多预报量双重筛选逐步回归

一、引言 回归分析在长期天气预报中应用十分广泛。逐步回归是回归分析中效果较好的方法之一,逐步回归可以避免引入强相关变量所导致的求解的困难。 在长期天气预报中经常要同时制做P个站点的预报(即:多个预报量y_1、y_2…y_p),采用相同的M个预报候选因子(即:M个预报因子X_1、X_2…X_M)。对每一个预报量y_i可以分别应用逐步回归来筛选这M个因子建立预报方程:     

逐步回归双重分析在长期预报中的应用

前言逐步回归双重分析方法运用了逐步回归方法,同时进行因子的筛选和周期分析,在制作预报时,既考虑了前期因子对预报对象的支配作用,又兼顾了预报对象本身周期变化的影响。解决了多元回归和周期分析两种统计方法的不足之处,预报效果较为稳定,预报精度明显提高。一、统计模型的建立气象要素的变化不仅受到前期因子的支配,同时要素本身也有其演变规律,只是在不同的情况、不同的条件下起的作用不同而已。本方法的统计模型为     

逐步回归双重分析及其在长期预报中的应用

一、问题的提出多元分析和时间序列分析是统计预报的两大分支,为目前气象台站制作长期预报的主要方法之一。通常认为,气象要素序列的组成包括趋势项、周期项和随机项,即: y=f_1(x)+f_2(x)+ε多元分析假设气象要素的变化主要受前期因子的支配,周期性变化可以忽略不计,即     

BDA方案在台风路径预报中的应用

利用PSU／NCAR中尺度非静力有限区域MM5及其伴随模式,以T106分析资料为背景场,设计两种台风Bogus方案对台风的初始场进行优化,并进行了数值模拟试验。对9608号台风个例的数值模拟试验研究表明,经过优化的台风初始场较好地改进了由于海洋上资料缺乏所造成的台风中心位置不准、台风环流偏弱和台风内部结构不完整等问题,提高了台风路径预报的准确率。通过试验对比发现,BDA方案优化的初始场更合理,其台风路径预报效果优于GFDL方案。     

正压原始方程在台风路径预报中的应用

本文介绍应用浅水波方程作台风路经的数值预报,给出了一种简单易行而又比较有效的初值方案。经1982年对8202到8222号共十五个台风过程作预报,证明模式对西太平洋及中国南海台风都有一定的预报能力。      

典型相关分析在台风路径预报中的应用

本文通过对500hPa上的五个因子场分别与台风中心未来48小时和60小时经纬度的预报量场进行典型相关分析,求出由各因子场组成的典型变量,以此作为预报因子,再结合经实践证明预报效果较好的天气学经验因子,用逐步回归方法建立台风中心未来48小时和60小时的路径预报方程。通过对历史样本的拟合和实际试报,表明该方程的预报能力有明显的提高;典型变量权重系数的地理分布与因子场的天气学意义基本吻合。      

因子筛选与周期分析相结合的逐步回归双重分析预报模型

一、引言 魏凤英等提出的逐步回归周期分析为长期天气预报提供了一种新的简便而有效的工具,作者将其应用于金华市月降水量的长期预报,取得了一定的效果。 然而该方法还存在一定的缺陷,主要表现是有肘方程的拟合率很高,但预报效果不     

聚类分析和数量化方法在台风路径预报中的应用

一、引言聚类分析(Cluster analysis)是数理统计中研究物以类聚的一种方法,它的主要目的是研究事物的分类,在气象上由于各种环流形势非常复杂,仅仅凭经验来判断分类往往是不够的,如果用聚类分析把历史台风样本按照一定的标准客观地分成几类,则既可以“分类归纳出各种客观予报方法,又可以把各个型作为一个“质”的因子,然后通过数量化处理转化成“量”的因子,参加到预报方程中去,本文采用后一种方案,重点在改进预报因子,首先选择反映西风带和付高特征的有关因子,作为聚类分析的标准,然后,使分类因子数量化,同时结合其他数量因子,进行逐步迴归,建立预报方程,初步的试验结果表明,在台风路径的客观预报中,引用聚类分析是有效的,它能够把予报员的实践经验定量的反映到客观予报的模式中去。     

θse场在近海台风路径预报中的应用

通过对９４１４和９４１５号两个近海台风的θｓｅ场分布特征的分析，发现５００ｈＰａθｓｅ场高值区及８５０ｈＰａθｓｅ场高低值轴向对台风的强弱和路径有指示性，可作为日常台风强弱变化和路径预报的重要依据之一。     

卫星云图资料在台风路径相似预报中的应用

利用中国气象局（CMA）最佳台风路径资料、地面加密自动站资料、SRTM30数据与ERA5再分析资料,对2013年相似路径台风“苏力”与“潭美”造成的福建暴雨落区差异的成因进行了分析。结果表明：（1）两次台风暴雨过程中福建强降水落区相对于台风移动路径方向的位置在其登陆前后有所不同,台风登陆前强降水均位于其路径北侧（闽东北）,台风登陆后“苏力”强降水转至其路径南侧,而“潭美”强降水则位于路径附近。（2）台风登陆前“潭美”相较于“苏力”低纬存在强水汽输送带、闽东北上空高能高湿、低层辐合和高层辐散形成的抽吸作用,配合垂直正涡度场及地形抬升作用,该区域上升运动强且伸展高度高,导致其路径北侧降水强度更大、范围更大。（3）台风登陆后,“苏力”路径的南侧为强水汽辐合中心、气流汇合区及能量锋区,垂直正涡度柱南倾,上升运动强烈且强对流不稳定;“潭美”移动路径附近为强水汽辐合中心,西北气流与偏西气流汇合,维持暖湿结构,正涡度柱范围位于台风中心附近,该区域配合低层辐合、高层辐散,强垂直上升运动。受地形的引导、阻挡作用,低层气流加速辐合与抬升,有利于强降水的维持和加强。（4）台风强降水落区与环境风垂直切变有较好的对应关系,强降水区往往位于环境风垂直切变矢量下游和左侧;“苏力”和“潭美”登陆前后环境风垂直切变强弱和方向不同,可能是造成福建暴雨落区差异的重要原因之一。

     

用ECMWF数值预报产品预报台风路径

为提高台风预报效果,并使其客观定量,本文运用ECMWF数值预报(0 h(实况场)～168 h)产品,以涡度中心为基础,在气旋性涡旋的格区中,找准恰当的"扭角",用计算机图上作业程序确定台风位置,平均误差84 km,表明本方案有其优越之处.在预报过程中,对涡度中心的阈值和搜寻半径系数的选定,结合实际计算后的距离误差和可预报率作了些讨论.逐年运用效果统计表明,本文提出的方案有着良好的应用前景.     

The impact of T-PARC 2008 dropsonde observations on typhoon track forecasting

The THORPEX-Pacific Asian Regional Campaign 2008 (T-PARC 2008) was performed during the period of August 1 through October 4, 2008, and mainly focused on the genesis, intensification, recurvature, and extra-tropical transition over the western North Pacific in collaboration with TCS-08 and DOTSTAR. This study investigates the impact of dropsonde observations on the improvement of predictive skills for Typhoon Sinlaku (0813) and Jangmi (0815) during T-PARC 2008. Twelve and six cases were selected for Sinlaku and Jangmi, respectively. The dropsonde data were assimilated by the Weather Research and Forecasting (WRF)-Three-Dimensional Variational system (3DVAR), and then the typhoon track was obtained by running a WRF model for up to 72 hours. Consequently, the assimilation of the dropsonde data had positive impacts on the typhoon track forecast and lead to mean track error reductions of 22.5% and 17.0% for Typhoon Sinlaku and Jangmi, respectively. Subsequent experiments were also conducted to determine the sensitivities of storm activity in the horizontal and vertical distributions and the dynamic and thermodynamic variables using the dropsonde data. The results show that sondes released south of storms around the middle troposphere (500～850 hPa) are more effective in improving the track forecast. The dynamic variables mainly affect the storm tracks, while the thermodynamic variables mainly affect the central pressure of the storm.     

Application of direct assimilation of ATOVS microwave radiances to typhoon track prediction

In order to solve the difficult problem of typhoon track prediction due to the sparsity of conventionaldata over the tropical ocean, in this paper, the No. 0205 typhoon Rammasun of 4-6 July 2002 is studiedand an experiment of the typhoon track prediction is made with the direct use of the Advanced TIROS-NOperational Vertical Sounder (ATOVS) microwave radiance data in three-dimensional variational dataassimilation. The prediction result shows that the experiment with the ATOVS microwave radiance datacan not only successfully predict the observed fact that typhoon Rammasun moves northward and turnsright, but can also simulate the action of the fast movement of the typhoon, which cannot be simulated withonly conventional radiosonde data. The skill of the typhoon track prediction with the ATOVS microwaveradiance data is much better than that without the ATOVS data. The typhoon track prediction of theformer scheme is consistent in time and in location with the observation. The direct assimilation of ATOVSmicrowave radiance data is an available way to solve the problem of the sparse observation data over thetropical ocean, and has great potential in being applied to typhoon track prediction.     

Application of evidence theory to quantify uncertainty in hurricane/typhoon track forecasts

Summary In the paper, a new technique to quantify the accuracy of models for weather prediction in forecasting tracks of tropical cyclones using the available best track database is presented. Also a new approach to quantify and improve the accuracy of tropical cyclone track forecasts where no best track positions are available is suggested. Both techniques rely on the mathematical tools of evidence theory, which are customized here for application to total uncertainty in track forecasts.     

台风路径相似预报模式的改进与实践

本文对HURRAN模式做了业务性改进。①按具体情况设定不同长度的持续性作用时间;②根据背景形势的情况和预报经验决定相应的权重得分,最后按照权重得分综合出相应的预报路径及相应的概率椭圆, 实践表明,改进后的效果是明显的。路径预报方向误差显著减小,但在台风转向前后移速的预报误差仍较大。     

Vortex initialization for typhoon track prediction

Summary A shallow water single level primitive equation model is ideally suited for studying the motion of a tropical cyclone. Three factors seem to be important in the initialization, i.e. the size, intensity and the initial speed and direction of motion of the storm. This study presents the results of sensitivity studies on the above parameters in the definition of a synthetic idealized vortex. The sensitivity studies include results of experimental forecasts for typhoons Betty of 1987 and Dan of 1989. The results of these studies show that the initial size, intensity and direction and speed of motion show considerable sensitivity to the predicted track. Finally a summary of the track forecast errors through 72 hours are presented for these storms.With 8 Figures     

台风路径集合预报试验

基于T63L9模式,利用BGM法进行了台风路径的集合预报试验,并对集合预报中的一个关键技术—繁殖长度进行了研究。结果表明:相对于控制预报,利用增长模繁殖法制作的集合预报对台风路径预报的技巧水平有了很大提高。集合预报中采用不同的繁殖长度对台风路径预报效果有一定影响。繁殖长度取2 d和3 d集合预报效果相对于控制预报都有很大提高。繁殖长度取为2 d时,集合离散度较小,取为3 d时较合理,取为4 d时,离散度较大。对台风路径的预报采用集合选择平均后,繁殖2 d和繁殖3 d的集合预报系统的预报效果都优于控制预报。从综合集合预报效果分析,繁殖长度取为3 d更合适。当集合预报中繁殖长度取为3 d时,在预报的前3天,台风路径集合预报误差基本维持在100 km,第4天误差也只接近300 km。相对于控制预报,集合预报的改进率在预报的2～4 d基本超过了60%,甚至可达到70%。     

机器学习在广西台风极大风速预报中的应用

以1980-2020年广西台风期间桂林、梧州、龙州、南宁、玉林等5个气象观测站的地面日极大风速为研究对象,采用多元线性回归(MR)、支持向量机(SVM)、模糊神经网络(FNN)等三种较为常用的线性和非线性方法分别进行预报建模,对2011-2020年共10a独立样本的检验.结果 表明,在全样本风速预报的平均绝对误差上,F...     

２００６年 ７—９月的台风季节预报试验

运用NCEP/NCAR逐6 h分辨率为25°×25°GRIB资料,用WRF模式采用水平分辨率为27 km×27 km,垂直38层每6 h输出一次的时空分辨率,对2006年7—9月对西太平洋地区台风为主的天气系统进行季节预报试验。综合低层涡度、地面10 m处风速、海平面气压、暖心结构和持续时间对模式输出资料进行台风生成判定和路径追踪。7月1日—9月30日模拟吻合较好的台风、强热带风暴、热带风暴和热带低压的比例为4/9、1/3、0/1和0/1;模拟较差的比例分别为3/9、1/3、1/1和1/1;漏报率分别为2/9、1/3、0/1和0/1。模拟空报了2个台风、9个强热带风暴和3个热带风暴。模拟台风强度偏弱和吻合较差的原因可能与模式的分辨率、〖JP2〗微物理过程参数设置和积分步长有关。空报的台风、强热带风暴可能与模式自身特点、相关海区的特性和热带波动有关。     

台风大风预报研究回顾

大风是台风引发的三大灾害之一,考虑到现有的台风大风研究相对较少、预报经验也比较不足,因此对其预报方法进行回顾总结具有十分重要的意义。从经验预报、统计预报、数值模式预报及数值预报产品释用等4个方向梳理了台风大风预报技术的研究与应用现状:天气图、卫星云图和雷达图是经验预报中非常重要的工具;统计预报根据方法的不同可细分为回归预报、客观相似预报和气候持续性预报;数值模式预报方面,国内外多家机构都研发了相应的台风大风预报产品;数值预报产品的释用目前则包含了动力释用、统计释用和人工智能释用。同时总结了上述4类预报方法各自的优势和不足。最后,讨论了未来研究与实际业务中进一步提高台风大风预报能力的可能发展方向。