Search
E-mail
RSS

Online submission Editor-in-chief Peer review Staff Login

Journal of Tropical Oceanography >

2018 , Vol. 37 >Issue 3: 26 - 34

DOI: https://doi.org/10.11978/2017073

Orginal Article

Effect of environmental factors on the intensity of Typhoons Wutip and Mirinae in the South China Sea

  • WU Haoliang , 1 ,
  • HU Song , 1, 2
Expand
  • 1. Marine Ecosystem and Environmental Laboratory, College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China
  • 2. National Oceanic Fisheries Engineering Research Center, Shanghai 201306, China
Corresponding author: HU Song. Email:
*Thank the support from the Guangdong graduate summer school (100203/521001024) on Ocean Environment Variability and Processes in the South China Sea and Guangdong Key Laboratory of Coastal Ocean Variability and Disaster Prediction (GLOD)

Received date: 2017-06-27

  Request revised date: 2017-09-26

  Online published: 2018-05-03

Supported by

Haiyan Project of Shanghai Ocean University (A2-0203-00-100520)

Research Business Expenses of College of Marine Sciences in Shanghai Ocean University (D-8002-15-8003)

Basic Research Business Expenses of Guangxi Academy of Sciences (13YJ22HY07)

Copyright

热带海洋学报编辑部
Fold

Abstract

We selected two rapidly intensifying, locally-originated typhoons Wutip (1321) and Mirinae (1603), and analyzed upper- and low-level circulations, vertical wind shear, and ocean heat content in and around the South China Sea during typhoons’ passages over the sea. We also used WRF (Weather Research and Forecasting Model) model to discuss the environmental factors for their different intensities. Although the underlying conditions were more favorable for Mirinae, it did not develop into a strong typhoon due to weak upper- and low-level circulations and strong vertical wind shear. On the contrary, Wutip developed into a super typhoon rapidly due to the cold southward airflow and the outburst of warm humid air from the southwest. The results from WRF model’s sensitivity experiments about the effect of sea surface temperature (SST) on the intensity of locally-originated typhoon indicated that locally-originated typhoon intensity and SST have nonlinear positive correlation. However, as SST increases, the intensification trend of locally-originated typhoon slows down. From July to September, the SST in the South China Sea is higher than 28℃, meeting the condition for typhoon intensification. Therefore, attention should be paid to different environmental factors other than SST in locally-originated typhoons’ forecast in the South China Sea.

Key words： locally-originated typhoon; environmental factor; sea surface temperature (SST); moisture flux

Cite this article

WU Haoliang , HU Song . Effect of environmental factors on the intensity of Typhoons Wutip and Mirinae in the South China Sea[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2018 , 37(3) : 26 -34 . DOI: 10.11978/2017073

南海是位于我国南部的陆缘海, 是西北太平洋的一部分, 也是台风活动最为频繁的海区之一。南海土台风是指在南海生成并且强度达到热带风暴等级及以上的热带气旋(tropical cyclone, TC)(吴迪生 等, 2005)。近年来, 随着我国对南海油气资源勘探开发的不断加强, 对南海土台风的关注越来越多。对于在南海作业的勘探船只, 这种具有较强突发性的土台风, 虽然强度不一定大, 但是其源地距离船只作业区域非常近, 形成初始阶段变化莫测, 路径复杂, 留给船只观测和制定规避方案的时间有限, 导致抗台预警准备不足, 对南海勘探作业的船舶、人员和设备的安全造成了极大威胁。因此, 探究环境因子对南海土台风强度的影响具有重要的现实意义。
大气环境场对TC的作用已有很多研究。强垂直风切变(vertical wind shear, VWS)通常被认为不利于TC发展(Frank et al, 2001), Zehr(1992)指出西北太平洋区域VWS超过12.5m·s-1会阻碍TC发展, 但有研究发现强VWS影响下台风也会发生快速增强(Molinari et al, 2010; Nguyen et al, 2012)。水汽是台风强度的重要影响因子, 低纬度的水汽输送对台风迅速增强具有重要作用, 西南气流卷入台风内部导致了华南地区登陆台风的快速增强(胡春梅 等, 2005)。强烈的低空流入和适中强度的冷空气(李崇银, 1983; 于玉斌, 2012)可增加TC外围大气温度梯度和气压梯度, 使涡旋位势不稳定增加, 加大了第二类条件不稳定, 有利于TC发生发展。许多学者通过研究海表面温度(sea surface temperature, SST)和海洋热容量(ocean heat content, OHC)来探讨海洋热状况对TC的影响, 认为27℃是台风发展和增强的阈值(Chan et al, 2001; Kaplan et al, 2003), 大于28℃时台风的强度不再有升高的趋势, 而是趋于平直(林秀斌, 2007)。
环境因子对TC的影响复杂多变, 以往的研究主要集中于海洋热状况对南海过境或登陆台风强度的影响, 专门针对南海土台风强度变化的研究分析较少。为深入了解多个环境因子对土台风的作用, 本文选取了两例强度不同的具有代表性的土台风, 分析高低空流场、VWS、SST、OHC、水汽输送等环境条件, 探究两者强度不同的环境因子差异, 以揭示土台风强度变化特征及其影响因素, 提高土台风强度预报的准确性。

1 资料与方法

TC资料采用中国气象局(China Meteorological Administration, CMA)(Ying et al, 2014)TC最佳路径数据集。气象数据采用美国环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)FNL (Final Operational Global Analysis)数据, 包括26层标准等压面上的高度场、温度场、风场、湿度场、海面气压和地表温度等, 其空间分辨率1°×1°, 时间分辨率6h。月均SST数据取自美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)MODIS(The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)三级产品数据。日均OHC数据取自美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA) SOHCS (Satellite Ocean Heat Content Suite System)数据。
本文选用WRFV3.6版本对两例土台风进行数值模拟实验。WRF (Weather Research and Forecasting Model)模式结合先进的数值方法和资料同化技术, 具有多重嵌套及易于定位的能力(沈桐立, 2010), 可以较好地还原台风强度和路径情况, 获得具有较高时间和空间分辨率的模拟结果。模式的初始和边界输入数据包括气象数据和SST数据, 由FNL数据提供。模拟时引入GSI (gridpoint statistical interpolation)数据同化, 利用NCEP 的ADP (automated data processing)1°×1°全球表面及高空观测气象数据提高模式模拟精度。

2 “蝴蝶”和“银河”简介

强台风“蝴蝶”(Wutip)2013年9月25日18时(UTC时间, 下同)生成于南海东部海面, 27日06时增强为热带风暴, 27日21时增强为强热带风暴, 28日06时增强为台风, 29日02时在海南省三沙市海域增强为强台风, 最大风速45m·s-1, 并持续向西缓慢移动, 持续12h后减弱为台风, 并保持移向不变。30日06时再次增强为强台风, 并于09时45分前后在越南中部广平省北部沿海登陆, 登陆时近中心最大风速35m·s-1, 中心最低气压970hPa。“蝴蝶”作为典型西行土台风, 移速较慢, 能够充分与海面相互作用, 是研究土台风增强过程的理想案例。
强热带风暴“银河”(Mirinae)2016年7月25日生成于海南省琼海市东偏南方向225km的南海北部海面。26日14时20分前后在海南省东澳镇登陆, 登陆时近中心最大风速28m·s-1, 中心最低气压985hPa。26日22时移入北部湾海域, 27日13时再次增强为强热带风暴, 并在27日14时登陆越南, 二次登陆时近中心最大风速28m·s-1, 中心最低气压982hPa。“银河”先后登陆两次, 强度具有两次明显的增强和减弱过程, 是研究土台风强度变化的理想案例。
“蝴蝶”与“银河”都具有两次增强过程, 以2min平均近中心最大风速(V)来定义TC强度, V在12h以内的变化(ΔV12)大于或等于10m·s-1称为迅速增强(阎俊岳, 1996)。“蝴蝶”与“银河”第一次增强过程的ΔV12都为12m·s-1, 均属于迅速增强。图1为两例土台风的路径示意图。
Fig. 1 The tracks of “Wutip” (1321) and “Mirinae” (1603)

图1 “蝴蝶”(1321)与“银河”(1603)路径图

3 环境因子分析

3.1 中低空流场

为更好地分析两例土台风增强时中低空流场的差异, 选取了两次增强过程中最大强度时刻绘制850hPa温度场和500hPa位势高度场。“蝴蝶”(图2a、b)发展期间在华北内陆存在一个冷涡, 北方冷涡携带弱冷空气南下, 从外围侵袭TC环流。由图2a可明显看到冷空气边界在TC的西北方呈现包围形势, 增加了TC西侧气压梯度。位于TC东北侧的副热带高压加强西伸, 加密了TC东侧的位势梯度线, 使TC东侧外围环流气压梯度加大。“蝴蝶”两侧环流气压梯度加大均有利于增强低层辐合, 增大TC强度。“银河”(图2c、d)发展期间我国由大陆高压和副热带高压共同控制, “银河”在高压边缘由一个低压扰动快速发展而来, 低空形势不如“蝴蝶”有利。

3.2 高空流场

“蝴蝶”(图3a)高空北部由西风槽控制盛行西风, 南部盛行东风, 东北侧存在一个直径横跨20个经度的反气旋中心。因此, “蝴蝶”高空流场流出气流具有多个流出方向, 形成了高空强辐散场, 有利于扰动云团的对流活动和TC强度的维持与发展(方宗义, 1982)。“银河”(图3b)高空盛行东风, 高空流场流出气流方向较为单一。对TC中心附近的散度场计算同样表明“蝴蝶”周围的高空辐散场强于“银河”。因此高空流场的差异也是两例土台风强度不同的重要原因。

3.3 垂直风切变

垂直风切变指气压层200hPa和850hPa的风矢量差(Wang et al, 2014)。本文计算VWS时利用NCEP FNL数据, 采用WRF模式中的bogus vortex技术, 将存在的台风涡度去除。这种动力学方法对台风风场的分离效果较好, 既能明显地去除台风风场, 又能较好地保留环境风场(徐桂妹 等, 2014)。
$V_{VWS}=\sqrt{(u_{200}-u_{850})^2+(v_{200}-v_{850})^2}$
式中, VVWS代表垂直风切变; u200、u850分别代表200hPa和850hPa等压面上纬向风速; v200、v850分别代表200hPa和850hPa等压面上经向风速。
图4a、b为土台风“蝴蝶”与“银河”达到最大强度时VWS的分布情况。为更好地比较两例土台风增强时的环境流场, 在去除台风涡度后(徐桂妹 等, 2014)用距离台风中心500km半径范围的平均风场计算垂直风切变, 发现两者的VWS均小于10m·s-1, 分别为9.98m·s-1和8.45m·s-1, 且“蝴蝶”处于东风切变中, “银河”处于北风切变中。前人的观测和数值模拟表明TC中的强对流运动主要位于切变方向左侧, 即顺切变一侧(陈国民 等, 2010; 李瑞 等, 2014)。Tuleya等(1981)的数值研究表明东风切变有利于TC的产生和发展, 因为当TC以TC整层平均速度向西移动时, 低层的辐合和高层的暖心仍然保持同相位, 这有利于TC发展。因此位于东风切变的“蝴蝶”更容易在低层产生辐合, 高层产生辐散, 发生强对流, 有利于TC增强, VWS情况较“银河”更有利。

3.4 海洋下垫面

海洋是台风能量的主要来源, 高温海水以感热通量和潜热通量的形式为台风的形成和发展提供能量(Gray, 1998)。“蝴蝶”和“银河”发生时的SST都高于28℃(图5), 都满足TC发展的必要条件。但仅分析SST不足以说明海洋热状况。随着遥感技术进步, 海洋上层结构影响TC强度的研究越来越多, 多用26℃等温面以上海水所含的热量来描述海洋上层热力特征, 即海洋热容量。本文参考了NOAA上提供的迈阿密大学测算的SOHCS日均OHC数据, 发现“蝴蝶”和“银河”的海洋热状况都有利于台风发育。“蝴蝶”生成时(2013年9月25日)日均OHC为64.8kJ·cm-2, “银河”生成时(2016年7月25日)日均OHC为82.0kJ·cm-2。
Fig. 2 Temperature on 850 hPa (shading; units: ℃) and isoheight on 500 hPa (units: m) in the South China Sea and its surroundings. Wutip: a) 00UTC Sep. 29, b) 06UTC Sep. 30; Mirinae: c) 12UTC Jul. 26, d) 12UTC Jul. 27. No data for the Tibetan Plateau

图2 南海及周边850hPa气温(填色)与500hPa等高线(单位: m)图
“蝴蝶”: a. 9月29日00时, b. 9月30日06时; “银河”: c. 7月26日12时, d. 7月27日12时。青藏高原数据缺省

Fig. 3 Circulation on 200 hPa in the South China Sea and its surroundings. a) Wutip at 00UTC Sep. 29; b) Mirinae at 12UTC Jul. 26

图3 南海及周边200hPa高空流场图
a. “蝴蝶” 9月29日00时; b. “银河”7月26日12时

Fig. 4 Vertical wind shear in the South China Sea and its surroundings. a) Wutip at 00UTC Sep. 29; b) Mirinae at 12UTC Jul. 26. Black star denotes TC center

图4 南海及周边垂直风切变分布图
a. “蝴蝶”9月29日00时; b. “银河” 7月26日12时。黑色五角星为气旋中心

Fig. 5 SST in the South China Sea. a) Wutip on Sep. 2013; b) Mirinae on Jul. 2016

图5 南海SST分布图
a. “蝴蝶” 2013年9月; b. “银河”2016年7月

4 模式模拟对比

模式采用双重嵌套网格(图6), 以115°E、17°N为中心, 外网格空间分辨率27km, 格点数200×150, 内网格空间分辨率9km, 格点数247×205。垂直层为27层。采用的物理方案包括WSM3(WRF Single- Moment 3 class)类简单冰方案、RRTM(Rapid Radiative Transfer Model)长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案、MM5(Fifth-generation Mesoscale Model)近地面层方案、Noah陆面过程模式、YSU(Yonsei University)边界层物理方案、Kain-Fritsch积云参数化方案(崔琳琳 等, 2012)。积分时间分别为126h (2013年9月25日18时至10月1日00时)和60h (2016年7月26日00时至7月28日12时)。模拟路径与实况路径比较接近, 移速与移向均与实况较为符合, 已满足机制探讨需求, 在误差允许范围之内。

4.1 海表面温度

本文设计了4组模拟实验(表1)探究SST对两例土台风强度的影响。
Tab. 1 Four numerical experiments

表1 不同数值试验方案

实验 SST设置 实验设置
EXP1 关闭 FNL海温场不随时间变化(过程不变)
EXP2 打开 FNL自带海温场每6h变化(过程变化)
EXP3 打开 FNL自带海温场降低1℃每6h变化(过程变化)
EXP4 打开 FNL自带海温场升高1℃每6h变化(过程变化)
EXP1是WRF模式默认选项, SST只作为初始条件, 模拟过程不参与模式运算, 只能在初始场中反映实际海温状况, 不能反映台风发展过程中海温的变化。为接近实况, 提高模拟精度, 在模拟实验中引入SST(刘翔 等, 2009), 每6h更新SST场。EXP3和EXP4是两组敏感性实验, 在模拟开始时对外网格范围内的SST进行加(减)1℃处理, 且每6h更新的SST场也人为加(减)1℃, 保证不改变台风过程中SST的空间分布结构, 探讨SST对两例土台风强度的影响。
Fig. 6 WRF domain and comparison of tracks between CMA and simulation. The blue line denotes Wutip track, red line denotes Mirinae track, and light blue stars denote simulated results

图6 WRF网格与土台风模拟路径对比
蓝色为“蝴蝶”路径, 红色为“银河”路径, 淡蓝色五角星为模拟路径

图7分别是“蝴蝶”与“银河”的最低气压和10m最大风速随积分时间变化图。EXP1与EXP2结果接近, 气压相差±1hPa, 风速相差±3m·s-1, 为了更直观地显示敏感性实验造成的差异, EXP1在图中未画出。红色原点为时间分辨率6h的CMA数据, 可用来比较实验结果。对“蝴蝶”(图7a、b)36~108h气压和风速分析发现, SST降低1℃, 气压升高约15hPa, 风速减小7m·s-1; SST升高1℃, 气压降低约14hPa, 风速增大6m·s-1。对“银河”(图7c、d) 24~48h气压和风速分析发现, SST降低1℃, 气压升高约10hPa, 风速减小8m·s-1; SST升高1℃, 气压降低约7hPa, 风速增大6m·s-1。“蝴蝶”与Chan等(2001)利用海气耦合模式研究得出的16hPa·℃-1接近, “银河”与Emanuel (1988)将TC视为卡诺热机得出的10hPa·℃-1接近。SST的分布与变化对TC强度的影响是明显的, 但影响的定量关系有较大分歧。
Fig. 7 SST experiment results of Wutip (a, b) and Mirinae (c, d)

图7 “蝴蝶”(a、b)与“银河”(c、d)3组实验随模式积分时间变化图

由图7可直观看出, 在TC发展过程中, EXP2和EXP4气压和风速的差值普遍小于EXP2和EXP3的差值, 即SST升高1℃气压和风速的变化量均小于SST降低1℃的变化量, 与Chan等(2001)人提出的海温过高时TC加强幅度减小一致, 表明两例土台风的强度对于SST的响应表现为非线性正相关。由于南海位于印度洋-太平洋暖池区, 在夏秋季节SST普遍偏高, 已充分满足土台风增强的热力条件, SST升高对土台风增强的影响将减弱。

4.2 水汽输送

4.2.1 垂直水汽输送
在广阔的高温洋面上, 海洋中的热量和水汽通过辐射、传导、较强的蒸发以及微型对流和湍流向底层大气输送, 使底层大气的温度升高, 湿度变大, 能量增加, 密度变小, 不稳定度变大, 海洋长时间的向大气提供能量, 使扰动得以继续发展。垂向水汽通量可以反映海洋向大气释放的潜热通量。
利用WRF模拟结果比较土台风“蝴蝶”与“银河”最大强度时海表面处的垂向水汽通量和潜热通量, “蝴蝶”为3.53×10-4kg·m-2·s-1和881W·m-2, “银河”为4.51×10-4kg·m-2·s-1和1128W·m-2。所以, “银河”从海洋中获得的能量多于“蝴蝶”。
4.2.2 水平水汽输送
台风的能量一方面来自于海气界面海洋向大气输送的潜热通量, 另一方面来自于从外界低空流入的湿热焓, 所以分析大气底层各个方向的水汽混合比, 探究哪个方向流入的湿热焓最多, 对于研究土台风的发生发展十分重要。设台风半径100km, 以正北方向为0°逆时针展开, 计算台风过程中距TC中心100km处的水汽混合比。
“蝴蝶”(图8a)刚生成时TC的不对称性十分显著, 西南侧(100°—200°)水汽混合比明显较低。20h左右, 由于中强度的冷空气北下, 近地面层由于气压梯度力造成偏东气流加强, 将南海东北部的大量水汽向台风中心辐合, 使得西北方(0°—100°)和东北方(300°—350°)水汽混合比较大。36~84h是台风主要增强阶段, 压强从1000hPa降到950hPa, 最大风速45m·s-1。水汽混合比最大值出现在西南方(100°—200°), 这与“蝴蝶”活动期间西南季风的明显加强有关(图9a)。84h后水汽补充较弱, 台风维持并开始减弱。
“银河”(图8b)底层水汽混合比明显小于“蝴蝶”。“银河”的发展过程可明显分为两个阶段。30h前东南方(200°—300°)水汽混合比最大, “银河”第一次登陆导致大气底层水汽混合比总体较低。越过海南岛移入北部湾后, “银河”发生二次增强, 40h前后达到最大强度, 水汽主要由西南方 (50°—200°)提供。“银河”发生时南海西南季风较弱(图9b), 从外界获得的水汽较少, 这也是“银河”强度无法继续增强的一个重要原因。
Fig. 8 Moisture mixing ratio of Wutip (a) and Mirinae (b)

图8 “蝴蝶”(a)和“银河”(b)大气底层水汽混合比展开图

Fig. 9 Background wind field on 850 hPa in the South China Sea and its surroundings. a) Wutip at 00UTC Sep. 29; b) Mirinae at 12UTC Jul. 26. No data on the Tibetan Plateau

图9 南海及周边850hPa背景风场
a. “蝴蝶”9月29日00时; b. “银河”7月26日12时。青藏高原数据缺省

5 讨论

“蝴蝶”生成于2013年9月, “银河”生成于2016年7月, “蝴蝶”与“银河”生成时的月均SST分别为29.1℃和30.6℃, 模式也表明“银河”获得更多的潜热通量。理论上“银河”从海水中获取了更多的能量, 其强度增大的可能性更大, 但“银河”最大强度只达到强热带风暴便消亡了, 主要有以下3点原因造成。
一是“银河”VWS情况较不利。“银河”发生时副热带高压主体位于我国华南沿海(图2c、d), 南海上空受副高南侧影响, 风速较大且偏东气流较强(图3b), 而低空风速较小且风向不定(图9b)。高低空水平风方向和速度不同使TC内区高层暖湿空气及释放的潜热平流到环境中, 热量无法集中加热同一空气柱。且“银河”位于北风切变中, VWS情况不如“蝴蝶”有利。
二是“银河”发生时西南季风较弱, TC外围气旋性环流较弱且水汽补充不足。“蝴蝶”在发展过程中低纬西风明显加强(图9a), 为其发展带来充沛的水汽补充。同时北方冷高压东移南压, 冷高南侧弱冷空气向南移动与台风外围云系结合(图2a、b), 适中强度的冷空气活动加强了台风外围气旋性环流, 有利于“蝴蝶”迅速加强(赵小平 等, 2014)。而“银河”在发展过程中西南季风较弱(图9b), 图8显示“银河”大气底层水汽混合比明显小于“蝴蝶”。所以较弱的台风外围气旋性环流和西南暖湿气流水汽补偿不足也是“银河”没有发展加强的重要原因。
三是“银河”源地和路径没有为其发展提供有利的条件。“银河”生成于更北部的陆架陆坡区, 且途经7、8月盛行的琼东上升流区, 这一路径不利于其发展。一次登陆后“银河”迅速减弱, 再次移入北部湾时风速只有18m·s-1, 但北部湾水深较浅且范围有限, 海水混合层浅, OHC低。“银河”在北部湾的发展时间有限, 风速增强到30m·s-1时发生了二次登陆。两次登陆过程减弱了其强度, 所以“银河”没有得到充分发展。

6 结论

与较多关注的西北太平洋源地台风相比, 土台风具有南海本地特点。通过分析“蝴蝶”与“银河”增强时南海及周边海域的高低空环流形势、VWS、SST和OHC, 利用WRF模式模拟两例土台风过程, 对比了两例土台风过程中环境因子的差异, 得到“蝴蝶”与“银河”强度差异的环境原因。
1)“蝴蝶”与“银河”均为迅速增强的土台风, 虽然“银河”的海洋下垫面条件优于“蝴蝶”, 但因高低空环流形势和VWS分布情况存在明显差异, 最终没有形成台风, 只达到强热带风暴等级。
2)“蝴蝶”可以迅速增强为强台风, 主要是因为北方冷空气南下增强了TC外侧气旋性环流, 西南暖湿气流爆发为TC提供了充沛的水汽补充, TC高空呈现多方向性流出的强辐散场和TC处于东风切变的有利环境中。
3)7—9月南海平均SST均高于28℃, SST条件无明显差异; 且SST对土台风强度影响的敏感性实验表明两例土台风的强度对于SST的响应都表现为非线性正相关。SST越高, 土台风能达到的强度越大, 但SST继续升高时, 土台风强度增大的幅度将减缓。因此, 对于7—9月的南海而言, SST已满足台风发展的必要条件, 在对于土台风的预报中还需特别注意SST之外的环境因子。

The authors have declared that no competing interests exist.

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
陈国民, 沈新勇, 刘佳, 2010. 垂直风切变对热带气旋强度及结构的影响[J]. 气象研究与应用, 31(1): 1-4, 10.

CHEN GUOMIN, SHEN XINYONG, LIU JIA, 2010. Role of vertical wind shear on tropical cyclone intensity and structure[J]. Journal of Meteorological Research and Application, 31(1): 1-4, 10 (in Chinese).

[2]
崔琳琳, 胡松, 2012. 2008年东海海面WRF风场和QuikSCAT风场差异分析[J]. 海洋预报, 29(5): 39-47.

CUI LINLIN, HU SONG, 2012. Analysis on difference of sea surface wind field between WRF and QuikSCAT over the East China Sea of 2008[J]. Marine Forecasts, 29(5): 39-47 (in Chinese).

[3]
方宗义, 1982. 台风发生发展过程中的云型特征与高空环境流场的关系[J]. 大气科学, 6(3): 274-282.

FANG ZONGYI, 1982. The relationship between the cloud pattern and the environmental flow pattern of the upper troposphere during the genesis and development of typhoon[J]. Scientia Atmospherica Sinica, 6(3): 274-282 (in Chinese).

[4]
胡春梅, 端义宏, 余晖, 等, 2005. 华南地区热带气旋登陆前强度突变的大尺度环境诊断分析[J]. 热带气象学报, 21(4): 377-382.

HU CHUNMEI, DUAN YIHONG, YU HUI, et al, 2005. The diagnostic analysis of the rapid change in tropical cyclones intensity before landfall in South China[J]. Journal of Tropical Meteorology, 21(4): 377-382 (in Chinese).

[5]
李崇银, 1983. 环境流场对台风发生发展的影响[J]. 气象学报, 41(3): 275-284.

LI CHONGYIN, 1983. The effect of ambient flow on generation ane development of typhoon[J]. Acta Meteorologica Sinica, 41(3): 21-30 (in Chinese).

[6]
李瑞, 李本亮, 胡鹏, 等, 2014. 环境垂直风切变对0509号台风“麦莎”的影响分析[J]. 海洋学研究, 32(2): 14-22.

LI RUI, LI BENLIANG, HU PENG, et al, 2014. Effects of environmental vertical wind shear on typhoon Matsa (0509)[J]. Journal of Marine Sciences, 32(2): 14-22 (in Chinese).

[7]
林秀斌, 2007. 西北太平洋热带气旋强度变化及其影响因子的研究[D]. 南京: 南京信息工程大学.

LIN XIUBING, 2007. Studys on the maximum intensity changes of tropical cyclone and their influencing factors on Northwest Pacific[D]. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology (in Chinese).

[8]
刘翔, 蒋国荣, 卓海峰, 2009. SST对台风“珍珠”影响的数值试验[J]. 海洋预报, 26(3): 1-11.

LIU XIANG, JIANG GUORONG, ZHUO HAIFENG, 2009. Numerical experiment for the impact of SST to typhoon “Chanchu”[J]. Marine Forecasts, 26(3): 1-11 (in Chinese).

[9]
沈桐立, 2010. 数值天气预报[M]. 北京: 气象出版社.

[10]
吴迪生, 赵雪, 冯伟忠, 等, 2005. 南海灾害性土台风统计分析[J]. 热带气象学报, 21(3): 309-314.

WU DISHENG, ZHAO XUE, FENG WEIZHONG, et al, 2005. The statistical analyse to the local harmful typhoon of South China Sea[J]. Journal of Tropical Meteorology, 21(3): 309-314 (in Chinese).

[11]
徐桂妹, 李丽平, 2014. 1013号台风“鲶鱼”的台风环流分离方法比较[J]. 南京信息工程大学学报: 自然科学版, 2014, 6(2): 152-157.

XU GUIMEI, LI LIPING, 2014. Comparisons of different approaches in separating Typhoon Megi (1013) circulation from its environment[J]. Journal of Nanjing University of Information Science and Technology: Natural Science Edition, 6(2): 152-157 (in Chinese).

[12]
阎俊岳, 1996. 近海热带气旋迅速加强的气候特征[J]. 应用气象学报, 7(1): 28-35.

YAN JUNYUE, 1996. Climatological characteristics of rapidly intensifying tropical cyclones over the offshore of China[J]. Quarterly Journal of Applied Meteorology, 7(1): 28-35 (in Chinese).

[13]
于玉斌, 2012. 冷空气影响热带气旋发生发展的研究进展[J]. 海洋学报,34(3): 173-178

YU YUBIN, 2012. Research advances of cold air impacts on the tropical cyclone genesis and development[J]. Acta Oceanologica Sinica, 34(3): 173-178 (in Chinese).

[14]
赵小平, 朱晶晶, 吴慧, 等, 2014. 1321号台风“蝴蝶”强度变化特征和影响因素分析[J]. 应用海洋学学报, 33(3): 404-411.

ZHAO XIAOPING, ZHU JINGJING, WU HUI, et al, 2014. Intensity evolution characteristics and influencing factors of the typhoon “Wutip” (1321)[J]. Journal of Applied Oceanography, 33(3): 404-411 (in Chinese).

[15]
CHAN J C L, DUAN YIHONG, SHAY L K, 2001. Tropical cyclone intensity change from a simple ocean-atmosphere coupled model[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 58(2): 154-172.

[16]
EMANUEL K A, 1988. The maximum intensity of hurricanes[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 45(7): 1143-1155.

[17]
FRANK W M, RITCHIE E A, 2001. Effects of vertical wind shear on the intensity and structure of numerically simulated hurricanes[J]. Monthly Weather Review, 129(9): 2249-2269.

[18]
GRAY W M, 1998. The formation of tropical cyclones[J]. Meteorology and Atmospheric Physics, 67(1-4): 37-69.

[19]
KAPLAN J, DEMARIA M, 2003. Large-scale characteristics of rapidly intensifying tropical cyclones in the North Atlantic basin[J]. Weather and Forecasting, 18(6): 1093-1108.

[20]
MOLINARI J, VOLLARO D, 2010. Rapid intensification of a sheared tropical storm[J]. Monthly Weather Review, 138(138): 3869-3885.

[21]
NGUYEN L T, MOLINARI J, 2012. Rapid intensification of a sheared, fast-moving hurricane over the gulf stream[J]. Monthly Weather Review, 140(10): 3361-3378.

[22]
TULEYA R E, KURIHARA Y, 1981. A numerical study on the effects of environmental flow on tropical storm genesis[J]. Monthly Weather Review, 109(12): 2487-2506.

[23]
WANG HUI, WANG YUQING, 2014. A numerical study of typhoon Megi (2010). Part I: Rapid intensification[J]. Monthly Weather Review, 142(1): 29-48.

[24]
YING MING, ZHANG WEI, YU HUI, et al, 2014. An overview of the China meteorological administration tropical cyclone database[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 31(2): 287-301.

[25]
ZEHR R M, 1992. Tropical cyclogenesis in the Western North Pacific[D]. Colorado: Colorado State University.

Options
Outlines

/

〈 〉