西北太平洋热带气旋强度统计释用预报方法研究

为了提高西北太平洋地区热带气旋（TC）强度预报准确率,在气候持续预报方法基础上,考虑气候持续性因子、天气因子、卫星资料因子,以TC强度变化为预报对象,运用逐步回归统计方法,建立西北太平洋地区24、48、72小时TC强度预报方程。通过不同的分海区试验（远海区域、华东近海、华南近海）,证明回归结果较好。逐一分析选入因子发现：气候持续性因子在方程中相当重要;同时对远海区域和华东近海而言,海温影响也不容忽视,对华南近海而言,反映动力强迫作用的因素也较为重要。卫星资料的加入,对回归结果略有改进。用“刀切法”作独立样本检验,与气候持续法比较,预报误差明显减小。     

基于偏最小二乘回归方法的西北区寒潮延伸期预报

利用2000-2013年西北地区376个国家站逐日最低气温及NCEP FNL再分析资料,基于西北区站点降温幅度和欧亚大陆500 hPa低频高度场,使用偏最小二乘回归方法建立西北区站点寒潮延伸期预测模型,分别以2017年1月的一个寒潮日和非寒潮日为例进行预测试验,并对2014-2017年冬半年(共728 d)西北地区的寒...     

西北太平洋热带气旋强度变化的统计特征

用中国气象局整编的1949-2003年共55年的《台风年鉴》和《热带气旋年鉴》资料,依据平均值与标准差的数学涵义,给出了TC突然增强、缓慢增强、强度稳定、缓慢减弱和突然减弱的标准,分析了西北太平洋热带气旋(TC)强度变化的年代际、年际、月际、日变化和区域分布的基本特征。结果表明:(1)1960年代以前,T℃的年平均增强或减弱幅度较小。(2)在TC出现较为频繁的夏秋季节,8月份TC强度变幅较小。TC在14时(北京时,下同)最易发展,20时最易减弱;08时TC增强速度最快,02时最慢;02时TC减弱速度最快, 20时最慢。(3)TC频数和增强TC频数的高值区位于海南岛以东的南海北部中国近海区域和菲律宾以东洋面,减弱类TC频数极值区在吕宋岛及其东部海域、海南岛以西的北部湾、广东沿岸。(4)TC突然增强不出现在30°N以北的中高纬地区和0—5°N的低纬地区。TC突然减弱多出现在125°E以西的中国近海大范围海域,在0～5°N的低纬地区基本不出现。     

西北太平洋热带气旋强度变化的统计特征

应用 35a的资料 ,分析西北太平洋热带气旋 (TC)强度变化的基本统计特征 ,包括年代际、年际、月际、日变化和区域分布等。主要结果有 :(1)西北太平洋TC平均增强速率为 4.97hPa/6h ,标准差是 4.5 4hPa/6h。平均减弱速率为 5 .15hPa/6h ,标准差是 4.17hPa/6h ;(2 ) 2 0世纪 6 0年代中后期TC强度变幅小 ,进入 2 0世纪 70和 80年代后有所增大 ;(3) 11月TC平均增强速度最快 ,2月最慢 ,8月是TC强度变幅较小的月份 ;(4) 0 8时 (北京时 ,下同 )TC平均增强速度最快 ,14时最慢 ,平均减弱速度无明显日变化特征 ;(5 )TC发展较快的一个主要区域是 12 .5～ 2 0°N ,132 .5～ 15 0°E ,TC平均减弱速率的高值区在岛屿和大陆沿岸。在南海中部活动的TC平均强度变幅不大。依据平均值与标准差的数学涵义 ,给出了TC强度稳定、缓慢变化和迅速变化的标准。在对各级强度变化发生频率的年代际、年际、月际、日变化以及区域分布特征分别进行分析的基础上 ,重点给出了在大陆和岛屿附近迅速增强样本和在远离陆地的洋面上迅速减弱样本的一些统计特征。     

基于偏最小二乘回归的冬季北太平洋风暴轴指数的特征诊断

针对现有风暴轴指数分析大多采用相关分析等较为简单方法,难以对风暴轴指数变化有效诊断分析的问题,引入偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)的线性方法和核偏最小二乘回归方法(Kernel Partial Least Square Regression,KPLS),对冬季北太平洋风暴轴指数变化进行了特征诊断研究,并与传统的线性无偏最小二乘回归结果进行了试验比对。结果表明:偏最小二乘回归方法的诊断结果能够更好地反映风暴轴内部变化规律,并有效降低诊断误差。对于PNYI(北太平洋风暴轴纬度指数),采用r0. 2的因子筛选方案(r为因子与风暴轴指数的相关系数)并应用KPLS算法时,预测效果最佳;对于PNXI(北太平洋风暴轴经度指数)和PNII(北太平洋风暴轴强度指数),采用全因子方案并应用KPLS算法时,预测效果最佳。     

基于偏最小二乘回归的区域模式风速预报订正技术研究

利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013—2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91. 7%;中部地区改善效果明显站点占86. 5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。     

基于偏最小二乘回归的区域换式风速预报订正技术研究

利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013-2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91.7%;中部地区改善效果明显站点占86.5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。     

基于WRF模式和自适应偏最小二乘回归法的风能预报试验研究

利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。     

利用神经网络方法建立热带气旋强度预报模型

以神经网络方法为基础,建立西北太平洋热带气旋强度预测模型,模型首先进行历史相似热带气旋选择。从选择的样本出发,计算得到一组气候持续因子、天气学经验因子和动力学因子, 对这些因子采用逐步回归方法进行筛选,将筛选得到的因子同对应时效的热带气旋强度输入神经网络训练模块,从而得到优化的预测模型。从2004-2005年西北太平洋26个热带气旋过程对12,24,36,48,72h等不同预报时效分别进行的634,582,530,478,426次预测试验结果的统计来看,相对于线性回归模型预测水平,该模型显著降低了各时段的预测误差。从几个热带气旋个例的预测结果来看, 该模型对超强台风, 以及具有强度迅速加强、再次加强等特征的热带气旋过程均有很好的描述能力。     

西北太平洋热带气旋强度资料的对比

在获取关岛联合台风警报中心(JTWC)以及中国气象局《台风年鉴》和《热带气旋年鉴》自1949—2004年西北太平洋热带气旋强度(近中心最大风力)资料的基础上,着重比较了两者在时间变化上的差异,结果显示:热带风暴以上近56 a所有样本的平均风速前者小于后者0.81 m.s-1,而这一差异主要的贡献是强台风以上样本。两资料集最显著的特征是热带风暴以上年平均风速随时间变化的差异上,自1970s中期到1990s中期,两者的走势趋向呈相反的态势,前者呈上升趋势,后者呈下降趋势,特别是强台风以上样本表现更为突出。利用资料相对稳定性原则,对JTWC和《台风年鉴》资料进行校正,1990s以来JTWC估计的热带气旋强度可能偏大,1970s之前《台风年鉴》估计的数值也可能偏大。     

A western North Pacific tropical cyclone intensity prediction scheme

A western North Pacific tropical cyclone (TC) intensity prediction scheme (WIPS) is developed based on TC samples from 1996 to 2002 using the stepwise regression technique, with the western North Pacific divided into three sub-regions: the region near the coast of East China (ECR), the South China Sea region (SCR), and the far oceanic region (FOR). Only the TCs with maximum sustained surface wind speed greater than 17.2 m s⁻¹ are used in the scheme. Potential predictors include the climatology and persistence factors, synoptic environmental conditions, potential intensity of a TC and proximity of a TC to land. Variances explained by the selected predictors suggest that the potential intensity of a TC and the proximity of a TC to land are significant in almost all the forecast equations. Other important predictors include vertical wind shear in ECR, 500-hPa geopotential height anomaly at the TC center, zonal component of TC translation speed in SCR, intensity change of TC 12 or 24 h prior to initial time, and the longitude of TC center in FOR.     

西北太平洋上热带气旋尺度变化率与其尺度和强度的关系

为了进一步了解热带气旋(TC)尺度变化与其结构的相关关系,本文基于多平台热带气旋表面风场资料,通过相关分析得出西北太平洋上TC的24 h尺度变化率(SCR)与其尺度,强度以及强度变化率(ICR)的相关系数分别为-0.43,-0.12,0.25.其中SCR-ICR的相关关系主要受不同发展阶段的影响,在TC均达到/均未达到...     

Revisiting the response of western North Pacific tropical cyclone intensity change to vertical wind shear in different directions

不同方向垂直风切变对热带气旋强度变化的影响存在明显差异,但对热带气旋无维强度变化的影响却差异较小.研究发现不同方向垂直风切变对无维强度变化的影响的细微差异与热带气旋周围的高层西风槽,倒槽,低层季风槽等天气系统配置有关.这一结果表明,在研究不同方向切变对热带气旋强度变化的影响时,除了下垫面热力作用外,还应考虑与切变相关的...     

主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用

为了解主分量因子分析在热带气旋强度客观预报中的应用效能,在NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料基础上,采用主分量因子分析技术,结合多元线性回归和BP型人工神经网络,开展了西北太平洋热带气旋的强度客观预报技术研究试验。试验包含完全预报法原理下的预报因子有无主分量分析、线性与非线性预报方法建模等方面的比较。结果表明,预报因子的主分量分析通过降低线性回归和BP人工神经网络模型的维数,提高因子间独立性,可减小模型强度预报平均绝对误差,提高模型实际预报能力。     

Association between tropospheric temperature and tropical cyclone peak intensity over the North Pacific and North Atlantic

台风作为一种灾害性天气,其破坏性大小与自身强度有很大的关系.因此,本项研究利用NCEP-NCAR和MERRA再分析数据,考查了北大西洋,西北太平洋,东北太平洋台风强度峰值与对流层温度的关系.台风强度峰值与大气温度的相关系数,以及极大和极小台风强度峰值下大气温度的差值,共同显示:北大西洋台风强度峰值受到对流层顶低温和对流...     

基于A-Train卫星编队资料的热带气旋强度估算

准确估算热带气旋(TC)强度,对于预测TC发展、减少财产损失具有重要的意义。前人将TC看作满足静力平衡和梯度风平衡的轴对称涡旋系统,基于云顶高度、云顶温度、海表面气压等物理量建立了TC强度估算模型,该模型未考虑环境垂直风切变对TC强度的影响。本文提出一种修正模型,通过统计拟合手段将垂直风切变加入原模型中。从2006—2015年的Cloud Sat资料中筛选出穿心个例共63个。针对云雷达(CPR)数据特点,提出根据反射率因子的垂直分布确定眼墙和外围边界位置的方法。分别用原模型与修正模型对这63个TC个例进行强度估算。与最佳路径数据相比,原模型结果总体偏大,尤其对风切变较大、强度较小的个例估算效果不佳。修正模型对于风切变大于5 m·s~(-1)的个例误差明显减小,平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和平均绝对误差百分比MAPE分别从5.8 m·s~(-1)、7.7 m·s~(-1)和19.5%变为3.5 m·s~(-1)、4.9 m·s~(-1)和11.5%。在一定强度范围内,修正模型估算效果随着强度的增强而提升。修正模型对于成熟阶段的个例效果更好,北半球的估算精度高于南半球,纬度越高,估算误差越小。试验结果表明,用该修正模型估算TC强度是可行的,可以对现有的技术进行辅助和补充。     

数值模式的热带气旋强度预报订正及其集成应用

提供热带气旋强度预报产品的业务数值天气预报模式有很多,并已表现出一定的预报技巧,为提高对模式热带气旋强度预报产品的定量应用能力,分析2010—2012年7个业务数值模式的西北太平洋热带气旋强度预报,发现预报误差不仅受到模式热带气旋初始强度误差的显著影响,还与热带气旋及其所处环境的初始状况有密切关系,包括热带气旋初始强度、尺度、移速、环境气压、环境风切变、热带气旋发展潜势等。根据这些因子与各模式热带气旋强度预报误差之间的相关性,采用逐步回归方法建立热带气旋强度预报误差的统计预估模型,并通过逐个热带气旋滚动式建模来进行独立样本检验。检验结果表明,基于误差预估的模式订正预报比模式直接输出的热带气旋强度预报有显著改进,在此基础上建立的热带气旋强度多模式集成预报方案相对气候持续性预报方法在12 h有28%的正技巧,在24—72 h则稳定在15%—20%,具有业务参考价值。     

60年来西北太平洋上不同强度热带气旋的变化特征

利用美国海军联合台风警报中心（JTWC）提供的1945-2005年西北太平洋热带气旋（TC）最佳路径资料统计分析了不同强度TC的时空变化特征。南海北部至巴士海峡以东140°E附近、15°-25°N范围内为不同强度TC出现次数最多的区域,其中巴士海峡东部至140°E附近洋面为强台风和超级台风观测次数最多的区域。TC强度在123°E以西表现为减弱和稳定略占多数,而在123°E以东或20°N以南主要以增强和稳定为主,在20°N以北主要以减弱和稳定为主。热带风暴的平均增强率大于减弱率,而强热带风暴、台风、强台风和超级台风的平均减弱率大于增强率。一般而言,TC的强度越强其加强和减弱的速度都越快。在1年当中,同其他月份相比,6-8月弱TC占的比例相对偏多,而9-11月强TC占的比例相对偏多。不同强度TC的观测次数和个数都存在年、年际或年代际的变化,在长期趋势上,热带风暴的观测次数和形成个数都呈现显著的线性递增趋势,而TC平均强度和其他TC个数均未出现显著的线性递增或递减趋势。在El Ni?o年超级台风个数及其比例显著偏多,而热带风暴、强热带风暴、台风和强台风的总个数显著偏少,TC平均强度显著偏强;而在La Ni?a年情况相反。     

西北太平洋热带气旋潜在生成指数的改进

热带气旋潜在生成指数(GPI,Genesis Potential Index)是热带气旋生成可能性大小的空间分布函数,利用大尺度环境场可以应用于热带气旋活动的季节预报,并且可以评估全球气候变化对热带气旋活动的影响。但是目前的GPI基本都是针对全球热带气旋活动构建的,没有考虑到热带气旋不同活动地区及其内部的差异。本研究考虑到南海和西北太平洋热带气旋生成的不同特点,分别构建了适用于南海(5～25°N,100～120°E)和西北太平洋(5～40°N,120～180°E)的热带气旋GPI。改进后的GPI对南海和西北太平洋区域热带气旋生成具有较好的模拟能力,不仅能很好地模拟南海和西北太平洋热带气旋生成频数空间分布的气候特征(相似系数为0.67),而且能够较好地模拟热带气旋生成在年际时间尺度上的空间分布特征。