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。     

“梅花”台风路径与强度的集合预报

以新一代全球/区域多尺度通用同化与数值预报系统-热带气旋路径数值预报系统(global/regional assimilation and prediction system-tropical cyclone model,GRAPES-TCM)为试验模式,采用组合不同的物理参数化方案(MP)方法和随机全倾向扰动(STTP)方法,生成反映模式不确定性的集合成员,在此基础上设计包含6个成员的3种集合方案,方案1和方案3的成员分别用MP方法和STTP方法生成,方案2的成员同时采用MP和STTP方法生成,用3种集合方案对1109台风"梅花"进行了36次72h的集合预报试验。结果显示:对于路径预报,3种集合方案中预报效果最好的是方案3,其次为方案2,最差的是方案1;对于强度预报,方案1和方案2的预报效果差异不大,都远好于方案3。方案2和方案3的路径预报与强度预报都好于控制试验的预报,方案1的路径预报好于大部分成员的预报,强度预报好于所有成员的预报。3种方案的路径离散度都偏小,方案3偏小最多,其次为方案2;方案3的强度离散度也过于偏小,是3种方案中最小的,方案1和方案2的强度离散度在积分前期明显偏小,积分后期则有偏大的趋势,其中方案2的强度离散度大于方案1。与国内外8个业务数值模式的预报结果比较,对于路径预报,方案1优于5个业务模式的预报,方案2和方案3则优于除欧洲数值以外的7个业务模式的预报;对于强度预报,方案1和方案2优于所有8个业务模式的预报,方案3优于6个业务模式的预报。总体而言,3种集合方案的路径和强度预报都表现出优于确定性预报的预报能力,相对于各业务数值模式都表现出一定的预报优势,具有业务应用的价值,其中同时应用STTP和MP方法的方案2对台风的综合预报效果是最优的。     

北上台风路径预报

本文从几个与能量场相关的物理因子场分析着手,力图找出环境能量场与北上进入黄、渤海地区的台风路径的对应关系。根据1971年—1982年的资料分析和1983年—1985年历史资料验证,以及1987年夏季实际预报检验,效果比较好。该方法与天气图形势分析预报法相比,直观性比较强,各物理因子的计算比较简单,便于在基层台站日常预报业务中使用。     

南海台风中期路径趋势判别预报方法

根据历史台风的相似路径将台风分为西行、西北沿海登陆和海上转向三类，并分析了各类500hPa高度场的特征。通过对台风位移与其相应的500hPa高度场的典型相关分析，提取了天气强迫信息，连同台风的一些气候学和持续性特征作为待选因子，采用多级逐步判别方法，建立台风72h路径趋势的各类判别函数。预报时，代入72h500hPa数值预报产品及气候持续性因子。通过对1990～1994年的独立台风进行了试报检验。结果表明，试报的准确率为88.8％，Heidke技巧得分为0．80。该方法为南海台风中期路径趋势预报提供了一种客观方法。     

南海台风路径预报CLIPER模式

基于南海（１１３°－１２３°Ｅ，１０°－２５°Ｎ）台风的气候学、持续性和一些组合因子，根据与未来的经向、纬向位移的回归分析，发展了一种预报台风路径的气候与持续的（ＣＬＩＰＥＲ）模式。并建立了一组从２４小时到１２０小时的预报台风路径经、纬向位移的预报方程，同样，根据台风前２４小时移向的分组，建立了分类样本预报方程，对非独立样本和独立样本试报表明，分类样本方程比全样本方程有更高的精度，无论对于全样本模     

台风路径的一种非线性回归相似预报方法

目前国内外在热带气旋预报方面所使用的统计模式,概括起来主要有两大类:一类以相似为基础,另一类则以回归方程为基础,在60年代后期,国外一些天气预报中心已分别将这两种模式投入业务使用。在学习国外的先进技术基础上,结合本地区的预报实践经验,我们发现前者由于根据台风的前期路径进行预报,因此前期台风定位的准确程度对预报结果影响很大,而台风中心的准确观测是相当困难的;而后者的关键则在於能否选出适当的因子使得预报量基本上是所选取的这些因子的线性函数。在多数情况下,     

台风中心路径预报新表示法

日本气象厅自1982年6月起,取消了过去对台风以及低气压（指最大风速25米/秒以上的）中心路径预报的表示法,改用点和预报圆新表示法。 为使点和预报园这个新表示法更好地运用于防台救灾,特作如下说明: 一、表示中心位置 新表示法说到底是预报台风和强低气压的中心路径。 实际台风和强低气压,在它的中心附近伴有直径数百公里狂风暴雨圈。新表示法的预报园并不表示该暴风雨圈本身,只示其中心位置。     

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。     

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     

聚类分析和数量化方法在台风路径预报中的应用

聚类分析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分型标准客观地分成几类,则既可以分类归纳出各种客观预报方法,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.     

数值预报产品在台风路径预报中的应用

利用欧洲中期天气预报中心和国家海洋环境预报中心的数值预报产品，形成包括理想台风模型的模式初值，用正压原始方程做台风路径预报，经过１９９４年的６个台风的实时预报试验，效果较好。     

台风加(减)速运动的诊断预报方法及路径预报

本文用1980～1986年20时欧洲中心的1000、850、700、500、300、200及100hPa共7层的网格点资料,挑选了进入南海的若干个台风个例对台风中心运动方程进行了诊断分析,求出了台风前后12及24h的移速(V)、移向(θ)、移速差(ΔV)及移向差Δθ,分析得到,台风主要在气压梯度力、地转偏向力及阻力三力等的作用下运动.当气压梯度力和地转偏向力近于平衡时台风减速移动;当气压梯度力和地转偏向力不平衡时台风将加速运动.计算的12hΔV与实际的ΔV(≥5km/h)的符号相同者达90%,平均移向差Δθ为13°:计算的24hΔV与实际的ΔV的符号相同者达88%,平均移向差Δθ为15°.预报路径与实际路径比较接近.     

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、48h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...     

对8617号台风路径预报的探讨

本文对Abby台风(8617)路径预报进行探讨。分析表明,8617台风前期路径预报失误,是由于过多地考虑静止流场的引导作用。并指出,Abby台风(8617)前期路径在流场似乎不利于向西北移的情况下向西北移动,其可能原因为:(1)中尺度-y系统,即积云对流引起涡度、散度场的局地变化,使台风外围约300—400km以外的爆花状或带状对流云减弱消失,台风北侧晴空区扩大,东风气流加强。(2) 台风东北侧500hPa出现正变高。(3)副高加强西伸。后期在近海转向的原因是由于:受冷空气影响,当台风进入福建近海时,14时气温低于24℃,使台风避开低温区而转向。此外,副高西脊点偏东(588线位于130°E附近),河套地区有西风槽迅速向东南方向发展,这些都有利台风在近海转向。     

穿越副高北上的台风路径预报方案

本文提出一个穿越副高北上的台风路径预报方案。在较严格的初始状态条件下,方案应用环境场的多种参数及其导出因子和统计天气预报方法,进行穿越副高北上台风的12～72小时路径客观预报,预报试验表明,该方案对穿越副高北上台风的路径预报具有一定的技巧。     

1986年台风路径业务预报的评价

本文介绍了我国、日本和美国关岛的1986年台风路径业务预报和国内各种客观预报方法的平均距离误差、技巧水平以及对三个台风关键时刻的预报精度,分析了预报误差增大的原因后指出:提高台风实时定位精度是改进路径预报的重要途径;目前除了对那些移向移速突变和路径异常的台风缺乏预报能力外,对那些移向变化稍大的转折点预报同样存在一定难度。在业务预报中必须引起重视。     

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。     

青岛地区台风暴雨预报方法研究

以地面影响系统为主要依据 ,使用天气动力学和统计学相结合的方法 ,将1 983～ 2 0 0 0年 6～ 8月青岛地区的 4 0次暴雨分为气旋、台风和冷锋 3种类型。根据预报经验 ,选取相应的预报因子 ,建立 0 -1权重回归方程 ,用于预报青岛地区未来 2 4 h的暴雨。对于台风暴雨 ,认为来自低纬度洋面的东南 (或西南 )低空急流是水汽、涡度的输送通道 ,它向台风提供了形成暴雨所需的水汽和能量 ,因此把它列为起始场条件。因子选取了代表水汽、位势不稳定、能量及冷空气活动的物理因子。统计得出 :台风类暴雨方程的预报准确率为 96%。用该方程对1 975年 6～ 8月进行试报 ,没有出现空漏报现象 ,效果较好     

预报台风风暴潮极值的人工神经网络方法

本文提出预报台风风暴潮极值的人工神经网络方法，并以广东省海门测站为例，进行了具体研究，其拟合相对误差不超过８．１％，预报相对误差不超过９．７％，结果表明，该方法性能良好，可望成为台风风风暴潮极值预后的有效辅助手段。     

利用卫星云图预报8605号台风路径

本文以8605号台风为例,以卫星云图为主要依据,同时配合有关的天气图,分析了在台风西移时、高空槽东移与台风云系横向转竖时以及台风向东北方向移动时的卫星云图特征,从中得出了几点结论:(1)台风自身云系与其环境流场云系的最大亮度中心的连线是未来台风移动的主要方向;(2)台风及其环境流场云系由横向转竖时,台风往往发生转向;(3) 台风向东北方向移动时,其移动特征为台风的密敝云区与西来的冷锋云带相结合,形成一条NE-SW向的云带,台风沿此云带运行。