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。     

非常复杂的异常台风路径的卫星云图特征

异常的台风是台风预报中的一个主要难点，而非常复杂的怪路径虽然次数很吵，但却无法预报，有些甚至在事后都难以解释，本文对9119号台风（Nat)的一次怪路径作了个例分析，指出卫星云图不仅能对9119怪路径作出很好的解释，而且在其二次热带风暴一台风强度阶段能作出较好的预报。     

东海台风路径预报的CLIPER模式

本文提出了东海台风２４－７２小时路径ＣＬＩＰＥＲ全样本预报模式和ＣＬＩＰＥＲ分类预报模式，特别是设计了一套根据运动台风不断变化的区及其前期运动趋势而彩和不同的预报模式和预报方程的方法，五年２８例台风的试报表明，２４，４８，７２小时预报误差分别为１０９，２１５，３２９少里，精度明显高于国内外类似模式，而且该方法简便，易行，适合于海洋预报台和气象台站作台风路径的客观预报，特别是可作为配有ＩＢＭ微机的远     

宁波市风暴潮漫堤预警辅助决策系统

在准直角坐标下建立了粗细矩形网格嵌套的宁波市台风暴潮数值模式,模式细网格空间分辨率为2',对影响宁波市1949~2007年间的41次台风过程的风暴潮增水进行了后报模拟,将模拟的94个站次的风暴潮增水峰值前后2 d的数据与实测值进行了对比和误差统计,平均绝对误差为23.6 cm,平均相对误差27.6%,说明模式是成功的.进而,引入福建省风暴潮漫堤预警辅助决策模式"一种基于台风路径预报概率圆的风暴潮集合预报模式和基于假想台风增水数据库的风暴潮增水快速预报算法",并集成地理信息系统,建立了宁波市风暴潮漫堤预警辅助决策系统,系统可对宁波市的海塘在台风期间进行风暴潮漫堤预警报.系统于2012年在宁波市水文气象站投入试运行,1209号台风"苏拉"和1211号台风"海葵"的预报结果表明,集合预报结果比单一路径预报结果有不同程度的改善,该集合预报技术可以有效的解决由于台风路径预报偏差引起的风暴潮预报漏报和误报问题,证明模式在宁波市的应用是成功的,为其在更多区域的推广应用提供参考.     

基于多源数据的长江口概率风暴潮预报系统

将6个气象预报机构对西北太平洋一带台风的预报数据合并为一个分析数据。根据分析数据,共得到45个台风样本（5条台风路径、3个台风最大风速和3个台风中心气压）,基于WRF和FVCOM模型建立了一套适用于长江口及附近海域的风暴潮预报系统,以热带气旋“利奇马”（201909）为例,利用该预报系统进行了模拟预报,实现了风暴潮的集合预报和概率预报。结果表明,该系统对增水具有较好的预测精度,可提供各增水场的发生概率。     

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。     

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。     

南海台风风场分析及其预报

根据台风在移动过程中,台风内部风场结构相对稳定的特点,利用1969～1987共十九年历史资料按不同天气形势分型,用合成法得到相应类型的台风合成风场。对各类合成风场作经验正交函数(EOF)分析,提取主分量。用主分量逼近预报时的初始风场。依据台风路径和强度预报可作出未来的台风风场预报。用1988年的实测资料检验台风风场的预报结果,若台风路径和强度预报正确,则未来24小时台风风场的平均预报误差为4.1m/s。     

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。     

台风“摩羯”(1814)的路径特点与预报分析

2018年8月13—16日台风"摩羯"(1814)及其残余低压环流影响山东,造成区域性暴雨或大暴雨。利用常规气象观测资料和区域自动气象站、天气雷达、气象卫星等资料及数值天气预报产品对此过程进行分析,总结了"摩羯"的路径特点。此次台风"摩羯"路径特殊,并出现突变。通过对"摩羯"的路径预报仔细分析,得出台风路径预报着眼点和部分有指示意义的预报指标。环流形势分析是预报台风路径的一个重要前提,大陆高压显著增强是环流形势调整的一个信号,是预报"摩羯"路径的一个关键因素;台风前进方向的对流层温度脊线和500 h Pa正涡度轴线对台风未来路径有良好的指示作用。分析结果能够为提高山东台风路径预报的准确率提供参考。     

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。     

基于长短时记忆神经网络的台风路径临近预报模型

It is of vital importance to reduce injuries and economic losses by accurate forecasts of typhoon tracks. A huge amount of typhoon observations have been accumulated by the meteorological department, however, they are yet to be adequately utilized. It is an effective method to employ machine learning to perform forecasts. A long short term memory(LSTM) neural network is trained based on the typhoon observations during 1949–2011 in China's Mainland, combined with big data and data mining technologies, and a forecast model based on machine learning for the prediction of typhoon tracks is developed. The results show that the employed algorithm produces desirable 6–24 h nowcasting of typhoon tracks with an improved precision.     

几个典型台风路径的同化试验

本文从上海台风所的台风路径统计动力预报模型SD-90出发,利用变分同化方法结合反问题正则化思想和最优控制技巧(而非统计方法),反演出台风所受到的除科氏力以外所有力的合力及台风的初始速度,用实际台风定位资料分析不同的正则化参数及最优控制参数的组合对同化结果的影响,分析不同台风路径特征的拟合效果。该方法具有模式简单、应用资料少、拟合精度高等优点,为台风路径的预报提供了新的思路。     

"凤凰"台风模拟对陆面方案敏感性的分析

为研究台风模拟对不同陆面过程方案的敏感性,本文以0808号登陆台风"凤凰"为例,采用中尺度数值模式WRFv3及NCEP同化资料,进行了48 h的数值研究。结果表明,每一陆面方案与大气模式耦合模拟时台风中心位置及台风最大风速都呈现出该耦合系统独特的模拟特征,如与观测台风中心位置相比,NOAH方案模拟移动路径平均偏差最小,PX模拟偏差最大,NOAH-PX两方案差异可达NOAH方案模拟移动路径平均偏差的40%,可见台风模拟可因陆面方案的不同而呈现系统性的差异,且台风模拟对陆面方案的选择是敏感的;不同陆面方案通过模拟地表通量的差异导致温压场差异,并进一步影响模拟台风路径及台风强度。这些结果都表明了在台风的模式预报中,选择适当陆面方案的重要性。     

三维斜压台风模式 Ⅱ.预报试验

一种斜压多重移动套网格台网模式在国家海洋环境预报中心已被应用于海洋环境预报。本文第一部分已描述了模式方程组和数值方法。本文继续概述模式网格、变分调整初始化和预报试验结果。最外粗网格域固定,内部细网格域随台风中心轨迹移动。模式中,粗细网格变量采用双向耦合。平衡方程和方程,理想台风场和变分调整方案被用于台风模式初始化。一种简单而有效的资料同化方法,即用第6h台风报和弱约束变分原理调整初始场,被应用于提高预报结果。最后本文给出预报试验结果。预报误差统计显示本模式对台风路径预报具有相当能力,而且可以提供海面风和气压场较好的预报。本模式已经与海浪模式联结,得到满意的波高预报结果。     

台湾海峡台风暴潮非线性数值计算

台湾海峡平均水深不大于50米,台风侵袭频繁.由于台湾岛的“墙壁效应”和台湾海峡的“狭管效应”的影响,台湾海峡的台风暴潮显得较为独特.以前,我们及其他兄弟单位对福建沿海台风暴潮的研究,大多数仅局限于单站的气-水动力相互作用的研究,很少涉及整个海峡.虽说我们也曾作过福建沿岸台风暴潮现场调查,但进行次数有限,了解的也仅是海峡西岸局部地区的情况,它仅能反映台湾海峡台风暴潮的一个侧面,而无法了解整个海峡地区的风暴潮全貌.     

近海风暴流的数值试验

用一个水平二维模式对近海风暴流进行数值研究。选用西行、北上和西行转向三个模式台风路径。发现在台风后部沿轨迹右侧留有强的、稳定的、与台风同方向的“尾流”。在“尾流”右侧还伴有一个绕“水堆”的顺时针方向的涡旋。试验证实台风过境后主要增水区位于台风路径右侧。并指出海洋对缓慢移动的台风的响应更强。     

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.     

低层基本气流对台风的引导作用

根据历史情况,热带气旋的引导气流概念经历了这样的发展和演变[1]: 最初的引导概念来自月平均地面气压场,以后随着高层大气观测的发展,出现了愈来愈向高层寻找引导气流的倾向,但不久的一些研究表明,热带气旋的移动与其所处各层大气的基本气流有关,一般与对流层中层500毫巴或700毫巴基本气流最接近.因此,在至今的台风预报业务中,通常着重应用500毫巴或700毫巴形势场分析引导气流的情况.一些台风路径的正压数值预报模式也以中层500毫巴形势场为基础.     

几个典型台风路径的同化试验

从上海台风所的台风路径统计动力预报模型SD-90出发,利用变分同化方法结合反问题正则化思想和最优控制技巧(而非统计方法),反演出台风所受到的除科氏力以外所有力的合力及台风的初始速度,用实际台风定位资料分析不同的正则化参数及最优控制参数的组合对同化结果的影响,分析不同路径特征台风路径的拟合效果。该方法具有模式简单、应用资料少、拟合精度高等优点,为台风路径的预报提供了新的思路。