基于神经网络集合预报的台风路径预报优化

周笑天，张丰，杜震洪*，刘仁义

（1.浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室，浙江杭州310028； 2.浙江大学 地理信息科学研究所，浙江 杭州310027）

台风是一种气象灾害，每年约有20 个台风直接或间接地影响、威胁我国人民的生命财产安全。台风破坏力大，为有效控制台风产生的危害，台风路径预报成为当下迫在眉睫的研究热点之一。近年来，随着气象学和计算机软硬件条件的发展，台风路径预报研究渐趋成熟，同时对预报精度的要求也大幅度提高。

台风路径预测研究的模型和方法大致可以分为以下4 类：(1)气象学模型。XU 等[1]提出，使用超低仰角雷达数据有助于预测台风发展，完善预警系统和临近预报；俞兆文等[2]采用WRF-ARW 和WRFDA 的3.8 版本进行了云雨条件下AMSR 2 卫星微波成像资料的同化试验。(2)统计学模型。袁杰颖等[3]在现有集合预报方法的基础上，基于预估偏差的思想设计了一种新的优化方案，以进一步提高台风路径预报的精度和稳定性；WANG[4]利用热带气旋路径数值模式GRAPES-TCM 对台风路径进行了综合预测实验，并设计了3 种集成方案；HUO 等[5]采用正交的CNOPs 方法，具有更大的水平分布，能更好地描述预测的不确定性。(3)动力学模型。陈子通等[6]探讨耦合方案对预报精度的影响，实现动力过程与物理过程耦合；黄文锋等[7]根据热带气旋运动的最新轨迹，提出了一种动态预测模型的初始风场调整方法；CHUN 等[8]进行了AMSR2同化，提供了更好的台风结构，显著提高了中心海平面气压、最大风速和台风路径预报。……