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。     

不同业务预报初值形成方案的数值模拟比较

设计了一个适用于同步，双重嵌套模式的ｐ－面水平插值，双非线性正规模初值形成方案。把新方案与国家气象中心的台风路径数值预报准实时业务模式原预报初值形成方案进行了比较。所选台风个例的４８小时数值模拟结果表明，新的预报初值形成方案优于原方案。     

一个人造台风方案及其在移动套网格模式中的应用

发展了一个用于台风路径预报的初始场人造台风方案。该方案除包含对称台风环流外,也考虑了非对称凤的作用。使用双向移动套网格模式作的试验预报结果表明,初始场中引入人造台风后能明显提高路径预报的水平。      

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。     

TBB资料揭示的亚澳季风区季节转换及亚洲夏季风建立的特征

发展了一个用于台风路径预报的初始场人造台风方案。该方案除包含对称台风环流外,也考虑了非对称风的作用。使用双向移动套网格模式作的试验预报结果表明,初始场中引入人造台风后能明显提高径预报的水平。     

Betts对流调整方案在移动套网格台风数值模式中的初步试验

Betts对流调整方案采用的是垂直温湿场向观测的准平衡热力结构松驰的方法。本文在一个考虑了台风初值化的移动套网格台风数值模式中,对Betts方案进行了初步试验。结果表明：Betts方案能较好的预报出台风移动的路径和降水过程,并在台风路径、降水落区预报以及对流增温的垂直分布等方面都略优于Kuo方案的预报结果。     

热带气旋海棠(2005)强度数值模拟试验

通过设计台风追随自移动嵌套网格、考虑海洋飞沫作用改进MRF边界层参数化方案、设计垂直-倾斜对流参数化方案等对MM5 V3.7中尺度模式进行改进,以NCEP逐日再分析资料为初始场,对2005年第5号热带气旋"海棠"进行了数值模拟试验。结果表明:通过设计自移动嵌套网格解决了热带气旋业务数值预报模式中细网格区域大小和位置难于确定问题,通过提高模式分辨率能大幅增强数值模式对热带气旋强度的预报能力;考虑海洋飞沫作用后,热带气旋范围内低层热通量明显增强,从而使模式大气低层增温和增湿明显,有利热带气旋内对流发生发展;考虑倾斜对流不稳定作用后,使倾斜对流有效位能得到释放,进一步提高了模式对热带气旋内部物理过程的描述能力。通过改进MM5模式,有效提高了热带气旋强度的数值模拟能力。     

台风移动路径数值预报的影响因子初探

本文对一个区域中α尺度数值预报业务模式进行垂直分层增加和积 云对流参数化改进,并设计八种对比试验方案,对９４０６号台风进行模拟预报,通过 对比分析各方案模拟预报的台风移动路径,探寻数值模式对台风移动路径预报的 影响因子。     

山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验

2014年第10号台风“麦德姆”登陆北上,对山东造成较大的影响。此文对业务上常用的各种数值模式对于“麦德姆”台风的预报情况进行了对比检验,重点检验了山东WRF集合预报系统对此次台风的预报性能。结果表明,山东WRF集合预报系统对于此次台风预报具有较高的参考价值。WRF确定性预报台风路径预报类似EC细网格预报,在23日20时以前预报较好,23日20时后预报最好的为T639。WRF集合预报对于台风路径预报具有较好的指示意义。WRF确定性预报02时、14时更新预报效果好于其前面6h起报结果,体现了HYBRID-3DVAR集合混合同化对于改进预报效果的作用。通过中尺度模式与其外层全球背景场模式预报对比发现,由于中尺度模式具有自身的物理参数化方案和同化系统,其对于台风路径的预报效果可以显著优于其全球背景场模式。WRF确定性预报对于“麦德姆”台风降水预报与实况最为接近。对于台风大风预报,WRF集合预报最大值最好。     

非常定自适应网格模式在台风路径数值预报中的应用

本文将作者在前文中介绍的非常定自适应网格模式用于台风路径的数值预报。由于自适应网格在台风中心附近安排了较密的网格，有效地提高了网格的分辨率，使得台风环流的结构在预报48小时以后仍能保持，其预报的路径与实况相比令人鼓舞。     

ENSEMBLE PREDICTION EXPERIMENTS OF TYPHOON TRACK BASED ON THE STOCHASTIC TOTAL TENDENCY PERTURBATION

The GRAPES-TCM is used to make ensemble prediction experiments for typhoon track. Three kinds of ensemble schemes are designed for the experiments. A total of 109 experiments are made for the nine typhoons in 2011 and the integral time is 72 h. The experiment results are shown as follows. In the three ensemble schemes, on the whole, scheme 1 has the best track prediction. Its average absolute track error and overall deviations of typhoon moving speed and moving direction are all the smallest in the three schemes. For both scheme 1 and scheme 2, they are all smaller than those of their control predictions. Both of their ensemble predictions show superiority to their deterministic predictions. Overall, compared with the observations, the typhoon moving directions of the three schemes mainly skew to the right, and in the late integration they mainly tend to be relatively slow. In the three schemes, the track dispersion of scheme 1 is the largest and that of scheme 3 the smallest. In scheme 1 it is much larger than in schemes 2 and 3. The difference of dispersion between scheme 2 and scheme 3 is small. The track dispersions of the three schemes are all much smaller than their rational dispersions. Compared with the eight domestic and overseas operational numerical weather prediction (NWP) models, scheme 1 has better predictions than the other seven operational models except ECMWF NWP model. Scheme 1 has the value of operational application.     

2007年国内台风模式路径预报效果评估

使用中央气象台提供的台风中心定位报文资料、国内台风业务预报部门提供的台风模式路径预报报文资料和台风所气候持续性方法路径预报报文资料等,对2007年中央气象台编号的热带气旋对国内5种台风业务数值预报模式的路径预报效果进行了检验评估,检验内容主要包括距离误差、技巧评分和稳定度指标等.结果表明:(1)国内各模式24h/48h预报平均距离误差最小值为122.8km/246.3km,最大值为180.7km/304.4km.各模式24h/48h预报最大误差为1429.7km/1003.7km, 最小误差为11.2km/10.1km.24h/48h预报平均距离误差为147km/267km.平均而言,导致路径预报误差最大的是0707号热带气旋帕布,误差在其登陆后尤为明显.(2)相对于上海台风研究所路径预报气候持续法做了各种数值预报方法的技巧评分:各模式24h/48h预报平均技巧评分为32%/43%,最高的技巧评分为48%/54%, 最低的技巧评分为3.17%/33.53%.其中4个模式的24h/48h技巧评分高于36%/33%.(3)检验了距离稳定度、方向稳定度、有效稳定度等指标,以全面评估各模式的路径预报性能.该评估结果在一定程度上反映了当前国内台风路径数值预报相对于常用气候统计方法的优越性,同时也表明,尽管国内台风数值预报模式对于热带气旋在海上时的路径预报有一定的稳定性,但对热带气旋登陆后转向过程的预报表现出了较大误差.因此,在模式开发的下一步工作中,除台风初始化之外,还应结合登陆台风的特点,对边界层和陆面过程参数化等作针对性的研究.     

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。     

9406号台风登陆造成华南及长江中游暴雨过程的数值模拟试验

本文应用有限区域数值预报模式，并根据不同的积云参数化方案对１９９４年第６号台风登陆后低压的移动规律及其对应降水分布进行了数值模拟试验，结果表明积云对流参数化对于台风移动及其降水分布影响极大，是作出台风暴雨预报的关键过程。     

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。     

模糊神经网络方法在热带气旋强度预报中的应用研究

以1960-2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础, 将热带气旋中心附近最大风速作为台风强度, 以气候持续预报因子作为模型输入, 采用模糊神经网络方法, 进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究。结果表明, 对175个独立预报样本模糊神经网络方法的南海热带气旋强度24 h的预报平均绝对误差为3 m·s-1。另外, 根据相同的热带气旋样本及预报因子, 还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析, 结果表明, 气候持续预报方法的预报误差明显偏大, 独立样本强度预报平均绝对误差为4.54 m·s-1。     

台风路径及闽南台风天气预报业务系统

该文应用ＨＵＲＲＡＮ相似台风路径预报方法，引进５００ｈＰａ天气形势，提高了台风咱径预报能力；应用天气学方法、物理量诊断和预报员的丰富实践经验，以及卫星云图上的台风云系特征，研制台风影响下的闽南台风天气（大风、暴雨）预报专家系统，得出定量、客观的预报结论。该系统运行所需的资料易于获取，从采集资料到输出预报结果，１０分钟便可完成，大大缩短了制作台风预报的时间。     

Preliminary Study on Direct Assimilation of Cloud-affected Satellite Microwave Brightness Temperatures

Direct assimilation of cloud-affected microwave brightness temperatures from AMSU-A into the GSI three-dimensional variational(3D-Var) assimilation system is preliminarily studied in this paper. A combination of cloud microphysics parameters retrieved by the 1D-Var algorithm(including vertical profiles of cloud liquid water content, ice water content, and rain water content) and atmospheric state parameters from objective analysis fields of an NWP model are used as background fields. Three cloud microphysics parameters(cloud liquid water content, ice water content, and rain water content) are applied to the control variable. Typhoon Halong(2014) is selected as an example. The results show that direct assimilation of cloud-affected AMSU-A observations can effectively adjust the structure of large-scale temperature, humidity and wind analysis fields due to the assimilation of more AMSU-A observations in typhoon cloudy areas, especially typhoon spiral cloud belts. These adjustments, with temperatures increasing and humidities decreasing in the movement direction of the typhoon,bring the forecasted typhoon moving direction closer to its real path. The assimilation of cloud-affected satellite microwave brightness temperatures can provide better analysis fields that are more similar to the actual situation. Furthermore, typhoon prediction accuracy is improved using these assimilation analysis fields as the initial forecast fields in NWP models.     

Impact of Different Cloud Microphysics Parameterization Schemes on Typhoon Intensity and Structure

The impact of different cloud microphysics parameterization schemes on the intensity and structure of the Super-strong Typhoon Rammasun (1409) in 2014 is investigated using the Weather Research and Forecasting model version 3.4 with eight cloud microphysics parameterization schemes. Results indicate that the uncertainty of cloud microphysics schemes results in typhoon forecast uncertainties, which increase with forecast time. Typhoon forecast uncertainty primarily affects intensity predictions, with significant differences in predicted typhoon intensity using the various cloud microphysics schemes. Typhoon forecast uncertainty also affects the predicted typhoon structure. Greater typhoon intensity is accompanied by smaller vortex width, tighter vortex structure, stronger wind in the middle and lower troposphere, greater height of the strong wind region, smaller thickness of the eyewall and the outward extension of the eyewall, and a warmer warm core at upper levels of the eye. The differences among the various cloud microphysics schemes lead to the different amounts and distributions of water vapor and hydrometeors in clouds. Different hydrometeors have different vertical distributions. In the radial direction, the maxima for the various hydrometeors forecast by a single cloud microphysics scheme are collocated with each other and with the center of maximum precipitation. When the hydrometeor concentration is high and hydrometeors exist at lower altitudes, more precipitation often occurs. Both the vertical and horizontal winds are the strongest at the location of maximum precipitation. Results also indicate that typhoon intensities forecast by cloud microphysics schemes containing graupel processes are noticeably greater than those forecast by schemes without graupel processes. Among the eight cloud microphysics schemes investigated, typhoon intensity forecasts using the WRF Single-Moment 6-class and Thompson schemes are the most accurate.