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利用1949—2018年中国气象局台风最佳路径、2018年中央气象台的台风路径强度实时预报、ECMWF数值预报以及NCEP逐日高分辨率海温RTG_SST(0.083°×0.083°)等资料,对2018年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析。结果表明:2018年台风生成频数偏多,生成源地偏东,南海台风活跃;生成时间集中,盛夏台风异常偏多,台风群发性强,双台风或多台风共存活动频次偏多;台风生命史长,累积气旋能量偏高,超强台风偏多,但整体强度偏弱,较弱台风异常偏多;台风登陆频数和频次偏多,登陆地段偏北,且登陆台风强度明显偏弱。中央气象台24~120 h台风路径预报误差分别为72、124、179、262和388 km,各时效误差较2017年均有减少,特别是长时效路径预报误差明显减少;24~120 h台风强度预报误差分别为3.7、5.1、5.5、6.6和7.1 m·s-1。由于双台风或多台风之间的相互作用、“鞍型场”等造成路径预报难度大以及多台风之间复杂水汽输送、近海台风强度变化不确定性大等原因,造成强度预报难度大。若采用更多观测资料、进行更深入的台风机理研究以及研发更有效的台风客观预报技术将是突破这些难点的有效途径。 相似文献
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《气象》2021,(8)
2019年在西北太平洋及南海共生成台风29个,比多年同期平均偏多2个,其中6个台风登陆我国,比多年平均偏少1个;台风整体强度偏弱,但全年最强台风夏浪极值强度达到68 m·s~(-1)(17级以上);登陆台风整体强度偏弱,但"利奇马"登陆强度强(52 m·s~(-1),超强台风级)、影响重;秋季台风生成数较常年明显偏多,尤其是11月生成台风数达到6个。2019年中央气象台台风路径预报平均误差与近5年(2014—2018年)的平均误差相比,在24～72 h的预报误差有所增大,而96～120 h的预报误差则明显减小,尤其是120 h的预报准确率创新高。与日、美官方预报相比,中国在24 h和96～120 h的预报水平处于领先地位,在48～72 h的预报误差比日本略高,但低于美国,与EC确定性模式相当。 相似文献
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我国台风路径业务预报误差及成因分析 总被引：4，自引：1，他引：3
利用2005 2009年中国气象局(CMA)提供的西北太平洋(包括南海)台风路径业务预报资料,比较了各类型台风路径、台风登陆位置及登陆时间的预报误差,登陆台风不同阶段以及华东登陆和华南登陆台风的路径预报误差。结果表明:CMA在2005 2009年的路径预报水平与1999 2003年的相比有了显著提高。平均南海台风预报误差大于西北太平洋。异常路径台风主要出现于南海,三个预报时效(24、48和72 h)异常路径的预报误差平均都小于正常路径。将登陆台风分为远海、登陆期间和登陆后三个阶段,显示登陆期间台风预报误差最大,同一阶段华南登陆台风的预报误差大于华东登陆台风。台风登陆位置在24、48和72 h预报时效的平均预报误差分别为71.1、122.6和210.6 km,48和72 h台风实际登陆时间有70%早于预报时间,平均分别提早8和12 h。比较大尺度引导气流与台风移动的偏差及24 h路径预报误差,得到南海三种典型登陆台风路径的大尺度引导气流与台风移动的偏差及其与路径预报误差的关系不一样,即误差成因不同。南海倒抛物线型的大尺度引导气流与台风移动的偏差最大,其预报误差最小;西一西北型的大尺度引导气流与台风移动的偏差最小,其预报误差最大,可能与大尺度环流预报准确性差有关。登陆华东的预报误差小于登陆华南台风的预报误差,这与台风登陆华南时其大尺度引导气流和台风移动的偏差大于登陆华东的台风有关。 相似文献
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中央气象台台风强度综合预报误差分析 总被引：6，自引：5，他引：1
本文从总误差、逐年趋势、误差分布等方面对2001—2012年中央气象台（Central Meteorological Observatory, CMO）的台风（TC）强度综合预报水平进行分析,初步分析了强度迅速变化台风预报偏差大的原因。结果表明,强度预报水平没有明显改善,预报误差呈现逐年波动状态,强度稳定TC的预报误差最小,迅速加强TC的预报误差最大。24、96~120 h预报偏强的概率较大,而48~72 h预报偏弱的概率大。南海东北部等海域的预报误差较大,应在业务预报中特别予以关注。随着TC强度的逐渐增强,强度预报在120 h内预报偏强的可能性变大,而强度预报偏弱的可能性减小。根据误差分析结果,提出了一个强度概率预报方案,检验结果表明可在业务中参考使用。 相似文献
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为了进一步提高国家气象中心区域模式台风数值预报系统（GRAPES_TYM）的预报能力,2016年对模式参考大气廓线以及涡旋初始化方案进行了改进:由模式初始场水平方向平均的一维参考大气代替原来的等温大气,涡旋初始化方案取消了原涡旋重定位并将涡旋强度调整半径由原来的12°减小到4°。对2014—2016年的生命史超过3 d的所有台风进行了回算,路径及近地面最大风速统计误差分析表明:参考大气的改进可以减小模式对台风预报路径预报的系统北偏和平均路径误差,尤其是140°E以东的转向台风。涡旋初始化方案中强度调整半径的减小会进一步减小模式预报路径的北偏趋势,从而进一步减小平均误差。同业务系统预报结果相比,改进后的GRAPES_TYM（包括参考大气和涡旋初始化）可以使平均路径误差分别减小10%（24 h）,12%（48 h）,16%（72 h）,14%（96 h）以及15%（120 h）。同美国NCEP全球模式路径预报相比,GRAPES_TYM在西行、西北行登陆我国的台风路径预报有一定优势。 相似文献
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GRAPES模式对2005年登陆强台风预报检验分析 总被引：4，自引：1，他引：3
针对2005年4个登陆强台风,在台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面,对GRAPES模式的预报能力进行检验评价, 并进行了误差原因分析。检验结果显示,GRAPES 模式台风中心位置预报24 h平均误差131 km,48 h平均误差252 km。模式预报台风登陆的时间、地点接近实况,预报比较准确;台风登陆时的强度预报偏弱。模式48 h预报准确性略低于24 h。误差原因分析表明,需要加强对非常规观测资料的同化应用,改进模式初始条件;提高模式分辨率,使得模式对中小尺度系统的预报模拟能力增强;改进模式地形的精细处理方法,提高模式对地形影响涡旋移动的模拟能力。 相似文献
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GRAPES区域集合预报系统对登陆台风预报的检验评估 总被引：4，自引：6，他引：4
针对2015年7—9月登陆中国大陆沿海的台风,利用GRAPES-REPS区域集合预报资料和集合统计诊断分析方法,对登陆台风的移动路径、时间、地点、强度和降水等进行检验评估,以期为预报员应用GRAPES登陆台风概率预报提供依据。检验结果表明,(1)集合平均移动路径要优于控制预报,集合预报各成员登陆地点存在20~340 km差异,但实况登陆地点均能落在集合成员登陆地点中。(2)对24 h和48 h登陆地点误差而言,集合平均较控制预报更接近实况。(3)随着预报时间的趋近,集合平均、控制预报和集合成员登陆地点距离误差逐渐缩小,登陆地点空间位置预报也没有明显的系统性误差。(4)集合成员对台风登陆时间预报偏早,平均提前2.3 h。(5)在强度预报中,尽管最低气压和近中心最大风速存在登陆前偏弱而登陆后偏强的趋势,但登陆点预报值区间包含了实况观测值,表明GRAPES-REPS集合预报能够较好展示多种可能信息。(6)不同量级降水AROC评分为0.56~0.76,具有预报参考价值;另外AROC评分的高低及台风暴雨落区的准确性与台风登陆点和登陆时间误差密切相关。可见,GRAPES-REPS区域集合预报可以在台风登陆地点、时间、强度和降水预报等方面提供更多的预报不确定性信息,有助于做出正确的预报决策。 相似文献
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《广东气象》2021,43(3)
通过对2016—2020年期间登陆广东的台风24 h路径距离、移向和移速检验数据进行统计对比,结果表明:所有路径误差评定时次中,超过50%时次的台风路径预报质量较好(小于过去5年的平均距离误差70 km),其中在台风首次登陆广东前24 h内,台风路径预报误差较小的时次比例更大,但南海台风的路径预报误差偏大,对南海台风的路径预报能力相对较弱;起报时刻台风强度越强,其路径距离、移向、移速预报误差越小;当一个台风70%或以上时间的单次预报误差较小(较大)时,其生命期平均路径预报质量极好(极差);当一个台风有70%时次移向误差偏左(或偏右)或有70%时次移速误差较快(或较慢)时,该台风的路径预报误差明显偏大,则路径预报不确定性较大。 相似文献
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通过统计和评估中国南海台风模式2012年的预报结果,得出了2012年各种类型热带气旋的预报质量情况。由于在动力过程优化及水物质和边界层的改进方面做了不少工作,使得中国南海台风模式的全年平均距离误差第一次在历史上突破了100 km以下,且无论是24 h、48 h及72 h的路径还是强度预报都比历年要好很多,从2012年全年的台风路径预报效果来看,有一半的台风24 h路径预报误差在100 km以下大部分台风48 h路径预报误差在200 km以下。另外,2012年中国南海台风模式对强TC的路径预报仍然象往年一样要优于弱TC;而强度预报则相反,对于较弱的强热带风暴预报其效果反而最好。个例分析发现副高强度位置及相关的西伸活动对台风路径预报有较大影响;同时,减少模式位势高度的总体平均RMSE误差对台风路径预报准确率的提高有相当重要的作用。 相似文献
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开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。 相似文献
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西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析 总被引：2，自引：1，他引：1
基于2004—2009年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48和72 h集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。 相似文献
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一种集成预报技术——最优调合法 总被引：3，自引：1，他引：2
为使多种方法的预报结果集成一个优化的预报,作者提出了一种称为最优调合法的集成预报技术。该技术既考虑了持续性预报又考虑了预报方法所具有的系统性误差。首先运用多种方法建立多年试报数据集,随后对数据集构建线性模型,用此模型对我国汛期（６～８月）降水场进行了试验,证明最优调合法能显著提高预报技巧,但其效果有明显的年际差别 相似文献
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Based on the tropical cyclone data from the Central Meteorological Observatory of China, Japan Meteorological Agency, Joint Typhoon Warning Center and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF） during the period of 2004 to 2009, three consensus methods are used in tropical cyclone （TC） track forecasts. Operational consensus results show that the objective forecasts of ECMWF help to improve consensus skill by 2%, 3%-5% and 3%-5%, decrease track bias by 2.5 kin, 6-9 km and 10-12 km for the 24 h, 48 h and 72 h forecasts respectively over the years of 2007 to 2009. Analysis also indicates that consensus forecasts hold positive skills relative to each member. The multivariate regression composite is a method that shows relatively low skill, while the methods of arithmetic averaging and composite （in which the weighting coefficient is the reciprocal square of mean error of members） have almost comparable skills among members. Consensus forecast for a lead time of 96 h has negative skill relative to the ECMWF objective forecast. 相似文献
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利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。 相似文献
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通过对长治、沁县等11个测站点的1960年至1995年36a的3月至8月逐月降水资料的统计分析，根据旱月出现的个数，发生的月份，干旱的程度，持续的时间和对农业生产的危害程度，将长治地区的春旱和夏旱各分了5个等级，从中寻找春夏2季干旱发生的规律。并用最优子集回归方法建立了春夏2季降水预报方程，对长治地区春夏2季降水定量预报进行了初步研究。 相似文献
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为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报)能力不仅取决于我们使用的预测要素,而且与时间和空间分辨率,极端事件或者高影响天气,以及预报时效有关。以大尺度天气系统预报为例,通常选择北半球500 hPa位势高度距平相关指数或概率指数表征模式的预报能力。如参照北半球500 hPa位势高度的距平相关指数(60%AC)或概率预报技巧指数(25%CRPSS),美国全球集合预报系统能够提供大约10 d的技巧预报。从全球集合预报系统输出的各预报要素,满足不同时空尺度需求的角度进行讨论,其可预报性(或预报极限)能够为模式研发人员、一线预报员和用户提供参考。尤其是对大气可预报性的深入研究,对于从科学与技术角度全面提升数值预报系统水平非常重要。当能够确定可预报性(或是预报误差)的真实来源时,科学家(包括模式研发人员)就能够有针对性地修改与完善。将传统的可预报性研究与改进的能够更客观地表述预报不确定性的集合预报相结合,所得可预报性将提供另一种有价值的参考。可预报性研究总体表明,全球集合预报系统对行星波、大尺度和天气尺度的系统(或者过程)可能分别具备约15、12、10 d的预报能力。对于热带天气过程的预报,如果进一步改善模式偏差和物理参数化过程,其MJO(Madden-Julian Oscillation)预报技巧可以延长至32.5 d。 相似文献