热带气旋强度资料的差异性分析

通过对比西北太平洋3个主要预报中心(中国气象局(CMA)、日本东京台风中心(RSMC Tokyo)和美国联合台风警报中心(JTWC))的16 a数据,分析了不同来源的热带气旋(TC)强度资料的差异性。结果表明:CMA与RSMCTokyo和JTWC的TC强度均值分别相差0.6和1.7 m/s,均通过1%信度的统计检验,即存在显著差异;3个中心对同一TC确定的强度最大差异超过30 m/s;CMA资料的台风数多于RSMC Tokyo和JTWC,年台风频数的均方差也最大,但是3个中心资料的各级TC频数差异均无统计显著性。对比有、无飞机探测时段的资料发现,对TC进行飞机探测可在一定程度上减小各中心在确定TC强度方面的分歧。为了初步了解上述资料问题对TC强度预报的可能影响,采用一个气候持续性预报方法,取不同来源的TC强度资料进行了4 a(2000—2003年)的预报。发现据JTWC资料所得TC强度预报有最大的均方根误差,RSMCTokyo的最小,CMA居中;据CMA和RSMC Tokyo(CMA和JTWC)资料,对相同TC相同时次24 h预报的平均绝对偏差达2.5(4.0)m/s,最大可相差16(21)m/s。可见,西北太平洋TC强度的基本资料问题增加了预报的难度。     

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。     

热带气旋强度预报的DTS方案

本文从动力-热力学方程出发。得到反映热带气旋强度变化的参数和几个物理因子.然后对这些因子和热带气旋强度变化之间的关系用统计方法进行处理,得到热带气旋强度变化的预报方程.124个历史样本的拟合结果和1981年台风的试报情况表明,线性模型的预报方程具有一定的预报能力.     

集成方法在热带气旋路径和强度预报中的应用

利用多元线性回归、递归正权决策和算术平均方法,分别建立热带气旋路径和强度多模式集成预报方程,并用2004年西北太平洋和南海生成的热带气旋资料进行预报试验,同时对各家预报和集成预报进行了检验分析。结果表明,用集成预报方法作热带气旋路径和强度预报是可行的,预报年总平均误差有一定程度的减小,最大预报误差也有所减小,出现较大预报误差的概率明显减小。集成方法的预报能力一般好于集成方法中采用的任意单一预报,体现了集成方法的优越性。     

国外应用卫星云图分析和预报气旋的发生发展

通过几年来应用卫星云图的实践表明,它在天气分析和预报中确实是一个有用的工具,尤其对于低纬度和高原地区,那里测站稀少,记录缺乏,卫星云图可以提供有价值的资料。在观测站比较稠密的地区,它也是一个重要的辅助工具。卫星云图往往比天气图能更直观、形象地表示出云系的空间分布和特征,有时,也能反映出天气图上难以反映的重要现象,例如在灾害性天气系统之一——台风的监视和发生、发展的研究中,卫星云图所起的作用已在我国业务实践中得到充分证实。象台风一样,温带气旋也是对人们的生产和生活有威胁的天气系统,而且气旋的发展常常导致大气环流的重新调整。因此,对气旋活动的研究是气象学上的一个实际问题,然而又是十分困难的任务。故气象工作者很希望通过卫星云图的应用能够提高人们对气旋发生发展的认识,从而改进预报。     

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。     

热带气旋预报的人工神经网络方法

根据１９４９－１９８８年登陆珠江口的热带气旋资料，运用了人工神经网络的一个典型模型－“反向传播”模型，建立了该地区３５－４９小时热带气旋登陆地点的预报模型，并应用于热带气旋登陆地点的预报，即珠江口的热带气旋登陆地点预报，其拟合最大相对误差不超过０．７％。结果表明，神经网络预报模型具有容错能力强、预报速度快的特点，可望成为望带气旋预报的有效辅助手段。     

热带气旋强度变化的cliper预报方案

—、前言对于热带气旋强度变化和台风的发生发展,前人已作了大量的分析和研究。但是,对于台风和热带气旋强度变化的客观预报方祛,研究得并不多。在这方面做得较早的有RL·Elsbrry等人,他们建立了预报台风和热带气旋强度的24、48和72小时变化的回归方程。近几年来林有任和笔者分别用统计和动力统计的方法对台风和热带气旋的强度变化的预报作了研究,并得到了客观预报方程。本文将用气候持续性方案对台风和热带气旋的强度变化作一些研究分析。     

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。     

热带气旋路径强度预报——SAPC法

SAPC——逐段相似气候持续性热带气旋路径、强度预报方法，既考虑了热带气旋的气候持续性规律，又考虑了与现时热带气旋状态特别相似的历史热带气旋路径、强度变化规律，用不同的相似条件和权重，把气候路径、相似路径和持续性路径作了有机的统一。该方法克服了预报路径的大曲率变化，考虑了随时间、地点变化的热带气旋的气候规律，根据热带气旋的现时状态，即可随时制作路径、强度预报。历史资料和实际应用表明该方法有实用价值。     

桂林热带气旋暴雨的分析和预报

通过对在两广及福建东南沿海登陆后的热带气旋是否影响桂林进行诊断分析，找出影响桂林的热带气旋路径及物理量场的演变规律，建立了热带气旋暴雨的预报基本模式和方程。     

应用相似预报方法预报热带气旋降雨量

1引言香港天文台过去一直利用气候方法作为参考，去预报热带气旋降雨量。这个方法是通过定出热带气旋当时及未来24小时的位置，然后计算出热带气旋在每一网格停留的时间，利用加权平均便可得出未来24小时的降雨量预测。现在，天文台已利用这个方法用电脑进行自动预报。这个业务预报方法，在预报热带气旋所带来的大雨时表现尚算理想。然而，它却经常低估热带气旋所带来的大暴雨。在过去，相似预报方法主要应用在预报热带气旋路径方面。若应用在降雨量预辑上，却受制于预报路径的准确度和热带气旋历史资料的多寡。随着科技的进步，近年天文台…     

用数值预报释用方法做近海及登陆热带气旋强度预报

这是一个对GFS数值预报产品进行解释应用的方法.将支持向量机(SVM)回归方法应用于近海和登陆热带气旋(TC)的强度预报.从其本身强度,影响范围内气象因子情况,地形因子等三个方面,设计相关因子,建立预报模式,用来预报12、24、36、48、60和72 h的TC强度.总体上模式强度预报结果与中央气象台的预报结果相近,优于气候持续法的预报;趋势预报优势明显,可高出7～12个百分点.表明可以成为台风强度预报的另一个工具,投入业务应用.     

模糊神经网络方法在热带气旋强度预报中的应用研究

以1960-2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础, 将热带气旋中心附近最大风速作为台风强度, 以气候持续预报因子作为模型输入, 采用模糊神经网络方法, 进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究。结果表明, 对175个独立预报样本模糊神经网络方法的南海热带气旋强度24 h的预报平均绝对误差为3 m·s-1。另外, 根据相同的热带气旋样本及预报因子, 还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析, 结果表明, 气候持续预报方法的预报误差明显偏大, 独立样本强度预报平均绝对误差为4.54 m·s-1。     

珠海市热带气旋路径预报业务方法

应用地面资料，选取以每两两点组合计算合力点，取合力点的平均位置与热带气旋中心连线上的时间截距，考虑外推及经度订正研制出用变压场作用力的综合分析做热带气旋路径预报的方法。在近几年的应用中取得好的效果。热带气旋路径预报24小时的平均误差为136.8kg,48小时的平均误差为220.9km,1999年编制了一套软件使之与9210工程数据接口，从而实现业务化。     

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。     

利用TMI资料估计西北太平洋热带气旋强度的客观方法

利用2007—2009年热带降雨测量卫星(TRMM)微波成像仪(TMI)观测的亮温资料,建立一种西北太平洋热带气旋强度(Tropical Cyclone,TC)的估计模型,对2010年热带气旋进行独立估计试验,并对估计误差进行分析。结果表明:该模型对强度小于强台风TC的拟合效果较好,均方根误差约为5 m/s,平均绝对误差约为4 m/s;对强台风和超强台风TC的拟合误差较大,均方根误差分别为9.65和6.60 m/s,平均绝对误差分别为7.76和5.49 m/s;对强台风及以上强度的TC,模型的拟合误差在日(夜)间减小(增大),误差最小(大)值为6.00 m/s(11.96 m/s),说明估计值在日(夜)间偏大(小)。