我國臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差分析

李丹陽

摘 要：通常隨著臺風(fēng)出現(xiàn)的是暴雨巨浪等破壞程度較大的自然災(zāi)害，對群眾的財(cái)產(chǎn)生命造成巨大損失。對臺風(fēng)的路徑進(jìn)行精確地預(yù)報(bào)，是有效降低臺風(fēng)災(zāi)害損失保護(hù)人民安全的重要手段?；诖?，筆者在文中通過對我國2005年-2012年的24 h臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑誤差分析，找出造成臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差的主要原因，并結(jié)合實(shí)際給出幾點(diǎn)減小臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差的建議，為提高我國臺風(fēng)路徑預(yù)測正確率提供參考。

關(guān)鍵詞：臺風(fēng)路徑；預(yù)報(bào)誤差；措施建議

中圖分類號：P45 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 資料說明

該文所使用的臺風(fēng)預(yù)報(bào)誤差資料為西北太平洋綜合臺風(fēng)路徑業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，由于篇幅限制，該文在進(jìn)行臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差分析時(shí)，只對其24h的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在分析前進(jìn)行初步檢驗(yàn)，并把誤差小于0.6%的數(shù)據(jù)去除，以保證分析的科學(xué)性。其中，該次研究中的臺風(fēng)路徑觀測資料所分析的樣本均為強(qiáng)度大于17.2 m/s的熱帶氣旋即臺風(fēng)，其中數(shù)據(jù)資料選取2005年-2012年。傳統(tǒng)上進(jìn)行臺風(fēng)路徑誤差分析多指距離誤差，為深入分析造成臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差的重要因素，該文將對臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)過程中所出現(xiàn)的距離誤差、移向誤差和移速誤差進(jìn)行分析，其中距離誤差借助臺風(fēng)預(yù)報(bào)位置和觀測位置間的球面距離來計(jì)算（公式1）。

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

公式（1）中R代表地球的半徑，α1、α2代表經(jīng)度，β1、β2代表緯度，計(jì)算所得出的誤差單位為km。通過計(jì)算得出距離與觀測得出的數(shù)據(jù)相減即求出移向誤差，該次分析規(guī)定移向正西為0，正值表示移動(dòng)方向偏右，負(fù)值表示移動(dòng)方向偏左（單位°）。根據(jù)同樣的計(jì)算原理可計(jì)算得出臺風(fēng)路徑的移速誤差，計(jì)算所得出數(shù)值大于0，表示預(yù)報(bào)的移速快于觀測值，反之則表示預(yù)報(bào)移速慢于觀測值（單位m/s）。

2 臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差計(jì)算與成因

2005年-2012年的24h預(yù)報(bào)樣本總數(shù)為2 332個(gè)，其中平均距離誤差為110.4 km，標(biāo)準(zhǔn)差為75.4 km；平均移向誤差-1.9°，標(biāo)準(zhǔn)差20°；平均移速誤差-0.3 m/s，標(biāo)準(zhǔn)差1.1 m/s。為了找出臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的難點(diǎn)，該次分析將誤差值大于2的數(shù)據(jù)去除，經(jīng)過核驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，符合樣本要求的數(shù)量為90個(gè)，其中3例樣本因資料過少同樣被除去，最終該次的分析樣本數(shù)量為87個(gè)。圖1為2005年-2012年臺風(fēng)預(yù)報(bào)平均誤差及線性趨勢圖。

圖1 為2005年-2012年臺風(fēng)24h平均預(yù)報(bào)誤差分析圖（灰色），黑色部分為去除距離誤差為2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以上樣本后各年平均預(yù)報(bào)誤差。

從圖1中可以看出，將不符合的樣本去除后每年臺風(fēng)預(yù)報(bào)誤差有明顯的降低，這說明如果要提升臺風(fēng)預(yù)報(bào)路徑的精確度，就可提升我國臺風(fēng)預(yù)報(bào)的整體水平，因此針對臺風(fēng)預(yù)報(bào)距離誤差較大的樣本，需開展更深層地分析。經(jīng)過對該次研究的87個(gè)樣本的移速誤差和移向誤差分布進(jìn)行分析可知：移向誤差偏左的有54個(gè)，占全部樣本數(shù)量的50%，其中移速誤差為負(fù)的共有74個(gè)，大約占樣本總數(shù)的86%，因此我們可以認(rèn)為，臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)偏差較大的樣本呈現(xiàn)預(yù)報(bào)方向偏左且移速較慢。其中移向誤差較小且移速誤差為負(fù)的部分樣本（共有51個(gè)）。研究人員在對路徑預(yù)報(bào)誤差進(jìn)行分析時(shí)，得出的結(jié)論多數(shù)為臺風(fēng)移動(dòng)方向，其為進(jìn)行臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的重點(diǎn)。經(jīng)過對87個(gè)樣本進(jìn)行分析，其中的51個(gè)樣本存在預(yù)報(bào)移速慢的問題，因此下面將針對這51個(gè)樣本進(jìn)行分析。重點(diǎn)對該51個(gè)樣本起報(bào)時(shí)刻前48h到之后24h的移速情況合成結(jié)果進(jìn)行分析。

通過調(diào)查可以發(fā)現(xiàn)，12 h與24 h的臺風(fēng)移速在T-48—T+12時(shí)刻內(nèi)都較為一致，從T-36時(shí)刻開始增加直到T+12時(shí)刻，其中樣本平均12 h的移速在T+18時(shí)刻增加至最大值9.3 m/s，樣本平均24 h在T+12時(shí)刻增到最大值8.6 m/s。對比T-36—T-6時(shí)刻樣本12 h與24 h的平均增速可得到：樣本平均12 h增速為1.2 m/s，而同時(shí)段樣本平均24 h增速為1.6 m/s。分別從T-6—T+6時(shí)刻的增速變化也可發(fā)現(xiàn)樣本平均24h移速增加值大于樣本12 h移速增加值，因此我們可以得出，臺風(fēng)移速的驟變會(huì)導(dǎo)致路徑預(yù)報(bào)誤差的增大。

3 關(guān)于減小臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差的建議

首先，通常臺風(fēng)預(yù)報(bào)時(shí)的決策性意見不得超過48 h，如果天氣環(huán)境復(fù)雜則應(yīng)推遲至3 h～6 h；其次，臺風(fēng)預(yù)報(bào)員進(jìn)行臺風(fēng)預(yù)報(bào)時(shí)，應(yīng)結(jié)合天氣環(huán)境使用數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，不能只注重對臺風(fēng)移動(dòng)路徑的預(yù)報(bào)，而是應(yīng)結(jié)合地區(qū)特點(diǎn)進(jìn)行修正，從而提升預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性；另外，由于臺風(fēng)預(yù)報(bào)過程煩瑣、程序復(fù)雜，因此在臺風(fēng)路徑以及臺風(fēng)移速變化時(shí)應(yīng)及時(shí)調(diào)整預(yù)報(bào)思路，保證48 h內(nèi)的預(yù)報(bào)決策服務(wù)的準(zhǔn)確性；深入了解不同經(jīng)度與緯度下的環(huán)流對臺風(fēng)的影響，提升臺風(fēng)數(shù)值預(yù)報(bào)的精確性、促進(jìn)臺風(fēng)集成預(yù)報(bào)系統(tǒng)的創(chuàng)新與改進(jìn)；完善臺風(fēng)的監(jiān)測系統(tǒng)，借助各類非常規(guī)技術(shù)與手段對臺風(fēng)進(jìn)行預(yù)報(bào)，進(jìn)而提升登陸臺風(fēng)監(jiān)測預(yù)報(bào)的精細(xì)化水平；目前，一些國家針對臺風(fēng)還開展了飛機(jī)監(jiān)測，借助飛機(jī)對海上上空情況資料進(jìn)行收集能夠有效地修正臺風(fēng)動(dòng)力學(xué)、熱力學(xué)、臺風(fēng)結(jié)構(gòu)與變化對臺風(fēng)路徑、強(qiáng)度的影響，進(jìn)而更加精確地對臺風(fēng)情況進(jìn)行預(yù)測，象在20世紀(jì)90年代，美國曾對比增加飛機(jī)觀測對臺風(fēng)預(yù)報(bào)誤差的影響，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)他們發(fā)現(xiàn)：借助飛機(jī)進(jìn)行臺風(fēng)資料觀測可以顯著降低臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差，其中24 h、48 h、72 h的臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差分別比未使用飛機(jī)觀測時(shí)減小10 %、17 %、20 %，尤其是隨著人工智能的發(fā)展，無人機(jī)在臺風(fēng)資料觀測中的使用逐步興起；全球經(jīng)濟(jì)一體化的逐步推進(jìn)使國際各國之間的合作進(jìn)一步加強(qiáng)，臺風(fēng)的影響區(qū)域較廣，因此，可借助國家間臺風(fēng)實(shí)施監(jiān)測與預(yù)報(bào)信息的共享，都可以進(jìn)一步提升降低臺風(fēng)預(yù)報(bào)誤差，使臺風(fēng)預(yù)報(bào)更加精確。

4 結(jié)論

通過對我國2005年-2012年的24 h臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑誤差分析，發(fā)現(xiàn)臺風(fēng)移速的驟變會(huì)導(dǎo)致路徑預(yù)報(bào)誤差的增大，臺風(fēng)移速變化是我國臺風(fēng)24 h路徑預(yù)報(bào)的主要困難。因此需要不斷調(diào)整預(yù)報(bào)服務(wù)方式，以便于減小誤差值。另外，由于篇幅以及樣本數(shù)量限制，該文分析較為淺顯，僅供參考。

參考文獻(xiàn)

[1]王秋良，劉家峻，張立鳳.臺風(fēng)路徑集合預(yù)報(bào)試驗(yàn)[J].氣象科學(xué)，2012，32（2）：137-144.

[2]周文友，智協(xié)飛.2009年夏季西太平洋臺風(fēng)路徑和強(qiáng)度的多模式集成預(yù)報(bào)[J].氣象科學(xué)，2012，32（5）：492-499.

[3]余帆，李培，李向軍，等.近60年西北太平洋臺風(fēng)年代際變化特征及成因的初步分析[J].海洋預(yù)報(bào)，2012（1）：13-21.

[4]熊祥瑞，喻凱，肖琨.基于氣象相似條件的臺風(fēng)路徑預(yù)測[J].測繪地理信息，2017（5）：36-43.