大西洋平均年度热带气旋大小的变化（翻译）外文翻译资料

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JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL. 116, D09114, doi:10.1029/2010JD015011, 2011

大西洋平均年度热带气旋大小的变化（翻译）

Steven Quiring，Andrea Schumacher，Chris Labosier，和Laiyin Zhu

2010年9月3日收稿;2011年2月24日修订; 2011年3月3日被确认;2011年5月14日发布

以前的研究集中在预测近实际的单个风暴的热带气旋（TC）尺度。本研究的目的是开发模式来解释大西洋TC尺度的平均年际变化，由最大风的半径（RMAX）和34节风（17m/s;R34）的径向范围来衡量，并确定以确定各种环境和风暴相关特性与TC尺度之间的关系。我们的分析表明，在大西洋的海域中，平均年度TC尺度会有系统地变化，因此不适合为整个大西洋海盆开发TC尺度的单一模式。用于解释平均年度TC尺度变化的最重要的变量是最大切向风（VMAX）。VMAX在所有海域与RMAX负相关并且和除了墨西哥湾的所有海域的R34正相关，表明具有更强烈TC的年份往往RMAX（R34）比平均更小（更大）。其他因素，如海面之间温度的关系，海平面压力和Nintilde;o3.4表明环境因素可能在调节平均年度TC尺度中起次要作用。虽然与用于预测TC大小的短期变化的模型有一些相似之处，我们的结果表明，不适合应用这些模式来解释在更大的空间尺度和更长的时间尺度的TC尺度的变化。

引文： Quiring, S., A. Schumacher, C. Labosier, and L. Zhu (2011), Variations in mean annual tropical cyclone size in the Atlantic, J. Geophys. Res., 116, D09114, doi:10.1029/2010JD015011.

1.介绍

已经确定的是，热带气旋（TC）可能造成的潜在损害与风速的立方成正比。通通常用于描述TC的潜在破坏性的指数，即功率耗散指数，由Emanuel [2005]定义为，其中Vmax是最大切向风速，t是TC的寿命。尽管受到TC影响的区域计算在Emanuel [2005]的总功率耗散的原始公式中，因为难以获得关于TC大小的历史数据，所以进行简化假设以将其从PDI中移除。尺度影响破坏性潜力，因为它通常与风暴的降水场的面积范围相关，这反过来影响内陆洪水风险的程度[Weatherford和Gray，1988] 。风暴潮也是TC尺度的函数，较大的TC群常伴随着更大的涛动[Irish et al。，2008]。最近的一项研究表明，涛动可以变化多达30％与TC尺度有实际的变化[Irish et al。，2008]。从社会经济的角度来看，给定的强度更大的TC可能需要更广泛并且比较小的风暴更长的撤离时间尺度[白石，2003]。因此，更大的TC往往造成更多损坏并且代价更高。目前，TC规模的操作指南的主要来源是依赖于气候学和持久性的方案[Knaff等人，2007]。缺乏关于TC结构和TC尺度的可用数据仍然是实时应用和长期研究的重大挑战。飞机侦察是获取TC风场信息的最准确方法[Mueller et al。，2006]。但是，这些数据通常只适用于正在威胁美国的TC。因此，一些估计TC规模和结构的额外方法已经开发出来。Demuth等人 [2004,2006]推导出使用从微波遥感导出的参数来估计TC风半径的统计方法。然而，微波数据的空间和时间分辨率限制了它们对于实时预测应用的效用。为了克服这个限制Mueller et al。 [2006]和Kossin et al。 [2007]开发了一种使用红外（IR）卫星数据来估计TC大小的方法。它们的方法的优点是IR数据在热带地区连续可用[Kossin等人，2007; Mueller等，2006]。KKossin等人 [2007]开发了三种算法来估计TC大小/结构的各种度量。这些算法利用近实时使用IR卫星数据和三个TC特征（最大风速（VMAX），风暴的年龄和纬度）来模拟TC大小的变化。QuikSCAT散射仪数据也被用于研究TC尺度和开发对TC尺度分布的理解[Chavas和Emanuel，2010]。不幸的是，QuikSCAT在2009年11月停止运作，并且没有被替换。所有这些方法都具有优势和弱点，并且TC尺度的估计可能是相当不同的。例如，Dean等 [2009]表明，Demuth等人[2006]和Kossin 等人[2007]对于TC大小的估计之间存在显着差异。本研究采用TC大小都记录的和在Extended Best Track (EBT)数据集（1988 - 2008）上合适的数据 [Demuth et al., 2006].

研究人员已经确定了影响TC大小的几个因素，包括外部强迫和内部过程[例如，Liu和Chan，2002; Maclay等人，2008; Weatherford和Gray，1988]。内部过程可能导致剧烈的TC尺度变化[Maclay等人，2008]。一种被称为风眼墙替换周期的这样的过程的特征在于发展次级外风眼墙 ，其收缩直到其替代现有的较小风眼墙 ，这导致表面风场的扩展[Willoughby等人， 1982]。当在登陆期间发生时，由于接受风暴潮和风害的增加的沿海地区，表面风场的这种拓宽可能是特别危险的。 例如，Kossin和Sitkowski [2009]报道，卡特里娜飓风（2005年）由于与次生风眼墙相关的风场的扩大，产生了比预期更强大和更有害的风暴潮。统计模型已经证明了在飓风中次级眼壁形成的诊断和短期预测中的成功[Kossin和Sitkowski，2009]，但是使用数值模型的长期预测是具有挑战性的，因为内部过程的随机性和小规模。由Kossin等人开发的TC尺度模型 [2007]用于预测短期（6 h）TC尺度的变化是基于VMAX，风暴的年龄和纬度。Kossin等人 [2007]发现VMAX是最重要的变量，纬度和风暴年龄不太重要。如所预期的，VMAX与34节风（R34）的半径直接相关（例如，较强的风暴与较大的R34相关联），并且与最大风半径RMAX反相关（例如，随着风暴的强度增加 ，RMAX减小）。暴雨年龄和纬度都与R34和RMAX呈正相关，但这些关系只有与VMAX的关系的一半强[Kossin et al。，2007]。这三个措施补充了七个IR派生变量，有助于减少TC大小预测的误差。

虽然在开发TC尺度和尺度变化的实时预测方面取得了进展，但很少有工作集中在大空间尺度和较长时间段的可预测性。对西北太平洋台风的研究发现，平均大小的年际变化可能与天气流动模式的年变化有关[Chan and Yip，2003]。虽然这项研究只考虑了一个3年的样本，它表明外部强迫可能在调整年平均TC大小在一个给定的海域中发挥重要作用。

本研究的目的是通过检查Chan和Yip [2003]的分析，通过检查RMAX和R34测量的大西洋海域平均TC尺度的年变化来扩展。这项研究的动机是需要开发的TC尺度的诊断模型，适用于比那些以前开发的实时预测应用程序更大的空间和时间尺度 [Kossin等人，2007年; Mueller等，2006]。这项研究是作为调查飓风和风暴未来风险的项目的一部分。未来风险将使用一系列模型来确定，这些模型考虑了各种未来气候情景下TC频率，强度和大小的变化，以及它们对美国电力基础设施的共同影响。未来风险将使用来自一般循环模型和年度TC频率，强度和大小模型的数据进行评估。目前还不清楚被用于TC规模的短期预测为单个风暴现有的模式是否也适用于在子流域和流域尺度解释年均TC大小。在TC年际（和更长期）的变化有更好的了解对检查从飓风和风暴风险的未来变化，以及对适应和沿海规划活动有影响。本文讨论两个研究问题。（1）可以开发诊断统计模型来解释大西洋TC大小（例如R34和RMAX）的年际变化吗？（2）哪些TC和环境变量可用于解释TC尺度的年际变化？

关于大规模环境条件和先前已经发现影响TC大小的其他TC性质分析了R34和RMAX的变化[例如Chan和Yip，2003; Weatherford和Gray，1988]。第2节确定和定义本分析中使用的变量，并为以前的研究提供背景，促进其选择。第3节描述了所使用的数据源，平均技术和质量控制程序。简单的线性相关用于检查TC大小与环境和风暴相关变量之间的关系，其结果显示在第4节。进行多重线性回归以开发诊断模型，并且所得到的模型和验证结果在第5节中呈现。第6节描述了本研究的一些局限性，第7节提供了这项工作的结论和潜在应用。

2.变量选择

2.1。 相关变量：TC大小的度量

TC尺度以多种方式测量。 每个指标都有自己的优势和弱点，与可用性，测量不确定性和效用相关。内核尺度的测量，例如最大风的半径（RMAX）和眼直径，可以直接通过飞机侦察或通过雷达和卫星远程测量。这两种方法提供关于风暴结构和最强风位置的信息。然而，这些值不一定提供TC的破坏性潜力的完整图片，因为不同强度的风暴可以具有相似的内核尺度。例如，2005年8月25日18时的卡特里娜飓风的RMAX为15海里（1海里= 1.852公里），VMAX为60节，而2008年9月5日的Ike飓风也有15海里 和115节的VMAX。

通常，使用特定风速的径向范围的测量来分类TC尺度。这种类型的度量包括R34，R50和R64，其测量34节（17ms-1，热带风暴力），50节（26ms-1）和64节（33ms-1，飓风力 ）风。这些指标直接适用于风暴潮估计[Irish et al。，2008]，国防部安装的国家飓风中心和热带气旋条件准备（TCCOR）的热带风暴和飓风观察和警报的发布。这些指标的缺点是，它们难以在原地测量，并且只能通过卫星遥感方法在十多年内得到[Knaff和DeMaria，2006]。其他大小度量试图分类TC系统的完整大小（即，到TC环境和周围环境之间的边界的半径），并且包括最外闭合等压线（ROCI）的半径和外半径（R0）[Dean et al。，2009]。Dean et al. [2009]将风暴的外半径（R0）定义为其中表面风场的波动不再直接与热带风暴相关联的半径。

在本研究中考虑的两个尺度参数是MAX和R34。两者都是在操作上记录并且在Extended Best Track（EBT）数据集[Demuth等人，2006]中可用的TC尺度的度量。外，使用双侧学生t检验，大西洋的RMAX和R34的年平均值在95％水平（r = 0.08）没有显着相关，表明它们代表TC大小在时间上的独立测量 ，年度）和空间（即大西洋海域）尺度。

2.2。 独立变量：环境和风暴相关参数

已经确定几个环境因素影响TC尺度以及尺度变化。 Emanuel [1986]开发了一个稳态分析框架来描述成熟TC的维护。在该框架中，预期随着海表面温度升高，外风（例如，R34）的程度也将增加。在西北太平洋海域的先前研究发现，通过类似于R34的指标测量的更大的台风趋向于在广泛，强的季风“环流”内形成[Liu和Chan，2002; Weatherford和Gray，1988]。季风回旋的特点是广阔的低压和气旋涡度低水平。在Maclay等人的观察性研究中， [2008]统计测试表明，垂直切变是在TC内芯动能，这既是TC的大小和强度的度量的增加相关的最显著环境强迫之一。根据Mcclay等。 [2008]切变和TC尺度之间的关系取决于切变的强度。弱切变与TC强度的增加相关，但与TC大小无关。中等切变与TC尺度的增加和TC强度的较小增加相关。强切变与TC强度或TC尺度的增加无关。最近，理想化的数值实验被用来表明干燥环境产生模拟TC，在核心外部具有较少的降水，狭窄的潜在涡度分布和切向风场的较小的径向范围[Hill和Lackmann，2009]。在大西洋和TC的TC活动通常较少，在厄尔尼诺事件期间往往较弱，因为增加的上层西风和相关的垂直风切变的增加[Emanuel et al。，2008; Gray，1984]。Kimball和Mulekar [2004]证明，在厄尔尼诺年期间，平均TC尺度也较小，因为较弱的暴风雨比例较大。在这些先前研究的基础上，本研究考虑的环境变量包括海表面温度（SST），850 mbar垂直涡度（VOR），平均海平面压力（MSLP），850-200 mbar垂直剪切（VSHR），600 mbar相对湿度（RHUM）和Nintilde;o3.4 SST异常（N34）。

过去的工作还表明，某些与风暴相关的特征可能影响TC的大小[Kossin et al。，2007; Mueller等，2006]。Emanuel [1986]开发的建模框架表明，TC中的外核风（例如，R34）的大小应当随着TC强度的增加而增加，尽管观测分析发现这种相关性较弱[Merrill，1984; Weatherford和Gray，1988]。相反，观察结果表明，TC随着其眼壁收缩而增强，RMAX变小[Willoughby等，1982]。能量平衡论证还表明，具有较小RMAX的TC应该获得更强的强度[Shen，2006]。已经观察到TC随着它们向极地移动并反复而生长[Merrill，1984; Weatherford和Gray，1988]，表明大小可能是纬度的正函数。由快速前进速度引起的不对称性也被认为导致TC尺度的增加[Schwerdt等人，1979]。因此，一些风暴相关变量也被考虑为它们对年平均TC大小的影响，包括强度（VMAX），风暴中心的纬度（TCLAT）和前向速度（TCSPD）。在本研究中使用的独立变量的列表在表1中给出。

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