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。     

利用雷达回波特征和地面资料确定9615号台风强度

在热带气旋监测预报中，正确确定热带气旋强度是最为重要的，它关系到各有关领导部门对防灾抗灾的决策。利用雷达回波特征和地面资料确定热带气旋强度[1]，实时计算9615号台风9日中心附近最大风速达到48m／s。对照台风登陆后湛江（57m／s）、电白（48m／s）的实测瞬间风速和惨重的灾情，证明该方法计算出来的台风强度效果较好。19615．号台风强度的确定按“热带气旋强度综合判据表”[1]在探测9615号台风过程中，实时采集了各因子的数据和特征值（见表1）。由表1中的各因子数值和特征值进行查算得到每一时次各因子的贡献量（见表2）。从表2贡…     

用增强显示云图确定热带气旋强度的方法

文章介绍了用增强显示红外云图确定热带气旋强度的方法。利用1983—1988年GMS增强显示云图资料，对中央气象台使用的《用地球同步气象卫星红外云图估计热带气旋强度》的方法中的云特征指数进行了修改与调整，增加了眼区的温度、中心强对流云区和螺旋云带的云顶温度等新的云特征因子。经统计、拟合，得到云特征指数与热带气旋中心附近最大风速、最低海平面气压的对应关系，给出了计算热带气旋强度的人-机交互方法流程，此方法对各种强度的热带气旋都能客观地计算其强度，使用简便，且精度满足业务应用要求。     

SVM方法在热带气旋风雨及温度预报中的应用

热带气旋的强弱和移动路径会直接影响到周围大气中气压、温度、露点等气象要素的变化.为更好地了解热带气旋对海口市的影响,通过收集影响海口市热带气旋关键因子,建立热带气旋风雨影响预报因子库,基于SVM方法对热带气旋在过程降水量、最大风速和平均温度进行趋势预报.结果表明,该方法对影响海口市热带气旋的过程降水量、最大风速和平均温度都有较好的预测效果,但对于超过15 m/s的最大风速和200 mm以上降水量级上存在一定的偏差,这可能与SVM模式中预报因子库中关键因子不全及模式的择中原理使结果趋于平均化相关.     

基于风云三号微波成像仪的热带气旋强度的多元统计估计方法研究

利用中国风云三号微波成像仪数据开展西北太平洋热带气旋强度多元统计估计方法研究。⑴ 分析各通道以热带气旋中心为圆心,不同半径的同心圆和同心圆环内的亮温参数与热带气旋最大风速之间的定量关系,结果表明:低频通道1.0 °和1.5 °以内亮温的最小值、大于某亮温阈值的象元百分比和平均值与最大风速之间的相关性最高。⑵ 利用主分量分析和多元回归方法建立适合于西北太平洋上的热带气旋强度估计模型,其独立样本检验的均方根误差为13 kt。此模型在热带气旋发展的初始阶段会出现最大风速的高估,而在热带气旋发展的成熟阶段会出现最大风速的低估,正负偏差的分界点出现在70 kt左右,偏差较大的个例大多是未形成规则的热带气旋云系结构,且具有非常明显的不对称性。因此估计热带气旋强度时考虑热带气旋的云系结构特征将有助于进一步提高估计精度,且随着热带气旋样本数的增多,精度也有望进一步提高。      

珠江口海域热带气旋气候特征及最大风速计算

根据1949～2011年热带气旋路径资料,统计分析了影响珠江口海域的热带气旋气候特征,包括热带气旋频数、强度及路径趋向等特征,结果显示,在近63a间共有75个热带气旋样本影响珠江口海域,有3个年份出现多达4个热带气旋影响该海域;出现12级以上强风的台风样本约占总数的3成;热带气旋的移动方向以西北和偏西方向为主,约占总数的7成.分别采用x2检验和Колмогоров法对热带气旋样本频数及最大风速序列分别进行拟合适度检验,结果表明,影响珠江口海域的热带气旋最大风速服从Poisson-Gumbul复合极值分布,计算影响珠江口海域的热带气旋中心附近的概率风速,得到的50a一遇10min平均风速为51.1m.s-1,100a一遇10min平均风速为56.8m/s.     

利用TMI资料估计西北太平洋热带气旋强度的客观方法

利用2007—2009年热带降雨测量卫星(TRMM)微波成像仪(TMI)观测的亮温资料,建立一种西北太平洋热带气旋强度(Tropical Cyclone,TC)的估计模型,对2010年热带气旋进行独立估计试验,并对估计误差进行分析。结果表明:该模型对强度小于强台风TC的拟合效果较好,均方根误差约为5 m/s,平均绝对误差约为4 m/s;对强台风和超强台风TC的拟合误差较大,均方根误差分别为9.65和6.60 m/s,平均绝对误差分别为7.76和5.49 m/s;对强台风及以上强度的TC,模型的拟合误差在日(夜)间减小(增大),误差最小(大)值为6.00 m/s(11.96 m/s),说明估计值在日(夜)间偏大(小)。     

用数字云图确定热带气旋强度的人－机对话系统

使用２４４６张卫星展宽云图资料样本，根据云系结构（眼，中心密蔽云区、螺旋云带，结构紧密度）和热带气旋强度的密切相关，求出回归方程、作为估计热带气旋强度的基本公式，并在计算机上实现，建立了确定热带气旋强度的人－机对话系统。经过业务试运行。获得了满意的结果。     

基于卫星资料进行热带气旋强度客观估算

利用日本MTSAT (multi-functional transport satellite) 红外亮温资料,提取热带气旋云团中云顶较高、对流较旺盛的深对流信息,根据提取的对流核数量、对流核距热带气旋中心距离、对流核亮温极值等信息表征热带气旋强弱,初步建立了热带气旋强度估测模型;并根据该估算模型的误差分布对强度 (用最大风速表示) 大于40 m·s-1和小于18 m·s-1的样本结果进行了线性修正,修正后的结果与中国气象局《热带气旋年鉴》热带气旋最佳路径资料比较得到非独立样本和独立样本的强度平均绝对误差分别为5.5 m·s-1和5.9 m·s-1, 均方根误差分别为6.9 m·s-1和7.7 m·s-1;对于热带低压、强台风及以上的估计平均绝对误差分别降至4.9,4.7 m·s-1,准确度较好。试验表明:利用热带气旋云团中的对流核数量、分布、冷暖与其强度建立的统计关系模型是可行的,该算法的估算精度与Dvorak方法、AMSU (advanced microwave sounding unit) 定强算法相当。     

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。     

热带气旋预报中的卫星云图实用技巧

根据20多年实践经验,归纳出一套根据云图判断热带气旋强度的实用技巧,主要包括根据云图形态推测热带气旋强度、短期动向及风雨影响.将大陆或大岛对热带气旋云型影响的严重程度分为4类,即轻度、中度、重度影响和崩溃性破坏.介绍了推测热带气旋短期动向的10类基本云型,并讨论了各种热带气旋云型可能带来的风雨影响之强度、持续时间及方式.云形结构对推测热带气旋的风雨影响具有相当的指示性.     

Tropical cyclone track and intensity prediction: The generation and assimilation of high-density, satellite-derived data

Summary The impact of recent scientific and technological advances in tropical cyclone track, intensity and structure modeling is discussed. Since the early 1990s, developments have occurred in remote sensing, data assimilation procedures, numerical models and high performance computing. In particular, there is now quasi-continuous high spatial and temporal resolution data coverage over the previously data-sparse oceans where tropical cyclones spend most of their life cycles. There has been a rapid development of data assimilation methodologies capable of using these data to initialize high-resolution prediction models. Model developments have reached a stage of maturity where the representation of many of the physical processes necessary for improved tropical cyclone track and intensity prediction are now included. Finally, available computer power has reached the teraflop range. Most operational centers have high performance computers capable of tropical cyclone modeling at resolutions necessary for skillful track and intensity simulations. This article focuses on combining all of the above developments in a tropical cyclone data analysis and prediction system. The system has produced statistically significant reductions in the mean forecast error statistics for tropical cyclone track predictions and resulted in far more realistic simulations of tropical cyclone intensity and structure. A large number of tropical cyclones have been modeled, with emphasis on those classified as being “difficult” storms to predict accurately. These difficult storms are most responsible for rapidly growing forecast errors. Our results are illustrated by case studies of such tropical cyclones. Received October 9, 2001 Revised December 28, 2001     

A DYNAMICAL INTERPRETATION OF THE WIND FIELD IN TROPICAL CYCLONES WITH THE CONSIDERATION OF OROGRAPHIC FACTORS

Based on the barotropic primitive equation in the polar coordinate system and the appropriate assumption, we obtained the mathematical equation of orographic forcing on unit mass air parcel. With the consideration of the frictional stress of the sea and land, supposing that parcel velocity in tropical cyclones is in linear variation and that the distribution of surface pressure is circular, a set of equations are derived, which describe the impact of orographic slope error, the central pressure error and position error of tropical cyclones on the wind field in the tropical cyclone. Typhoon Wipha (2007) is selected to verify the above interpretation method. The results show that the orographic slope, the frictional coefficient, the intensity and position of the cyclone are the important factors which have great influence on the interpretation of wind information about tropical cyclones. The dynamic interpretation method gives very good results, especially for the coastal area. It is applicable to improving the forecasts of the wind field in tropical cyclones.     

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（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。     

人工智能新技术在国家气象中心台风业务中的应用探索

基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花（Himawari-8）和风云（FY-4）卫星云图数据,结合人工智能新技术,将深度学习模型应用于台风涡旋识别、台风定位定强、台风强度突变预测等方面,具体内容主要包括基于深度图像目标检测的台风涡旋识别模型、基于图像分类和检索的台风智能定强模型以及融合时空序列特征的台风快速增强判别模型,构建了一套台风智能监测和预报系统。通过对2020年全年样本进行了测试,结果显示:该系统对强热带风暴级及以上强度的台风涡旋正确识别率达90%以上,台风强度估测的MAE和RMSE分别为3.8 m/s和5.05 m/s,对全年独立样本强度快速加强预测的综合准确率达到65.3%,该系统实现了业务上利用高时空分辨率卫星图像实时对热带气旋进行自动识别、定位定强和智能追踪的功能,为进一步提高我国台风监测和预报预警的能力提供了有利支撑。      

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.     

用支持向量机方法做登陆热带气旋站点大风预报

将支持向量机（SVM）回归方法应用于在登陆热带气旋影响下,每天00、06、12、18 UTC 4时次2分钟平均的站点风速预报。从2002-2007年热带气旋本身强度、站点地形情况和站点附近高低空环境场要素,设计相关因子,建立了4种预报模式,其中模式4的风速拟合误差的标准差为1.591 m·s~（-1）。用2008年8个登录热带气旋做独立样本检验,预报风速与实际风速的平均绝对值误差为1.750 m·s~（-1）,标准差为2.367 m·s~（-1）。结果表明,在适当的样本截取和预报因子选取后,SVM方法建模的风速预报48小时内效果较好。