论文部分内容阅读
登陆热带气旋(LTC)暴雨是登陆TC暴雨灾害的主因,LTC降水预报也是热带气旋科学面临的三大挑战之一(Chen等,2010;Woo等,2014)。动力模式与统计方法结合是预报技术发展的一条重要途径(Chou,1974;丑纪范,1986),本研究正是这方面的一个尝试。本文将Ren et al.(2018a)发展的登陆热带气旋降水之动力-统计集合相似预报DSEAF_LTP模型应用于开展登陆中国热带气旋降水的预报研究。该模型分为四步:(1)LTC路径预报;(2)构造广义初值;(3)初值相似性判别;(4)目标LTC降水集合预报。包含两个关键技术——客观天气图分析法(OSAT)(任福民等,2001;Ren等,2007;任福民等,2011)和热带气旋路径相似面积指数(TSAI)(Ren等,2018b)。除了路径相似以外,其他相似因子目前还考虑了登陆季节相似以及强度相似。利用国家气象信息中心逐日(20时-20时)观测站降水资料,上海台风所TC最佳路径资料,中央气象台TC路径预报资料,TC降水客观分析法(OSAT)分离后得到的历史TC过程降水资料,对选取出的2004-2016年造成华南单站最大日降水超过100mm的99个TC(图略)进行试验。其中2004-2013年的77个TC(图略)进行训练样本试验,2014-2016年的22个TC(图略)进行独立样本试验。根据DSEAF_LTP模型预报结果,计算出超过某一阈值级别的过程降水在训练样本试验和独立样本试验中各共同方案的TS评分均值,同模型自身平均状态进行对比。因为较强的过程降水在业务中是预报关注的重点,所以DSEAF_LTP模型的最优预报方案(BEST)在过程降水量大于等于250mm,100mm和50mm这三个级别中DSEAF_LTP模型预报结果皆优于模型自身平均状态的方案中选出。试验结果表明:随着全国地区试验的样本数增多,DSEAF_LTP模型的最优方案在两类试验中平均TS评分较为接近(图1),预报效果总体较为稳定。其中在过程降水≥250mm和≥100mm阶段,训练样本试验和独立样本试验中平均TS评分几乎持平。过程降水≥50mm阶段,DSEAF_LTP模型在训练样本平均TS评分为0.2206,独立样本平均TS评分为0.2351,略高于训练样本。