2019年西北太平洋和南海台风活动概述

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2019年西北太平洋和南海台风活动概述

2024-05-22 00:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

引言

台风是我国最为重要的灾害性天气之一,严重危害人民的生命和财产安全。在我国的预报业务体系中,台风预报的专业化程度相对较高。中央气象台自1950年成立台风预报业务专门机构以来,逐步发展了从台风路径、强度预报模式到各种监测预报技术的专业化业务体系[1]。为了不断提高台风预报水平,更好地服务于国家的防灾减灾工作,中央气象台每年都会对当年的台风活动特征进行分析总结[2-3]。通过记录台风的生成、活动、登陆以及台风的风雨影响等特征,为预报员了解历史个例,积累预报经验提供了重要参考。

根据近年来对台风活动特征的统计分析显示,西北太平洋和南海的台风生成数在最近三年都与多年平均值持平或略偏多[4]。研究表明,在西北太平洋,台风的活动有明显的年际变化和季节内变化,而ENSO对西北太平洋台风的影响很明显[5-6],海面温度与台风的生成频数有关[7-8],如2016年上半年,赤道中东太平洋海面温度持续偏高,可能是当时台风生成偏少的重要原因。2019年上半年赤道中东太平洋处于显著中部型厄尔尼诺状态,热带东太平洋偏暖状态从5月起开始持续减弱,至7月厄尔尼诺事件结束,但热带中太平洋依然维持偏暖状态,也是2019年上半年我国的台风生成数偏少、路径偏北的重要原因[9-11]。另外,统计分析[2-3]显示,近年来登陆我国的台风数偏多,平均登陆强度偏弱。研究[12-13]表明,在引起我国境内大风天气的台风中,有62%在我国登陆,在登陆我国的台风中,又有89%会引起大风过程。几乎每年都有对我国产生严重影响的台风登陆,如2016年的台风“莫兰蒂”,2017年的台风“天鸽”,2018年的台风“玛丽亚”和台风“山竹”等,因此尤其需要关注对这些台风的分析和预报研究。

本文利用1949—2019年中国气象局台风最佳路径资料、2019年中央气象台的台风路径和强度业务实时资料、地面气象观测站的降水和大风观测资料、FY-4A气象卫星观测资料,以及来自水文和民政部门提供的灾害统计数据等,对2019年西北太平洋和南海台风活动的主要特征进行分析概述,为台风业务预报和研究提供参考。

1 2019年台风活动特征

2019年西北太平洋及南海全年共有29个台风(包括热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风)生成(图 1a),其中有5个台风在我国东部和南部沿海登陆(图 1b),分别为1904号台风“木恩”、1907号台风“韦帕”、1909号台风“利奇马”、1911号台风“白鹿”和1918号台风“米娜”。

图 1 2019年西北太平洋和南海生成(a)及登陆中国(b)的台风路径图 Fig.1 Tracks of typhoons generated over western North Pacific and the South China Sea (a) and tracks of those that made landfall over the coastal areas of China (b) in 2019 1.1 台风生成特征 1.1.1 台风生成个数多、源地偏北偏西

2019年西北太平洋及南海的台风详细活动纪要见表 1,这一年共有29个台风生成,比多年(1949—2019年,下同)平均(27个)偏多2.0个。通常在菲律宾群岛以东和琉球群岛附近海面是台风发生的高频区[14],但2019年台风的生成源地比常年略微偏北偏西(图 2a)。

图 2 1949—2019年西北太平洋和南海台风生成源地密度分布(等值线,单位:个·π-1R-2,R=250 km)与2019年台风生成位置(红色台风符号)(a)与2019年逐月台风生成数与多年逐月平均比较(b) Fig.2 Density distribution of typhoon genesis positions over western North Pacific and the South China Sea from 1949 to 2019 (isoline, units: incident·π-1R-2, R=250 km) and genesis positions of typhoons in 2019 (red typhoon symbol) (a) and monthly number (blue bar for 2019, red bar for long-term mean from 1949 to 2019) of typhoon genesis (b) 表 1 Table 1 表 1 2019年西北太平洋和南海台风纪要表 Table 1 List of typhoons generated over western North Pacific and South China sea in 2019 台风编号 台风命名 台风生成 强度极值 停编时间(北京时) 时间(北京时) 纬度(°N) 经度(°E) 气压/hPa 风速/(m·s-1) 1901 帕布(PABUK) 1月1日14时 6.3 109.8 990 28 1月5日14时 1902 蝴蝶(WUTIP) 2月20日02时 5.1 155.1 925 58 2月28日17时 1903 圣帕(SEPAT) 6月27日20时 32.6 134.8 995 20 6月28日17时 1904 木恩(MUN) 7月2日21时 18.8 111.0 992 18 7月4日17时 1905 丹娜丝(DANAS) 7月16日14时 17.1 125.1 988 23 7月21日23时 1906 百合(NARI) 7月26日08时 29.7 137.1 998 18 7月27日20时 1907 韦帕(WIPHA) 7月31日08时 18.6 113.8 985 23 8月3日23时 1908 范斯高(FRANCISCO) 8月2日08时 20.1 152.8 955 42 8月7日02时 1909 利奇马(LEKIMA) 8月4日17时 17.1 131.5 915 62 8月13日14时 1910 罗莎(KROSA) 8月6日14时 18.4 142.8 950 45 8月16日20时 1911 白鹿(BAILU) 8月21日14时 15.7 132.2 980 30 8月26日05时 1912 杨柳(PODUL) 8月27日08时 14.9 126.6 985 25 8月30日08时 1913 玲玲(LINGLING) 9月2日08时 15.3 126.0 930 55 9月8日11时 1914 剑鱼(KAJIKI) 9月3日02时 16.6 107.7 995 18 9月4日02时 1915 法茜(FAXAI) 9月5日14时 19.8 155.5 940 50 9月10日17时 1916 琵琶(PEIPAH) 9月15日20时 17.8 148.0 998 18 9月16日20时 1917 塔巴(TAPAH) 9月19日14时 22.4 128.6 975 33 9月23日14时 1918 米娜(MITAG) 9月28日08时 15.4 132.1 960 40 10月3日17时 1919 海贝思(HAGIBIS) 10月6日02时 15.1 158.2 910 65 10月13日08时 1920 浣熊(NEOGURI) 10月18日02时 19.5 130.0 965 42 10月21日14时 1921 博罗依(BUALOI) 10月19日20时 10.8 153.8 925 58 10月25日20时 1922 麦德姆(MATMO) 10月30日02时 13.4 112.9 992 25 10月31日14时 1923 夏浪(HALONG) 11月3日08时 14.3 156.7 910 65 11日8日17时 1924 娜基莉(NAKRI) 11月5日20时 13.5 116.4 975 33 11月11日08时 1925 风神(FENGSHEN) 11月12日14时 15.4 160.2 950 45 11月18日02时 1926 海鸥(KALMAEGI) 11月13日08时 12.9 128.8 965 38 11月20日14时 1927 凤凰(FUNGWONG) 11月20日08时 16.5 127.9 980 30 11月22日20时 1928 北冕(KAMMURI) 11月26日14时 10.9 147.2 930 50 12月5日17时 1929 巴蓬(PHANFONE) 12月22日08时 7.1 138.8 955 42 12月28日14时 表 1 2019年西北太平洋和南海台风纪要表 Table 1 List of typhoons generated over western North Pacific and South China sea in 2019 1.1.2 春夏季偏少、秋季明显偏多

2019年台风生成时间早,结束晚,最早在1月1日生成第1号台风“帕布”,最晚在12月22日生成第29号台风“巴蓬”。2019年春夏季(3—8月)台风生成数较同期多年平均值偏少(图 2b),其中3—5月无台风生成,6—8月有10个台风生成,但也较同期多年平均(11.6个)偏少1.6个。而秋冬季台风则明显偏多,1—2月和9—12月较常年偏多,尤其是11月,台风生成数为6个,较常年平均(2.4个)偏多了3.6个,与1991年并列成为1949年以来11月生成台风最多的年份(图 2)。

1.2 台风登陆特征

2019年共有5个台风登陆我国沿海(表 2),9次登陆中国沿海地区,其中登陆海南2次、广东1次、广西1次、台湾1次、浙江2次、山东1次、福建1次,登陆中国的台风个数较多年平均值(7.0个)偏少2.0个,频次比多年平均值偏多(图 3a)。由登陆地点的分布(图 3b)来看,2019年登陆海南和浙江的台风数较常年偏多,登陆广东、台湾、福建的台风数较常年偏少。

表 2 Table 2 表 2 2019年登陆我国的台风一览表 Table 2 List of typhoons making landfall over China in 2019 台风编号 台风名称 极值强度/(m·s-1) 登陆地点 登陆时间/北京时 登陆强度 风级 风速/(m·s-1) 气压/hPa 1904 木恩(MUN) 18 海南万宁 7月3日00:45 8 18 992 海南文昌 8月1日01:50 9 23 985 1907 韦帕(WIPHA) 23 广东湛江 8月1日17:40 9 23 985 广西防城港 8月2日21:20 9 23 985 1909 利奇马(LEKIMA) 62 浙江温岭 8月10日01:45 16 52 930 山东青岛 8月11日20:50 9 23 980 1911 白鹿(BAILU) 30 台湾屏东 8月24日13:00 11 30 980 福建东山 8月25日07:25 10 25 988 1918 米娜(MITAG) 40 浙江舟山 10月1日20:30 11 30 980 平均登陆强度/平均第一次登陆强度/(m·s-1) 26.2/28.5 表 2 2019年登陆我国的台风一览表 Table 2 List of typhoons making landfall over China in 2019 图 3 1949—2019年西北太平洋和南海台风逐年登陆中国频数变化曲线(a)和多年(1949—2019年)平均与2019年登陆台风在中国各省市区的分布对比(b) Fig.3 Curve of annual frequency of typhoons landing over China from western North Pacific and the South China Sea from 1949 to 2019 (a) and comparison of the provincial distribution of typhoons making landfall over China between 2019 and the period from 1949 to 2019

登陆我国最早的是第4号台风“木恩”,于2019年7月3日00时45分在海南省万宁市沿海登陆;最晚的是第18号台风“米娜”,于10月1日20时30分在浙江舟山沿海登陆。

登陆台风整体强度偏弱,5个登陆台风第一次登陆时的强度平均为28.5 m·s-1,弱于多年平均登陆台风强度(32.6 m·s-1)。平均登陆强度(含多次登陆)为26.2 m·s-1,较多年平均值(31.8 m·s-1)偏弱5.6 m·s-1。虽然登陆台风个数偏少、登陆强度整体偏弱,但个别台风极强,如2019年8月10日01时45分在浙江省温岭市沿海登陆的台风“利奇马”,登陆时近中心附近最大风力16级(52 m· s-1),中心最低气压930 hPa。

2 影响我国的台风降水特征

在2019年登陆我国的5个台风中,有2个登陆广东西部至海南东部一带,3个登陆浙江和福建一带,尤其第9号台风“利奇马”对中国的雨水情影响大。雨水情主要呈现以下三个特点。

2.1 降雨范围广,暴雨强度大

2019年台风影响区域共涉及到海南、广东、广西、云南、福建、浙江、江苏、上海、安徽、湖北、江西、河南、山东、河北、辽宁、吉林、黑龙江等16个省份。尤其是9号台风“利奇马”先后影响长江、太湖、淮河、黄河、海河、松辽6个流域共13个省(市),影响时间长达8 d(8月9—16日),大于400、250 mm的暴雨笼罩面积分别为0.7万、5.1万km2,累计最大点雨量为927 mm,出现在浙江温州福溪水库(8日08时至10日16时),突破浙江省历史极值(2004年“云娜”强台风降雨过程最大雨量为905 mm,出现在乐清砩头)。

2.2 超警河流多,部分超历史极值

据水文部门监测,台风降水共造成海南、广东、广西、浙江、江苏、上海、安徽、江西、山东、辽宁、吉林、黑龙江等12个省份206条河流发生超警以上洪水,浙江始丰溪,上海黄浦江支流吴淞江,安徽水阳江,江苏新沂河,山东弥河、沙河、小清河及支流孝妇河,吉林双阳河和汪清河等10条河流发生超历史洪水,浙江临海站超过历史最高潮位。

2.3 暴雨洪涝及次生灾害影响重

受台风“利奇马”影响,浙江、安徽、江苏、山东等地均出现不同程度的城乡积涝、中小河流洪水、山洪和滑坡等灾害,造成河北、辽宁、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东9省(市)受灾。据民政局不完全统计,约有1 402万人受灾,56人死亡,14人失踪;农作物受灾面积113.7万hm2,其中绝收9.35万hm2;直接经济损失515.3亿元。台风“韦帕”造成广东、广西、海南3省(自治区)中15市的46个县(市、区)共计33.4万人受灾,2.1万人紧急转移安置;70余间房屋倒塌,270余间不同程度损坏;农作物受灾面积7.23万hm2,其中绝收0.13万hm2;直接经济损失1.7亿元。台风“白鹿”造成福建省4市中29个县(市、区)4.7万人受灾,4.4万人紧急转移安置。造成台湾2人受伤,55 243户停电停水,岛内外航班取消386班,200多个海运航次停航,台湾东部6县(市)停班停课,台风强降雨导致14处淹水,疏散撤离452人。台风“玲玲”造成吉林、黑龙江2省中14市(自治州)的34个县(市、区)5.5万人受灾,600余人紧急转移安置;100余间房屋不同程度损坏;农作物受灾面积6.39万hm2,直接经济损失2.5亿元。另据新华社报道,朝中社援引朝鲜国家紧急灾害委员会的统计报道,台风“玲玲”造成5人死亡、3人受伤。

3 对我国造成显著影响的台风概况

2019年对我国产生重大影响的台风有1904号台风“木恩”、1907号台风“韦帕”、1909号台风“利奇马”、1911号台风“白鹿”、1913号台风“玲玲”、1918号台风“米娜”等,其中超强台风“利奇马”是2019年登陆我国的最强台风,造成了重大人员伤亡和经济损失。以下对这些台风作简要概述。

3.1 超强台风“利奇马”

1909号热带风暴“利奇马”8月4日17时在菲律宾以东洋面上生成,之后向西北方向移动,在24 h内由强热带风暴级快速增强至超强台风级(图 4a、b)。8月10日01时45分“利奇马”在浙江省温岭市沿海登陆(中心附近最大风力16级,最大风速为52 m·s-1,中心最低气压为930 hPa),登陆后强度逐渐减弱,并向北偏西转偏北方向移动,10日20时在浙江省北部减弱为热带风暴,向北穿过江苏东部后于11日12时前后进入黄海中部海面,于11日20时50分在山东省青岛市黄岛区沿海二次登陆,向北偏西方向移动,于12日05时前后进入莱州湾,回旋少动后于13日08时减弱为热带低压,中央气象台在13日14时对其停止编号。

图 4 “利奇马”路径图(a)、8月10日01时FY-4A卫星红外云图(b)和8月8日08时—14日08时累计降水量实况图(c;单位:mm) Fig.4 Track (a) of LEKIMA, FY-4A infrared cloud imagery (b) at 01:00 BST on 10 August, and accumulated precipitation (c; units: mm) from 08:00 BST on 8 to 08:00 BST on 14 August

“利奇马”是2019年登陆我国的最强台风,其登陆强度在1949年以来登陆我国大陆的台风中强度排名第五,在登陆浙江的台风中排名第三。平均而言,台风登陆时的强度越强,在陆上维持时间也越长[15]。“利奇马”登陆时,强度超强,且登陆后移动缓慢,在陆地时间长达44 h,其中滞留浙江20 h。

受“利奇马”影响,浙江、山东、江苏等地均出现极端强降雨天气,浙江全省平均降雨量为165 mm,其中,临海括苍山过程雨量达833 mm,为登陆浙江台风第二位;山东平均降雨量为158 mm,超过了2018年台风“温比亚”带来的降雨(全省平均降雨量为135.5 mm),为山东有记录以来的过程降雨量最大值。这期间,浙江、山东等地共35个气象观测站日降雨量突破当地8月历史极值,其中24个站点突破当地日降雨量的历史极值,以山东省突破极值的站点数最多(图 4c)。

福建、浙江、上海、江苏、安徽、山东的大部地区及河北、天津、辽宁等地的沿海地区均出现风力8级以上的阵风,其中,浙江沿海阵风风力普遍在12~14级,部分沿海岛屿风力达15~17级;浙江沿海10级以上大风持续近36 h,12级以上大风持续20 h左右;实测阵风风速最大为温岭石塘镇三蒜岛,为61.4 m·s-1(风力17级以上),为登陆浙江台风第二位。

3.2 热带风暴“木恩”

热带低压于7月1日20时在南海西北部海面生成(图 5a),生成后向西偏北方向移动,2日21时在海南岛东部近海加强为1904号热带风暴“木恩”,随后于3日00时45分(图 5b)在海南省万宁市和乐镇登陆(中心附近最大风力8级,最大风速为18 m·s-1,中心最低气压为992 hPa)。“木恩”登陆后继续向偏西方向移动,于3日12时前后进入北部湾海域,并于5日06时45分在越南太平省沿海第二次登陆(中心附近最大风力8级,最大风速为18 m·s-1,中心最低气压为992 hPa)。4日08时,“木恩”减弱为热带低压,17时,“木恩”在越南境内停止编号。

图 5 “木恩”路径图(a)、7月3日00时FY-4A卫星红外云图(b)和7月2日08时—4日14时累计降水量实况图(c;单位:mm) Fig.5 Track (a) of MUN, FY-4A infrared cloud imagery (b) at 00:00 BST on 3 July, and accumulated precipitation (c; units: mm) from 08:00 BST on 2 to 14:00 BST on 4 July

受台风“木恩”影响,2—4日,海南岛大部、广东中东部及沿海、广西西南部、福建南部等地出现50 mm以上降雨,海南岛中南部、广东中部沿海、福建南部及广西防城港等局地降雨量为100~170 mm,海南省昌江县最大降雨量为262 mm,上述地区最大小时降雨量在40~89 mm之间(图 5c)。同时,海南岛大部、广东中西部及沿海、广西南部沿海出现风力6~8级阵风,局地风力达9~10级。

台风“木恩”的影响利大于弊,其带来的降雨有效缓解了海南岛、广西南部、广东雷州半岛的干旱及华南地区高温天气。据海南省应急管理厅消息,海南省水库蓄水增加约0.98亿m3。

3.3 热带风暴“韦帕”

热带低压于7月30日17时在南海北部海面生成(图 6a),生成后向西北方向移动,31日08时在南海西北部海面加强为1907号热带风暴“韦帕”,之后继续向西北方向移动,逐渐向海南岛东北部沿海靠近,8月1日01时50分(图 6b)在海南省文昌市沿海登陆(中心最大风力9级,最大风速为23 m·s-1,中心最低气压为985 hPa)。“韦帕”在海南岛东北部打转后转向偏北方向移动,17时40分前后在广东省湛江市坡头区沿海二次登陆(中心最大风力9级,最大风速为23 m·s-1,中心最低气压为985 hPa),之后转向偏西方向移动,1日14时前后进入北部湾北部海域,2日21时20分前后在广西防城港沿海再次登陆(中心最大风力9级,最大风速为23 m·s-1,中心最低气压为985 hPa)。随后转向西南方向移动,进入越南境内,并于3日06时减弱为热带低压,之后强度继续减弱,3日23时中央气象台对其停止编号。

图 6 “韦帕”路径图(a)、8月1日01时FY-4A卫星红外云图(b)和7月31日08时—8月4日08时累计降水量实况图(c;单位:mm) Fig.6 Track (a) of WIPHA, FY-4A infrared cloud imagery (b) at 01:00 BST on 1 August, and accumulated precipitation (c; units: mm) from 08:00 BST on 31 July to 08:00 BST on 4 August

受“韦帕”影响,7月31日—8月3日,海南岛西部和北部、广东西南部和沿海、广西东南部沿海等地累计雨量为200~300 mm,海南岛东方、广东江门、阳江和茂名、广西防城港和钦州局地累计雨量达400~484 mm,最大小时降雨量在60~112 mm之间(图 6c)。同时,海南岛中北部、广东中南部、广西南部沿海出现7~9级大风,局地阵风风力达10~11级。

3.4 台风“米娜”

1918号热带风暴“米娜”于9月28日08时在菲律宾以东洋面上生成(图 7a、b),随后向西北方向移动,强度逐渐增强,29日05时加强为强热带风暴级,29日17时加强为台风级,30日开始转向偏北方向移动,并于10月1日20时30分前后在浙江省舟山市普陀沿海登陆(中心最大风力11级,最大风速为30 m·s-1,中心最低气压为980 hPa)。“米娜”随后转向东北方向移动,强度开始逐渐减弱,并于10月2日20时10分前后在韩国全罗南道沿海再次登陆(中心最大风力9级,最大风速为23 m·s-1,中心最低气压为988 hPa)。登陆后强度继续减弱,穿过朝鲜半岛南部后进入日本海,10月3日14时中央气象台对其停止编号。

图 7 “米娜”路径图(a)、10月1日12时FY-4A卫星红外云图(b)和9月30日08时—10月2日08时累计降水量实况图(c;单位:mm) Fig.7 Track (a) of MITAG, FY-4A infrared cloud imagery (b) at 12:00 BST on 1 October, and accumulated precipitation (c; units: mm) from 08:00 BST on 30 September to 08:00 BST on 2 October

受台风“米娜”影响,9月30日至10月1日,浙江东部、上海东部和台湾岛中北部的部分地区累计降雨量超过100 mm(图 7c),浙江宁波局地降雨量为250~335 mm,舟山局地降雨量达268~444 mm;福建东部沿海、浙江东部沿海及台湾岛沿海出现8~10级阵风,局地风力在12~14级之间,浙江温州平阳县平屿局地风力达16级(最大风速为52.2 m·s-1)。

3.5 强热带风暴“白鹿”

1911号热带风暴“白鹿”于8月21日14时在西北太平洋洋面上生成(图 8a),随后西偏北转西北行并不断加强,22日23时加强为强热带风暴级,24日13时(图 8b)在台湾省屏东县满州乡沿海登陆(中心最大风力11级,最大风速为30 m·s-1,中心最低气压为980 hPa)(图 8b)。“白鹿”随后继续西北行进入台湾海峡,并于25日07时25分前后在福建省东山县沿海二次登陆(中心最大风力10级,最大风速为25 m·s-1,中心最低气压为988 hPa),登陆后强度逐渐减弱,26日05时前后在广州北部停止编号。

图 8 “白鹿”路径图(a)、8月24日12时FY-4A卫星红外云图(b)和8月23日08时—26日14时累计降水量实况图(c;单位:mm) Fig.8 Track (a) of BAILU, FY-4A infrared cloud imagery (b) at 12:00 BST on 24 August, and accumulated precipitation (c; units: mm) from 08:00 BST on 23 to 14:00 BST on 26 August

受“白鹿”影响,台湾东部和南部累计降雨量为200~600 mm,台东县局地雨量超过700 mm;浙江沿海、福建南部、广东中东部、江西南部、湖南南部、广西东南部等地累计降雨量为50~150 mm,广东广州、珠海、肇庆、揭阳、惠州、河源和广西玉林、贵港、梧州、贺州等局地降雨量在200~284 mm之间(图 8c)。

台湾省出现风力为8~10级的大风,台东县和南投县局地阵风风力达11~14级;浙江沿海、福建南部和沿海、广东中部和东南部沿海、江西南部、湖南南部等地出现了风力8~10级的大风,福建沿海局地阵风风力达11~13级,福建省泉州市台商投资区张坂镇大坠岛的最大风速达39 m·s-1。福建沿海风力8级以上的大风持续时间达20~49 h。

3.6 超强台风“玲玲”

1913号热带风暴“玲玲”于9月2日08时在菲律宾以东洋面上生成(图 9a、b),随后向北偏西方向移动,并加强为强热带风暴级。3日20时,“玲玲”加强为台风级,5日05时加强为强台风级,5日10时加强为超强台风级,并向偏北方向移动进入东海和黄海海域。7日13时50分前后在朝鲜黄海南道西南部沿海登陆(中心最大风力13级,最大风速为38 m·s-1,中心最低气压为960 hPa)。“玲玲”登陆后继续向北偏东方向移动,并于7日21时和8日02时分别进入了我国的吉林省和黑龙江省,8日11时在俄罗斯境内停止编号。

图 9 “玲玲”路径图(a)、9月6日15时FY-4A卫星红外云图(b)和9月5日08时—8日08时累计降水量实况图(c;单位:mm) Fig.9 Track (a) of LINGLING, FY-4A infrared cloud imagery (b) at 15:00 BST on 6 September, and accumulated precipitation (c; units: mm) from 08:00 BST on 5 to 08:00 BST on 8 September

“玲玲”虽然不是在我国直接登陆的台风,但其对我国东北地区产生了严重的影响,共造成黑龙江、吉林、辽宁3省的26个站点日降雨量突破历史极值(图 9c),其中黑龙江省绥化市兰西县累计降雨量达到233 mm。辽宁省北部及辽东半岛,吉林中东部、黑龙江中东部普遍出现了风力7~9级的大风,其中吉林东北部和黑龙江东南部局部地区出现了风力10~13级的大风。

4 结论

利用中央气象台台风路径与强度业务实时资料、常规地面观测资料、中国气象局台风最佳路径资料、FY-4A卫星资料以及来自水文和民政部门提供的灾害统计数据,对2019年西北太平洋和南海台风活动特点进行了概述和分析,得出以下主要结论:

1) 2019年度西北太平洋及南海台风生成数较常年偏多,登陆数较常年偏少;春夏季受厄尔尼诺影响,不利于热带气旋生成;秋季生成数和登陆数增加,尤其是秋季台风生成数明显偏多;11月有6个台风生成,与1991年并列成为1949年以来11月份生成台风最多的年份。

2) 台风整体强度偏弱,全年超强台风数与常年持平;登陆台风整体强度偏弱,但“利奇马”登陆强度强、影响重。

3) 台风的生成源地较常年略偏北偏西,登陆海南和浙江的台风数较常年偏多,登陆广东、台湾、福建的台风数较常年偏少。

4) 雨水情主要呈现降雨范围广、强度大的特点。台风“利奇马”是2019年登陆我国的最强台风,导致江浙鲁出现极端强降雨天气。



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