ISSN 1004-4965

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1980—2020年登陆中国热带气旋及其人口暴露度演变特征

杨文丽 翟建青 赵庆庆 郭倩 姜彤

杨文丽, 翟建青, 赵庆庆, 郭倩, 姜彤. 1980—2020年登陆中国热带气旋及其人口暴露度演变特征[J]. 热带气象学报, 2024, 40(4): 692-700. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2024.061
引用本文: 杨文丽, 翟建青, 赵庆庆, 郭倩, 姜彤. 1980—2020年登陆中国热带气旋及其人口暴露度演变特征[J]. 热带气象学报, 2024, 40(4): 692-700. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2024.061
YANG Wenli, ZHAI Jianqing, ZHAO Qingqing, GUO Qian, JIANG Tong. Evolution Characteristics of Tropical Cyclones Landed in China and Their Population Exposure from 1980 to 2020[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2024, 40(4): 692-700. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2024.061
Citation: YANG Wenli, ZHAI Jianqing, ZHAO Qingqing, GUO Qian, JIANG Tong. Evolution Characteristics of Tropical Cyclones Landed in China and Their Population Exposure from 1980 to 2020[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2024, 40(4): 692-700. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2024.061

1980—2020年登陆中国热带气旋及其人口暴露度演变特征

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2024.061
基金项目: 

国家自然科学基金面上项目 42071024

国家自然科学基金面上项目 42271081

详细信息
    通讯作者:

    翟建青,男,山西省人,研究员级高级工程师,主要从事气候变化影响评估和气象灾害风险评估。E-mail: zhaijianqing1980@126.com

  • 中图分类号: P444

Evolution Characteristics of Tropical Cyclones Landed in China and Their Population Exposure from 1980 to 2020

  • 摘要: 热带气旋频发于人口密集的中国沿海地区,造成严重的人员伤亡。基于1980—2020年西北太平洋热带气旋数据,研究生成、登陆中国热带气旋的时空分布特点。结合空间化后的同期中国人口数据,采用敏感性实验分析热带气旋暴露人口变化的主要影响因素及其贡献率,揭示登陆中国热带气旋及其人口暴露度演变特征。(1)1980—2020年,西北太平洋海域共生成1 217个热带气旋,270个登陆中国,生成和登陆气旋频数均呈减少趋势;其中,台风及以上等级登陆气旋共计88个,呈缓慢增加趋势,且强台风频数增加明显。(2)台风及以上等级热带气旋登陆地按登陆频次递减为:广东、浙江、海南、福建和江苏,超强台风登陆地集中在广东、浙江、福建和海南。(3)1980—2020年中国台风及以上等级热带气旋的人口暴露总数为35.8亿人,2016年暴露人口共2.5亿人,为历年最多;同期影响面积累计9.5×106 km2,广西区累计暴露范围最大,为2.1×106 km2。(4)热带气旋致灾因子对人口暴露度的贡献率在各个时期均最高,超过60%,且随年代际先增后减,2000—2009年贡献率达峰值80.3%;人口和其他因素的贡献率呈现出同步变化,随时间先减后增,且人口因素增幅更大。

     

  • 图  1  台风及以上等级热带气旋影响、登陆省份

    图  2  1980—2020年西北太平洋海域生成、登陆气旋(a)和台风、强台风、超强台风频数年际变化(b)

    图  3  1980—2020年西北太平洋海域生成(登陆)气旋、台风及以上等级生成(登陆)气旋(a)及登陆中国台风、强台风及超强台风频数(b)年代际变化

    图  4  1980—2020年台风及以上等级登陆气旋频数空间分布

    图  5  1980—2020年台风及以上等级登陆气旋逐年累计人口暴露度及影响面积变化

    图  6  1980—2020年台风及以上等级登陆气旋累计影响面积(a)和累计人口暴露度(b)空间分布

    表  1  1980—2020年西北太平洋台风、强台风和超强台风生成及登陆总频数

    热带气旋 台风/个 强台风/次 超强台风/次
    生成 215 200 186
    登陆 65 18 5
    台风及以上等级登陆比/% 24.1 6.7 1.9
    下载: 导出CSV

    表  2  1980—2020年热带气旋人口暴露度的影响因素贡献率

    时段/年 暴露度变化/(108人) 因素贡献率/%
    人口密度 热带气旋频数 其他因素
    1990—1999 4 21.3 68.4 10.3
    2000—2009 6 12.4 80.3 7.2
    2010—2020 10 21.2 63.5 15.3
    注:基准期为1980—1989年。
    下载: 导出CSV
  • [1] IPCC. Climate change 2021: the physical science basis[M/OL]. 2021[2021-08-01].
    [2] 韩鹏, 郭桂祯, 孙宁, 等. 广东省台风灾害时空格局及影响因素研究[J]. 灾害学, 2022, 37(3): 112-117.
    [3] 温姗姗, 翟建青, THOMAS F, 等. 1984—2014年影响中国热带气旋的经济损失标准化及其变化特征[J]. 热带气象学报, 2017, 33(4): 478-487.
    [4] 谈科, 姜彤, 王艳君, 等. 1984—2019年影响中国东南沿海城市的热带气旋及其经济损失变化特征[J]. 海洋通报, 2021, 40(4): 465-472.
    [5] 丑洁明, 董文杰, 徐洪, 等. 影响中国沿海区域的热带气旋及其经济损失评估[J]. 气象与环境科学, 2022, 45(3): 1-10.
    [6] CHAND S S, WALSH K J E, CAMARGO S J, et al. Declining tropical cyclone frequency under global warming[J]. Nature Climate Change, 2022, 12: 655-661.
    [7] 宿海良, 袁雷武, 王猛, 等. 1949—2019年登陆中国的热带气旋特征及致灾分析[J]. 应用海洋学学报, 2021, 40(3): 382-387.
    [8] 张广迎, 方克艳, 陈平, 等. 我国18个省(市) 热带气旋演化特征研究[J]. 地球环境学报, 2021, 12(1): 84-92.
    [9] FUDEYASU H, ITO K, MIYAMOTO Y. Characteristics of tropical cyclone rapid intensification over the western North Pacific[J]. J Climate, 2018, 31(21): 8 917-8 930.
    [10] 王杰, 王洁, 代金圆, 等. 1977—2018年中国台风统计特征分析[J]. 海洋湖沼通报, 2021, 43(6): 28-33.
    [11] 王洁, 杨奕杰, 王杰, 等. 基于近20a历史数据的中国沿海城市台风灾害风险评估[J]. 海洋预报, 2021, 38(5): 24-30.
    [12] 张金善, 殷成团, 张然, 等. 中国沿海登陆热带气旋活动特征分析[J]. 水科学进展, 2018, 29(6): 759-767.
    [13] 陈雪, 苏布达, 温姗姗, 等. 全球升温1.5℃与2.0℃情景下中国东南沿海致灾气旋的时空变化[J]. 热带气象学报, 2018, 34(5): 695-704.
    [14] 卢莹, 赵海坤, 赵丹, 等. 1984—2017年影响中国热带气旋灾害的时空特征分析[J]. 海洋学报, 2021, 43(6): 45-61.
    [15] WEN S, SU B, WANG Y, et al. Economic sector loss from influential tropical cyclones and relationship to associated rainfall and wind speed in China[J]. Global and Planetary Change, 2018, 169: 224-233.
    [16] YING M, ZHANG W, YU H, et al. An overview of the China Meteorological Administration tropical cyclone database[J]. J Atmos Oceanic Technol, 2017, 31: 287-301.
    [17] LU X Q, YU H, YING M, et al. Western North Pacific tropical cyclone database created by the China Meteorological Administration[J]. Adv Atmos Sci, 38(4): 690-699.
    [18] 姜彤, 赵晶, 景丞, 等. IPCC共享社会经济路径下中国和分省人口变化预估[J]. 气候变化研究进展, 2017, 13(2): 128-137.
    [19] 吕嫣冉, 姜彤, 陶辉, 等. "一带一路"区域极端高温事件与人口暴露度特征[J]. 科技导报, 2020, 38(16): 68-79.
    [20] 周舟, 王艳君, 黄金龙, 等. "一带一路"区域近57 a干旱事件及其人口暴露度特征[J]. 气象科学, 2022, 42(1): 61-69.
    [21] 陈雪, 苏布达, 温姗姗, 等. 变化环境下中国东南沿海致灾气旋及其人口暴露度研究[J]. 海洋通报, 2020, 39(2): 241-248.
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-11-21
  • 修回日期:  2024-08-05
  • 网络出版日期:  2024-10-15
  • 刊出日期:  2024-08-20

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