，當南海臺風分為4類時，其分類結(jié)果要優(yōu)于其他2種分類方法。

南海生成的臺風登陸情況一直是人們關(guān)注的重點，登陸后通常會造成重大生命損失，破壞城市基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)系統(tǒng)。在1950—2020年間，共有246個臺風在南海生成，其中登陸頻數(shù)為206個，登陸率高達83.74%。因此，利用K均值聚類方法對南海臺風進行分類研究是有意義的，該方法可以有效區(qū)分南海臺風的移動和登陸特征，為南海臺風災(zāi)害防護提供技術(shù)支持。

3 結(jié)束語

根據(jù)K均值聚類法，通過計算臺風路徑的質(zhì)心和方差，利用Si的平均值和負值個數(shù)，結(jié)合各集群臺風路徑的移動和登陸情況進行研究。結(jié)果表明：當南海臺風分為4類時，其分類結(jié)果優(yōu)于其他分類方法。根據(jù)各類臺風的登陸位置，本研究發(fā)現(xiàn)，當將南海臺風分為4類時，我國東部沿海、臺灣省，以及日本和朝鮮半島更應(yīng)該注重A、C類臺風，而我國南方沿海地區(qū)應(yīng)重點防范B類臺風，中南半島地區(qū)則需要防范D類臺風的襲擊。

利用K均值聚類法可以掌握南海臺風的生成和移動特點。各類臺風路徑之間的相似性和單個臺風路徑的多變性是導致不同分類結(jié)果的原因，同一分類結(jié)果的不同臺風集群在其生成位置、移動路徑和登陸地點方面均存在較大的差異性。而南海臺風較高的登陸百分比，也表明南海臺風會給周邊國家和地區(qū)帶來較大影響。對南海臺風的聚類分析可能會給未來南海臺風的生成和移動方面的預(yù)測提供幫助，為臺風災(zāi)害防護提供一定的技術(shù)支持。

參考文獻

[1] Feng H， Li T， Jia L， et al. Decrease of tropical cyclone genesis frequency in the Western North Pacific since 1960s[J]. Dynamics of Atmospheres and Oceans， 2018，81：42-50.

[2] Zhou Q， Wei L， Zhang R. Influence of Indian Ocean Dipole on tropical cyclone activity over Western North Pacific in Boreal Autumn[J]. Journal of Ocean University of China （English Edition）， 2019（4）：795-802.

[3] Zhang Q， Liu Q， Wu L. Tropical cyclone damages in China 1983-2006[J]. Bulletin of the American Meteorological Society， 2009，90（4）：489-495.

[4] Liu K B， Shen C， Louie K S. A 1，000-Year history of typhoon landfalls in Guangdong， Southern China， reconstructed from Chinese historical documentary records[J].Annals of the Association of American Geographers， 2001，91（3）：453-464.

[5] Liu K S， Chan J C L. Climatological characteristics and seasonal forecasting of tropical cyclones making landfall along the South China Coast[J]. Monthly Weather Review， 2003，131（8）：1650-1662.

[6] Wang X F. Statistical characteristics of tropical cyclones making landfalls and passing through lakes in China[J]. Journal of Tropical Meteorology， 2009， 15（1）：63-67.

[7] Nakamura J， Lall U， Kushnir Y， et al. Classifying North Atlantic tropical cyclone tracks by mass moments[J]. Journal of Climate， 2009， 22（20）：5481-5494.

[8] Lu X， Yu H， Ying M， et al. Western North Pacific tropical cyclone database created by the China meteorological administration[J]. Advances in Atmospheric Sciences， 2021， 38（4）： 690-699.

[9] 季倩倩，徐峰，張羽.近50 a ENSO時頻特征及其與南海臺風的相關(guān)性[J].廣東海洋大學學報，2018，38（2）：71-79.

責任編輯：黃艷飛

Abstract South China Sea typhoons had been the focus of attention due to their high landfall frequency， which usually causes serious loss of life and property in the surrounding coastal areas. The classification of typhoon tracks was an important way to obtain typhoon characteristics. This paper classifies typhoons in the South China Sea by K-means cluster analysis. The results show obvious differences among the clusters of typhoons. There were different characteristics on the tracks and landing region of typhon in each cluster， which will be helpful for prediction in terms of the track and landfall probability of typhon around the South China Sea for typhoon disaster protection.

Key words South China Sea; Typhoon; Cluster; Disaster prevention

基金項目 國家自然科學基金項目（42265007）；廣西自然科學基金項目（2022GXNSFAA035441）。

作者簡介 尹亞鋒（1997—），男，河南平頂山人，主要從事海洋氣象學研究。*通信作者：雍陽陽（1987—），女，廣西桂林人，講師，主要從事海洋氣象學研究，E-mail：yongyy@gxu.edu.cn。