热带气旋路径集合预报方法研究I——正压模式结果的初步分析

选择1979～1993年间的热带气旋为试验个例,通过扰动热带气旋初始位置和初始结构,构造集合成员, 用正压原始方程模式,进行路径集合预报试验, 并初步探讨预报成员的集合方法。试验结果表明:热带气旋定位误差影响路径预报,但扰动初始位置的集合平均预报与控制试验的预报水平相接近。扰动热带气旋初始结构的集合预报试验表明,约有60 %～70 %个例的集合路径预报得到改进。此外,试验结果还表明,当环境引导气流较弱时,进行扰动热带气旋初始结构的集合预报,预报结果的改善较明显。

集合预报产品在热带气旋路径预报中的释用方法研究

在对ECMWF热带气旋路径集合预报产品进行检验的基础上，提出一种基于热带气旋路径偏差订正的集合预报释用方法，并对2009～2011年的西北太平洋和南海热带气旋进行回算。结果表明该方法优于集合平均，2011年24h路径预报误差为83km，具有较好的业务应用价值。

南海热带气旋路径集合预报试验

利用3种不同模式的初始资料,通过它们生成得到16个不同的初始场,分别对2004年南海及其周边地区9个热带气旋个例进行集合预报试验,最后筛选得到了7个南海热带气旋初值集合成员,由此初步探讨了南海热带气旋初值集合成员的生成方法。结果表明,采用不同模式的初始资料生成得到初值集合成员的方法用于集合预报,对南海热带气旋路径预报有一些明显的改进。

基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究

构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统,通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合,采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员,为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场,同化后的结果作为集合预报的初值,通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003-2004年16个台风个例的分析表明,初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强,结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度,路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。

滞后平均法(LAF)在热带气旋路径集合预报中的应用

本文用一正压模式 ,采用滞后平均法 (LAF)对 2 0 0 0年热带气旋进行路径集合预报试验 ,并与基于热带气旋初始结构扰动的集合预报方法进行了比较分析 ,结果表明LAF方法对热带气旋路径预报具有较好的改进作用。但LAF的集合预报效果受模式本身误差的影响 ,在完美模式的假设下 ,LAF集合预报相对于控制试验的技巧水平 2 0～ 4 0 %。

热带气旋路径集合预报试验

以MM5模式为试验模式,分别用增长模繁殖法(BGM)和模式物理过程扰动法(MPP)形成12个集合成员,对2005年登陆我国的8个热带气旋进行了52次路径集合预报试验,以寻找适合西北太平洋热带气旋路径的集合预报方法。结果表明:BGM方法的集合预报结果总体上好于控制试验结果,其中对强度较弱的热带气旋的集合预报效果更好。MPP方法的集合预报结果总体上不如控制试验结果,但对初始时刻强度达到台风的热带气旋的集合预报效果较好,集合预报相对于控制试验的改进效果明显。基于BGM方法和MPP方法集合预报的不同特点,将两种方法相结合形成扰动成员,这一综合方法的集合预报效果好于单一方法的集合预报效果。BGM方法和MPP方法的系统发散度总体上都偏小。

热带气旋路径动力释用预报的集合预报方案

考虑到热带气旋中心定位的不确定性以及热带气旋 (以下简称 TC)路径动力释用预报对 TC中心位置初值的敏感性 ,本文以 TC路径动力释用预报方案 [1]为基础 ,应用集合预报原理构造了具有 50个成员的集合预报试验方案 ,经1997和 1998年 15个 TC的 118次试验对比 ,结果表明 ,50个成员的集合预报方案2的改进效果较好 ,其平均距离误差较业务预报的平均距离误差有较显著的减小。集合预报原理应用于 TC路径动力释用预报的可行性和有效性是可靠的。

遗传—神经网络集合预报方法在广西热带气旋降水预报中的应用

利用多维尺度分析可以从一系列数据集的相似性信息中发掘其中的潜在结构信息,并通过样本点间的相似度构建相似矩阵,再将相似矩阵映射到低维欧氏距离空间获取新的特征的能力。论文以1980—2015年共36年的广西热带气旋逐日降水量为基础,综合考虑热带气旋降水的数值预报产品物理量预报因子,采用多维尺度分析的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行遗传—神经网络的广西热带气旋降水集合预报模型研究。遗传—神经网络的集成个体的输入因子是通过选出相关程度较高的数值预报产品的物理量场格点因子,同时网络的输出是通过多维尺度降维方法对初选预报因子群进行合理的降维处理来实现的。通过对2011—2015年影响广西的22个热带气旋共94个独立样本的试验预报的统计结果表明,对于暴雨以上量级的预报,广西89站的预报平均TS评分达到了0.3;同区域同样本的对比分析表明,新预报模型5年的TS评分比欧洲细网格的TS评分提高了15%以上;进一步对大量级的降雨落区的预报对比分析表明,新方案的预报效果比欧洲中心的预报更理想。

k-nn方法在热带气旋路径预报中的应用

引入k nn方法 ,结合经过预报实践检验、应用证明效果较好的预报因子 ,制作热带气旋路径预报系统 ,运行效果良好 ,可以应用到日常预报业务中。

热带气旋路径客观综合集成预报方法的研制

在正确评估我国现有发报的７种客观预报方法性能的基础［１］，分别对西北太平洋、东海、南海３个责任海区，采用典型相关、条件概率组合、新回归系数估计法等多种统计模型，建立包括数值预报产品在内的热带气旋路径的综合集成预报方法。

用模糊聚类分型方法作盛夏南海热带气旋路径预报

本文对1960～2002年盛夏在南海海域活动的热带气旋进行分析,引入模糊数学理论中的模糊动态聚类分析方法,对欧洲气象中心(ECMWF)500hPa层位势高度场的格点资料进行形势分类,用计算机自动寻找最佳相似组合,进行天气形势分类,然后选取与热带气旋路径密切相关的环流场、物理量动力因子及自身特性因子,用多元回归方法建立盛夏南海热带气旋路径预报模式,结果表明该模式预报能力有明显提高。

热带气旋路径客观预报方法的评估

本文对西北太平洋热带气旋路径的客观预报方法进行了评估 。

改进的热带气旋路径模糊概率预报方法试验总结

用改进的热带气旋路径模糊概率预报方法对１９９８—２０００年进入预报区并达到起报条件的１３个热带气旋作了４７次预报试验，２４ｈ平均误差为１１６．８ｋｍ，４８ｈ平均误差为２８１．０ｈｍ。其中模糊概率大于７０％的共有８次，２４ｈ平均误差为８７．９ｋｍ，４８ｈ平均误差为２０７．６ｋｍ，均明显小于总平均误差，达到概率越大误差越小的理想效果。同时试验表明方法对路径发生明显转折的热带气旋有较好的预报能力。

伴随方法在热带气旋路径预测的统计动力预报方案(SD90)中的应用的研究——Ⅰ:理论基础及数值试验

把变分同化中的伴随方法应用于热带气旋路径预测的统计动力预报方案 (SD 90 )中 ,利用前面时刻热带气旋中心位置的观测值 ,同时确定出初始速度和气压梯度力 ,然后进行预报 .理想试验表明 ,热带气旋路径无明显转向时 ,该方案具有较高的预报精度 ;当热带气旋路径有明显转向时 ,随着同化时段内的热带气旋路径 (作为观测值 )趋向于转向处 ,该方案的预报误差会加大 ,其主要特征是预报路径的方向有较大偏差 ;当同化时段内的热带气旋路径 (作为观测值 )离开转向处时 ,该方案又趋向于有较高的预报精度 .最后结合最优控制思想 ,对 980 7号台风进行了同化试验 ,试验结果表明 。

基于路径相似的登陆热带气旋降水之动力-统计集合预报模型

数值天气预报(NWP)过去几十年在热带气旋(TC)预报方面的最大进步是越来越准确的路径预报。对于登陆TC降水的预报,目前以数值模式为代表的技术手段预报能力还十分有限。围绕动力-统计结合之方法研究,初步发展了登陆热带气旋降水(LTP)预报的一种新方法:基于路径相似的登陆热带气旋降水之动力统计集合预报(LTP_DSEF)模型。该方法主要分为五步:TC路径预报、相似路径TC识别、其他特征相似性的判别、TC降水集合预报和最佳预报方案选择;涉及两个关键技术:TC降水分离的客观天气图分析法(OSAT)和TC路径相似面积指数(TSAI)。LTP DSEF模型对2012-2016年影响华南地区出现最大日降水量≥100 mm的21个TC的定量降水预报(QPF)试验结果显示,该模型对登陆TC过程降水的预报结果优于动力模式。登陆TC过程降水≥50 mm情况下,建模样本和独立样本平均TS评分均高于动力模式(EC、GFS、T639)相应的最好表现。对LTP_DSEF模型三个最佳方案的参数取值分析显示,起报时刻参数设定为最临近影响时刻即TC对陆地产生降水的前一天12:00 UTC、集合参数取最大值时预报效果稳定趋好。

广西热带气旋路径预报方法试验结果分析

介绍广西热带气旋路径预报方法的试验方案，以及运用该方案对１９９５～１９９６年汛期热带气旋进行路径预报的结果，并对结果进行诊断分析，在此基础上得出预报方法中尚待改进的主要问题和解决这些问题的初步思路，为提高广西热带气旋路径预报水平做有益的探讨。

基于观测路径的集合预报样本优选对热带气旋的模拟研究

集合预报是从一定误差范围内的一组初值出发,这组初值(样本)代表了大气状态的概率分布,集合预报中集合样本的好坏严重影响分析质量。质量较差样本进入集合预报中难免会降低集合预报的整体质量。由于集合样本是模拟大气可能状态的概率分布,因此样本的优选是提高分析质量的关键。通过对集合样本优胜劣汰来分析样本优选对模拟效果的影响。由于台风预报中台风路径的模拟至关重要,因此样本优选的方案为将样本模拟的路径信息与观测的台风报文路径相比较后,保留误差较低的样本,剔除误差较高的样本,从而提升样本的整体质量。但过多的样本被替换将导致集合离散度的大幅下降,因此替换样本的数量要适度。研究结果表明样本优选极可能有利于热带气旋路径和强度模拟的改进,其中对"妮妲"路径误差的改进为4%～13%,对"鲇鱼"路径误差的改进为11%～28%,对"妮妲"的强度误差改进为5%～37%,"鲇鱼"的强度误差改进为1%～27%。

多种扰动组合的热带气旋路径集合预报技术研究

基于GRAPES-TCM开展多种扰动组合的热带气旋路径集合预报技术研究,将LAF和BGM方法结合起来构建集合初始小扰动,即采用LAF引入最初的小扰动,并考虑不同物理过程的组合,同时利用BGM法分别对热带气旋涡旋场和环境场进行扰动,构造集合成员,对热带气旋进行72 h预报。对2008年西北太平洋16个热带气旋进行预报试验,结果表明,24,48和72 h的集合平均预报误差分别为231.48,386.40和632.03 km。随着预报时效的延长,预报误差和集合离散度均有所增加,散点分布也随之扩展,离散度与平均误差的比值>1的样本所占比例由24 h的53.8%逐渐下降至72 h的41.8%。多数样本的预报误差与离散度之间存在较好的相关关系,但也有少量样本出现小预报误差大离散度或大预报误差小离散度的情况。此外,针对不同的热带气旋或热带气旋不同的预报时段,集合预报和确定性预报各有优劣。整体来看,集合预报的预报性能相当于或优于确定性预报的比率约为66.2%。集合预报的样本数在预报中后期较确定性预报明显增多,反映出随着积分时间的延长,集合预报的适用性和优势性得到显现。集合预报中出现的小概率事件不容忽视,应当意识到这种预报的不确定性和小概率事件出现的可能性及相应的结果。

热带气旋路径预报的动态集成方法

用模糊贴近度的判据，对若干个热带气旋路径的客观预报方法建立动态的集成方案。经过２年的预报试验，表明它的总体预报水平较好。