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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。 相似文献
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热带气旋相似和最大概率集成预报方法及其预报业务试用 总被引：1，自引：1，他引：0
利用建立在计算机系统的热带气旋历史资料,经反复试验提出了一套集热带气旋发生的日期相似、地理位置相似、路径相似和强度相似等相结合的挑选“最相似”热带气旋的方案;并利用所挑选的路径和强度“最相似”历史样本,分别对各预报时效的移动方向、移动速度和强度进行分级概率值统计,根据最大概率值选取相应的移向、移速和强度作为热带气旋路径和强度的预报。本方法已在计算机系统成功开发并投入业务试用,检验结果表明：本方法具有一定的预报能力,其输出的未来24、48、72小时的路径和强度预报对预报员有一定参考价值。 相似文献
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对于热带气旋的路径与强度预测,数值天气预报模式提供了相当有用的参考或指导预报。为进一步了解数值模式对掌握热带气旋生成的特性,基于近年国内外对热带气旋生成预报的研究结果,构造了一套热带气旋生成的多阈值组合判据系统,并利用该判据和ECMWF模式资料对2013—2015年于西太平洋海域生成的热带气旋进行了预报试验。结果表明,对于热带气旋生成的判据,使用不同百分位的历史统计阈值会对预报效果造成显著影响。在特定区间对某个物理量阈值进行合理的调整可以有效改善预报效果。在西太平洋海区,850 hPa相对涡度阈值的微幅调整对结果的影响最为敏感。最优阈值组合方案的预报命中率检验结果表明,在数值模式起报时间为低压生成时间的前12~72小时时效曲线上,24和48小时时效是拐点,24小时时效之前,命中率基本维持在0.7以上的高位,随预报时间的降幅很小;之后预报质量陡降,48小时时效后预报效果趋向稳定。此外,不同年份的预报效果存在明显差异。在西太平洋不同海域,ECMWF模式对热带气旋的生成预报质量差异明显。菲律宾以东的洋面在不同起报时间的预报能力明显高于南海海域。西太平洋海区存在两个明显的高错报率区域:一个位于南海中、北部至菲律宾群岛近海,一个位于西太平洋中部。在不同大洋之间,ECMWF模式的热带气旋生成预报性能也存在显著分别。起报时间在热带气旋生成前24小时内,西太平洋海区对热带气旋生成的预报要明显优于大西洋海区。 相似文献
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热带气旋路径相似预报在目前的业务预报中仍占有很重要的地位，本系统采用各种历史资料及实时资料，结合主要天气系统和５００ｈＰａ数值预报形势场，选取热气旋路径０小时、２４小时、４８小时的相似个例，即它不但可以用实况场选取热带气旋的相似过程，而且可以根据数值预报形势场（包括预报热带低压位置）来动态的选取相似过程。 相似文献
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热带气旋强度变化的cliper预报方案 总被引：1，自引：0，他引：1
—、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。 相似文献
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数值模式的热带气旋强度预报订正及其集成应用 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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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… 相似文献
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运用GMS-5气象卫星的OLR资料,研究了2001～2002年6月10日～8月10日西北太平洋上15个热带气旋的移动方向。选取多个OLR特征值因子及热带气旋中心最低海平面气压,结合《热带气旋年鉴》资料,采用统计回归的方法,得到热带气旋未来6、12、24小时移向的客观预报算式,其结果与年鉴中移向之间的复相关系数分别达到0．954、0．945、0．914。用预留的2001年6号台风作检验,结果很好。该方法可在日常的业务预报中试用,有助于提高热带气旋移向的预报水平,尤其是对移向突变的热带气旋具有较强的预报能力。 相似文献
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用支持向量机方法做登陆热带气旋站点大风预报 总被引：2，自引：0，他引：2
将支持向量机（SVM）回归方法应用于在登陆热带气旋影响下,每天00、06、12、18 UTC 4时次2分钟平均的站点风速预报。从2002-2007年热带气旋本身强度、站点地形情况和站点附近高低空环境场要素,设计相关因子,建立了4种预报模式,其中模式4的风速拟合误差的标准差为1.591 m·s~（-1）。用2008年8个登录热带气旋做独立样本检验,预报风速与实际风速的平均绝对值误差为1.750 m·s~（-1）,标准差为2.367 m·s~（-1）。结果表明,在适当的样本截取和预报因子选取后,SVM方法建模的风速预报48小时内效果较好。 相似文献
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统计1965年以来影响韶关的热带气旋发现，韶关出现暴雨不仅与热带气旋的路径、强度有关，而且与大气层结稳定度或冷空气的相互作用密切相关。由此结合实况、应用数值预报产品来制作热带气旋暴雨24小时预报。 相似文献
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GRAPES-TCM业务试验结果分析 总被引：3，自引：2，他引：3
应用数值模式GRAPES-TCM2.1（GT2.1）的升级版GRAPES-TCM2.6（GT2.6）对2005年西北太平洋及南海热带气旋路径进行了后报试验和性能检验。在检验预报路径时考察了平均距离误差、系统偏差、距离误差的地理分布和平均移速误差,并在总体检验的基础上,根据与热带气旋路径相关的重要因素（路径类型、强度、有无登陆过程以及有无移向或移速突变）进行了分类检验。结果表明,GT2.6表现出良好的预报性能,其对所有样本的24、48和72小时平均距离误差分别为135.8、230.7和336.0km,但前12小时距离误差较大（近100km）。用系统偏差订正GT2.6对转向类样本的预报路径可获得明显的改进。GT2.6对130°E以西区域特别是靠近我国东南沿海的热带气旋路径预报表现较好。GT2.6的总体平均预报移速在48小时内都比最佳路径移速偏快,初始的12小时内偏快最多（近1m·s^-1）,在48小时后转为偏慢。GT2.6和GT2.1的前48小时路径预报性能的稳定性相当,总体误差特征相似,GT2.6对所有样本的48小时预报有显著改进,平均距离误差减小17km。初步分析表明,对GT2.6的改进应主要集中在数值预报初始场的改进方面,比如在初始化过程中采用较准确的涡旋分离方案、加入引导向量改进初始移动以及适当考虑加入非对称Bogus涡旋;扩大预报区域,并适当选取预报区域起始位置等。 相似文献
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西北太平洋热带气旋强度统计释用预报方法研究 总被引：4，自引：1，他引：4
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。 相似文献
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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. 相似文献
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2009年西北太平洋热带气旋定位和业务预报精度评定 总被引：5，自引：2，他引：3
依据《台风业务和服务规定》分析2009年热带气旋(TC)业务定位和业务预报精度,主要包括:6个方法的定位精度,12个综合预报方法、3个客观预报方法和6个数值预报方法的路径预报精度,以及4个方法的强度(近中心最大风速,下同)预报精度评定。结果表明:各方法的平均定位误差均小于21 km,平均17.1 km,较2008年有所改进。国内综合预报方法的24小时、48小时和72小时路径预报的平均距离误差分别为115.8 km、217.5 km和357.1 km,与2008年相比有所偏大;客观预报方法略优于综合预报方法,24小时和48小时预报的平均距离误差分别为113.0 km和211.4 km;4个官方综合预报方法比较发现,中央气象台对我国近海海域的TC路径预报具有明显优势。强度预报仍然以统计方法为主,2009年24小时和48小时近中心最大风速预报的平均误差分别为4.90 m·s~(-1)和7.43 m·s~(-1),相比近10年的平均水平,预报性能没有明显提高。 相似文献
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以往热带气旋路径的多种客观定量统计预报模式由于受当时预报信息条件限制,在构造预报模式时,引入的预报因子均为预报初始时刻或之前的热带气旋参数、环境场参数及导出因子.由于热带气旋是在气旋本身内力、地球自转及外部环境场作用力综合作用下进行移动,而这些因素在气旋移动过程中又发生相当大的变化.这些变化往往是复杂的非线性变化过程.应用初始时刻预报因子的统计预报方法由于不能处理大气变化的主要非线性性质,严重影响了其预报精度与技巧水平的提高.尤其是预报时效超过48小时后,缺乏大气动力学与热力学基础的统计预报模式的预报误差的积累往往使预报结果失去意义.此外在应用这些预报模式时,许多预报因子的取得依赖于人工读数,费时费力,难以纳入自动化预报系统. 相似文献
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南海热带气旋大风的遗传－神经网络集合预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究.分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1.另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考. 相似文献