一种台风海面非对称风场的构造方法

针对台风数值预报中由于采用对称模型而导致预报误差的现实，通过引入非对称分布的台风最大风速、最大风速半径等因子，在得到台风报告中7级风和10级风的半径的基础上，利用最佳权系数方案来得到非对称的台风外围风速分布因子，从而对Chan and Williams 1987年提出的切向风廓线方案进行改造，进而得到了台风海面非对称风场的计算式。检验表明，该方法能够描述台风海面风场的非对称分布，具有较好的应用前景。     

轴对称模型台风的改进方案及其对0425号台风数值模拟的效果

西北太平洋台风切向风廓线存在明显的差异,目前MM5中尺度数值模式NCAR-AFWA的模型台风（bogus）方案中仅使用了最大风速和最大风速半径两个参数,有时不能准确地描述台风的外围结构。通过引入十级风圈平均半径和七级风圈平均半径对NCAR-AFWA的bogus切向风廓线进行改进,然后对0425号台风“洛坦”的路径和强度进行模拟,结果发现：在台风bogus切向风廓线中同时引入十级风圈平均半径和七级风圈平均半径对台风路径和强度模拟均有改进,同时对台风大风范围的模拟也有改进。     

登陆台风边界层风廓线特征的地基雷达观测

为了分析登陆台风边界层风廓线特征,利用2004—2013年中国东南沿海新一代多普勒天气雷达收集的17个登陆台风资料,采用飓风速度体积分析方法,反演登陆台风的边界层风场结构特征。与探空观测对比表明,利用雷达径向风场可以准确地反演登陆台风的边界层风场结构,其风速误差小于2 m/s,风向误差小于5°。所有登陆台风合成的边界层风廓线显示,在近地层(100 m)以上,边界层风廓线存在类似急流的最大切向风,其高度均在1 km以上,显著高于大西洋观测到的飓风边界层急流高度(低于1 km)。陆地边界层内低层入流强度也明显大于过去海上观测,这主要是由陆地上摩擦增大引起。越靠近台风中心,边界层风廓线离散度越大,其中,径向风廓线比全风速以及切向风廓线离散度更大。将风廓线相对台风移动方向分为4个象限,分析边界层风廓线非对称特征显示,台风移动前侧入流层明显高于移动后侧。最大切向风位于台风移动左后侧,而台风右后侧没有显著的急流特征,与过去理想模拟的海陆差异导致的台风非对称分布特征一致。     

南宁0606号台风派比安预报失误技术总结

0606号台风“派比安”过程分为台前飑线及台风暴雨天气过程，南宁市台在暴雨预报的过程中量级上出现失误，暴雨评分较差，对整个过程的分析发现，对的预报及把握不足，是致使此次预报失误的原因。     

台风路径实时数值预报的初步试验

根据国家气象中心建立的台风路径数值预报试验系统，引入了模型台风。模型台风是利用获得的场面参数构成的，然后再叠加到客观分析场上作为台风路径预报的初始场。引入模型台风后，无论是台风中心位置还是其流场、质量场与实际观测比较接近，且预报效果有一定提高。利用模型台风对1992年Eli（9205号）和Janis（9210号）台风进行了实时的预报试验。结果表明对这二个台风的移动趋势基本上能预报出来，预报的台风路径与实况进行了对比，并与气候持续预报作了比较，效果较好。     

台风路径统计预报的改进

应用数值预报产品并采用多种预报方案相结合建立了台风路径的统计释用综合预报模式，从而提高了台风路径预报的技巧。经１９９４年台风季节业务试用，其预报性能比原有的统计预报模式有较大的提高，试验表明，充分利用在预报时可得到的数值预报输出产品的采用多种方案集成是改进台风路径客观的有效途径。     

一种公平技术评分方法在台风业务预报评估中的应用

将离散变量分级预报的公平技术评分方法引入台风路径业务的预报评估中，对１９８９－１９９１年的台风业务预报作评估试验，结果表明，该方法量客观，不但可用于台风分类预报评估，也可对台风移向移速预报进行客观评估。     

国家气象中心台风数值模式的改进及其应用试验

在国家气象中心台风数值模式中进行了扩大预报区域,两次嵌入人造台风模型和模式网格初始移动3个方案试验。试验结果表明:3个方案对台风路径预报效果都有所改进。该文还介绍了应用国家气象中心台风数值模式进行台风中心强度预报的进展。     

关于台风非对称结构与台风路径的数值分析

采用一个有限区域原始方程双向相互作用的移动套网格台风路径数值预报模式，对１９９２年的两个台风进行了５个个例预报试验，结果表明预报路径和实况有很好的一致性，通过对预报个例的台风非对称结构进行分析，发现非对称结构随时间变化与台风移动路径有着比较密切的联系，如能了解实际台风的非对称结构，将有助于提高台风路径预报的水平。     

台风路径人工智能预报方法的研制

台风路径人工智能预报方法的研制蒋乐贻费亮（上海市气象科学研究所，上海２０００３０）人工智能预报方法是一种新方法．在研制专家系统的基础上，根据人工智能内容，结合气象预报特点及所要求的预报精度，研制了台风路径人工智能预报方法．此方法把计算机模式识别技术与...     

A New Method for Calculating the Wind Speed Distribution of a Moving Tropical Cyclone

Based on gradient wind equations,including frictional force,and considering the effect of the movement of a tropical cyclone on wind speed,the Fujita Formula is improved and further simplified,and the numerical scheme for calculating the maximum wind speed radius and wind velocity distribution of a moving tropical cyclone is derived.In addition,the effect of frictional force on the internal structure of the tropical cyclone is discussed.By comparison with observational data,this numerical scheme demonstrate...     

影响山东的热带气旋年际和年代际变化

利用1949-2006年热带气旋年鉴资料对58年来影响山东的热带气旋频数和强度,以及热带气旋引起的暴雨和大风进行了气候统计学分析.分析表明:7月下旬至8月下旬是热带气旋影响山东的主要时段.影响山东的热带气旋具有明显的年代际变化,并存在显著的2.4年和5年左右的周期变化,但影响山东的热带气旋强度呈明显减弱趋势,年代际变化不明显;8月份影响山东的热带气旋最多,极易发生洪涝和强风灾害,所造成的暴雨和大风的次数与热带气旋频数的变化较为一致.通过分析影响山东热带气旋活动与太平洋海温和西太平洋副高的关系,指出,北太平洋海温关键区以及西太平洋副高的气候变化对热带气旋活动有着很重要的作用.     

Move a Tropical Cyclone with 4D-Var and Vortex Dynamical Initialization in WRF Model

Previous studies showed that 4 D-Var technique used for data assimilation could be modified for weather control. This study demonstrates the ability of 4 D-Var to influence the future path of a tropical cyclone by calculating perturbations in WRF simulation. Given the background error covariance matrix, the initial field is improved by the vortex dynamic initialization technique. Our results show that 4 D-Var can be applied to control the trajectory of simulated tropical cyclones by producing "optimal" perturbations. In the numerical simulation experiment of Typhoon Mitag in 2019, after this kind of weather control similar to data assimilation, the tropical cyclone moved obviously,and the damaging wind over the coastline weakened. The prediction results after the initial field modified by 4 D-Var have a great change, and the position of the tropical cyclone moved about 0.5° southeastward after assimilation,which misses the southeast coast of China. Moreover, the damaging wind is also weakened. Since the 4 D-Var is premised on the assumption that the model is perfect and does not consider the model error, then the research plan to consider model error and introduce new methods is discussed in the paper.     

西北太平洋热带气旋生成客观预测模型

该文提出一种西北太平洋热带气旋年生成活动的客观预测模型。研究大尺度环境因子对西北太平洋热带气旋年生成频次的作用,使用最小角回归算法对初始14个预测因子进行选择和降维,将资料集分为训练集（1979—2015年）和验证集（2016—2020年）,建立随机森林回归模型预测热带气旋年生成频次。分析环境因子对西北太平洋热带气旋生成位置的作用,使用逐步回归算法筛选影响显著的预测因子,建立局部泊松回归模型预测热带气旋生成空间位置的概率。结果表明:随机森林回归模型可以预测西北热带气旋频次的主要变化和趋势,揭示环境因子对西北太平洋热带气旋年生成频次的影响。局部泊松回归模型对于气旋生成位置概率有一定预测能力。利用随机森林回归模型和局部泊松回归模型模拟1979—2020年西北太平洋热带气旋生成,结果与观测基本一致,可见模型可为热带气旋危险性分析提供参考。     

用数字云图确定热带气旋强度方法的检验和应用

以关岛飞机探测的热带气旋资料和登陆热带气旋的实测风资料为观测值，将用数字云图确定的热带气旋强度与观测值作比较，其平均绝对误差均不足3 ms-1。文章还给出了1994年业务试用结果。检验结果表明，此方法具有业务应用价值。     

用数字云图确定热带气旋强度的原理和方法

本文采用数字云图资料，分析热带气旋强度与热带气旋中云系结构的关系，提出了云系结构紧密度因子的概念并用云带旋转的圈数表示热带气旋强度的方法。本文对原有关于热带气旋中云系结构的某些因子的取值作了适当调整， 改进了用增强红外云图确定热带气旋强度的方法。 经过对2446组样本的拟合，热带气旋强度最大风速估计值的平均绝对误差为2.48 m/s。本方法可以实现人机交互，能更客观地作出定量估计。对1993年12个热带气旋检验，最大风速平均绝对误差为2.31 m/s。     

海南省气象台热带气旋业务系统

海南省气象台热带气旋业务系统收集了１９４９年以来所有的热带气旋资料,以及对海南岛产生灾害影响的海南岛风、雨实况资料,集成了海南省气象台现有的关于热带气旋的科研成果和预报工具, 集资料查询、分析、预报于一体; 充分利用数据库及ＳＱＬ语言强大的检索功能、ＷＩＮＤＯＷＳ友好的用户界面、网络等计算机软件资源     

Effect of the Vertical Diffusion of Moisture in the Planetary Boundary Layer on an Idealized Tropical Cyclone

Previous numerical studies have focused on the combined effect of momentum and scalar eddy diffusivity on the intensity and structure of tropical cyclones. The separate impact of eddy diffusivity estimated by planetary boundary layer(PBL) parameterization on the tropical cyclones has not yet been systematically examined. We have examined the impacts of eddy diffusion of moisture on idealized tropical cyclones using the Advanced Research Weather Research and Forecasting model with the Yonsei University PBL scheme. Our results show nonlinear effects of moisture eddy diffusivity on the simulation of idealized tropical cyclones. Increasing the eddy diffusion of moisture increases the moisture content of the PBL, with three different effects on tropical cyclones:(1) an decrease in the depth of the PBL;(2) an increase in convection in the inner rain band and eyewall; and(3) drying of the lowest region of the PBL and then increasing the surface latent heat flux. These three processes have different effects on the intensity and structure of the tropical cyclone through various physical mechanisms. The increased surface latent heat flux is mainly responsible for the decrease in pressure. Results show that moisture eddy diffusivity has clear effects on the pressure in tropical cyclones, but contributes little to the intensity of wind. This largely influences the wind–pressure relationship, which is crucial in tropical cyclones simulation. These results improve our understanding of moisture eddy diffusivity in the PBL and its influence on tropical cyclones, and provides guidance for interpreting the variation of moisture in the PBL for tropical cyclone simulations.     

SVM方法在热带气旋降水预报中的应用

应用国家气象中心下发的热带气旋报文资料（中心经纬度、中心气压、近中心最大风力）,设计了诸如热带气旋中心与嘉兴市的最近距离等因子,并任选3个因子组成三维坐标（x,y,z）,计算嘉兴市热带气旋降水的概率分布函数。利用SVM回归方法对选中的概率分布函数进行训练,建立嘉兴市热带气旋降水预报方法,并应用于业务试报。同时和多元回归方法进行历史回报和业务试验比较。结果表明,概率分布函数与热带气旋降水具有较好的相关性,SVM回归方法在嘉兴市热带气旋降水预报中的回归预报模型和业务化效果明显优于多元回归。     

利用神经网络方法建立热带气旋强度预报模型

以神经网络方法为基础,建立西北太平洋热带气旋强度预测模型,模型首先进行历史相似热带气旋选择。从选择的样本出发,计算得到一组气候持续因子、天气学经验因子和动力学因子, 对这些因子采用逐步回归方法进行筛选,将筛选得到的因子同对应时效的热带气旋强度输入神经网络训练模块,从而得到优化的预测模型。从2004-2005年西北太平洋26个热带气旋过程对12,24,36,48,72h等不同预报时效分别进行的634,582,530,478,426次预测试验结果的统计来看,相对于线性回归模型预测水平,该模型显著降低了各时段的预测误差。从几个热带气旋个例的预测结果来看, 该模型对超强台风, 以及具有强度迅速加强、再次加强等特征的热带气旋过程均有很好的描述能力。