难道是超级厄尔尼诺惹的祸-今年台风这么多 (难道是超级厄)

根据世界气象组织最新预测，今年很有可能出现“史上最强”厄尔尼诺。厄尔尼诺是气候学术语，是指东太平洋海温异常偏高的情况。南美洲秘鲁附近得益于信风催动的寒流带来大量营养成分，拥有相对凉爽的海温和气候，以及高质量的渔场。然而在厄尔尼诺情况下，信风减弱，寒流减弱，海表温度大幅提高，营养物质也减少，高质量的渔场就会受到打击。与此同时，更高的海表温度为台风胚胎提供了良好的发育环境，使得太平洋上的风暴能从更遥远的中太平洋乃至东太平洋起步，一路冲进西太平洋，完成数千公里的超长距离奔袭。

世界气象组织最新发布的厄尔尼诺预报图，显示本次厄尔尼诺事件关键海区Nino3.4单月海温异常值可能大幅打破纪录

厄尔尼诺的监测依据主要是赤道附近的太平洋中东部特定海域的表面温度。为了保证数据质量，通常需要将海温数据按每个月或者每个季度作滑动平均处理。按照美国大气海洋局气候预测中心的最新标准，当关键海域温度指数RONI（连续三个月的海温异常滑动平均值）大于0.5摄氏度即可视为进入弱厄尔尼诺状态，大于1.0摄氏度为中等强度，大于1.5摄氏度为强厄尔尼诺，大于2摄氏度则为超强厄尔尼诺。根据这个标准，1950年以来，厄尔尼诺事件已经累计出现了25次，其中超强厄尔尼诺4次。按照最新预报显示，本次厄尔尼诺将在今年11-12月达到峰值，海温异常值很可能突破2015-16年超级厄尔尼诺的纪录。

厄尔尼诺事件对全球气候都有重要影响，会导致全球降水、气温异常，进而引发农作物减产等次生灾害，导致粮食危机。

世界气象组织：厄尔尼诺对全球降水量影响示意图，黄色区域降水量降低，蓝色区域降水量增加，异常状况还会随季节变化

厄尔尼诺年的台风数量不一定大幅增长，甚至可能减少，但通常都会大幅提升，平均寿命也更长，强度更高。数据显示，厄尔尼诺年，台风的平均寿命约138小时，比情况相反的拉尼娜年要多38%（Camargo et al.,2015）。台风寿命越长，累积的气旋能量也越多，更容易出现超强台风。

历史上，远洋超强台风通常并不容易直接威胁到我国，即便最终靠近，也往往是强弩之末，威胁不大。然而，今年浙江玉环遭遇台风“三连登”，三个台风“巴威”、“白海豚”、“沙德尔”都来自东经150度以东的太平洋深处，从生成到登陆，光是直线距离都超过了4000公里，登陆时还都保持在12级以上的台风强度，多项数据都是“史无前例”！

三个台风不远万里来玉环，堪称“李隆基三兄弟”……（中央气象台台风网路径图集合）

超强厄尔尼诺期间的超强台风比例和平均寿命往往偏高。1997年，西北太平洋产生了破纪录的11个超强台风，东北太平洋产生了6个4级以上飓风，加起来17个；2015年这个纪录又被打破了，西北太平洋出现了14个超强台风（全年台风数量也只有27个，超强台风占了一半），东北太平洋产生了9个4级以上飓风，但是有1个飓风是从东太平洋移入了西太平洋变成了台风，属于重复计算，因此该年北太平洋累计22个超强台风。

那么厄尔尼诺会导致台风灾害更严重吗？并不一定！实际情况比较复杂。1982-83年、1997-98年、2015-16年三次超强厄尔尼诺期间，西太平洋累计气旋能量虽然很高，但登陆台风数量并没有显著超过其他年份。从平均数据看，每年登陆我国台风数量为7个，而在这三次超强厄尔尼诺年（1982，1997，2015），登陆我国台风数量分别为4个、2个、6个，甚至低于常年平均值。

台风最主要的致灾因子并不是风力，而是其庞大云系、富含水汽的环流带来的暴雨、洪水、风暴潮等次生灾害。一些风力较弱的台风同样可以造成与强度不成正比的巨大灾害，例如2021年台风“烟花”，最大风力为12级，登陆地区受灾相对而言并不严重。但其通过外围环流，与、台风查巴卡等共同建立水汽输送通道，庞大的水汽云团滞留华中地区，导致。2018年，热带风暴“温比亚”登陆我国，随后在华东内陆缓慢北上，导致山东寿光严重洪涝灾害。今年，强热带风暴“美莎克”登陆我国广西后长时间滞留，导致广西洪灾，湖南、湖北出现多个龙卷风，经济损失与人员伤亡远超同期更为强大、关注度更高的台风“巴威”。

“美莎克”（左侧红圈）与“巴威”（右侧红圈）对比，尽管“巴威”比“美莎克”大得多，也影响了我国不少省份，然而造成的灾害损失远小于“美莎克”在广西滞留、持续暴雨带来的损失。

台风导致的灾害损失具有明显的个例特点，具有很多偶然因素。单个台风带来的灾害就可能超过很多年所有登陆台风的累计损失，例如2019年台风“利奇马”，单个台风导致70人死亡或失踪，以及515.3亿元直接经济损失，占当年累计损失超过90%。台风带来经济损失和人员伤亡的比例没有很强的关系，很大程度上取决于影响地区本身的基础设施建设水平、经济发展水平，以及高价值财产的损伤情况。例如2013年经济损失最大的台风为深度影响浙江、福建的“菲特”，占当年累计损失的超过一半；而人员伤亡最严重台风却是台风“尤特”，导致两广、湖南地区95人死亡或失踪。从人员死亡/失踪、财产损失、受灾广泛程度等多个维度分析历年台风致灾情况与厄尔尼诺的关系，得到的结论也会不同。多年来，我国经济经历了高速发展，基建、防灾减灾机制也在不断进步，偶然因素、人为因素（例如统计口径、汇率变化等）带来的数据波动可能比一次厄尔尼诺事件本身导致的变化要大得多。

根据民政部和应急管理部统计数据，2013年是我国台风造成灾害直接损失最严重的一年，直接经济损失1260.3亿元，死亡168人、失踪63人，而该年并非厄尔尼诺年（也不是拉尼娜年）。

台风本身的灾害，以及台风深入内陆后滞留、残余环流与其他系统相互作用导致的暴雨洪涝灾害，有时又是分开统计的。如果计算台风残余环流诱发的暴雨洪涝灾害损失，统计数字会大大超过台风刚登陆时造成的灾害损失。根据应急管理部数据，2023年超强台风“杜苏芮”登陆福建后，导致直接经济损失149.5亿元，然而后续其残余环流在华北、东北地区引发的暴雨洪涝灾害（与台风本身分开计算）导致了154人死亡或失踪，累计直接经济损失1873.1亿元，在这个口径下，“杜苏芮”就成了导致我国大陆地区经济损失最严重的台风。

“杜苏芮”路径图，其深入我国华北地区，残余环流在八月初还进入了东北，影响持久而严重（Xiao et al.,2026）（中国气象局台风网）

将范围扩大到整个东亚、东南亚的台风活跃地区，经济损失最严重的台风季包括2019年（385.4亿美元，主要影响了日本）、2023年（380.6亿美元）、2018年（305.9亿美元）、2024年（296.2亿美元）、2013年（264.5亿美元，大部分损失在中国）。其中2018年下半年到2019年上半年，以及2023年下半年都处于厄尔尼诺状态。

21世纪人员伤亡最严重的台风季则是2013年，史诗级超强台风“海燕”以极端恐怖的巅峰强度（风力78米/秒，堪比高铁，最低气压890百帕）暴击菲律宾群岛，直接导致6300多人死亡，近3万人受伤，数百万人无家可归，是菲律宾历史上造成人员伤亡、财产损失最严重的台风，断崖式领先其他所有年份、所有其他登陆台风。“海燕”穿过菲律宾后还影响了我国和越南，也造成了大量经济损失（但是经济损失数据上没有超过“菲特”）。

恐怖的台风之王——2013年第30号台风“海燕”达到巅峰强度（图源：美国大气海洋局红外图像）

总的来说，厄尔尼诺对台风季和引发的灾害损失影响比较复杂，并不是简单的线性关系，厄尔尼诺对全球气候与降水的综合影响更加显著。

今年的台风季已经

足够纳入历史记录

今年截至写稿时（9月4日）已经有24个命名的台风，而往年全年平均也只有25.5个。今年到目前也已经有7个台风登陆并影响我国，达到了往年的全年平均值。除了玉环台风三连击，还有“美莎克”的严重灾害，“紫檀”的奇怪走位，“沙德尔”的神奇复活与斐波那契螺旋轨迹。今年8月已经追平了历史上单个月份生成台风数量最多的纪录——10个！今年还很有可能复刻2015年“月月有台风”的纪录，打破1999年台风委员会成立以来，一年出现31个命名台风（2013年）的纪录。在往年9-10月，台风数量都比较多，而且“秋台风”通常强度更高、破坏力更惊人，南方沿海地区仍然需要做好防范。

最近的台风“沙德尔”在8月28日登陆浙江后影响持续时间不长，强度相对不大，然而在其“偷渡”到南海之后再度复活时，带来的暴雨却比第一次登陆时要严重得多，福建沿海多县市遭遇了罕见的持续特大暴雨，强度大，时间长，连续多日霸榜全国降水量排行。“沙德尔”目前已经深入南岭腹地，不太可能再次复活了，但是残余环流导致的降水还会持续几天。

9月2日17时统计，前12名都是浙江南部和福建县市，柘荣、福鼎降水达到特大暴雨量级（250毫米/天）

9月3日17时统计，前20名全部位于福建和潮汕沿海地区，东山、诏安降水达到特大暴雨量级

9月4日17时统计，前五名再次被福建包揽，平潭、莆田降水达到特大暴雨量级

在全球变暖大背景下，海表温度持续稳定升高，本身为超强台风发展提供了良好环境，也助推了本次厄尔尼诺事件的极端性。厄尔尼诺期间，台风虽然数量不一定上升，也不一定直接影响我国，但强度可能更强，持续时间更久，降雨可能更极端，登陆造成的灾害也可能更严重。全球变暖导致大气中饱和水汽压增大，能容纳的水汽更多，因此暴雨洪涝等灾害更加频繁、更具破坏力是大概率事件，天气的反覆无常与极端性将更加明显。升温导致的高原冰川融化也会带来更多地质灾害。这些都是我国未来防灾减灾工作需要面对的挑战。

参考资料

世界气象组织报道：

美国大气海洋局气候预测中心厄尔尼诺监测官方网站：

Camargo,S.J.,&Sobel,A.H.(2005).Western North Pacific tropical cyclone intensity and ENSO.Journal of climate,18(15),2996-3006.

Zhang,Q.,Wu,L.,&Liu,Q.(2009).Tropical cyclone damages in China 1983–2006.Bulletin of the American Meteorological Society,90(4),489-496.

Xiao,Z.,&Lu,Y.(2026).High-Resolution Modeling of Storm Surge Response to Typhoon Doksuri(2023)in Fujian,China:Impacts of Wind Field Fusion,Parameter Sensitivity,and Sea-Level Rise.Journal of Marine Science and Engineering,14(1),5.

2018年起的受灾数据大部分来自中华人民共和国应急管理部发布的全国自然灾害基本情况统计。2018年以前的受灾数据来自央视网等官方媒体与民政部防灾减灾办。

菲律宾相关受灾数据参考自英文维基百科。

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