As part of a project to develop more accurate estimates of the risks due to tropical cyclones, we describe a non-parametric method for the statistical simulation of the location of tropical cyclone genesis. The method avoids the use of arbitrary grid boxes, and the spatial smoothing of the historical data is constructed optimally according to a clearly defined merit function.
Unexpected limitation of tropical cyclone genesis by subsurface tropical central-north Pacific during El Niño
School of Oceanography, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋学院）；Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai)（南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海））；State Key Laboratory of Tropical Oceanography, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室）；Department of Atmospheric Sciences, National Taiwan University（台湾大学大气科学系）；Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland（马里兰大学大气与海洋科学系）；Indian Institute of Technology, Bombay（印度孟买理工学院）
Crucial role of subsurface ocean variability in tropical cyclone genesis
School of Oceanography, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋学院）；Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai)（南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海））；Department of Atmospheric Sciences, National Taiwan University（台湾大学大气科学系）；State Key Laboratory of Tropical Oceanography, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院南海海洋研究所热带海洋学国家重点实验室）；Global Ocean and Climate Research Center, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院南海海洋研究所全球海洋与气候研究中心）；Guangdong Key Laboratory of Ocean Remote Sensing, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院南海海洋研究所广东省海洋遥感重点实验室）；Frontier Science Centre for Deep Ocean Multispheres and Earth System (FDOMES), Ocean University of China（中国海洋大学深海多圈层与地球系统前沿科学中心）；Physical Oceanography Laboratory, Ocean University of China（中国海洋大学物理海洋学实验室）；Department of Atmospheric Sciences, University of Hawaii（夏威夷大学大气科学系）；Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland（马里兰大学大气与海洋科学系）；Inter-Disciplinary Program in Climate Studies, Indian Institute of Technology Bombay（印度孟买理工学院气候研究跨学科项目）；Department of Civil and Environmental Engineering, Princeton University（普林斯顿大学土木与环境工程系）
A 10,000-Year Global Stochastic Tropical Cyclone Catalog with Wind-Dependent Track Transitions (WHITS)
Lamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University（哥伦比亚大学拉蒙特-多赫蒂地球观测站）；School of Complex Adaptive Systems, Arizona State University（亚利桑那州立大学复杂适应系统学院）；Earth and Environmental Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学地球与环境工程系）
Variability of North Atlantic hurricanes: seasonal versus individual-event features
热带气旋受到大量气候因子的影响，这些因素转化为复杂的发生模式。热带气旋活动的年度指标的变化已经被深入研究，特别是自20世纪90年代中期北大西洋突然激活以来。我们首先提供了一个快速的概述不同作者以前的工作，这些年度指标的NAtl盆地，在自然变化的现象，存在的趋势，记录的缺点，以及全球变暖的影响一直是有趣的辩论的主题。接下来，我们提出了一种替代方法，该方法不关注季节特征，而是关注单个事件的特征[Corral et al Nature Phys 6，693，2010]。有人认为，个别风暴功率耗散指数（PDI）构成了一个自然的方式来描述每个事件，并进一步，PDI统计产生一个强大的规律，热带气旋的发生在幂律。在这方面，这些分布的拟合方法进行了讨论。作为这项工作的一个重要扩展，我们引入了一个分布函数，模型的整个范围内的PDI密度（不包括在最小值的不完整性的影响），伽玛分布，包括在一个幂律与指数衰减的尾巴。这种衰减的特征尺度，表示的截止参数，提供了非常有价值的信息的有限大小的盆地，通过最大值的PDIs，盆地可以维持。我们使用伽马拟合来评估海表面温度（SST）对极端PDI值发生的影响，我们发现，对于0.49 degC的SST平均差异，这些全流域事件的值增加了约50%。...
