Investigate the relationship between Storm Formation and Tropical Cyclone Genesis Potential Index in the Vietnam East Sea

VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
91 
Original Article 
Investigate the relationship between Storm Formation and 
Tropical Cyclone Genesis Potential Index in the Vietnam 
East Sea 
Nguyen Manh Linh1, Jack Katzfey2, John McGregor2, Nguyen Kim Chi2, 
Pham Quang Nam3, Tran Quang Duc3, Pham Thanh Ha3, Hoang Danh Huy3, 
Nguyen Van Hiep4, Phan Van Tan3,* 
1National Centre for Hydro-Meteorological Forecasting, Vietnam Meteorological Hydrological 
Administration, 62 Nguyen Chi Thanh, Hanoi, Vietnam 
2CSIRO, Australia, 107-121 Station St, Aspendale VIC 3195, Australia 
3VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam 
4Institute of Geophysics, Vietnam Academy of Science and Technology, 
18 Hoang Quoc Viet, Hanoi, Vietnam 
Received 17 April 2019 
Revised 03 June 2019; Accepted 16 June 2019 
Abstract: In this paper, the relationship between Tropical Cyclone (TC) Genesis Potential Index 
(GPI) and the number of TC (NTC) associated with ENSO over the Vietnam East Sea (VES) was 
investigated. Observed TC data of the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) Tokyo 
Typhoon Center and ERA Interim reanalysis data for the period 1985-2015 were used. The results 
show a good agreement between GPI and NTC over the VES with the correlation coefficient is 0.84. 
There were more TCs formed over the VES during La Nina years and less TCs during El Nino years. 
There were positive anomalies of GPI, environmental factors (relative humidity, sea surface 
temperature, absolute vorticity, potential intensity)over the region where the highest densityof TCs 
genesis locatedduring La Nina years while there were negative anomalies found during El Nino 
years. Relative humidity has the largest contribution to the positive difference GPI between La Nina 
years and El Nino years, the less contribution comes from the potential intensity, absolute vorticity, 
and wind shear. 
Keywords: GPI, Tropical Cyclone Genesis, ENSO, Vietnam East Sea.*
________ 
*Corresponding author. 
 E-mail address: phanvantan@hus.edu.vn 
 https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4383 
VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
92 
Khảo sát mối quan hệ giữa sự hình thành bão và chỉ số tiềm 
năng hình thành xoáy thuận nhiệt đới trên khu vực Biển Đông 
Nguyễn Mạnh Linh1, Jack Katzfey2, John McGregor2, Nguyen Kim Chi2, 
Phạm Quang Nam3, Trần Quang Đức3, Phạm Thanh Hà3, Hoàng Danh Huy3, 
Nguyễn Văn Hiệp4, Phan Văn Tân3,**
1Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn, 
62 Nguyễn Chí Thanh, Hà Nội, Việt Nam 
2CSIRO, Australia, 107-121 Station St, Aspendale VIC 3195, Australia 
3Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội, Việt Nam 
4Viện Vật lý Địa cầu, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 18 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội, Việt Nam 
Nhận ngày 17 tháng 4 năm 2019 
Chỉnh sửa ngày 03 tháng 6 năm 2019; Chấp nhận đăng ngày 16 tháng 6 năm 2019 
Tóm tắt: Trong nghiên cứu này mối liên hệ giữa chỉ số tiềm năng hình thành (GPI) và sự hình thành 
bão trên khu vực biển Đông cũng như vai trò của ENSO đã được khảo sát. Dữ liệu được sử dụng là 
bão quan trắc từ trung tâm cảnh báo bão RSMC Typhoon Center và số liệu tái phân tích 
ERA_Interim của Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu giai đoạn 1985-2015. Kết quả cho 
thấy GPI và số lượng bão hình thành trung bình tháng trên khu vực có sự liên hệ chặt chẽ với với 
nhau, với hệ số tương quan cao (0.84). Số lượng bão hình thành trong năm La Nina cao hơn so với 
năm El Nino, dị thường GPI và các nhân tố môi trường (độ ẩm tương đối, nhiệt độ mặt nước biển, 
xoáy tuyệt đối, cường độ tiềm năng) trong năm La Nina dương và có tâm dương lớn phù hợp với 
phân bố bão tập trung trong năm La Nina. Dị thường GPI và các nhân tố môi trường có xu thế âm 
trong năm El Nino. Độ ẩm tương đối có đóng góp lớn nhất đến độ lệch GPI dương giữa năm La Nina và 
El Nino, tiếp đến là tốc độ tiềm năng trong khi đóng góp ít nhất là xoáy tuyệt đối và độ đứt gió. 
Từ khóa: GPI, sự hình thành bão, ENSO, Biển Đông. 
1. Mở đầu 
Sự hình thành và phát triển của bão (áp thấp 
nhiệt đới) chịu ảnh hưởng rất lớn bởi các nhân tố 
________ 
*Corresponding author. 
 E-mail address: phanvantan@hus.edu.vn 
 https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4383 
hoàn lưu qui mô lớn (nhân tố môi trường) [1]. 
Năm 2004, Emanuel và Nolan [1] đã đưa ra chỉ 
số tiềm năng hình thành đối với bão khi sử dụng 
kết hợp các nhân tố môi trường qui mô lớn. Theo 
N.M. Linh et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
93 
đó, các nhân tố được sử dụng bao gồm xoáy tuyệt 
đối, độ ẩm tương đối, độ đứt gió thẳng đứng và 
cường độ tiềm năng. Emanuel (2007) [2, 3] đã 
nghiên cứu sự ảnh hưởng của các nhân tố này tới 
sự hình thành bão trong mối liên hệ với ENSO 
và chỉ ra rằng trên vùng biển Đại Tây Dương, độ 
ẩm tương đối và độ đứt gió thẳng đứng đóng vai 
trò quan trọng nhất đến sự hình thành bão trong 
khi độ ẩm tương đối và xoáy lại ảnh hưởng lớn 
đến sự hình thành bão trên khu vực Thái Bình 
Dương trong những năm El Nino. 
Theo Cindy L. Bruyere (2012) [4], chỉ số 
tiềm năng hình thành (Genesis Potential Index - 
GPI) có kỹ năng mô phỏng sự biến động mùa đối 
với số cơn bão hình thành trên khu vực này, 
ngoài ra tốc độ tiềm năng và độ đứt gió thẳng 
đứng có ảnh hưởng lớn đến dao động năm số cơn 
bão quan trắc được trên vùng Bắc Đại Tây 
Dương. Nghiên cứu của Yajuan (2015) [5] cho 
thấy tần suất xuất hiện bão trên khu vực Tây Bắc 
Thái Bình Dương từ tháng 7 đến tháng 10 có 
quan hệ chặt chẽ đối với GPI tính trên bộ số liệu 
Era-Interim giai đoạn 1982-2005. Như vậy GPI 
có liên hệ chặt với sự hình thành bão trên các 
vùng biển, tuy nhiên sự đóng góp của các nhân 
tố hoàn lưu qui mô lớn đến quá trình hình thành 
bão trên các đại dương là không giống nha ... ứt gió và cường 
độ tiềm năng. 
Nhiệt độ mặt nước biển và cường độ tiềm 
năng 
Theo Palmen (1956) [11], những cơn bão 
thường hình thành trên vùng biển có nhiệt độ từ 
260C trở lên. Tốc độ tiềm năng 𝑉𝑝𝑜𝑡, một trong 
các thành tố cấu thành GPI, là hàm của áp suất 
mực biển, nhiệt độ bề mặt biển, profile thẳng 
đứng của nhiệt độ không khí và tỷ hỗn hợp [3], 
cho bởi công thức: 
𝑉𝑝𝑜𝑡
2 =
𝐶𝑘
𝐶𝐷
𝑇𝑆
𝑇0
(𝐶𝐴𝑃𝐸∗ − 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑏) 
trong đó, 𝐶𝑘 là hệ số biến đổi enthalpy, 𝐶𝐷 là hệ 
số cản, 𝑇𝑆 là nhiệt độ bề mặt biển, 𝑇0 là nhiệt độ 
trung bình của dòng thổi ra môi trường. Năng 
lượng đối lưu tiềm năng (CAPE) được tích phân 
theo chiều thẳng đứng của phần tử khí, là hàm 
của nhiệt độ, áp suất và độ ẩm tuyệt đối. 𝐶𝐴𝑃𝐸∗ 
là giá trị CAPE của phần tử khí tại bán kính gió 
cực đại, 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑏 là giá trị CAPE tại môi trường 
lớp biên không khí. Như vậy theo công thức trên, 
nhiệt độ mặt nước biển và cường độ tiềm năng 
có mối liên hệ tuyến tính. Trên hình 4 đưa ra dị 
thường nhiệt độ mặt nước biển đối với năm El 
Nino và La Nina, có thể thấy rằng đối với năm 
La Nina, dị thường nhiệt độ mặt biển luôn dương 
và có giá trị dương lớn dần từ các vùng biển phía 
Tây Bắc và Tây Nam đến vùng biển trung tâm 
phía Đông, với giá trị dương lớn nhất là 0.20C. 
Ngược lại đối với năm La Nina, các năm El Nino 
có giá trị dị thường nhiệt độ mặt biển có giá trị 
dương ở vùng biển Tây Bắc và phía Nam giảm 
dần về phía Đông Bắc với giá trị nhỏ nhất -0.10C.
N.M. Linh et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
96 
Hình 4. Dị thường nhiệt độ mặt nước biển (0C) đối với năm El Nino (bên trái) và La Nina (bên phải) 
trong khu vực nghiên cứu giai đoạn 1985-2015 xét thời kỳ JJASON. 
Dị thường cường độ tiềm năng đối với năm 
El Nino và La Nina được đưa ra trên hình 5. Dị 
thường dương trên toàn bộ vùng biển đối với 
năm La Nina, vùng có dị thường dương lớn nhất 
nằm ở phía Đông kinh tuyến 1120E và từ vĩ tuyến 
80N – 200N. Trong khi đó, đối với năm El Nino, 
dị thường cường độ tiềm năng có giá trị âm ở 
vùng trung tâm và phía Đông của miền tính sau 
đó tăng nhẹ dần về phía Tây Bắc và phía Nam. 
Các kết quả trên cho thấy mối liên hệ chặt chẽ 
giữa nhiệt độ mặt biển và cường độ tiềm năng, 
đối với năm La Nina, nhiệt độ mặt biển và cường 
độ tiềm năng có xu hướng cao hơn trung bình 
nhiều năm là điều kiện thuận lợi để bão hình 
thành nhiều hơn các năm El Nino xét từ tháng 6 
đến tháng 11 của giai đoạn 1985-2015.
Hình 5. Dị thường 𝑉𝑝𝑜𝑡(m/s) đối với năm El Nino (bên trái) và La Nina (bên phải) 
trong khu vực nghiên cứu giai đoạn 1985-2015 xét thời kỳ JJASON. 
N.M. Linh et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
97 
Độ ẩm tương đối 
Độ ẩm tương đối là nhân tố phản ánh khả 
năng cung cấp nguồn ẩm từ mực thấp và mực 
giữa của tầng đối lưu cho cơn bão, một trong các 
nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hình thành và 
phát triển của bão. Trong nghiên cứu này, sự 
đóng góp của độ ẩm tương đối ở mực giữa tầng 
đối lưu tại 600Hpa đến GPI được xem xét. Dị 
thường độ ẩm tương đối của các năm El Nino và 
La Nina được đưa ra trên hình 6. Đối với năm El 
Nino, dị thường độ ẩm tương đối âm trên toàn 
khu vực, vùng có dị thường nhỏ nhất nằm ở trung 
tâm miền tính với giá trị -0.2, giới hạn từ 80N – 
200N và 1110E – 1180E. Giá trị dị thường độ ẩm 
tương đối dương trên toàn vùng đối với năm La 
Nina, dị thường tăng từ Tây Bắc xuống Đông 
Nam với vùng có giá trị dị thường lớn nhất là 0.2 
ở giữa miền tính, vùng có giá trị dị thường dương 
lớn nhất phân bố theo hướng Đông Bắc – Tây 
Nam, phù hợp với phân bố của các cơn bão hình 
thành trong những năm La Nina.
Hình 6. Dị thường độ ẩm tương đối mực 600Hpa (%) năm El Nino (bên trái) và La Nina (bên phải) 
trong khu vực nghiên cứu giai đoạn 1985-2015 xét thời kỳ JJASON. 
Độ đứt gió thẳng đứng 
Độ đứt gió thẳng đứng đóng vai trò hết sức 
quan trọng đến sự hình thành bão. Nếu độ đứt 
gió thẳng đứng lớn sẽ cản trở sự hình thành bão, 
ngược lại nếu độ đứt gió thẳng đứng yếu sẽ là 
điều kiện thuận lợi cho sự hình thành các xoáy 
và phát triển thành bão (De Maria 1996) [12]. Ở 
đây, độ đứt gió thẳng đứng được xác định bởi sự 
chênh lệch giữa gió vĩ tuyến mực 850Hpa và 
mực 200Hpa. 
Hình 7 đưa ra dị thường độ đứt gió thẳng 
đứng đối với năm El Nino và La Nina. Có thể 
thấy rằng sự chênh lệch độ đứt gió thẳng đứng 
của các năm El Nino và La Nina so với trung 
bình nhiều năm là không lớn. Tuy nhiên, xét về 
không gian, phân bố dị thường độ đứt gió giữa 
năm El Nino và La Nina lại có sự tương phản. 
Đối với năm El Nino, dị thường độ đứt gió âm 
trên vùng biển trung tâm miền tính từ vĩ tuyến 
12N đến 18N, từ đây dị thường độ đứt gió dương 
tăng dần về hai phía bắc và nam của miền tính. 
Trong khi đó, dị thường độ đứt gió dương tại 
trung tâm miền tính và giảm dần về hai phía bắc, 
nam của miền tính đối với năm La Nina. Như đã 
trình bày ở trên, giá trị dị thường độ đứt gió của 
hai năm La Nina và El Nino chênh nhau không 
lớn nên chưa khẳng định được bão hình thành 
trong năm La Nina nhiều hơn năm El Nino hay 
ngược lại.
N.M. Linh et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
98 
Hình 7. Dị thường độ đứt gió thẳng đứng (10-1m/s) đối với năm El Nino (bên trái) và La Nina (bên phải) 
trong khu vực nghiên cứu giai đoạn 1985-2015 xét thời kỳ JJASON. 
Xoáy tuyệt đối 
Dị thường xoáy tuyệt đối trên hình 8 cho thấy 
trong năm El Nino hầu hết các khu vực trên miền 
tính có giá trị dị thường xoáy tuyệt đối âm ngoại 
trừ vùng biển rìa phía Tây Bắc và ven biển Nam 
Trung Bộ Việt Nam có giá trị dị thường bằng 0. 
Đối với năm La Nina, có hai tâm dị thường 
dương xoáy tuyệt đối ở khu vực ven biển Nam 
Trung Bộ Việt Nam trở về phía Nam và vùng 
trung tâm phía Đông của biển Đông, nơi có giá 
trị dị thường dương lên đến 0.6 s-1. Điều này có 
liên hệ chặt chẽ với sự phân bố nhiều bão trong 
năm La Nina tại khu vực này.
Hình 8. Dị thường xoáy tuyệt đối (s-1) đối với năm El Nino (bên trái) và La Nina (bên phải) 
trong khu vực nghiên cứu giai đoạn 1985-2015 xét thời kỳ JJASON. 
N.M. Linh et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
99 
GPI 
GPI đại diện cho các nhân tố của hoàn lưu 
qui mô lớn ảnh hưởng tới sự hình thành bão, bao 
gồm: xoáy mực thấp, độ ẩm tương đối ở mực 
giữa khí quyển, độ đứt gió thẳng đứng và cường 
độ tiềm năng. Dị thường GPI cho các năm El 
Nino và La Nina được đưa ra trên hình 9, dị 
thường GPI luôn dương đối với năm La Nina, giá 
trị dị dường GPI tăng dần từ phía Tây Bắc và Tây 
Nam về phía Đông của miền tính. Vùng có giá 
trị dị thường GPI lớn nhất phân bố theo hướng 
Đông Bắc – Tây Nam đối với năm La Nina, với 
giá trị cực đại khoảng 1.4, điều này có liên quan 
chặt chẽ tới số lượng lớn cơn bão hoạt động trên 
khu vực. Trong năm El Nino, giá trị dị thường 
GPI âm trên hầu hết khu vực ngoại trừ phần rìa 
phía Bắc vĩ tuyến 20oN và phía Nam vĩ tuyến 
8oN. Vùng có giá trị GPI nhỏ nhất ở trung tâm 
của miền tính, giá trị cực tiểu dị thường GPI 
khoảng -0.6. 
3.3. Ảnh hưởng của các nhân tố môi trường đến 
GPI trong các năm ENSO 
Để xem xét sự ảnh hưởng của từng nhân tố 
môi trường đến giá trị GPI trong các năm El 
Nino và La Nina trên khu vực Biển Đông, GPI 
đã được tính lại với việc giữ nguyên giá trị của 3 
thành phần bằng giá trị khí hậu trong khi thành 
phần còn lại biến đổi [7, 13, 14]. Ví dụ, để xét sự 
ảnh hưởng của thành phần xoáy tuyệt đối, giá trị 
GPI được tính lại với việc giữ nguyên giá trị của 
các thành phần độ đứt gió thẳng đứng, độ ẩm 
tương đối và 𝑉𝑝𝑜𝑡 bằng giá trị khí hậu tính trong 
thời kỳ 1985-2015 trong khi giá trị của xoáy 
tuyệt đối vẫn biến đổi theo từng ngày. Khi đó sự 
biến đổi của GPI có thể coi như được gây ra bởi 
sự biến đổi của xoáy tuyệt đối. 
Trên hình 10 là sự chênh lệch GPI giữa năm 
La Nina và El Nino khi chưa thay đổi giá trị của 
các thành phần. Có thể thấy giá trị GPI của năm 
La Nina lớn hơn năm El Nino trên hầu hết Biển 
Đông ngoại trừ khu vực phía Tây Bắc lại nhỏ hơn 
rất nhiều. Khu vực có độ lệch GPI dương lớn 
nhất trên khu vực trung tâm và phía Đông Biển 
Đông, khu vực này tập trung hầu hết các cơn bão 
hình thành trong năm La Nina và El Nino.
.
Hình 9. Dị thường GPI đối với năm El Nino (bên trái) và La Nina (bên phải) 
trong khu vực nghiên cứu giai đoạn 1985-2015 xét thời kỳ JJASON. 
N.M. Linh et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
100 
Hình 10. Sự chênh lệch GPI giữa năm La Nina 
và El Nino giai đoạn 1985-2015 
Hình 11 đưa ra độ lệch GPI giữa năm La 
Nina và El Nino với sự thay đổi của các thành 
phần độ ẩm tương đối (a), 𝑉𝑝𝑜𝑡 (b), xoáy tuyệt 
đối (c) và độ đứt gió thẳng đứng (d). Độ ẩm 
tương đối có đóng góp lớn nhất đến giá trị độ 
lệch GPI dương, tiếp đến là 𝑉𝑝𝑜𝑡. Ảnh hưởng của 
xoáy tuyệt đối và độ đứt gió thẳng đứng đối với 
GPI giữa các năm La Nina và El Nino không 
khác nhau đáng kể. 
(a) 
(b) 
(c) 
(d) 
Hình 11. Sự chênh lệch GPI giữa năm La Nina và El Nino được tính lại với sự biến đổi của độ ẩm 
tương đối (a), 𝑉𝑝𝑜𝑡 (b), xoáy tuyệt đối (c) và độ đứt gió thẳng đứng (d). 
N.M. Linh et al. / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol. 35, No. 2 (2019) 91-101 
101 
4. Kết luận 
Trong nghiên cứu này, chỉ số hình thành tiềm 
năng GPI đã được xem xét với sự hình thành bão 
trên khu vực biển Đông có liên hệ tới hiện tượng 
ENSO. Các kết quả được tính toán từ tháng 06 
đến tháng 11 trên bộ số liệu tái phân tích của 
Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu và 
bão quan trắc của trung tâm cảnh báo bão RSMC 
Tokyo Typhoon Center giai đoạn 1985-2015. 
Kết quả cho thấy, GPI có mối liên hệ chặt chẽ tới 
sự hình thành bão trên khu vực biển Đông với hệ 
số tương quan cao. Số lượng cơn bão hình thành 
trong năm La Nina cao hơn so với năm El Nino, 
dị thường GPI dương tập trung tại khu vực có 
nhiều bão hình thành trong năm La Nina. Dị 
thường nhiệt độ mặt biển, xoáy tuyệt đối, độ ẩm 
tương đối, cường độ tiềm năng đều dương trong 
các năm La Nina và có tâm dị thường dương lớn 
nhất trùng với phân bố bão tập trung trong năm 
La Nina. Đối với năm El Nino, dị thường GPI và 
các nhân tố hoàn lưu đều cho giá trị âm trên hầu 
hết khu vực nghiên cứu. Riêng dị thường độ đứt 
gió thẳng đứng không có nhiều sự khác biệt đối 
với năm El Nino và La Nina. Khi xem xét sự ảnh 
hưởng của các nhân tố môi trường đến độ lệch 
GPI giữa năm La Nina và El Nino, độ ẩm tương 
đối có đóng góp lớn nhất đến độ lệch GPI dương 
giữa năm La Nina và El Nino, tiếp đến là tốc độ 
tiềm năng trong khi đóng góp ít nhất là xoáy 
tuyệt đối và độ đứt gió thẳng đứng. Nói cách 
khác, trong các năm ENSO, độ ẩm tương đối có 
ảnh hưởng lớn nhất đến GPI, tiếp đến là tốc độ 
tiềm năng còn xoáy tuyệt đối và độ đứt gió ảnh 
hưởng ít hơn hai thành phần kể trên. 
Lời cảm ơn 
Bài báo được thực hiện và hoàn thành dưới 
sự hỗ trợ của Dự án FIRST mã số 
17/FIRST/1a/VNU2. Nhân đây tập thể tác giả 
xin chân thành cảm ơn. 
Tài liệu tham khảo 
[1] K.A. Emanuel, D.S. Nolan, Tropical cyclone 
activity and global climate, Reprints, 26th 
Conference on hurricane and Tropical 
Meteorology, American meteorological Society: 
Miami 10A2 (2004) 240–241. 
[2] D.S. Nolan, E.D. Rappin, K.A. Emanuel., Tropical 
cyclogenesis sensitivity to environmental 
parameters in radiative-convective equilibrium, 
Quarterly Journal of the Royal Meteorological 
Society 133 (2007) 2085–2107. 
[3] S.J. Camargo, K.A. Emanuel, A.H. Sobel, Use of 
the Genesis Potential Index to Diagnose ENSO 
effected on Tropical Cyclone Genesis, American 
Meteorological Society 20 (2007) 4819-4834 
[4] C.L. Bruyere, G.J. Holland, E. Towler, 
Investigating the Used of a Genesis Potential Index 
for Tropical Cyclones in the North Atlatic Basin, 
American Meteorological Society 25 (2012) 8611-
8626 
[5] Song Yuan, Wang Lei, Lei Xiaoyan and Wang 
Xidong, Tropical cyclone genesis potential index 
over western north Pacific simulated by CMIP5 
models, Advances in Atmospheric Sciences (2015) 
1539-1550. https://doi/10.1007/s00376-015-4162-3. 
[6] Lei Wang, Diagnostic of the ENSO modulation of 
Tropical cyclogenesis over the southern South 
China Sea using a genesis potential index, Acta 
Oceanol. Sin. 31 (5) (2012) 54-68. 
[7] Xin Kieu-Thi, Hang Vu-Thanh, Truong Nguyen-
Minh, Duc Le, Linh Nguyen-Manh, Izuru 
Takayabu, Hidetaka Sasaki, Akio Kito, Rainfall 
and tropical cyclone activity over Vietnam 
simulated and projected by the Non-Hydrostatic 
Regional Climate Model – NHRCM, Journal of the 
Meteorological Society of Japan 94A (2016) 135-150. 
[8] https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/ 
rsmc-hp-pub-eg/trackarchives.html 
[9] Trần Quang Đức, Xu thế biến động của một số đặc 
trưng ENSO, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia 
Hà Nội, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27 (1S) 
(2011) 29-36. 
[10] https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis
_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php 
[11] E. Palmen, A review of Knowledge on the 
formation and development of tropical cyclones, 
Proceedings of tropical cyclone Symposium, 
Bureau of Meteorology, Brisbane, Australia, 
(1956) 213-232. 
[12] M. DeMaria, The effect of vertical wind shear on 
tropical cyclone intensity change, Jounal of 
Atmospheric Sicences 53 (1996) 2076-2087. 
[13] S.J. Camargo, Diagnosis of the MJO modulation of 
Tropical cyclogenesis using an empirical index. 
American Meteorological Society 66 (2009) 3061-3074. 
[14] S.J. Camargo, A.H. Sobel, Anthony G. Barnston, 
K.A. Emanuel, Tropical cyclone genesis potential 
index in climate models, Tellus A: Dynamic 
Meteorology and Ocenaography 59 (4) (2007) 428-
443. https://doi.org/10.1111/j.1600-0870.2007. 00238.