2. 浙江省宁波市气象台,宁波 315012
2. Ningbo Meteorological Observatory, Ningbo 315012
对TC(热带气旋)主客观预报误差已有很多的分析和评估。结果表明,2000年之后,CMO(中央气象台,下同)的TC路径综合预报能力提高明显[1, 5]。JTWC从2000年开始发布96和120 h的TC路径预报,CMO也从2007年5月起开展96小时TC路径中期业务预报试验。数值预报水平的提高是TC预报时效延长的基础。ECMWF数值预报产品是目前业务模式中预报误差最小、预报稳定性最好的模式之一,对于96~120 h TC中期路径趋势预报有非常重要的参考价值[6, 10]。蔡亲波等通过实况与模式产品统计对比发现:ECMWF 500 hPa数值预报对热带气旋的移动路径有较好的预报能力[11]。Lam将抛物线迭加插值法(overlapping parabolic interpolation)应用到ECMWF数值模式产品中进行TC中心客观定位预报,发现20世纪90年代后期ECMWF对TC路径预报比20世纪90年代前中期有明显的提高[12]。陈见等将KNN方法应用到TC客观路径预报中取得了有一定的效果[13]。陈淑琴等利用数值预报产品,根据统计方法建立TC移速预报的逐步回归方程,得到较好的拟合结果[14]。
三次样条插值方法不同于统计解释,其预报准确性很大程度依赖于数值预报产品的准确性。该方法应用到ECMWF的海平面气压场进行TC中心的客观定位,可以为TC路径中期趋势提供参考。
1 资料和方法本文所用资料包括2004—2007年CMO的TC综合预报资料、2004—2008年ECMWF逐日2次(08时和20时,2004年7月28日之前仅有20时资料)海平面气压场(0~120 h,分辨率2.5×2.5)、日本气象厅(JMA)和JTWC TC路径预报资料,上述资料分别来源于国家气象中心、日本气象厅官方网站和美国台风联合警报中心。本文仅对02时、08时、14时和20时资料进行处理。
数据空间插值方法很多。目前台风模式中采用双线性插值方法,任一点待插值由分块角顶的四个参考点确定,计算精度和计算量比较适中,缺点是边界处理不够光滑。三次样条插值与双线性插值相比,具有更高的插值精度,在边界处理上具有插值函数的二阶导数光滑性,但计算量明显比双线性插值大[15, 16]。戴新刚等通过6种插值方法检验发现:对海平面气压场,三次样条插值方法是最好的方法之一[17],所以本文选择三次样条插值定位TC中心。其基本原理是:构造一组三次多项式把所有主干点通过平滑曲线连接起来[18, 19]。假设在闭区间
$P_i(x)= a_i+b_i(x-x_i)+c_i(x-x_i)^2+ d_i(x-x_i)^3,i=1,2,3,…,(n-1)$ |
那么就称
对08时和20时ECMWF海平面气压场进行三次样条插值TC定位(以下简称样条插值预报),02时和14时位置根据08时和20时预报位置作线性内插确定。TC中心初始定位和最终定位位置分别记为(LAT1i,LON1i),(LAT2i,LON2i),预报时效记为VTi(i=1,2,3,4,5,6),分别对应0、24、48、72、96和120 h预报。当i≤2时,TC中心在ECMWF海平面气压场中的初始位置(LAT1i, LON1i)根据CMO综合定位和预报确定。当i≥3时,(LAT1i, LON1i)的位置则由(LAT2i-1, LON2i-1)和(LAT2i-2, LON2i-2)线性外推确定。(LAT1i, LON1i)确定后,以其为中心,上下左右各取2个格点的范围内对海平面气压作加密20倍的三次样条插值,以其中海平面气压最低点位置确定为VTi时样条插值预报的TC中心位置(LAT2i, LON2i),并认为该气压值为TC中心气压。
误差计算以CMO的0 h综合定位定强为标准。
2 样条插值预报误差分析 2.1 样条插值与JMA预报TC中心位置比较与JMA基于ECMWF资料对2008年第4号强热带风暴夏浪(Halong)和第5号强台风娜基莉(Nakri)路径预报比较,发现样条插值预报是可行的。表 1列出了JMA和样条插值基于2008年5月27日20时和2008年5月28日08时ECMWF海平面气压场预报的台风中心位置和预报误差。从表 1可见:就20时预报位置来说,二者定位差异一般在0.30个纬距以下,而08时差异较大,这是由于JMA的08时位置是通过20时资料线性插值得到的,而样条插值预报的台风中心位置则是根据08时ECMWF海平面气压场资料得到的。
表 2为基于2004—2007年ECMWF海平面气压场应用三次样条插值预报得到的TC路径客观预报误差。可以看到:4年中2005年和2007年预报效果相对好。24 h预报最好的2007年误差为133.3 km,比最差的2004年小28.3 km。随着预报时效的延长,预报误差和标准差增大,误差的年际差异也明显增大,到120 h预报,2007年预报误差仅268.6 km,而2004年则高达576.2 km。4年24 h平均误差为143.2 km,48 h达到221 km,随着预报时效延长,预报误差明显增大,96 h和120 h平均误差分别达到370.4 km和469.8 km,而标准差也明显增大,120 h与24 h相比,标准差增加了将近2倍。
对2004—2007年ECMWF三次样条插值预报误差与JTWC、JMA和CMO的综合预报进行对比(综合预报资料时次也选取02时、08时、14时和20时),表 3a和3b列出了24~120 h各预报中心的平均误差和标准差。分析表发现,24~72 h预报以JTWC表现最好,不仅误差最小,预报也相对稳定,其次是JMA的综合预报,ECMWF的24 h和48 h客观预报误差是4个预报中心中最大的,分别比JTWC高出30.3 km(21.2%)和24.8 km(11.2%),而72 h预报误差开始接近JMA的综合预报水平,仅比JTWC高出6.7 km(2.2%)。CMO的72 h综合预报误差是4个预报中心中最大的,比JTWC高出14.8 km。96 h ECMWF客观预报平均误差为370.4 km,比JTWC小46.6 km(12.6%),但预报稳定性仍比JTWC差,当预报时效延长到120 h,ECMWF客观预报平均误差比JTWC减小57.5 km(12.2%),标准差也小于JTWC,可见对于96 h和120 h的中期预报趋势有更好的参考价值。
表 4为样条插值预报的TC中心气压误差。表中可见:样条插值预报的TC中心气压偏高。当预报时效≤72 h,中心气压一般比综合定强偏高20 hPa左右,标准差在14~17 hPa之间。TC中心气压平均误差年际变化不大,2004—2007年最大年际差仅6 hPa左右,表明中心气压预报相对稳定。当预报时效延长到96 h和120 h,样条插值预报的TC中心气压分别比综合定强偏高16.9 hPa和15 hPa,标准差接近或超过误差,表明预报不确定性很大。
多年应用ECMWF形势预报场经验发现,08和20时分别起报的ECMWF形势场产品在对天气系统的预报稳定性方面存在着一定的差异,一般来说20时起报的形势预报场稳定性更好。通过分析08和20时起报的样条插值TC路径预报误差可以发现(见表 5),二者24~120 h预报标准差没有差异,但误差有所不同。对24和48 h预报,08时和20时预报能力没有明显差异,从72 h开始20时预报开始表现出更好的预报能力,08时起报的72、96和120 h路径误差比20时起报的误差分别高出26.5 km、23.2 km和17.2 km。
对于24和48 h预报,无论是08时起报还是20时起报的TC路径样条插值预报效果都不如CMO综合预报水平;对72 h预报,20时误差好于综合预报水平,08时则略低于综合预报水平。
2.2.5 ECMWF路径预报误差小于平均值的TC特点2004—2007年西北太平洋和南海共生成102个编号TC(包括热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风,下同),其中49个TC的生命史在5 d以内, 没有参与本文的96~120 h误差统计。对53个编号且生命史≥6 d的TC进行了96 h和120 h预报误差统计,统计样本数分别为665次和468次,其中34个TC预报误差小于平均值(占64.2%),仅一个TC(0725号台风海贝思)生成于南海,33个TC源地为西北太平洋。从TC强度分析,除了2个(0429号热带风暴塔拉斯,0604号强热带风暴碧利斯)没有达到台风强度,其余32个TC均达到台风及以上强度,占总数的94.1%,24个TC达到强台风以上强度,占总数的70.6%。可见,样条插值方法对西北太平洋生成的台风以上强度TC中期路径趋势具有较好的预报能力。
表 6列出了这53个TC路径趋势统计。从路径趋向分析,有27个路径趋势为转向型登陆或消失, 其中16个(59.3%)TC的96~120 h预报误差小于平均值,西行、西北行和偏北行登陆或近海消失(主要在南海海域)的TC有25个,其中17个(68.0%)TC的96~120 h预报误差小于平均值,其他类型路径1个(0725号台风海贝思)。可见,从路径趋向看,样条插值预报方法对于西行、西北行和偏北行登陆或近海减弱消失的TC的中期预报准确率高于转向型TC。
(1) ECMWF三次样条客观预报与JTWC、JMA和CMO的综合预报相比,72 h以内预报以JTWC表现最好,其次是JMA的综合预报,48 h以内ECMWF的表现最差,从72 h开始ECMWF预报接近JMA综合水平。96 h和120 h JTWC与ECMWF相比,预报误差比后者高出12%以上,可见ECMWF对于96 h和120 h的TC中期路径趋势有更好的参考价值。
(2) ECMWF对TC中心气压24~120 h预报一般较CMO综合定强偏高15~20 hPa。
(3) ECMWF对西北太平洋生成的台风及以上强度TC中期路径趋势具有较好的预报能力。对西行、西北行和偏北行登陆或近海减弱消失的TC中期预报准确率高于转向型。
费亮, 徐一鸣, 雷小途, 1999. 我国热带气旋的业务工作及异常运动研究[J]. 大气科学研究与应用, (1): 114-125. |
麻素红, 瞿安祥, 张眙, 2004. 台风路径数值预报模式的并行化及路径预报误差分析[J]. 应用气象学报, 15(3): 322-328. |
杨元琴, 2003. 热带气旋路径预报的MCE客观综合决策方法研究[J]. 气象, 29(5): 3-8. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2003.05.001 |
漆梁波, 黄丹青, 余晖, 2006. 1999—2003年西北太平洋热带气旋综合预报的误差分析[J]. 应用气象学报, 17(1): 73-80. DOI:10.11898/1001-7313.20060113 |
黄伟, 端义宏, 薛纪善, 等, 2007. 热带气旋路径数值模式业务试验性能分析[J]. 气象学报, 64(4): 578-587. DOI:10.11676/qxxb2007.053 |
鲍媛媛, 2006. 2006年6-8月T213与ECMWF模式中期预报性能检验[J]. 气象, 32(11): 99-104. DOI:10.3969/j.issn.1000-0526.2006.11.016 |
桂海林, 2007. 2006年12月至2007年2月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验[J]. 气象, 33(5): 111-117. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2007.05.017 |
李勇, 2007. 2007年6-8月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验[J]. 气象, 33(11): 93-100. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2007.11.015 |
饶晓琴, 2008. 2007年9—11月T213与ECMWF及日本中期预报性能检验[J]. 气象, 34(2): 107-114. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2008.02.015 |
蔡亲波, 陈景耀, 1997. 数值预报对热带气旋移动路径的预报能力的检验[J]. 气象, 23(2): 45-47. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.1997.02.012 |
Lam C C, 2001. Performance of the ECMWF model in forecasting the tracks of tropical cyclones in the South China Sea and parts of the western North Pacific[J]. Meteorological Applications, (8): 339-344. |
陈见, 杨宇红, 2002. KNN方法在热带气旋路径预报中的应用[J]. 气象, 28(5): 44-46. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2002.05.010 |
陈淑琴, 黄辉, 李晓丽, 2002. 热带气旋移速的预报[J]. 气象, 28(2): 42-45. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2002.02.010 |
梅安新, 彭望琭, 秦其明, 等, 2001. 遥感导论[M]. 北京: 高等教育出版社, 107-112.
|
周浩, 文必洋, 2002. 高频地波雷达生成海洋表面矢量流图[J]. 海洋与湖沼, 33(1): 1-7. DOI:10.11693/hyhz200201001001 |
戴新刚, 王国军, 汪萍, 2003. 小波抽样与气象要素场插值[J]. 计算物理, 20(6): 529-536. |
莫军, 朱海, 郭正东, 2008. 基于三次样条插值重构方法对西太平洋海洋要素时空分布的分析[J]. 海洋通报, 27(4): 29-36. |
陈文略, 王子羊, 2004. 三次样条插值在工程拟合中的应用[J]. 华中师范大学学报(自然科学版), 38(4): 418-422. |