杭州湾台风风暴潮综合水位预报可视化

杭州湾由于独特的海湾地理位置和形态，台风引起风暴潮强烈增水。为给防汛部门提供技术支持，提高减灾防灾的效益，本文研制了界面清晰、操作方便、图文信息直观的台风增水预报可视化软件，预报台风对杭州湾水位带来的影响，预报结果直观、形象。     

福建省风暴潮预警辅助决策系统的业务化应用

介绍了福建省风暴潮预警辅助决策系统的功能和设计原理,以及优势和不足。该系统针对可能出现的多种台风路径和移速引起的风暴潮位进行集合预报,对可能出现漫堤的岸段提供预警。采用数据库预报法,具有节省机时,操作简单,结果可视化等特点。该系统在防抗台风的过程中,将会增强福建沿海对台风和风暴潮灾害的预报预警、分析决策和应急反应能力,为防汛抗台减灾工作提供决策依据。     

覆盖中国沿海地区的精细化台风风暴潮模型的研究及适用

精细化风暴潮预报是目前风暴潮预报重点发展方向之一,本文首次建立起了一个覆盖整个中国沿海地区的精细化台风风暴潮数值模型,克服了以往分区域数值模型的不足,该模型在中国沿海地区的分辨率达到300m左右。模型采用了并行计算,并对2012年和2013年灾害性台风风暴潮过程进行了数值检验,计算精度和计算所用时间都能够满足业务化运行的要求。本文同时还根据中国气象局、美国国家气象局等5家主要台风预报机构给出的24h台风预报,对2013年度灾害性台风风暴潮过程进行了24h数值预报检验,检验结果表明:根据中国气象局台风登陆前24h预报可以得到更准确的风暴潮预报结果,其预报结果优于其他各家预报结果。该结论可以为今后的台风风暴潮预报中台风路径的选取提供重要的参考。     

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。     

西北太平洋台风海域实时海洋监测

简要阐述了西北太平洋台风海域实时海洋监测及其对台风预测预报的重要意义，以及利用卫星跟踪的自动剖面浮标实时监测海洋环境要素的必要性和迫切性。2010–2016 年期间，中国 Argo 在该海域布放了 36 个铱卫星剖面浮标，利用其双向通讯功能，实现在台风天气条件下对上层海洋进行加密观测，从而获取到台风源地及其经过前后上层海洋的现场环境要素资料；开发研制了台风海域实时海洋环境智能服务平台， 实现了对台风路径附近 Argo 剖面浮标位置的实时监控、漂移轨迹的可视化追踪、观测参数的快速调整以及观测资料的高效检索和统计分析等智能管理目标。最后，展望西北太平洋台风海域 Argo 实时海洋监测网的发展及应用前景，设想在西北太平洋台风海域建设并维持一个由 30~45 个浮标组成的 Argo 实时海洋监测网，从而为台风预测预报提供更多、更有针对性的第一手资料。     

基于WRF模式的一种台风人造涡旋构建方案

为了使台风路径的数值预报更加精确,本文对人造(Bogus)涡旋构建方案进行了改进,形成了一种新的Bogus方案.该方案直接采用台风外围的风圈观测信息,并成功地植入到WRF(weather research and forecasting)模式中.本文利用该方案,选取2011年9号台风"梅花"这一典型案例展开讨论,结果表明:1)新构造的台风切向风廓线更加真实地反映了台风风场的实际情况;2)新的Bogus方案对台风中心位置的预报,更有利于对台风路径的预报;3)台风内核风场强度,对其非对称结构起到关键的作用,直接影响对台风路径的预报.     

预估偏差法集合化台风路径概率预报

基于2012—2016年发生在西北太平洋我国24 h警戒线内的所有台风资料,在预估偏差台风控制路径预报结果的基础上,统计台风控制路径预报位置与实测位置之间的预报距离误差,得到台风落入概率相对于无量纲预报误差的经验分布公式。进一步的,分偏快、偏慢、偏左、偏右对各偏离方向分别建立偏台风落入概率相对于无量纲预报误差的经验分布公式。使用该方法对2017年全年的台风进行后报,并比较落入概率预报结果与实际落入概率之间的误差,结果证明二者有较好的一致性。     

台风“梅花”(2212)的主要特点和路径预报难点分析

对2022年第12号台风“梅花”的主要特点、路径预报难点问题和路径预报误差特征进行分析,研究主要结论显示:(1)“梅花”登陆次数多、登陆强度强,是首个4次登陆不同省(市)的台风,也是2022年最强登陆台风,造成华东与东北地区长时间、大范围的风雨影响。(2)台风生成初期的中长期时效路径预报是路径预报难点之一,模式对台风主要影响系统的长时效预报存在明显偏差,针对模式的及时检验和订正对预报调整非常重要。(3)双台风或多涡旋情景下,集合预报发散度大,“梅花”陆上路径预报偏西偏慢,其东侧“南玛都”的强度和位置差异对其路径有明显影响。(4)台风变性过程中的移速误差是路径预报极大误差的来源,关注台风是否处于变性过程可作为调整台风移速预报的参考。未来开展多模式交叉实时检验,基于集合预报研发针对转向变性台风路径预报订正技术可为主观预报提供支撑。     

不同 AMDAR资料同化时间窗对台风“摩羯”预报影响研究

2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。     

9204号台风风暴潮的预报

9204号台风是1992年登陆我国的第一个台风,引起了海南省及广西沿海显著的风暴增水,广西几个测站出现了超过当地警戒水位的高潮位。在其台风影响期间,国家海洋预报台风暴潮预报组密切注视台风动向,利用已建立的动力数值预报模式,先后进行了6次跟踪计算,该模式计算结果在这次风暴潮预报中发挥了重要作用,此次预报亦是对该数值预报模式的一次最理想且成功的实践检验。     

一次登陆湛江台风风暴潮数值预报

本文对2002年8月在湛江附近登陆的0214号强热带风暴(黄蜂)进行了风暴潮实时预报。根据中央气象台预报的热带气旋强度和位置,采用数值模式,在该热带气旋由北上加强到登陆减弱的整个过程中,进行了三次实时预报,分别为18日20时、19日08时和19日 17时。预报结果表明本数值模式具有良好的预报功能,并指出其风暴潮预报时效和精度在很大程度上取决于热带气旋气象预报的时效和精度。     

基于多源数据的台风风暴潮概率预报研究:台风集合的构建

建立了一套用于台风风暴潮集合预报的台风集合构建方案。首先基于中国中央气象台、中国香港天文台、中国台湾中央气象局、美国联合台风预警中心、日本气象厅和韩国气象台6家预报中心的预报数据,构建一个误差更小的24 h、48 h和72 h预报时效的台风分析数据;然后基于分析数据构建9个路径样本(1条分析路径+2个概率圆上的8条概率路径)和3个台风最大风速(概率偏弱、居中和偏强)样本,形成27个台风样本集合,并根据分析风场的误差分布合理确定不同台风样本的发生概率。通过对台风"利奇马"的应用,证实该集合方案可以覆盖大部分可能的情景,集合样本具有较强的代表性,可用于台风风暴潮的集合预报。     

我国登陆台风年活动强度预报的探讨

根据台风自身的活动规律,利用逐步回归周期预后来研究台风的年活动强度,其结果是比较理想的,因而是进行台风长期及超长期预后的一条有效途径。     

人工神经网络技术在台风浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法，结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料，经预期因子的选择并作对比试验，建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明：人工神经网络方法在台湾浪的预报上，有较好的拟合历史台风浪高的能力，利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风浪浪的预报增加了新方法、新思路。     

台风风暴潮异模式集合数值预报技术研究及应用

台风风暴潮数值预报的准确性在很大程度上取决于台风路径预报和强度预报的精度以及风暴潮预报模型的计算精度。目前,国际上24/48 h台风路径预报平均误差分别约为120/210 km左右[1],对于走向异常的台风误差更大;更有,根据单一的台风路径和单族的风暴潮数值预报模式并不能保证获得可靠的风暴潮预报结果。考虑多重网格法原理具有在疏密不同的网格层上进行迭代以达到平滑不同频率的误差分量,使得计算快速收敛,精度提高的特性。在前期研究基础上基于业务化高分辨率(结构网格/有限差分算法)和精细化(非结构网格/有限元算法)台风风暴潮集合数值预报模型构建多模型台风风暴潮集合数值预报系统。采用"非同族"模型进行集合预报很大程度上降低了误差相似遗传的可能性。应用该方法对典型台风风暴潮过程进行了试应用,试报结果表明:该方法对风暴潮增、减水预报效果高于单一集合预报,具有一定的应用前景。     

人工智能技术在热带气旋预报中的应用--台风预报专家系统的设计与实现

随着人工智能技术的发展，使得利用计算机的高速度、高效率、高准确度等优点，结合人工预报天气的思维过程，进行智能化天气预报成为可能。台风预报专家系统就是一个成功的应用，本文对我们进行台风预报的方法进行了阐述，并详细介绍了该专家系统的设计和实现方法。实践表明，台风专家系统预报准确，具有很高的应用价值。     

台风“烟花”的主要特点和路径预报难点分析

对2021年第6号台风“烟花”的主要特点与路径预报重大调整过程中出现的难点问题进行分析和研究,得出主要结论如下。(1)“烟花”移动缓慢,是首个两次登陆浙江的台风,在浙北和杭州湾附近地区长时间滞留。(2)降雨影响范围广、累计降雨量大、大风持续时间长。(3)反映出来的重要难点问题有:当多数模式预报出现一致的偏差时,预报员难以做出订正,有必要开展对模式中台风重要影响系统(高空冷涡、热带对流层上层槽等)的预报检验工作;台风移速缓慢的定量程度难以把握,需要通过总结历史个例和敏感性试验等方法开展东侧台风对西侧台风移动缓慢影响的定量研究;西风带槽/脊对副热带高压退/进快慢的定量影响把握困难,影响北上台风转向点的预报,特别是当不同模式有分歧的时候预报难度更大。     

0205台风威马逊异常分析

对进入黄海的热带气旋进行了统计，从大气环流形势、数值预报产品、中央台和日本的台风报、云图以及季节性海表特性等角度，分析了0205号台风威马逊移动路径和强度演变情况，对实际预报工作有一定的指导意义。