台风预报误差的分析与改进研究

Vol.37 No.4Dec. 2020第37卷第4期2020年12月黑龙江气象HEILONGJIANG METEOROLOGY 文章编号：1002-252X(2020)04-0001-032020年两次北上台风产生的局地大暴雨天气过程分析刘玉娇1,林虹1,裴永燕2(1.牡丹江市气象局，黑龙江牡丹江157000；2.黑龙江省农垦建三江管理局气象台，黑龙江富锦156300)摘 要：本文利用降水实况、大尺度环流背景及相关物理量场，分析2020年9月初两次北上台风 在牡丹江地区产生的局地大暴雨天气过程&结果表明：两次台风过程副高均北抬东退至日本海附近，在中高纬地区形成阻塞形势，对台风的北上十分有利；冷空气的入侵均在华北地区，进而台风弱，在北上过程中冷暖空气交汇,形成能量锋区，温带气旋获得动力和能量;高、低上升运动，利于水的输送，为暴雨的发展和维持提供有利；地形抬升作用有利于局地大暴雨的发生& 关键词：大暴雨;极端天气;地形作用中图分类号:P458.1+21.1文献标识码:AAnalysis of local heavy rainstorm caused by two northward typhoons in 2020LIU Yu-jiao 1, LIN Hong 1, PEI Yong-yan 2(l.Mudanjiang Meteorological Bureau, Heilongjiang Mudanjiang 157000；2. Meteorological station of Heilongjiang Agricultural Reclamation Sanjiang Administration Bureau ,Heilongjiang Fujin 156300)Abstract : Based on the precipitation, large-scale circulation background and related physical quantity field, thispaper analyzes the local heavy rain weather process caused by two northward typhoons in Mudanjiang area in early September 2020. The results show that: during the process of two typhoons, the subtropical high moves northward and retreats eastward to the sea of Japan, forming a blocking situation in the middle and high latitudes,which is very beneficial to the northward movement of typhoons .The cold air intruded in North China, and thentyphoon degeneration weakened. During the northward movement, cold and warm air converged to form energyfront area, which made extratropical cyclone obtain power and energy. High altitude divergence and low altitudeconvergence promote strong vertical upward movement, which is conducive to the transport of water vapor andprovides favorable conditions for the development and maintenance of rainstorm3 terrain uplift plays a significantrole in the occurrence of local rainstormKey words ： heavy rain, extreme weather, topographic effect1引言台风是影响中国的重要天气系统之一，影响我 由台风带来的狂风、暴雨、暴潮及其引发的灾害链所国的台风灾害具有发生频率高、、 &台风 人 ， 中国收稿日期：2020-9-1第一作者简介：刘玉娇（1990-）,女，黑龙江省宾县人，南京信息工程大学，本科生，工程师.2黑龙江气象第37卷各个经济部门都有严重影响。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过分析气象条件对海浪的影响，了解海浪的形成机制及其变化规律，为航海、渔业等海洋活动提供参考依据。

通过实验，掌握以下内容：1. 海浪的形成原因及影响因素；2. 不同气象条件下海浪的特征；3. 海浪预报的基本方法。

二、实验原理海浪是海洋表面由于风力、气压、温度、湿度等气象条件的变化而产生的波动现象。

风力是海浪形成的主要原因，风力的大小、方向、持续时间等因素都会影响海浪的大小和形状。

此外，气压、温度、湿度等气象条件也会对海浪产生影响。

三、实验材料1. 海浪观测资料：包括波浪高度、周期、方向等；2. 气象资料：包括风速、风向、气压、温度、湿度等；3. 地图：包括地理位置、海岸线、岛屿等；4. 计算机：用于数据分析和绘图。

四、实验步骤1. 数据收集：收集2019年1月至2020年12月期间我国沿海某海域的海浪观测资料和同期气象资料。

2. 数据处理：对收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。

3. 相关性分析：分析海浪特征与气象条件之间的相关性，找出影响海浪的主要气象因素。

4. 海浪预报：利用气象资料和海浪观测资料，采用数值预报方法对海浪进行预报。

5. 结果分析：分析预报结果与实测数据的差异，评估预报精度。

五、实验结果与分析1. 相关性分析：通过相关性分析，发现风速和风向对海浪的影响最为显著。

当风速较大、风向与海岸线垂直时，海浪高度较高；当风速较小、风向与海岸线平行时，海浪高度较低。

2. 海浪预报：利用数值预报方法，对海浪进行预报。

预报结果与实测数据的平均误差为0.5米，预报精度较高。

3. 典型案例分析：选取一次台风过程，分析气象条件对海浪的影响。

结果表明，台风中心附近的风速和气压梯度力较大，导致海浪高度显著增加，形成巨浪。

六、实验结论1. 风力是影响海浪形成的主要因素，风速和风向对海浪高度有显著影响。

2. 气象条件对海浪预报有重要意义，合理利用气象资料可以提高预报精度。

FY-4A卫星云导风观测误差优化及同化效果影响研究作者：陈耀登沈洁范水勇王程来源：《大气科学学报》2021年第03期摘要为了推进FY-4A卫星资料在数值模式中的实际应用，本研究选择云导风产品作为研究对象，首先统计了FY-4A高层水汽通道和红外通道云导风的观测误差，进一步基于WRFDA（Weather Research and Forecasting model Data Assimilation system）系统，利用默认观测误差和新观测误差进行了为期一个月的循环同化及预报试验，并分析了试验期间的台风预报效果。

结果表明：相较于默认观测误差，FY-4A云导风产品的新观测误差垂直结构特征更加明显;采用本研究统计的FY-4A云导风观测误差，能够在默认观测误差的基础上改善风场的分析和预报效果;试验期间的两个台风个例分析表明，新观测误差也能够减小台风路径的预报误差。

关键词资料同化;FY-4A;云导风;观测误差大气运动矢量（Atmospheric Motion Vector，AMV），又称云导风或云迹风，是通过在连续的卫星图像中追踪水汽梯度或者小的积云团等目标物的运动轨迹反演得到的风矢量信息，用来表征相应匹配高度上的风（Velden et al.，1997;許健民和张其松，2006）。

云导风产品的信息主要集中在中高对流层，诸多研究表明云导风产品的同化对提高数值天气预报准确性有着重要的作用（周兵等，2002;黄彦彬等，2003;Wang et al.，2004;曹文博和沈桐立，2007;冯文等，2008;Berger et al.，2011;Wu et al.，2014）。

同化系统中的观测误差与背景误差共同决定着观测资料和背景场信息的相对重要性，从而影响到分析场的质量（陶士伟等，2008;陈浩等，2017）。

云导风产品在不同时刻对应的格点和观测数都不固定，一般通过在垂直方向进行分层统计，进而得到误差的垂直廓线（Cordoba et al.，2017）。

第36卷第6期2020年12月热带气象学报JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGYVol.36,No.6Dec.,2020王德立，黄辉军，陈训来，等.深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估[J].热带气象学报，2020，36(6)：759-771.文章编号：1004-4965(2020)06-0759-13深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估王德立1，黄辉军2，陈训来1，王蕊1，谢坤1，魏晓琳1，李兴荣1(1.深圳市气象局，广东深圳518040；2.中国气象局广州热带海洋气象研究所，广东广州510641)摘要：目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。

为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力，选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例，利用广东省2300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料，检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。

(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值，三种方法的暴雨等级预报TS 评分均达到0.39以上。

(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法，可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。

其中集合平均方法总体预报效果最好，其降水预报均方根误差为38.1mm ，比控制预报方法减少18.8%，对暴雨等级预报TS 评分为0.469比控制，预报方法提升20.1%，但是对特大暴雨等级预报能力不足；而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。

(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。

在较强台风情形下，系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大，其他地方降水预报偏大为主；在弱台风情形下，系统对降水预报存在明显系统性偏大，但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。

关键词：台风；降水；集合预报；对流尺度；检验评估中图分类号：P444文献标志码：ADoi ：10.16032/j.issn.1004-4965.2020.068收稿日期：2020-03-18；修订日期：2020-06-18基金项目：国家重点研发计划政府间/港澳台重点专项项目（2019YFE0110100）；广东省重点领域研发计划项目(2019B111101002)；国家自然科学基金项目(41975124、41675021)；中国气象局预报员专项(CMAYBY2019081)；广东省气象局科研面上项目(GRMC2017M29)共同资助通讯作者：王德立，男，广东省人，工程师，主要从事短期天气预报工作和研究。

1409号和1415号台风风暴潮预报的数值研究傅赐福;董剑希;刘秋兴;李明杰;李涛【摘要】分析了1409“威马逊”和1415“海鸥”台风特点及风暴潮、潮位情况.给定较准确的台风特征参数并利用ADCIRC模式对两次台风风暴潮进行数值模拟,各站模拟与实测吻合良好,选取海南岛北部铺前湾作为重点岸段,利用秀英站的风暴潮模拟及北港岛灾后调查推断铺前湾口(P1)、湾顶(P2)输出点的风暴潮模拟值可信度高.对于环流范围较小的超强台风1409“威马逊”,P1和P2的模拟最大增水明显高于秀英站,而P2又明显高于P1;对于环流范围较大的台风1415“海鸥”,P1、P2的模拟最大增水与秀英站无显著差别.因此,台风特征的预报判断将是风暴潮预报的重要因素.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2016(033)004【总页数】8页(P26-33)【关键词】“威马逊”;“海鸥”;台风特征;风暴潮预报;铺前湾【作者】傅赐福;董剑希;刘秋兴;李明杰;李涛【作者单位】国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室,北京100081【正文语种】中文【中图分类】P731.23风暴潮作为我国沿海主要的海洋灾害，一直是海洋防灾减灾的重要研究方向，发展风暴潮数值预报技术是海洋防灾减灾的重要手段［1］。

近几年，随着海洋经济的快速发展，港口、码头、核电厂、滨海工业区等重点保障目标日益增多，我国逐步开展了风暴潮精细化预报以满足重点保障目标的海洋防灾减灾需求，并由原来的大面预报向沿海市、县级和重点保障目标预报延伸，取得了良好效果。

但同时，由于风暴潮属于海洋-气象交叉课题，其影响因子较多，风暴潮精细化预报也存在较大难度。

基于机器学习的数值天气预报风速订正研究基于机器学习的数值天气预报风速订正研究摘要：数值天气预报在现代气象预报中起着重要的作用。

然而，由于模式误差和观测数据的不完整性，数值天气预报中的风速预报存在较大的偏差。

本文基于机器学习方法，研究了一种新的数值天气预报风速订正模型，以提高风速预报的准确性和可靠性。

一、引言天气预报对于人们的日常生活、农业生产和工程建设等方面具有重要的指导意义。

其中，风速是天气预报中最重要的参数之一，对于海上、陆地以及航空、灾害监测等领域都有着重要的影响。

然而，由于天气系统的复杂性和观测数据的局限性，数值天气预报中的风速预报普遍存在偏差。

因此，研究如何提高数值天气预报风速的准确性和可靠性具有非常重要的实际意义。

二、数值天气预报误差分析数值天气预报是通过计算数学模型来模拟大气系统，并根据实时和历史观测数据进行修正得到的预报结果。

然而，由于计算模型的不完善以及观测数据的有限性，数值天气预报中不可避免地存在一定的误差。

在风速预报中，主要存在以下几种误差：1. 模式误差：数值模式通常是通过离散化的方程组计算得到的，计算结果会受到时间间隔、网格分辨率等因素的影响，从而引起预报误差。

2. 数据不完整性：观测数据在时间和空间上都存在不连续性和不完全性，导致模型中对风速的预测可能与实际情况不符。

3. 系统误差：模型对于复杂的大气系统可能存在某些假设和简化，这些假设和简化可能导致预测结果与实际情况之间存在较大差异。

三、基于机器学习的风速订正模型机器学习是一种能够自动发现数据中规律和模式的方法，通过训练算法来构建模型，进而实现对未知数据的预测和分类。

在数值天气预报中，机器学习方法可以通过分析历史观测数据和数值模型输出的风速数据来构建订正模型，从而提高风速预报的准确性和可靠性。

具体来说，机器学习模型可以分为监督学习和无监督学习两类。

在风速订正问题中，我们可以使用监督学习方法，将过去的观测数据和数值模型输出的风速数据作为输入，对实际观测数据中的风速进行订正。

台风轨迹预测原理
台风轨迹预测是根据台风的当前位置、强度和环境气象条件预测其未来移动路径的一项任务。

其原理主要包括以下几个方面：
1. 起始定位：通过卫星遥感、气象雷达和浮标等观测资料，确定台风的起始位置和强度。

2. 历史趋势：通过分析过去24小时内台风移动的路径和速度，确定其移动趋势，并利用数学模型进行预测。

3. 大气环境分析：分析台风周围的大气环境条件，包括气压、温度、湿度、风向和风速等因素，判断这些环境条件是否对台风路径有影响。

4. 数值模型预测：利用数值天气预报模型，将起始位置和环境气象条件作为输入，模拟台风在未来几天内可能的移动路径。

这些数值模型基于数学和物理方程，考虑各种气象因素的相互作用，通过迭代计算得到预测结果。

5. 数据分析和修正：将观测和模型预测的结果进行比对，分析其差异，并进行修正。

这包括校正数值模型的偏差、考虑地理因素对台风路径的影响等。

6. 实时监测和更新：随着时间的推移，不断监测台风的实时位置和强度，并将其与之前的预测结果进行对比，及时更新预测轨迹。

虽然现代科技能够提供多项数据和模型来进行预测，但台风的轨迹受到许多不确定因素的影响，所以预测结果通常会有一定的误差。

因此，对于公众和应急管理部门而言，及时获取最新的预测结果、根据预测轨迹进行防灾准备十分重要。

数值分析在实时数值天气预报中应用近年来，随着科技的进步和气象学的发展，数值分析在实时数值天气预报中的应用变得越来越重要。

数值分析是一种基于数学模型的方法，通过对大气和海洋等物理过程进行数值模拟，来预测未来的天气情况。

本文将探讨数值分析在实时数值天气预报中的应用，并分析其优势和挑战。

一、数值分析在实时数值天气预报中的应用1. 提供即时数据：数值分析能够提供广泛的即时数据，包括温度、湿度、风速、气压等参数。

这些数据不仅有助于我们了解当前的天气状况，还能为其他行业提供决策依据，如农业、航空、交通等。

2. 预测未来天气：数值分析依靠数学模型和算法，对过去和当前的气象数据进行分析和计算，从而预测未来的天气情况。

这种预测可以帮助人们更好地做计划，减少损失和风险。

3. 风险评估与预警：数值分析在实时数值天气预报中也能够进行风险评估和预警。

通过对气象数据的分析，可以判断出可能发生的极端天气事件，如暴雨、台风等，从而提前采取相应的防范措施，保护人民的生命和财产安全。

4. 优化资源调配：实时数值天气预报还能够帮助决策者优化资源调配。

比如，在即将来临的大风天气中，通过数值分析可以提前预测到并提醒风力发电场进行调整，从而最大限度地利用风能资源。

二、数值分析在实时数值天气预报中的优势1. 精确性：数值分析利用先进的数学模型和算法，能够对气象数据进行高精度的计算和分析，从而提供准确的天气预报。

相较于传统的经验预报方法，数值分析可以提供更为可靠和准确的预报结果。

2. 及时性：数值分析能够利用计算机的高速计算能力，实现对大量气象数据的快速处理和分析。

这使得数值分析在实时数值天气预报中具有较高的及时性，使我们能够更快地获得最新的天气预报结果。

3. 量化分析：数值分析采用数据化和量化的方法，能够将天气现象和变化进行具体化和分析化，从而使我们能够更好地理解和研究天气变化的规律性。

这也为对天气的长期趋势和影响因素进行分析和预测提供了有力的工具。

第45卷第1期 2021年1月大气科学Chinese Journal of Atmospheric SciencesVol. 45 No. 1Jan. 2021危国飞，刘会军，潘宁，等.2021.台风路径数值预报实时订正技术及其集成应用[J].大气科学，45(1): 195-204. WEI Guofei，LIU Huijun，PAN Ning, et al. 2021. Real-Time Correction Method for Numerically Modeled Typhoon Tracks and Its Integrated Application [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 45(1): 195-204. doi:10.3878/j.issn.l006-9895.2010.19237台风路径数值预报实时订正技术及其集成应用危国飞h2刘会军U2潘宁U2冷典颂1>2吴启树U21福建省灾害天气重点实验室，福州3500012福建省气象台，福州350001摘要以台风路径数值预报的短时效预报偏差和目标时效（指所需订正的时效）的纬度预报为预报因子，采用 多元线性回归方法建立了台风路径预报的偏差预估方程，继而对台风路径预报进行实时订正。

本文以12h为短时效，通过对欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（E C M W F-IF S)和集合预报模式（E C M W F-E P S)的台风路径预报的应用，得到以下结论：2018年试报结果表明，24h、36h、48h、60h、72h、84h订正后的ECMWF- IF S台风路径预报的平均距离误差分别比订正前减小了7.3 km、9.3 k m、8.9 km、6.5 k m、6.9k m、2.6 k m,总体来说较强台风（指12 h的台风强度实况>32.7m s_1)路径预报的订正效果更好。

台风路径集合预报的实时订正技术研究钱奇峰;张长安;高拴柱;张玲;董林【期刊名称】《热带气象学报》【年(卷),期】2014(030)005【摘要】在台风业务预报中,由于模式运行、后处理及资料传输等原因,数值模式指导产品包括集合预报都存在一定时间的滞后,若直接使用会造成数值模式或集合预报平均的预报效果降低.利用ECMWF集合预报台风路径和中央气象台(简称中央台)实时业务定位,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风路径实时订正技术.结果表明,该方法明显优于单模式集合预报平均和确定性预报,在对2012年的预报试验中,24、48、72、96 h的时效路径预报误差分别比集合平均提高了15％、6％、10％、8％.同时其路径误差优于目前我国业务路径预报,2012年平均24、48、72、96 h的路径误差分别减小7、7、11、10km.【总页数】6页(P905-910)【作者】钱奇峰;张长安;高拴柱;张玲;董林【作者单位】国家气象中心北京100081;福建省气象台福建福州350001;国家气象中心北京100081;国家气象中心北京100081;国家气象中心北京100081【正文语种】中文【中图分类】P456.7【相关文献】1.台风路径最优集合预报技术研究与开发应用 [J], 吴联要;钱浩;赵军平;沈翊;李嘉鹏2.面向台风暴雨的集合预报成员优选订正技术研究及应用试验 [J], 陈博宇;郭云谦;代刊;钱奇峰3.光流法在台风路径预报检验与订正中的应用 [J], 朱智慧; 陈智强; 喻自凤4.基于神经网络集合预报的台风路径预报优化 [J], 周笑天; 张丰; 杜震洪; 刘仁义5.台风路径数值预报实时订正技术及其集成应用 [J], 危国飞;刘会军;潘宁;冷典颂;吴启树因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

台风登陆纬度预报的经验公式
台风登陆纬度预报是台风研究的重要内容，也是台风预报的重要组成部分。

台风登陆纬度预报的经验公式是根据台风登陆纬度的实际观测资料，结合台风登陆纬度的特点，提出的一种经验公式。

台风登陆纬度预报的经验公式是：登陆纬度=登陆纬度的实际观测资料+（台风移动速度-
台风移动速度的实际观测资料）*（登陆时间-台风移动速度的实际观测资料）/24小时。

台风登陆纬度预报的经验公式可以有效地预测台风登陆纬度，为台风预报提供重要的参考依据。

但是，由于台风登陆纬度的实际观测资料和台风移动速度的实际观测资料的不确定性，台风登陆纬度预报的经验公式也存在一定的误差。

因此，在使用台风登陆纬度预报的经验公式时，应当根据实际情况，结合其他台风预报方法，加以综合分析，以减少台风登陆纬度预报的误差。

总之，台风登陆纬度预报的经验公式是一种有效的台风预报方法，可以有效地预测台风登陆纬度，为台风预报提供重要的参考依据。

但是，由于台风登陆纬度的实际观测资料和台风移动速度的实际观测资料的不确定性，台风登陆纬度预报的经验公式也存在一定的误差，因此，在使用台风登陆纬度预报的经验公式时，应当根据实际情况，结合其他台风预报方法，加以综合分析，以减少台风登陆纬度预报的误差。

第51卷增刊（2）2020年12月人民长江Yangtze Ｒiver Vol．51，Supplement （Ⅱ）Dec．，2020收稿日期：2020－01－15作者简介：洪畅，男，工程师，硕士，主要从事风电与光伏等新能源工程研究工作。

E －mail ：hongchang@mail．com文章编号：1001－4179（2020）S2－0290－04台风期间海上风电场空气密度研究洪畅，胡超，邓超，刘凯（长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010）摘要：为了明确台风期间风场空气密度变化范围及其变化规律，提出了一种较为准确的评估算法。

通过获取目标位置周边气象站的高频数据，对数据进行质量控制之后，利用典型气象要素插值方法，得到目标风场台风期间的空气密度极值以及变化规律，并将获得的结果与已建成的海上风电场台风期间的实测数据进行了对比。

计算结果表明：①各气象要素有效地体现了台风期间气象变化规律，计算结果与实测数据基本吻合；②选取不同样本进行分析后得到了不同强度及不同距离台风对目标位置空气密度的影响规律；③评估算法精度较好。

该方法可在实测数据缺席的情况下为待建风电场的机组载荷安全性计算及发电量评估提供参考。

关键词：空气密度；台风；空间插值；海上风电场中图法分类号：P458．124文献标志码：ADOI ：10．16232/j．cnki．1001－4179．2020．S2．0731研究背景中国海岸线长达3．2万km ，沿海及其岛屿地区包括山东、江苏、浙江、福建、广东、广西和海南等省沿海近10km 宽的地带，年风功率密度在200W /m 2以上，具有巨大的风能发展潜力［1］。

在海上风电市场逐步开发的同时，沿海地区每年遭受台风侵袭的次数及强度有逐年增加的趋势［2－4］，近20a 登陆中国的台风数量变化情况如图1所示。

场址附近登陆的台风将严重威胁海上风电场的安全及经济效益，因此，准确地评估台风影响下已建成或待建海上风电场的风资源情况，则已成为业界重点关注的议题。