热带气旋路径数值模式业务试验性能分析

在中国气象局数值预报创新基地开发的GRAPES基础上,建立了热带气旋路径预报系统(GRAPES-TCM)。并对2002、2003年热带气旋进行了一系列时间为48 h的路径后报试验,对2004年的热带气旋路径进行准业务预报。针对热带气旋路径预报的分析表明,GRAPES-TCM对热带气旋路径具有良好的预报能力。比较了2004年GRAPES-TCM准业务预报同北京数值预报和日本数值预报的结果,GRAPES-TCM的预报结果比北京的好,与日本数值预报相比仍有较大的差距。GRAPES-TCM计算的总的热带气旋24、48 h平均距离误差大约为150、250 km。GRAPES-TCM计算的热带气旋路径的平均距离误差随着其初始强度的增强而减小,台风级的热带气旋路径的24 h平均距离误差仅为111 km,48 h平均距离误差也在210 km左右,与此同时,预报的强热带风暴的24和48 h平均距离误差则为166.6和242.6 km。GRAPES-TCM后报的"突然转向"和"突然变速"热带气旋的平均距离误差24 h达到280 km,48 h则在300 km左右,超过其总的平均距离误差。对于"回旋"路径的热带气旋也有一定的预报能力。对不同分辨率的对比试验结果表明,提高GRAPES-TCM的分辨率可为稍长时间的热带气旋路径预报提供更为可靠的结果,2004年的热带气旋路径预报的48 h平均距离误差不到200 km。     

2010年西北太平洋台风预报精度评定及分析

按照《台风业务和服务规定》的相关要求,本文对2010年中央气象台编号的14个台风（即1001～1014号西北太平洋热带气旋,以下统称为台风）的业务定位和业务预报精度进行了评定。评定结果表明：国内各家综合预报24h,48h和72h平均距离误差分别为110.0 km（1392次）、210.6 km（945次）和322.4 km（364次）,比2009年相应预报时效有一定减小。国内外各家数值模式同样本比较显示：欧洲中心数值模式（ECMWF）在不同时效路径预报中均表现最好,日本数值模式（JAPN）表现其次。相对于国内各家数值模式,上述两家国外模式的路径预报表现出一定优势。进一步分析发现我国各数值模式与ECMWF模式更大的路径预报水平差距是由于台风移动方向预报差距,而台风移动速度预报相对较好;而日本数值与ECMWF模式的差距更主要的体现在移动速度方面。我国各家模式与ECMWF数值模式初始时效（12 h和24 h）的预报差距比后续预报时效（36 h和48 h）大。随着预报时效延长,国内数值模式与ECMWF模式的预报差距逐步减小。     

2012年西北太平洋热带气旋预报精度评定

本文对2012年西北太平洋热带气旋定位、路径和强度预报精度进行了评定,结果表明：2012年定位总平均误差23.4 km,与往年相当。国内各综合方法的路径预报平均误差分别为94.3 km（24 h）、168.2 km（48 h）和284.2 km（72 h）,中央气象台24 h路径预报准确率相对于2011年有了较大幅度的提高。全球模式的平均距离误差分别为96.8 km（24 h）、177.2 km（48 h）、283.6 km（72 h）、382.3 km（96 h）和583.6 km（120 h）,其中部分数值模式预报水平接近主观方法的平均预报水平,但是最优的主观预报具有相对所有数值预报的正技巧,表现出较强的数值预报应用能力。通过对比国际先进数值预报模式的误差表明,国内区域模式的路径预报能力与国外先进模式相比仍有较大差距。4个台风业务中心强度预报的平均绝对误差分别为4.11~4.63 m·s-1（24 h）、6.10~6.90 m·s-1（48 h）和6.84~8.71 m·s-1（72 h）。部分客观强度预报方法表现出一定的系统性偏差。各方法对“海葵”在象山县鹤浦镇的24 h登陆点预报较为成功,而对“苏拉”在台湾花莲的24 h登陆点预报较为失败。     

2015年西北太平洋热带气旋预报精度评定

本文以中国气象局上海台风研究所整编的热带气旋(Tropical Cyclme,TC)最佳路径集为依据,对2015年西北太平洋TC定位精度及路径、登陆点、强度预报精度进行了评定,结果表明：2015年中央气象台TC平均定位误差为14.1 km,优于2014年定位水平;中央气象台24、48、72、96和120 h路径预报误差分别为66.2、119.5、176.3、244.3和328.5 km;国内外共6个全球模式在上述预报时效的总平均路径误差分别为86.5、146.5、215.8、321.6和475.8 km;4个区域模式24、48和72 h的总平均路径误差分别为84.1、147.1和230.8 km。2015年的主观方法、全球模式和区域模式的路径预报性能均较2014年有了较大进步,但是强度预报性能仍未得到改善。目前,统计预报方法的强度预报整体性能仍然领先于数值模式。     

2013年西北太平洋热带气旋预报精度评定

本文以中国气象局上海台风研究所整编的最佳路径集为依据,对2013年西北太平洋热带气旋（TC）定位、路径和强度预报精度进行了评定,并对部分全球和区域模式在路径和强度预报中存在的系统性偏差进行了分析,结果表明：2013年定位总平均误差为21.7 km,比往年略偏小。国内各省(自治区)主观预报方法路径预报平均误差为80.2 km（24 h）、143.3 km（48 h）和221.7 km（72 h）,与2012年同比分别降低了13.9%、13.4%和20.9%,中央气象台24 h路径预报误差首次低于90 km。全球和区域模式的路径预报性能稳步提升,并表现出一定的系统性偏差。统计预报方法的强度预报整体性能仍然领先于数值模式,而在数值模式中,区域模式的强度预报性能则略优于全球模式。部分全球和区域模式在强度预报中也存在着系统性偏差。各主观方法对台风温比亚(1306)、台风尤特(1311)、台风潭美(1312)和台风菲特(1323)的24 h登陆点预报效果较好,而对台风西马仑(1308)的24 h登陆点预报不是十分理想。     

西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析

基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km 和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。      

2012年中国南海台风模式预报情况

通过统计和评估中国南海台风模式2012年的预报结果,得出了2012年各种类型热带气旋的预报质量情况。由于在动力过程优化及水物质和边界层的改进方面做了不少工作,使得中国南海台风模式的全年平均距离误差第一次在历史上突破了100 km以下,且无论是24 h、48 h及72 h的路径还是强度预报都比历年要好很多,从2012年全年的台风路径预报效果来看,有一半的台风24 h路径预报误差在100 km以下大部分台风48 h路径预报误差在200 km以下。另外,2012年中国南海台风模式对强TC的路径预报仍然象往年一样要优于弱TC;而强度预报则相反,对于较弱的强热带风暴预报其效果反而最好。个例分析发现副高强度位置及相关的西伸活动对台风路径预报有较大影响;同时,减少模式位势高度的总体平均RMSE误差对台风路径预报准确率的提高有相当重要的作用。      

台风路径集合预报的实时订正技术研究

在台风业务预报中,由于模式运行、后处理及资料传输等原因,数值模式指导产品包括集合预报都存在一定时间的滞后,若直接使用会造成数值模式或集合预报平均的预报效果降低。利用ECMWF集合预报台风路径和中央气象台(简称中央台)实时业务定位,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风路径实时订正技术。结果表明,该方法明显优于单模式集合预报平均和确定性预报,在对2012年的预报试验中,24、48、72、96 h的时效路径预报误差分别比集合平均提高了15%、6%、10%、8%。同时其路径误差优于目前我国业务路径预报,2012年平均24、48、72、96 h的路径误差分别减小7、7、11、10 km。     

2005—2010年台风突变路径的预报误差及其环流背景

本文主要分析了2005-2010年西北太平洋上台风突变路径的预报误差及其相联系的环流形势.通过分析北折和西折两种突变路径发现,中央气象台对西折突变路径的24和48 h预报接近平均预报水平;北折突变路径突变时刻,24 h预报的距离误差达到145.6 km,比平均预报误差增加了29.3％,48 h预报的距离误差达317.3 km,比平均预报误差增加了68.3％.从突变路径的物理机制方面分析突变路径预报的难点.将台风附近气流分解成低频和高频两部分,合成分析发现两类突变路径的风场区别不仅表现在低频尺度上副热带高压的西伸程度,还表现在天气尺度上台风附近的风场分布.     

2014年西北太平洋热带气旋预报精度评定

本文以中国气象局上海台风研究所整编的最佳路径集为依据,对2014年西北太平洋热带气旋（TC）定位、路径、登陆点和强度预报精度进行了评定,结果表明：2014年定位总平均误差25.3 km,比2013年略偏大。CMA主观预报24、48、72、96和120 h路径预报误差分别为84.3、145.6、205.4、280.2和415.3 km,与2013年相比,长时效路径预报误差有显著减小。而全球模式在相应预报时效的总平均路径误差分别为88.1、159.6、253.9、393.6和572.1 km。区域模式24、48和72 h的总平均路径误差分别为97.4、188.2和302.7 km。统计预报方法的强度预报整体性能仍然领先于数值模式,而在数值模式中,区域模式的强度预报性能则略优于全球模式。     

台风路径数值预报实时订正技术及其集成应用

以台风路径数值预报的短时效预报偏差和目标时效（指所需订正的时效）的纬度预报为预报因子,采用多元线性回归方法建立了台风路径预报的偏差预估方程,继而对台风路径预报进行实时订正。本文以12 h为短时效,通过对欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（ECMWF-IFS）和集合预报模式（ECMWF-EPS）的台风路径预报的应用,得到以下结论:2018年试报结果表明,24 h、36 h、48 h、60 h、72 h、84 h订正后的ECMWF-IFS台风路径预报的平均距离误差分别比订正前减小了7.3 km、9.3 km、8.9 km、6.5 km、6.9 km、2.6 km,总体来说较强台风（指12 h的台风强度实况≥32.7 m s?1）路径预报的订正效果更好。尝试了先对ECMWF-EPS各成员的台风路径预报进行订正,再进行集成预报,并对比了以下5种方式得到的台风路径预报:“订正后的确定性预报”、“所有集合预报成员集合平均”、“优选集合预报成员集合平均”、“所有集合预报成员先订正再集合平均”和“优选集合预报成员先订正再集合平均”,2018年试报结果表明,对于平均距离误差,24 h和36 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”最小,48 h和60 h“所有集合预报成员先订正再集合平均”最小,72 h和84 h“优选集合预报成员集合平均”最小,如果在业务中有针对性地进行应用,有望获得一个在各预报时效表现都较优异的台风路径客观综合预报结果。24 h、36 h、48 h、60 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”的平均距离误差分别比“所有集合预报成员集合平均”减小了13.3 km、11.7 km、10.0 km、7.6 km,比中央气象台官方预报（对应的时效为12 h、24 h、36 h、48 h）减小了0.7 km、2.0 km、3.9 km、2.4 km。     

我国台风路径业务预报误差及成因分析

利用2005 2009年中国气象局(CMA)提供的西北太平洋(包括南海)台风路径业务预报资料,比较了各类型台风路径、台风登陆位置及登陆时间的预报误差,登陆台风不同阶段以及华东登陆和华南登陆台风的路径预报误差。结果表明:CMA在2005 2009年的路径预报水平与1999 2003年的相比有了显著提高。平均南海台风预报误差大于西北太平洋。异常路径台风主要出现于南海,三个预报时效(24、48和72 h)异常路径的预报误差平均都小于正常路径。将登陆台风分为远海、登陆期间和登陆后三个阶段,显示登陆期间台风预报误差最大,同一阶段华南登陆台风的预报误差大于华东登陆台风。台风登陆位置在24、48和72 h预报时效的平均预报误差分别为71.1、122.6和210.6 km,48和72 h台风实际登陆时间有70%早于预报时间,平均分别提早8和12 h。比较大尺度引导气流与台风移动的偏差及24 h路径预报误差,得到南海三种典型登陆台风路径的大尺度引导气流与台风移动的偏差及其与路径预报误差的关系不一样,即误差成因不同。南海倒抛物线型的大尺度引导气流与台风移动的偏差最大,其预报误差最小;西一西北型的大尺度引导气流与台风移动的偏差最小,其预报误差最大,可能与大尺度环流预报准确性差有关。登陆华东的预报误差小于登陆华南台风的预报误差,这与台风登陆华南时其大尺度引导气流和台风移动的偏差大于登陆华东的台风有关。     

夏季南海台风移动路径的一种客观预报方法

以1960—2003年共44a夏季的7月、8月、9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑南海台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品物理量因子,运用条件数方法选取因子并建立回归方程,进行台风路径预报模型的预报建模研究。通过对比分析发现,基于条件数方法的南海台风移动路径模型具有较好的预报效果,7月、8月、9月3个月24h台风路径预报的平均距离误差为153．9km,预报能力明显高于目前国内外的其他一些台风路径客观预报方法。该方法的预报精度相对于逐步回归方法有了很大的提高,相对于气候持续法也为正的预报技巧水平。     

雷达资料同化对2015年台风彩虹数值模拟改进

基于WRF中尺度模式,采用集合卡尔曼滤波方法同化中国岸基多普勒天气雷达径向速度资料,对2015年登陆台风彩虹（1522）进行数值试验。从台风强度、路径、结构等方面验证了同化效果,并对不同区域雷达观测资料的同化敏感性进行讨论。试验结果表明:在同化窗内同化分析场台风位置误差相比未同化平均减小15 km,最多时刻减小38 km,同化资料时次越多,确定性预报路径误差越小。同化雷达资料后较好地反映出台风彩虹（1522）近海加强过程,台风中心最低气压同化分析和预报误差相比未同化最大减小超过25 hPa,台风眼的尺度、眼墙处对流非对称结构相比未同化与观测更加接近。试验还表明:台风内核100 km范围内的雷达观测对同化效果影响最大,仅同化这部分资料（约占总量的20%）各方面效果与同化全部资料相近,而仅同化100 km以外资料效果明显不及同化所有资料。仅同化台风内核雷达观测资料可以在不影响同化效果的前提下,使集合同化计算机时减小为原来的1/3,该策略可为台风实际业务预报提供一定参考。     

改进的物理过程参数化对台风路径数值预报的影响

文章介绍了国家气象中心的台风路径数值预报试验模式和新开发的改进物理过程参数化方案，对1992年的5个台风个例初步试验结果表明:改进物理过程参数化模式对台风路径和台风强度的预报比简单物理过程模式有明显提高，24 h和48 h台风中心位置预报误差分别为188 km和337 km，比原模式减小38 km和190 km；48 h台风中心气压与实况之差平均减小3 hPa。     

从2005年台风数值预报误差探讨决策预报中的几个问题

通过2005年5个台风9种数值模式在各时段的登陆点预报误差统计分析，结合各次台风过程天气形势的分析，探讨数值预报模式对台风路径的预报能力，并对台风决策预报服务中的几个问题提出探讨意见。统计分析结果表明，数值模式对台风路径的72-96小时预报的平均误差较大，当天气形势出现较大的变化和调整时，预报有可能出现一致性的误差。     

VERIFICATION OF TYPHOON FORECASTS BY THE GRAPES MODEL

Four landfalling typhoon cases in 2005 were selected for a numerical simulation study with the Global/Regional Assimilation and Prediction System (GRAPES) model. The preliminary assessment results of the performance of the model, including the predictions of typhoon track, landfall time, location and intensity, etc., are presented and the sources of errors are analyzed. The 24-hour distance forecast error of the typhoon center by the model is shown to be about 131 km, while the 48-hour error is 252 km. The model was relatively more skilful at forecasts of landfall time and locations than those of intensity at landfall. On average, the 24-hour forecasts were slightly better than the 48-hour ones. An analysis of data impacts indicates that the assimilation of unconventional observation data is essential for the improvement of the model simulation. The model could also be improved by increasing model resolution to simulate the mesoscale and fine scale systems and by improving methods of terrain refinement processing.     

GRAPES区域集合预报系统对登陆台风预报的检验评估

针对2015年7—9月登陆中国大陆沿海的台风,利用GRAPES-REPS区域集合预报资料和集合统计诊断分析方法,对登陆台风的移动路径、时间、地点、强度和降水等进行检验评估,以期为预报员应用GRAPES登陆台风概率预报提供依据。检验结果表明,(1)集合平均移动路径要优于控制预报,集合预报各成员登陆地点存在20~340 km差异,但实况登陆地点均能落在集合成员登陆地点中。(2)对24 h和48 h登陆地点误差而言,集合平均较控制预报更接近实况。(3)随着预报时间的趋近,集合平均、控制预报和集合成员登陆地点距离误差逐渐缩小,登陆地点空间位置预报也没有明显的系统性误差。(4)集合成员对台风登陆时间预报偏早,平均提前2.3 h。(5)在强度预报中,尽管最低气压和近中心最大风速存在登陆前偏弱而登陆后偏强的趋势,但登陆点预报值区间包含了实况观测值,表明GRAPES-REPS集合预报能够较好展示多种可能信息。(6)不同量级降水AROC评分为0.56~0.76,具有预报参考价值;另外AROC评分的高低及台风暴雨落区的准确性与台风登陆点和登陆时间误差密切相关。可见,GRAPES-REPS区域集合预报可以在台风登陆地点、时间、强度和降水预报等方面提供更多的预报不确定性信息,有助于做出正确的预报决策。      

Evaluation of long-term trends in tropical cyclone intensity forecasts

Summary The National Hurricane Center and Joint Typhoon Warning Center operational tropical cyclone intensity forecasts for the three major northern hemisphere tropical cyclone basins (Atlantic, eastern North Pacific, and western North Pacific) for the past two decades are examined for long-term trends. Results show that there has been some marginal improvement in the mean absolute error at 24 and 48 h for the Atlantic and at 72 h for the east and west Pacific. A new metric that measures the percent variance of the observed intensity changes that is reduced by the forecast (variance reduction, VR) is defined to help account for inter-annual variability in forecast difficulty. Results show that there have been significant improvements in the VR of the official forecasts in the Atlantic, and some marginal improvement in the other two basins. The VR of the intensity guidance models was also examined. The improvement in the VR is due to the implementation of advanced statistical intensity prediction models and the operational version of the GFDL hurricane model in the mid-1990s. The skill of the operational intensity forecasts for the 5-year period ending in 2005 was determined by comparing the errors to those from simple statistical models with input from climatology and persistence. The intensity forecasts had significant skill out to 96 h in the Atlantic and out to 72 h in the east and west Pacific. The intensity forecasts are also compared to the operational track forecasts. The skill was comparable at 12 h, but the track forecasts were 2 to 5 times more skillful by 72 h. The track and intensity forecast error trends for the two-decade period were also compared. Results showed that the percentage track forecast improvement was almost an order of magnitude larger than that for intensity, indicating that intensity forecasting still has much room for improvement.