提高中央氣象臺臺風強度綜合預報準確度的新方法
作者：曹建國
在過去的幾十年中，世界各國的臺風路徑預報準確率在不斷提高，尤其是近幾年數(shù)值預報對路徑確定性預報和集合預報平均的預報精度都有了大幅度提高，但是強度預報水平的顯著提高還需要時間。改進強度預報可以從很多方面著手，其中對歷年來預報結果的誤差進行分析，可以提高預報準確率（高拴柱等，1996;，漆梁波等，2006;李佳等，2009;占瑞芬等，2010；湯杰等，2011；陳國民等，2012；2013；2014)。但是，對近十幾年來中央氣象臺(Central Meteorological Observatory，CMO)綜合預報的強度誤差特征的分析工作并不多。另外，強度預報同路徑預報一樣（張守峰等，2010），也存在相當大的不確定性，同樣需要在業(yè)務預報中引入強度預報概率曲線。美國颶風中心利用2001年以來的綜合路徑和強度預報資料，結合由CLIPPER方法計算得到的臺風(TC)尺度分布，計算不同等級風速的預報累積概率值和風速極值概率分布和沿海受影響地點的不同等級風速概率分布值，從2006年在業(yè)務中實時發(fā)布120 h內的不同強度分級的風速概率預報文字和預報概率圖。
基于以上原因，本文使用2001 2012年CMO發(fā)布的西北太平洋TC綜合預報資料和最佳路徑資料進行了強度實時誤差分析，從總誤差、逐年趨勢、誤差分布、不同強度趨勢誤差、誤差分布區(qū)域等5個方面對CMO的強度預報結果進行了檢驗分析，初步分析了強度迅速變化臺風預報偏差大的原因；計算了強度預報概率曲線值，結果可以在業(yè)務中參考使用，可以減少不可避免的預報錯誤，同時可以進一步提高臺風強度預報準確率。
1 資料說明
本文所用資料是CMO發(fā)布的2001 2012年12年的西北太平洋TC逐6h綜合預報資料，包括路徑和強度預報，預報時效分別為24、48、72、96和120 h（其中72 h預報從2001年開始，96 h預報從2007年5月開始，120 h預報從2009年5月開始）。在進行強度誤差計算時，采用中國氣象局上海臺風所發(fā)布的臺風年鑒中的最佳路徑資料強度作為真實強度值。作強度誤差分析時，主要針對臺風中心附近最大風力（最低氣壓）的預報誤差。
2 2001-2012年西北太平洋臺風綜合預報的誤差分析
2.1 強度預報總誤差分析
強度預報誤差從風速和氣壓絕對誤差、正誤差（預報偏強／偏弱）和負誤差（預報偏弱／偏強）三個方面檢驗。
從2001-2012年CMO強度預報12年年平均絕對誤差（圖1）來看，24～120 h中心大風速預報平均絕對誤差分別是5.0、6.8、7.9、9.3和10.6 m．S-l。中心最低氣壓預報平均絕對誤差更大一些，分別為9.2、12.4、14.3、17.2和19.7 hPa。強度預報誤差有隨著預報時效增加而逐漸增大的趨勢。
從正負誤差來看，在24～120 h強度預報中，風速（氣壓）預報誤差正值均多于（少于）負值，因此，CMA綜合強度預報各預報時次的預報均較實況明顯偏強。如24 h預報偏差中，風速預報次數(shù)分別為正偏差2354次和負偏差1573次（氣壓預報次數(shù)分別為負偏差2461次和正偏差1 595次），均值分別為6.1和-6.5 m．s-l（- 11.0和11.3 hPa），可見出現(xiàn)正誤差次數(shù)較多（氣壓負誤差次數(shù)較多），但誤差幅度比負誤差幅度略�。鈮贺撜`差幅度比正誤差
幅度略�。�。其他預報時次中也有類似現(xiàn)象。這說明，在作TC強度預報時，預報風速偏強（氣壓預報偏低）幾率較大，但當TC迅速加強時，一般情況下又無法做出合適的強度預報，導致風速預報偏弱（氣壓預報偏高）幅度較大。2001-2012年，對于迅速加強TC的強度預報共有95次，只占總預報次數(shù)的1.9%，但是預報均偏弱，風速平均偏小17.2 m．s-l，氣壓平均偏高32.2 hPa。迅速減弱TC共有100個樣本，預報較實況一般偏強（87個樣本）。
2.2 逐年趨勢分析
從2001-2012年逐年CMO強度預報誤差來看（圖2a和2b），預報水平沒有明顯改善，預報誤差呈現(xiàn)逐年波動狀態(tài)。
從2001 2012年24～120 h風速和強度預報趨勢一致率逐年演變圖上可看出（圖略），強度預報的風速和氣壓預報趨勢一致率一般在0. 6～0.8，沒有明顯逐年增加趨勢。風速預報趨勢一致率2007 2012年波動較2001-2006年明顯，氣壓預報趨勢一致率一般也在0. 6～0.8波動（2010年120 h和2012年96 h的風速、氣壓預報趨勢一致率分別為0.9），逐年變化頻率和波動幅度較風速預報顯著。
2.3 強度誤差分布特征
圖3a、3b為2001 2012年CM0 24～120 h強度預報誤差箱線圖。箱線圖上最大一最小值橫線端線給出了相應預報誤差總體分布范圍；柱體上下端給出了中值附近50%樣本分布域；柱體中間實線確切給出了各預報時效預報誤差樣本統(tǒng)計中值�？梢钥闯�，對于24～120 h風速預報，120 h預報誤差具有最大分布范圍，其次是96和48 h預報，24和72 h預報誤差分布范圍最小。對于120 h內中心氣壓預報誤差范圍分布，也有類似的分布特征。120 h誤差分布范圍大也是2.1節(jié)中提到該預報時次多年平均絕對值誤差大的原因。還可以看出，CM024 h風速預報75%以上樣本都在5 m．s_1以下，48～120 h預報在7～14 m．s-l；也就是說，24 h CMA風速預報偏弱概率較大，而48～120 h風速預報偏強概率大。圖3b中CM0 24和120 h中心氣壓預報75%以上的樣本在5hPa以下，48～96 h預報在8～10 hPa;而96--120 h氣壓預報50%以上樣本在-5 hPa以下。因此，24、96～120 h CMA氣壓預報偏強概率較大，而48～72 h氣壓預報偏弱概率大。
2.4不同強度變化趨勢的誤差分析
本小節(jié)將分析TC不同強度變化趨勢預報誤差，主要分析24 h預報時效誤差。不同強度趨勢變化誤差分析是根據(jù)24 h內風速增強（減弱）值來界定（用ΔV來表示）。當-9 m·s-l≤ΔV≤9m's-l，認為TC強度穩(wěn)定；10 m．s-l≤ΔV≤19 m'S-l，認為TC緩慢加強；△V≥20 m．s-1，認為TC迅速加強；ΔV≤-20 m．s一．認為TC迅速減弱；-19 m．S-l≤ΔV≤-10 m．s-l．認為TC緩慢減弱（閆俊岳，1995）。圖4描述了不同強度變化趨勢的TC強度預報誤差。由圖4可見，CMO對強度穩(wěn)定的預報誤差最小，風速預報誤差只有3.9 m．S-l(氣壓7.3 hPa)，其次是緩慢減弱和緩慢加強。對于迅速加強的TC預報誤差最大，風速平均誤差絕對值達17·2 m．S-l，氣壓平均誤差絕對值為32.2 hPa，其次是迅速減弱的TC誤差次大。這說明目前對強度迅速變化（加強或減弱）TC的強度預報能力還很弱。強度突變的預報仍是預報工作中的難點。
2.5誤差區(qū)域分布
強度預報誤差在不同海域有不同的分布特征。圖5a~ Sc為2001-2012年24 h風速預報絕對值誤差區(qū)域分布，其中陰影代表誤差值，格點內的數(shù)值代表樣本數(shù)。從圖Sa可看到，在18°～38°N我國東南和華南沿海、北部灣和南海西部海域、日本中西部及以南海域(29°～38°N、127°～l65°E)、菲律賓中北部附近海域(9°～19°N、117°～127°E)、關島西部和東南部海域等四個區(qū)域預報誤差最小，但在南海東北部、菲律賓以東附近海域(11°～19°N、127°～134°E)、關島東北部及以南海域(15°～18°N、145°～157°E)等海域預報誤差最大。TC迅速加強（圖5b）主要發(fā)生在南海東北部、菲律賓東部到關島以西海域以及馬紹爾群島西北部附近海域三處（迅速增強預報誤差絕對值的最大和最小值的取值范圍在5～37 m·s-l)，尤其要關注TC在南海東北部近海迅速加強，如果預報強度偏弱或預報開始減弱，均對防災減災造成較大影響。另外，TC在南海東北部和中西部、東海、臺灣海峽、臺灣東北部洋面等海域會發(fā)生強度迅速減弱（圖5c），也是業(yè)務綜合預報誤差偏大的地方（迅速減弱預報誤差絕對值的最大和最小值的取值范圍在0～25 m·s-1）。
2.6 TC強度迅速變化預報誤差產生原因初步分析
TC迅速加強發(fā)生月份集中在8 10月，占樣本總數(shù)63. 2%，5-7月和11-12月也有出現(xiàn)，分別為23. 2%和13.7%。6h平均移動速度一般≤20 km· h-l (km. h-l,73. 7%),20 km.h-1<V≤30 km·h-l的樣本有25. 3%（24小時路徑預報誤差一般在100 km以下，62. 1%），移動速度較慢也是業(yè)務中需要考慮是否迅速加強的可能原因，但是約有26. 3%的樣本發(fā)生在移動速度>20 km·h-1時。從2012年樣本的海洋熱容量(OHC)和海溫(SST)來看，快速加強點的OHC -般在100～120 kJ．Cm-2（kJ．cm-2，9個樣本），5個樣本在120～140kJ·Cm-2，2個樣本在140～160 kJ．cm-；，SST一般在29～30℃（13個樣本），少數(shù)樣本在28～29。C（3個樣本）。迅速加強一般發(fā)生在風切變(200～850 hPa)小于10 m·S-l的情況下（9個樣本），6個樣本在10～20 m．S-l，1個樣本在25～30m·s-l，均有明顯的水汽輻合。
大多數(shù)TC強度迅速減弱是因為在我國東部沿海登陸（58個樣本，58.0%），還有一些樣本是登陸菲律賓、越南、日本和朝鮮半島(35個樣本，35.0%)；有一些樣本是轉向類臺風(7個樣本，7．O%)，強度迅速減弱發(fā)生在30°N附近東轉向過程中，或者秋冬季節(jié)TC在較低緯度移動速度偏慢情況下發(fā)生。發(fā)生月份集中在7-10月，占84.0%，3月、5-6月和11-12月也有出現(xiàn)。6h平均移動速度在20 km．h-l<V≤30 km．h-l的樣本有46.0%，V>30 km．h-l的樣本有16.0%，≤20 km．h-1有38.0%（24 h路徑預報誤差一般在100 km以下，50.0%）。移動速度較快也是迅速減弱的原因之一。
目前在業(yè)務中還沒有充分使用各種客觀強度預報產品，對其預報可信度缺乏深入了解。在業(yè)務預報中，對影響強度發(fā)展變化的環(huán)境因子（海溫、海洋熱容量、垂直風切變、水汽、地表狀況等）只作一般定性分析，還缺乏定量分析，小尺度系統(tǒng)對臺風結構和強度的影響很少涉及，這可能是影響業(yè)務綜合強度預報沒有顯著提高、對強度迅速變化的臺風預報偏差較大的原因。在有利的環(huán)境因子配置情況下，是否發(fā)生強度的迅速加強也缺乏定量分析和深入研究。另外，中央氣象臺從2012年開始在業(yè)務中引入DVORAK定強方法，這對進一步提高實時業(yè)務定強水平、減小業(yè)務定強和預報偏差提供了有力的技術支持。
3 風速概率曲線制作
3.1 概率曲線的制作
由CMO過去10年（2001-2010年）所有TC個例120 h內官方主觀強度預報誤差，計算所有誤差樣本的70%累計誤差得到強度概率曲線值(表1)。并分析預報誤差和初始強度、移動路徑（移動速度和方向）之間的統(tǒng)計關系，分別計算得到各預報時次70%強度概率曲線值，見表2a、2b和表3a、3b。從表1可得，24～120 h的風速預報誤差概率范圍在-15～15 m·s-l，氣壓預報誤差的概率范圍在一30～30 hPa。
從表2a、2b中可分析120 h預報時效內預報誤差和初始強度（即起報時TC強度實況）相關關系。一般而言，120 h預報時效內，風速預報正誤差和氣壓負誤差隨著初始強度增大而逐漸增大或持平（不包括120 h的風速正誤差）。而48～120 h內風速負誤差和氣壓正誤差有隨著初始強度增大而減小或持平的變化規(guī)律。前者和初始強度的相關關系更顯著。即在120 h預報時效內，隨著TC強度逐漸增強，強度預報偏強趨勢變大，而強度預報偏弱可能性減小。
另外，本文還分析了強度預報誤差與TC移動方向和移動速度的關系。TC移動方向（移向正北為O。，順時針旋轉360°）依據(jù)預報移動方向分為三種類型，即轉向前(180°～320°)，轉向中(320°～10°)和轉向后(10°～180°)。而移動速度根據(jù)1949-2007年西北太平洋海域所有編號TC實況移動速度劃分）分為6類，即移動速度<10.0，10.O --15.O，15. 0～20.0,20. 0～25. 0,25. 0～30.O和>35.0 km·h-l。
從文獻（張守峰等，2010）中得到，路徑預報誤差隨移動方向和移動速度變化而相應變化，同樣強度預報誤差也有一定的規(guī)律可循。在移動速度<20 km·h-l時，24～96 h風速和氣壓正負誤差（不含24 h風速正誤差和48 h氣壓負誤差）有隨著移動方向順時針旋轉而減小或持平的趨勢；當移動速度在20--35 km·h-l時，風速24、72 h正負誤差和96 h正誤差以及24～72 h氣壓正誤差和24、96 h負誤差也有類似特點。在轉向前，24～96 h內，風速和氣壓正負誤差均隨著移動速度（V≤35.0 km．h-l以內）增大而增大或持平。轉向中72 h內風速正誤差、氣壓負誤差和轉向后風速正誤差、氣壓正負誤差有持平或增大趨勢；而風速負誤差、氣壓正誤差在轉向中有減小或持平趨勢。為了方便在業(yè)務中使用，可以將上述結果簡化整理為表3a和3b。
3.2 概率曲線應用
3.2.1 2011-2012年強度預報
圖6為2011-2 012年120 h內強度預報包含在概率曲線范圍內的比例（圖6為風速預報，氣壓預報圖略）。從圖中可以看到，2011-2012年風速和氣壓預報在24 ~120 h內落入70%概率曲線的比例逐年增加（不包含24 h風速和氣壓正誤差以及96 h風速負誤差和氣壓正誤差），表明近兩年120 h內綜合預報水平有逐年提高改進傾向。2012年風速預報正誤差在120 h預報時效內平均落人比率均在65%以上，24～72 h和120 h風速負誤差在61%以上；而2012年24～96 h的氣壓負誤差在71%以上，24～72 h和120 h的氣壓正誤差在63%以上，這說明強度預報概率曲線基本能正確實現(xiàn)70%的概率預報，同時也表明了強度主觀預報水平的逐步改進和提高，相應的可見圖2中的CMA主觀強度預報誤差的逐年變化趨勢。
3.2.2概率曲線在臺風強度業(yè)務預報中的應用
以2013年1330號臺風海燕11月6日02時（北京時）強度預報（風速和中心氣壓）為例（賴芬芬等，2014），分別制作24～120 h內強度預報70%概率預報曲線（圖7a和7b）。由圖7a可知，6日02時起報的風速預報在24～72 h預報較實況偏弱，96～120 h預報則偏強。而70%概率曲線基本可包含強度變化實況，給出了風速預報偏強或偏弱的區(qū)間，這對風速預報的不確定是一個有益補充。同樣，中心氣壓預報也有類似情況(圖7b)。
4結論
本文使用2001-2012年CMO綜合預報資料，進行了實時強度誤差檢驗分析。主要從總誤差、逐年趨勢、誤差分布、不同強度趨勢誤差、誤差分布區(qū)域等五個方面對CMO強度預報結果進行了分析，并計算了強度預報概率曲線，結果可以在業(yè)務中參考使用。
(1)近12年來CMO綜合預報水平沒有明顯改善。預報強度（風速和氣壓）偏強幾率較大，但當TC迅速加強時（出現(xiàn)比例少），風速預報偏弱幅度較大。強度預報趨勢一致率一般在0. 6～0.8，沒有明顯逐年增加趨勢。
(2)對TC不同強度變化趨勢預報，CMO對強度穩(wěn)定TC預報誤差是最小的（風速平均絕對偏差為3.9 m．S-l，氣壓為7.3 hPa），而迅速加強TC預報誤差（風速平均絕對偏差為17.2 m．s-l，氣壓為32.2 hPa）明顯比其他三種情況誤差要大得多(風速平均絕對偏差為6～9 m．s-l，氣壓為11～16 hPa)。這說明目前對迅速增強TC強度預報水平有限。另外，強度迅速變化（加強或減弱）TC強度預報誤差比強度穩(wěn)定或緩慢變化（加強或減弱）等情況的誤差要大，TC強度突變預報仍是預報工作中的難點。
(3)強度預報誤差在不同海域有不同分布特征。在TC迅速加強的三個海域，在業(yè)務預報中要特別關注南海東北部近海，如果預報強度偏強或預報減弱，均對防災減災造成較大影響；TC在近海和臺灣附近海域迅速減弱，是預報欠缺的地方。另外，本文僅對TC迅速變化時強度預報誤差產生的可能原因作了初步分析，對影響強度發(fā)展的原因還需要進一步深入研究分析。
(4)強度預報誤差和TC強度有明顯相關性。隨著TC強度逐漸增強，強度預報在120 h內預報偏強的可能性變大，而強度預報偏弱的可能性減小。用CMO過去10年官方綜合強度預報誤差，計算得到各預報時次70%強度概率曲線值，結果表明在業(yè)務中可以參考使用，能進一步提高臺風強度預報準確率，同時減少不可避免的預報錯誤。
5提 要：
本文從總誤差、逐年趨勢、誤差分布等方面對2 0 01-2 012年中央氣象臺(Central Meteorological Observatory,CMO)的臺風(TC)強度綜合預報水平進行分析，初步分析了強度迅速變化臺風預報偏差大的原因。結果表明，強度預報水平沒有明顯改善，預報誤差呈現(xiàn)逐年波動狀態(tài)，強度穩(wěn)定TC的預報誤差最小，迅速加強TC的預報誤差最大。24.96~120 h預報偏強的概率較大，而48~72 h預報偏弱的概率大。南海東北部等海域的預報誤差較大，應在業(yè)務預報中特別予以關注。隨著TC強度的逐漸增強，強度預報在120 h內預報偏強的可能性變大，而強度預報偏弱的可能性減小。根據(jù)誤差分析結果，提出了一個強度概率預報方案，檢驗結果表明可在業(yè)務中參考使用。
