我国台风路径预报误差分析

2019-05-21 04:53李丹阳
中国新技术新产品 2019年6期
关键词:措施建议

李丹阳

摘 要:通常随着台风出现的是暴雨巨浪等破坏程度较大的自然灾害,对群众的财产生命造成巨大损失。对台风的路径进行精确地预报,是有效降低台风灾害损失保护人民安全的重要手段。基于此,笔者在文中通过对我国2005年-2012年的24 h台风路径数据进行路径误差分析,找出造成台风路径预报误差的主要原因,并结合实际给出几点减小台风路径预报误差的建议,为提高我国台风路径预测正确率提供参考。

关键词:台风路径;预报误差;措施建议

中图分类号:P45 文献标志码:A

1 资料说明

该文所使用的台风预报误差资料为西北太平洋综合台风路径业务预报数据,由于篇幅限制,该文在进行台风路径预报误差分析时,只对其24h的数据进行分析,在分析前进行初步检验,并把误差小于0.6%的数据去除,以保证分析的科学性。其中,该次研究中的台风路径观测资料所分析的样本均为强度大于17.2 m/s的热带气旋即台风,其中数据资料选取2005年-2012年。传统上进行台风路径误差分析多指距离误差,为深入分析造成台风路径预报误差的重要因素,该文将对台风路径预报过程中所出现的距离误差、移向误差和移速误差进行分析,其中距离误差借助台风预报位置和观测位置间的球面距离来计算(公式1)。

S=R arccos[cosβ1cosβ2cos(α1-α2)+sinβ1sinβ2] (1)

公式(1)中R代表地球的半径,α1、α2代表经度,β1、β2代表纬度,计算所得出的误差单位为km。通过计算得出距离与观测得出的数据相减即求出移向误差,该次分析规定移向正西为0,正值表示移动方向偏右,负值表示移动方向偏左(单位°)。根据同样的计算原理可计算得出台风路径的移速误差,计算所得出数值大于0,表示预报的移速快于观测值,反之则表示预报移速慢于观测值(单位m/s)。

2 台风路径預报误差计算与成因

2005年-2012年的24h预报样本总数为2 332个,其中平均距离误差为110.4 km,标准差为75.4 km;平均移向误差-1.9°,标准差20°;平均移速误差-0.3 m/s,标准差1.1 m/s。为了找出台风路径预报的难点,该次分析将误差值大于2的数据去除,经过核验发现,符合样本要求的数量为90个,其中3例样本因资料过少同样被除去,最终该次的分析样本数量为87个。图1为2005年-2012年台风预报平均误差及线性趋势图。

图1 为2005年-2012年台风24h平均预报误差分析图(灰色),黑色部分为去除距离误差为2个标准差以上样本后各年平均预报误差。

从图1中可以看出,将不符合的样本去除后每年台风预报误差有明显的降低,这说明如果要提升台风预报路径的精确度,就可提升我国台风预报的整体水平,因此针对台风预报距离误差较大的样本,需开展更深层地分析。经过对该次研究的87个样本的移速误差和移向误差分布进行分析可知:移向误差偏左的有54个,占全部样本数量的50%,其中移速误差为负的共有74个,大约占样本总数的86%,因此我们可以认为,台风路径预报偏差较大的样本呈现预报方向偏左且移速较慢。其中移向误差较小且移速误差为负的部分样本(共有51个)。研究人员在对路径预报误差进行分析时,得出的结论多数为台风移动方向,其为进行台风路径预报的重点。经过对87个样本进行分析,其中的51个样本存在预报移速慢的问题,因此下面将针对这51个样本进行分析。重点对该51个样本起报时刻前48h到之后24h的移速情况合成结果进行分析。

通过调查可以发现,12 h与24 h的台风移速在T-48—T+12时刻内都较为一致,从T-36时刻开始增加直到T+12时刻,其中样本平均12 h的移速在T+18时刻增加至最大值9.3 m/s,样本平均24 h在T+12时刻增到最大值8.6 m/s。对比T-36—T-6时刻样本12 h与24 h的平均增速可得到:样本平均12 h增速为1.2 m/s,而同时段样本平均24 h增速为1.6 m/s。分别从T-6—T+6时刻的增速变化也可发现样本平均24h移速增加值大于样本12 h移速增加值,因此我们可以得出,台风移速的骤变会导致路径预报误差的增大。

3 关于减小台风路径预报误差的建议

首先,通常台风预报时的决策性意见不得超过48 h,如果天气环境复杂则应推迟至3 h~6 h;其次,台风预报员进行台风预报时,应结合天气环境使用数值预报产品,不能只注重对台风移动路径的预报,而是应结合地区特点进行修正,从而提升预报准确性;另外,由于台风预报过程烦琐、程序复杂,因此在台风路径以及台风移速变化时应及时调整预报思路,保证48 h内的预报决策服务的准确性;深入了解不同经度与纬度下的环流对台风的影响,提升台风数值预报的精确性、促进台风集成预报系统的创新与改进;完善台风的监测系统,借助各类非常规技术与手段对台风进行预报,进而提升登陆台风监测预报的精细化水平;目前,一些国家针对台风还开展了飞机监测,借助飞机对海上上空情况资料进行收集能够有效地修正台风动力学、热力学、台风结构与变化对台风路径、强度的影响,进而更加精确地对台风情况进行预测,象在20世纪90年代,美国曾对比增加飞机观测对台风预报误差的影响,经过实验他们发现:借助飞机进行台风资料观测可以显著降低台风路径预报误差,其中24 h、48 h、72 h的台风路径预报误差分别比未使用飞机观测时减小10 %、17 %、20 %,尤其是随着人工智能的发展,无人机在台风资料观测中的使用逐步兴起;全球经济一体化的逐步推进使国际各国之间的合作进一步加强,台风的影响区域较广,因此,可借助国家间台风实施监测与预报信息的共享,都可以进一步提升降低台风预报误差,使台风预报更加精确。

4 结论

通过对我国2005年-2012年的24 h台风路径数据进行路径误差分析,发现台风移速的骤变会导致路径预报误差的增大,台风移速变化是我国台风24 h路径预报的主要困难。因此需要不断调整预报服务方式,以便于减小误差值。另外,由于篇幅以及样本数量限制,该文分析较为浅显,仅供参考。

参考文献

[1]王秋良,刘家峻,张立凤.台风路径集合预报试验[J].气象科学,2012,32(2):137-144.

[2]周文友,智协飞.2009年夏季西太平洋台风路径和强度的多模式集成预报[J].气象科学,2012,32(5):492-499.

[3]余帆,李培,李向军,等.近60年西北太平洋台风年代际变化特征及成因的初步分析[J].海洋预报,2012(1):13-21.

[4]熊祥瑞,喻凯,肖琨.基于气象相似条件的台风路径预测[J].测绘地理信息,2017(5):36-43.

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