印度洋热带气旋及降雨对流个例样本特征数据集（1978-2019；2000-2019）- 时空三极环境大数据平台

在过去几十年中，相对于热带气旋(在印度洋称为热带风暴)的路径预报，热带气旋强度的预报能力提高非常有限。降雨的潜热释放通常认为驱动热带气旋增强非常重要的过程。很多研究表明热带气旋的降雨和对流特征是影响热带气旋强度变化的非常重要过程，而环境变量相对来说对强度预报的作用非常有限。基于此，提取和热带气旋最佳路径数据500公里范围内匹配的卫星观测降雨和对流(云顶亮温)数据，来研究这些变量和热带气旋强度和强度变化的关系。

首先将不同来源资料进行时空匹配，包括对原始的热带气旋最佳路径数据与卫星降水和对流数据进行了时空匹配，包括位置对应，时间和空间分辨率的匹配，同时采用线性插值将路径中心位置插值到每小时；热带气旋对应的降雨数据基于TRMM卫星观测计算，热带气旋对应的云顶亮温数据基于多源定轨红外卫星计算，然后根据最佳路径空间位置、时间和影响半径（距气旋中心500km），动态提取和计算相关范围内的TRMM卫星降水和多源定轨红外卫星的红外亮温数据，得到台风路径3小时分辨率的降水和对流数据，其中降水空间分辨率0.25°，对流空间分辨率4km。

该数据显示降雨和热带气旋的强度有非常好的线性关系，降雨越大的热带气旋对应的热带气旋的强度越强。但是这不能说明热带气旋增强是由降雨引起的，快速增强的热带气旋和快速减弱的热带气旋对应的降雨都可以很强。热带气旋从快速减弱到快速增强，深对流云（云顶亮温<208 K）的强度和面积都逐步增大，而与热带气旋的强度没有线性的对应关系。这一部分深对流云的变化领先于热带气旋强度24小时变化, 因此可以作为判断热带气旋强度变化非常重要的指标（Ruan and Wu，2018，GRL）。与热带气旋相对应的降雨和对流特征，可以很好的用来研究热带气旋强度以及强度变化。同时，该数据的降雨具有3小时的分辨率，云顶温度具有半小时的分辨率，可以做日变化尺度上的相关研究。

数据文件命名方式和使用方法

数据为4个NC格式文件，2个印度洋热带气旋及其相关降水对流数据（2000-2019），另2个是热带气旋最佳路径（best track）数据（1978-2019）。具体介绍如下：
TC-north Indian and precipitation, convection和TC-south Indian and precipitation, convection：分别是北印度洋和南印度洋热带气旋特征数据及其周围500km内降水和对流数据。时间范围：2000-2019年。每个热带气旋为一个文件，每一年中的热带气旋按照发生顺序依次标序，如2001_2.nc即为该洋盆中2001年发生的第2个热带气旋相关数据。每个文件包括了热带气旋的经纬度、时间、最大持续风速以及名称等热带气旋的基本信息，热带气旋中心500km内的红外云顶亮温、降雨的空间分布，以及对应空间的经纬度分布。降水空间分辨率0.25°，对流空间分辨率4km。
north indian_1978_2019.nc：北印度洋热带气旋best track数据，从1978年开始；south indian_1977_2019.nc：南印度洋热带气旋best track 数据，从1977开始。这两个数据时间分辨率1小时，无相关降水和对流数据。
北印度洋和南印度洋热带气旋和降水对流数据（TC-north Indian and precipitation, convection和TC-south Indian and precipitation, convection）各变量具体描述如下表格。
　　时间精度描述
lat 热带气旋中心纬度每小时最佳路径原始数据时间精度为6h，分别为0、6、12、18h（UTC），线性插值至每小时
lon 热带气旋中心经度每小时同上
vmax 最大持续风速每小时同上
time 热带气旋时间每小时最佳路径数据时间精度为6h，分别为0、6、12、18h（UTC）Julian Day
data00 红外亮温每小时每时刻（UTC）整点时，热带气旋中心500km内的红外亮温空间分布
data30 红外亮温每小时每时刻（UTC）半点时，热带气旋中心500km内的红外亮温空间分布
lonm_bt 红外亮温的经度分布每小时 data00与data30对应的经度分布
latm_bt 红外亮温的纬度分布每小时 data00与data30对应的纬度分布
precip 降水每3小时热带气旋中心500km内降水的空间分布
lonm_pre 降水的经度分布每3小时 precip对应的经度分布
latm_pre 降水的纬度分布每3小时 precip对应的纬度分布
name 热带气旋名称

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数据的引用

吴巧燕. (2020). 印度洋热带气旋及降雨对流个例样本特征数据集（1978-2019；2000-2019）. 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Meteoro.tpdc.271030. CSTR: 18406.11.Meteoro.tpdc.271030.
[Wu, Q. (2020). Indian Ocean Tropical cyclone best track and satellite-based precipitation and convection datasets（1978-2019；2000-2019）. A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Meteoro.tpdc.271030. CSTR: 18406.11.Meteoro.tpdc.271030. ] (下载引用： RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

文章的引用

1. Ruan, Z.X. and Wu*, Q.Y. (2018). Precipitation, convective clouds and their connections with tropical cyclone intensity and intensity change. Geophysical Research Letters, 45(2), 1098-1105, DOI: 10.1002/2017GL076611.( 查看 | 下载 | Bibtex格式)

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资助项目

泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设专项(XDA20000000) (项目编号:XDA20000000) Pan-Third Pole Environment Study for a Green Silk Road-A CAS Strategic Priority A Program

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时间分辨率： Hourly
空间分辨率： 10km - 100km
大小： 5,000 MB
浏览： 2912 次
下载量： 30 次
共享方式：开放获取
数据时间范围： 2000-01-01 至 2019-09-30
元数据更新时间： 2021-04-19

联系信息

：吴巧燕

分发方：时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

附件信息

印度洋热带气旋及降雨对流个例样本特征数据集说明.docx

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