西北太平洋台风群发事件年代际变化特征分析

张可 方娟

(1 南京大学 大气科学学院， 南京 210023;2 中尺度灾害性天气教育部重点实验室，南京 210023)

引 言

台风是形成于热带及副热带洋面上、具有有组织对流、深厚涡旋并伴随剧烈大风、降水的天气尺度系统。深厚的暖水层、良好的热力和动力配置使得西北太平洋成为了全球台风最频发的区域[1]。当暖池次表层海温处于热状态时，台风偏少，生成位置偏向于西北太平洋西北侧，更靠近东亚大陆[2-3]；近几十年来西北太平洋台风频数下降和赤道太平洋类拉尼娜(La Nia)海温变化趋势有关[4-5]。另一方面，由于西太平洋80%以上的台风都在季风槽的辐合环流中生成[6-7]，季风槽位置、强度变异都会直接地影响台风生成位置和频数：季风槽偏强(偏弱)年份，7—9月台风生成位置更偏向西北太平洋中、东侧(西侧)[8]。1999—2013年，季风槽平均位置变动又使得这时期台风相较于1999年前更频繁生成于西北太平洋西侧[8-9]。

除大尺度环境的作用外，各尺度的海气变率也使西太地区台风活动存在明显的年际和年代际变化。较长的时间尺度上，太平洋年代际涛动(Interdecadal Pacific Oscillation， IPO)各位相海温引起的垂直风切变的变化是引起热带气旋数年代际差异的重要原因之一[10]；太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation, PDO)冷(暖)位相时期， 台风数明显偏多(少)[11]。从年际变化来看，台风活动与ENSO有密切联系，之前学者发现在El Nio事件发展年，台风生成位置偏东偏南、强台风频数增多；而La Nia发展年台风生成位置偏西偏北且强度偏弱[12-13]。更短的周期上，季节内振荡(Madden-Julian Oscillation， MJO)湿位相对应西太地区更多的热带气旋[14-15]， 准双周振荡(Quasi-biweekly Oscillation， QBWO)对热带气旋生成和路径同样具有显著的影响[16]。

而在季节内变率调节下，台风生成在2～3周的周期内常出现“集群”现象，即台风活动具有明显的群发性和周期性[17]。西北太平洋群发事件中生成的台风数可达总台风数的一半[18]。前人针对台风群发机制的探究中，曾指出台风生成的活跃与不活跃阶段对应着季风槽的活跃与不活跃流型[19]；另外众多学者也认为台风群发易出现在MJO湿位相， 这是因为湿位相期间大气低层维持的较大尺度的低频气旋性环流为天气尺度的台风生成提供了有利的背景环流场[20-21]；类似的，QBWO湿位相、事先已存在的台风引起的Rossby能量频散、以及大尺度辐合背景下东风波西传的能量累积都有可能引起台风群发[22-23]，各类热带波动传播时激发的扰动对台风群发都具有重要影响。

总体来看，目前年际、年代际变率下对台风个例影响的研究已有很多，但对台风群发事件的讨论依然较少。另外，以往的研究多将台风频数的年代际变化和台风的群发性视为两个独立问题，缺乏针对这两者之间联系的讨论。因此，本文将重点关注1979—2018年6—10月发生于西北太平洋地区的台风群发事件及其对应的台风生成频数，通过分析大尺度环境配置、热带扰动频数以及MJO信号来揭示导致群发序列变化的可能成因。

1 资料与方法

1.1 资料

本文主要关注1979—2018年西北太平洋地区(含中国南海)达到热带低压强度以上(即中心最大风速达到10.8 m·s-1以上)的台风，并设置研究时段为6—10月，即整个西太台风季期间。采用的台风资料为日本气象厅台风最佳路径数据，该资料提供了台风个例逐6 h的位置和强度信息，并且以第一时刻达到热带低压强度的位置作为该台风的生成位置。

为分析台风群发背景场特征，采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)水平分辨率为1°×1°的ERA-Interim逐6 h以及逐日风场、相对湿度、海表面温度、散度、相对涡度资料。还有澳大利亚气象局提供的RMM实时多变量MJO指数(Real-time Multivariate MJO Index)，这一指数主要用来分析西北太平洋地区台风群发事件与季节内振荡之间的联系。

1.2 方法

1.2.1 台风群发事件的定义

到目前为止，国内外针对台风群发事件已有了诸般不同的定义，总体而言可分为两类：第一类重点关注各台风生成时刻的时空相关性，即要求2个台风生成时间前后相邻且水平距离较近[24-25]；第二类关注台风之间的共存状态，即要求某海域有2个或3个以上台风同时存在[23，26]。经过统计，发现这两类定义都能在一定程度上反映环境强迫和低频振荡影响下发生的台风群发事件。但由于西北太平洋暖池区域广阔、影响系统多变，第一类定义中最普遍的是由前后相邻的两台风组成的群发事件[26-27]，且不能包含台风前期发展和移动缓慢，生成后较长时间才达到一定强度并触发群发的过程。第二类定义仅限制了台风共存时的距离，不能排除台风生成时刻相差过大而在移动过程中偶然间距离相近的情况。因此，综合上述两类定义，在要求台风之间生成时刻相近的前提下，既包含“同时同地”台风群发的情况，又考虑在台风长时间维持期间可能引起的群发，相较于已有定义不失为一种更为全面的考量，即规定：所有1979—2018年6—10月在西北太平洋地区生成的台风，若其满足以下任意1个标准，则可视为群发台风：(1)生成时间(台风生命期内初次达到热带低压强度的时刻)前后相邻的2个台风，若其生成时间间隔≤90 h，生成位置相对距离≤4 000 km，则可以被判定为群发台风。其中90 h的阈值由1979—2018年6—10月所有台风个例“前后生成时间间隔平均值减去时间间隔标准差再除以2”确定，精确到小时；4 000 km的阈值考虑了主要引起西太台风群发活跃的机制(如台风自身能量频散、东风波能量累积和低频振荡)的空间尺度，在这些过程中连续生成的群发台风距离都应在4 000 km以内[25]。(2)某时刻西北太平洋地区同时有3个或3个以上台风存在，若它们相互之间最近距离≤3 000 km，前后生成时间间隔≤168 h，则可以被判定为群发台风。其中3 000 km、168 h的阈值由以下规定得到：尽量使定义(2)和定义(1)的限制强度相近，即令两者所得的群发台风数相近并都能够包含绝大部分典型群发事件。相较于定义(1)，定义(2)是针对台风整个生命周期的定义，所以距离阈值理应取得更小——最终取3 000 km和168 h时定义(2)的补充使得群发台风数相对于仅使用定义(1)增加约10%。

上述定义都规定前后连续的2个及2个以上个数的群发台风共同组成一次台风群发事件。

1.2.2 突变性、显著性的检验

采用Lepage突变检验方法[28-29]，判断1979—2018年6—10月台风群发年序列突变年份、检验其显著性，子区间取9 a[30]。对于给定的显著性水平α，当Lepage统计序列出现极大值且超过自由度为2的χ2分布时，表示序列在此年存在突变。采取双边t检验方法检测合成均值之间的差异显著性。

1.2.3 大尺度环境场去除台风扰动方法

参考Schreck， et al[31]，采用以距台风中心距离为基准的加权函数来去除大尺度环境场中台风系统带来的扰动，基本步骤为：(1) 当天的观测场A(用再分析数据代表)减去当天的气候场Aclim，获得异常场Aa；(2) 台风中心附近的异常扰动主要是台风所引起，离开台风中心，台风对异常扰动的贡献逐渐减小。为大致反映台风对异常扰动的贡献随半径增加而减小的情况，假设台风造成的扰动在异常场Aa中的权重w(x，y)随半径r呈均值为0、标准差为R(2ln2)-1/2的类正态分布

(1)

则台风扰动场AaTC可以表示为

(2)

(3)

在此假设下，台风中心处的异常完全由台风造成，半径R处的异常一半由台风造成，2R处台风造成的异常权重仅为0.062 5(当R=500 km)，因此再向外台风的扰动便忽略不计。

文中所有台风生成时刻大尺度背景场的合成分析，均是先对每个时刻的各个层次进行去扰动处理，随后再合成的。

1.2.4 热带气旋生成潜势指数

通过计算各时段以及各类台风生成时刻合成的热带气旋生成潜势指数(Genesis Potential Index， GPI)[32]，分析大尺度环境配置对于台风生成的有利程度。具体公式形式如下：

GPI=|105η|3/2×(1+0.1Vs)-2

(4)

其中:η为850 hPa绝对涡度(单位: s-1)；RH为700 hPa相对湿度(单位: %)；Vpot为台风最大理论强度(单位: m·s-1)[33]；Vs为200 hPa与850 hPa间垂直风切变(单位: m·s-1)；ω为500 hPa垂直速度(单位: Pa·s-1)。

参考LI， et al[34]，通过计算GPI指数差异ΔGPI，进一步比较上式各项的相对贡献大小。若令：

Term1=|105η|3/2，

Term2=(1+0.1Vs)-2，

Term3=(RH/50)3，

Term4=(Vpot/70)3，

Term5=[(-ω+0.1)/0.1]。

则

ΔGPI=t1+t2+t3+t4+t5，

(5)

其中：

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

1.2.5 “TRACK”涡动路径识别方法

采用涡动路径追踪方法“TRACK“，识别台风涡旋以及它前期和后期的低压阶段[35]。首先，对逐6 h的1 000、850、700和600 hPa相对涡度进行垂直平均。与Hodges[35]不同的是，我们在最低层增加了1 000 hPa层次来保证洋面上空低层扰动的影响权重；其次，利用Butterworth滤波器对逐时次要素场进行低通滤波，保留水平尺度500 km以上的扰动；最后，采用B样条插值和最大梯度下降最小化方法确定全球范围内的所有网格点涡度最大值并进行细化以识别出格点间最大值，再以最邻近原则将这些最大值点的轨迹连结起来并进行订正[36]，以求得到更高精度的涡度扰动路径[37]。本文关注每年6—10月位于群发密集区内(5°～20°N， 110°～180°E)相对涡度不低于1×10-5s-1的扰动。

2 西北太平洋地区台风群发事件的统计特征

基于前文定义，对1979—2018年6—10月西北太平洋地区台风群发进行逐年统计(图1a—b)，期间年均群发事件4.5次，年均群发台风11.6个，占6—10月年均总台风数的59%。1994年群发台风最多，5次事件中共有29个台风生成，占当年台风总数的91%，序列总体形势与Schenkel[18]的结果相近。1990s中后期，群发事件数和群发台风数突变减少，并在减少后始终维持低值。为明确突变的可信程度，对图1a—b群发事件数和群发台风数时间序列进行Lepage突变检验，子区间取9 a并采用双边t检验验证显著性，结果如图2a—b所示。可见群发事件及其对应的台风数突变发生在1995/1996年前后，突变显著性通过了α=0.1的显著性检验(图3a—b)。而HUANGFU， et al[29]和LIU， et al[38]也指出西太平洋台风总频数于1997/1998年发生了显著年代际突变，由此可见台风频数与台风群发事件的减少之间有很好的对应关系。

图1 三类群发性质台风逐年(a、c、e)群发事件数和(b、d、f)群发事件中生成的台风数(虚线分别表示1979—1996年和1997—2018年平均值):(a、b)MTC; (c、d)MTC2; (e、f)MTC3Fig.1 The numbers of(a,c,e)events and (b,d,f)typhoons three types of mass typhoons generated during MTC events of three types of mass typhoons (The dashed line indicate the average of 1979-1996 and 1997-2018):(a,b)MTC; (c,d)MTC2; (e,f)MTC3

图2 1979—2018年6—10月非群发台风数 及其5 a滑动平均Fig.2 The number of single typhoons and its five-year moving average from June to October during 1979-2018

参考之前学者的分类[26]，根据群发性质差异对所有生成于1979—2018年6—10月的台风个例进行划分：将单独生成的台风，认为是非群发台风；将属于群发事件中生成，但事件中有且仅有2个台风成员，表示为“MTC2”；将属于群发事件中生成，且事件中有3个或3个以上台风成员，表示为“MTC3”。图1c—d表明MTC2群发仅在1990和2013年出现2次高值，其余年份均发生2次事件左右，1996年前后时间序列均值差异很小，图3c—d也显示MTC2事件数和台风数没有突变减少现象存在。相对地，1979—2018年共有10 a发生了3次或4次的MTC3事件，其中8 a在1996年前，1996年前后MTC3事件、台风数均值差异显著性通过了α=0.05的显著性检验(图1e—f)，图3e—f也显示1996年MTC3事件数突变显著性通过了α=0.05的显著性检验，台风数突变通过了α=0.1的显著性检验，MTC3群发的突变减少现象真实可信。

值得注意的是，2016—2018连续3 a出现了生成5个及5个以上台风的群发事件(2001—2015年都没有出现)，意味着2015年后西太平洋地区气候背景可能已经发生变化。为保证讨论的合理性，下文关注1979—2014年台风情况，将1979—1996年定为群发多发期，记作P1；1997—2014年定为群发少发期，记作P2。两个时段不同性质的台风群发数的对比如表1所示。在多(少)发期，年均台风群发事件4.4(3.4)次，平均每次事件包含台风3.1(2.7)个。可见群发少发期不仅事件数少了，而且平均每次事件包含的台风数也有所减少。另外，P1时段台风季年均生成21.2个台风，其中7.3个为非群发，P2时段年均仅生成18个台风，其中8.8个为非群发，非群发台风数呈现逐步上升趋势(图2)，说明西太平洋地区主要是群发事件及群发台风数的减少导致了P2期间台风频数的整体减少。两个时段MTC2和MTC3事件年均发生数及对应的台风数。P1—P2时段年均MTC3事件减少1.17次，每次事件平均减少0.17个台风。从前文已知MTC2台风数在1996年前后的均值差异和突变性都明显小于MTC3群发，可见1990s中后期西北太平洋地区台风群发事件的减少主要来自包含3个及3个以上台风的群发事件减少的贡献。

图3 三类群发性质台风逐年(a、c、e)群发事件数和(b、d、f)群发事件中生成的台风数的Lepage突变检验(红虚线为α值，即突变检验显著性水平): (a、b)MTC; (c、d)MTC2; (e、f)MTC3Fig.3 Lepage test for (a,c,e)the numbers of MTC, MTC2 and MTC3 events and (b,d,f)typhoons generated during MTC events of three types of mass typhoons(The red dotted line is α, which indicates the confidence level of both):(a,b)MTC; (c,d)MTC2; (e,f)MTC3

表1 不同性质群发事件的年均群发事件数和群发台风数Table 1 The numbers of all MTC， MTC2 and MTC3 events and typhoons generated during MTC’s events

综上，本文通过制定群发标准将1979—2018年6—10月西太地区生成的所有台风个例划分三类：非群发、MTC2群发和MTC3群发。1996年后MTC3群发台风数减少，MTC2和非群发台风数反而增多。接下来，我们将首先分析三类群发台风生成时刻的大尺度环流形势，揭示这三类群发的差异；随后对比群发多发期(P1)和少发期(P2)之间的热带扰动和大尺度环流场的差异，分析1996年前后MTC3群发突变减少的原因。

3 西北太平洋地区台风群发事件发生的大尺度环流背景

1979—2014年，西太平洋地区共有非群发台风290例，MTC2台风140例，MTC3台风275例，图4为各类型台风生成时刻海表面温度、850 hPa水平风以及GPI合成(为突出大尺度环境的作用，图4—5均为原始场去除台风扰动后再合成的结果)。图4表明三类台风生成位置分布在(5°～30°N， 105°～182.5°E)范围，非群发台风相较于群发台风更偏西、偏南，并在季风槽线附近及其南侧的西风气流区中密集生成，20°N以北较少；MTC2台风发生频数最少，分布稀疏；而MTC3台风生成点更密集且更偏北，275例中有68例生成于20 °N以北，占整体的24.7%，高于 MTC2台风的15.7%(22例)和非群发台风的15.5%(45例)。

从海温背景来看，各类台风密集生成区的海表温度均大于29℃，利于台风发生发展(图4)。不同的是，MTC3合成的26℃以上海区分布面积更广，高温海域可一直北延至东京湾和对马海峡，和MTC3台风较高纬频发相对应(图4g)。850 hPa风场环流方面，非群发台风合成的季风槽以南西风气流风速最小，南海南部(10°N附近)极大值仅为6 m·s-1(图4b)。MTC2合成风场中西风气流风速增大并向东北延伸(图4e)，MTC3合成的西风气流最强，且风速最大达到9.5 m·s-1(图4h)。与风场相对应的，三类台风合成下140°E季风槽分别位于9°N、12.5°N和15°N，意味着MTC3具有更强的水汽输送和更偏北的辐合区。类似的， GPI指数(图4 c、f、i)也在MTC2和MTC3的群发台风合成中呈现出数值逐步递增、中心逐步北抬的形势，GPI极大值中心基本和季风槽线位置一致， MTC3台风的活跃与大尺度环境场更有利的配置显著相关。

图4 1979—2014年三类台风生成时刻的位置(散点)和(a、d、g)海表温度(单位:℃)、(b、e、h)850 hPa水平风(单位: m·s-1)、(c、f、i)GPI值合成(图b、e、h阴影为全风速值，黑实线为东西风交界线，图中均为去除台风扰动影响后合成的结果): (a—c)非群发台风;(d—f)MTC2台风; (g—i)MTC3台风Fig.4 Generating position (scattering point), (a,d,g) sea surface temperature (unit:℃), (b,e,h) 850 hPa wind (unit: m·s-1) and (c,i,f)GPI composition of different types of typhoons at the time of generation from 1979 to 2014 (Filled color in b, e, h is the wind speed values, and the solid black line is the east-west wind boundary line；the figures are results removing the influence of typhoon disturbances): (a-c) single; (d-f) MTC2; (g-i)MTC3

图5 1979—2014年MTC2台风与非群发台风200 hPa散度(a, 单位: 10-5s-1)、850 hPa相对涡度(b, 单位: 10-5s-1)、 垂直风切变(c, 单位: m·s-1)和1 000 ～ 700 hPa相对湿度(d, 单位: %)合成之差，以及MTC3台风与非群发台风200 hPa散度(e，单位: 10-5s-1)、850 hPa相对涡度(f, 单位: 10-5s-1)、垂直风切变(g, 单位: m·s-1)和1 000 ～ 700 hPa相对湿度(h，单位: %) 合成之差(斜杠(/)为正(负)差值超过α= 0.05显著性的区域，黑实线为零值线，黑框为群发台风密集生成区； c、g中矢量箭头表示群发台风与非群发台风合成风切变的矢量差，阴影表示二者模之差; 图中所示均为去除台风扰动影响后的合成结果)Fig.5 The difference of 200 hPa divergence (a, unit: 10-5s-1), 850 hPa relative vorticity (b, unit: 10-5s-1), vertical wind shear(c, unit: m·s-1) and 1 000-700 hPa relative humidity (d, unit: %) between MTC2 and single typhoons from 1979 to 2014, and the difference of 200 hPa divergence (e, unit: 10-5s-1), 850 hPa relative vorticity (f, unit: 10-5s-1), vertical wind shear (g, unit: m·s-1) and 1 000-700 hPa relative humidity (h, unit: %) between MTC3 and single typhoons from 1979 to 2014(The slash (/) is the area where the positive (negative) difference exceeds 95% confidence level; the solid black line is the zero value line, and the black box is the MTC typhoon-generating area; the vector arrows in c, g indicate the vector difference of the shear between MTC typhoons and single typhoons, and the filled color indicates the difference between their norms; the figures are results removing the influence of typhoon disturbances)

为明确三类台风的要素差异，图5为去除台风扰动的三类台风之间200 hPa散度(单位: 1×10-5s-1)、850 hPa相对涡度(单位: 1×10-5s-1)、200～850 hPa垂直风切变和1 000～700 hPa相对湿度合成差值。在群发台风密集生成区内(图中黑框)，MTC2合成的200 hPa散度略大于非群发台风(图5a)，低层气旋式涡度更强，正值中心偏北(图5b)。图5c—d显示MTC2合成的垂直风切变和低层相对湿度也略高于非群发台风，160°E以西、10°N以南和160°E以东、15°N以南的风切变正差值区和群发台风活动时更强盛的低空气旋式辐合和南北两侧高空出流有关。总之，尽管MTC2和非群发台风各要素均显示出一定差异，但相比于图5e—h，显著性通过α=0.05的差值区域面积占比都不大并且分布零散，MTC3和非群发台风之间差值更为显著。图5e—h表明高空散度正差值区分布于整个群发台风密集生成区内，850 hPa相对涡度在10°N以北都为显著正值区，极大值位于20°N附近并大于1×10-5s-1，和MTC3台风较高纬多发相对应；图5g的垂直风切变形势和图5c相似，同样为西南部东风切变的增强和东北部西风切变的增强；图5h中MTC3低层相对湿度更高且都能通过检验，即在绝大部分情况下，MTC3事件发生时的大尺度环境配置都比非群发台风生成时有利得多。

综上可知，非群发和MTC2台风合成场的差异很小，而MTC3台风无论是高低空风场还是水汽配置都明显优于非群发台风，意味着MTC3事件的发生需要更好的环流形势。那么在P2时段MTC3事件的突然减少是否与环流形势发生的变化相关？

图6 1979—2014年6—10月(a)逐年影响西北太平洋的扰动及其5 a滑动平均和(b)逐年(TC数/扰动数)×100%及其5 a滑动平均Fig.6 The annual number of tropical disturbances with its five-year moving average (a) and annual (TC number divided by disturbance number) ×100% with its five-year moving average (b) over the WNP from June to October, during 1979-2014

4 群发台风数突变成因分析

通过前文分析已知，MTC3台风生成时有强盛的低空辐合和湿润的中低层大气，而1996年前后出现突变减少的正是此类群发。之前学者的研究也已经表明洋面上初始扰动数目、大尺度环境场配置以及季节内振荡的调节都会影响台风的生成频数[1，10-11，17-20]。因此本节将着重分析以下三个方面在P1—P2时段的差异，即：(1)热带扰动数目的变化；(2)MJO信号的变化；(3)大尺度环境配置的变化，探究MTC3群发数在1996年后骤降的原因。

4.1 台风季热带涡动活动特征的变化

前人研究表明，热带洋面上活跃的东风波、赤道罗斯贝波等热带波动以及MJO等热带低频振荡播撒的大量涡旋胚胎会使得台风数增多。如HUANGFU， et al[29]认为1990s末期发生的热带对流抑制和与之相关的季风槽区TD型扰动转化为赤道外热带低压减少是造成台风活动减少的原因。因此我们首先从热带洋面初始扰动入手，探究是否是扰动数目的突变引起了1996年前后群发台风数目随之变化。

对“TRACK”涡动路径识别方法整理出的全球范围1 000～600 hPa平均涡动个例进行筛选，即要求其生命周期中必须存在某一时刻同时满足：(1)处于当年6—10月；(2)涡动位置位于群发密集区(5°～20°N， 110°E～180°)内；(3)中心相对涡度值不低于1×10-5s-1，最终共有4 667个涡动符合要求。由于初始扰动的分布位置十分密集，若再利用本文定义的群发标准筛选以上涡动个例，可得其中4 576个都是符合标准的，“非群发”扰动的影响可以忽略，因而下文的论述将直接根据所有涡动的结果进行分析。图6a原序列显示1984—1994年西北太平洋中低层扰动数波动上升，1994年前后达到峰值并在1996年陡降，滑动平均序列显示出了连续5 a的减少趋势，这一形势与前文所述的MTC3群发台风序列一致。但1998年后扰动并未像MTC3台风一样始终维持低值水平：尽管存在一个2008年的极端小值，1999—2014年均扰动仍可达130个，与1979—1996年均扰动数一致，这意味着2000s以来热带扰动到台风 “转化率”的降低造成了1990s后期至今台风群发事件的减少。如果将逐年6—10月台风数与图6a的扰动数作比以求其“台风转化率”(图6b)，可以发现其变化形势与我们的假设接近。1996年前转化率维持在17%左右，频繁出现的扰动在更高的转化率下形成了更多的台风和MTC3群发。同样的，1994—1997年转化率的迅速降低和后期的持续低值也揭示了P2时段其他因素(如大尺度环流配置)抑制扰动发展为台风，这一部分将在4.3节中详细讨论。

4.2 MJO的活动特征变化

台风在次季节尺度上的集群现象和MJO有密切联系，77%的台风群发事件发生在季节内振荡或准双周振荡的湿位相中，台风群发活跃年西传、北传的季节内振荡也都普遍强于不活跃年[17，24-25]。图7a—d显示P2时段MTC2群发事件在4～6位相同样出现了不同程度增多，而MTC3事件前后突变减少明显。P1时段MTC3台风在4～6位相分布最多，占所有位相的56%；P2时段台风数随位相变化的波动减小，但4～6位相的台风数仍可达到50%。然而，赵威等[39]指出西太地区所有台风个例中仅有44%在4～6位相中生成，表明群发台风比单个生成的台风对MJO对流活跃位相的依赖更强，MTC3台风在P1时段对MJO活跃对流的响应又更强于P2时段。

从振幅角度来看，若以1为阈值区分大小振幅，可知1996年前后4～6位相内除部分大振幅影响下的群发，仍有大量群发事件发生于MJO小振幅日(占4～6位相全部群发台风数的45%)，振幅差异对MTC3事件的影响不大(图略)。而从位相持续时长来看，Kajikawa， et al[40]认为1994年后中国南海地区季节内振荡周期变短可能是导致1998—2010年MJO活跃位相中台风生成频数减少的原因之一。因此我们统计了1979—2014年逐日MJO始终维持某一位相的持续天数，得到所有位相平均连续维持3.82 d，若以大于该均值加0.5倍均方差的日数判定MJO位相异常维持事件，则可用“5 d”的阈值统计这些异常事件中逐年4～6位相持续日数，得到P1和P2时段第4位相年均持续日数均为9 d，P1时段第5位相年均14 d，第6位相年均12 d，P2时段第5位相年均12 d，第6位相年均8 d，第6位相前后差异最大(图7e—f)。由此可见，作为西北太平洋地区触发台风活动较多的位相[39]，MJO第5、6位相出现和维持日数的减少以及群发事件本身对于对流活跃位相的依赖性可能是1996年后MTC3群发事件数显著下降的重要原因。

图7 1979—1996年和1997—2014年(a、c)群发台风数、(b、d)群发事件数在MJO各位相中的分布和(e—f)MJO第5位相和第6位相 持续5 d及以上的日数(蓝色柱状为1979—1996年; 紫色柱状为1997—2014年):(a、b)MTC2; (c、d) MTC3; (e)第5位相; (f)第6位相Fig.7 The distribution of (a,b) members and(c,d)events members in MJO phase in 1979-1996 (blue bar) and 1997-2014 (purple bar), and the number of days which keeps in phase 5 and phase 6 for 5 days or more: (a,b) MTC2; (c,d) MTC3; (e) phase 5; (f) phase 6

4.3 大尺度环流场的变化

低层相对涡度、表层海温、中层湿度、层结稳定度、垂直风切变以及科氏参数的大小等要素会限制已存在的热带低压系统的后续发展[41]，不利的要素配置或使大量低压系统最终无法达到热带低压(Tropical Depression， TD)强度便消散。经过前文讨论，我们可以想象：是否因为后期环流配置不利于扰动增强和MJO对流活跃位相维持，以至于P2时段更多的热带扰动却不能发展为更多的台风？因此，对1996年前后对台风生成率影响较大的几个物理量进行合成平均，并将P2时段与P1时段作差(图8)。从热力要素来看，P2时段群发密集区内海表面温度显著增长0.5℃左右，台风最大理论强度对应增加(图略)，中低层相对湿度在130°E以东的季风槽以及群发密集区北部增加(图8a—b)。但这一结果却和MTC3群发事件减少的现象相悖，因此仍有其它因素阻止了群发事件发生。

图8 1997—2014年与1979—1996年6—10月各物理量特征(斜杠(/)为阴影正(负)差值超过α =0.05显著性的区域， 黑实线为零值线，黑框为群发台风密集生成区; c—d中阴影为纬向风速; e中阴影为全风速差值):(a)海表温度(单位:℃); (b)1 000～500 hPa相对湿度(单位: %);(c)850 hPa水平风(单位: m·s-1);(d) 500 hPa垂直风速(单位: -10-2Pa·s-1);(e)200～850 hPa垂直风切变(单位:m·s-1);(f)200～850 hPa垂直风切变差值的黑框范围内区域平均风切变差值年际变化(单位:m·s-1)Fig.8 The difference of sea surface temperature (a, unit:℃), 1 000-500 hPa mean relative humidity (b,unit:%), 850 hPa wind field (c, unit:m·s-1),500 hPa vetical velocity (d, unit: -10-2 Pa·s-1), 200-850 hPa vertical wind shear (e,unit:m·s-1) between 1997-2014 and 1979-1996 (from June to October), and the annual variation of regional mean wind shear value in black box(f, unit: m·s-1) (The slash (/) is the area where the positive (negative) difference exceeds 95% confidence level；the solid black line is the value line. the shading is zonal wind speed in (c、d), and total wind speed difference in e)

从环流的动力学参量来看，P2期间200 hPa低纬西风、中纬东风加强，群发密集区上空整体反气旋式切变减弱、高空辐散受到抑制(图略)；图8c中12°N以北西风加强、以南东风加强，东西风转换处对应图4群发台风合成的季风槽位置，即850 hPa上P2的季风槽和低空越赤道气流减弱；群发密集区内除140°E以东的较高纬度区域，其余均为下沉异常，菲律宾群岛周边下沉显著性通过α=0.05的显著性检验，和季风槽的减弱相对应(图8d)；西北太平洋10°～30°N垂直风切变增大区东西向延伸并分布在除群发密集区中南部之外的大部分区域(图8e)。相对于单独台风，贡献了MTC3台风更大的GPI值的要素为更强的低层辐合、更强的上升运动，以及季风槽北部更弱的垂直风切变(图略)，即式(5)中t1、t2、t5项。而图8中P2时段群发密集区低层涡度减弱、南部上升运动减弱、以及垂直风切变增大恰好抑制了MTC3台风生成，可见P2时造成群发突变的最主要因子就是低空涡度和垂直风切变。若进一步对图8e群发密集区内风切变逐年进行区域平均(图8f)，可知P1均值为8.7 m·s-1，P2时上升至9.6 m·s-1，风切变值在1996年前后的均值差异和突变(图9)都能通过α=0.1的显著性检验，2004年虽然也有显著突变但趋势仍为增大。风切变增大的同时高低层辐合辐散受到抑制，整体环流形势不利于对流系统的发展维持，导致了MTC3群发台风1996年后的突变减少。

综上，海表温度、台风理论强度和部分区域的湿度虽然在1996年后升高，但它并不能完全改变MTC3群发事件及其相关台风突变减少的趋势。这一突变主要来源于环流背景高空辐散、低空辐合、上升运动的减弱以及垂直风切变突变增强的作用，环流中动力学参量的影响占主导地位。

5 结论

本文结合日本气象厅1979—2018年台风最佳路径资料和ECMWF提供的气候要素资料，通过限制台风生成时刻的时间、距离间隔和台风共存时刻的相对距离，定义并筛选了1979—2018年6—10月西北太平洋地区发生的台风群发事件和群发成员。随后根据群发性质将所有台风划分为三类：非群发台风、“MTC2”群发台风和“MTC3”群发台风。统计分析其年序列特征，并对各类群发事件的合成要素场进行对比分析。得到以下结论：

图9 1979—2014年(5°～20°N、110°E～180°)范围内 垂直风切变区域平均的Lepage突变检验(红虚线为α值，显著性水平α= 0.1)Fig.9 Lepage test for mean vertical wind shear in the range of(5°-20°N, 110°E-180°) from 1979 to 2014 (The dotted line is α which indicates 90% confidence level)

(1)相对于MTC2台风，更高比例的MTC3台风在比较偏北的洋面上活动。生成时，MTC3台风具有更强的季风槽辐合、更大范围的高温海区和更湿润的中底层大气，GPI指数更高且极大值中心更偏北。各项要素都显示出MTC3合成和非群发台风合成之间的显著差别，而MTC2合成的差值更小且未通过α=0.05的显著性检验，两类群发之间存在明显的环流配置差异。(2)从时间序列特征来看，虽然1996年后MTC2群发台风更多了，但1990s末期MTC3群发事件的突变仍导致了西太台风群发事件的突变减少，这也是西太台风发生数减少的原因。相对于1996年前，1996年后西太上空环流整体不利于群发台风事件的发生发展：尽管洋面上有更多的热带扰动，背景高空辐散、低空季风槽辐合和上升气流的同步减弱以及群发活跃区垂直风切变的突变增大还是抑制了更多初始扰动转化为强度可观的台风系统，较高的海表面温度和中低层相对湿度虽然提供了充足的潜热来源，但它不能完全改变群发事件减少的趋势。(3)除环境配置外，与群发密切相关的次季节振荡的调节也从一定程度上揭示了群发减少的规律：MTC3群发事件本身对MJO对流活跃位相依赖更强，而1996年后第5、6位相出现和持续日数减少，不能稳定维持的对流无法在一个周期内密集触发更多的台风系统。

值得进一步思考的是：由于能量频散是导致群发的重要过程，频散导致的群发中后续台风常位于前一台风的东南侧，所以MTC3群发中第三个台风便会位于更加偏东南的位置，而P2时段群发密集区东南侧ΔGPI各项都不利于台风生成，这是否也是P2时段MTC3群发突变减少的可能原因？另外，之前学者的结论普遍得出较多的台风生成很大程度上与较显著的MJO振幅相关[5，41]，但本文结果表明MJO长时间维持大振幅(≥1)活跃位相时也不一定有MTC3事件产生，振幅差异对于MTC3事件的影响不大。以上问题仍需进一步研究，以期能对西北太平洋地区台风群发性质有更加深入的了解。