引言

2012年，西北太平洋及南海海域共生成25个编号热带气旋(以下简称TC)，其中登陆我国的有7个(其中3个登陆华南，2个登陆华东，1个登陆台湾，而1209号强台风苏拉先后在台湾和福建登陆两次)，与常年平均数(7个)相等。在7个登陆TC中，有5个集中在8月，1210号台风达维是新中国成立以来同时期登陆长江以北的最强TC。

当前可供台风实际业务预报参考的主客观方法众多，由于各个方法关注的重点和技术水平等方面存在一定的差异，不同的方法对于同一区域或类型TC的预报表现并不一致，而同一方法对于不同区域或类型TC的预报能力也存在差异(占瑞芬等，2010；汤杰等，2011；陈国民等，2012)。因此，对各主客观预报方法在路径和强度等方面的预报性能进行客观的评估，一方面有利于预报人员定性地了解各方法的预报特性，提高预报和服务水平；另一方面也有利于科研人员分析各预报方法的预报性能，便于进一步改进预报方法。本文依据《台风业务和服务规定》(中国气象局预测减灾司，2012)中所提到的客观评估办法，对2012年参加全国业务发报的我国各TC预报方法和预报员常用的国外预报方法进行精度评定，以期能够帮助业务和科研人员对2012年度台汛期间各TC业务方法的预报表现有较为系统的认识，为今后进一步使用和改进这些方法提供参考。

1 资料和方法

本文所做精度评定均以中国气象局上海台风研究所(CMA-STI)整编的2012年西北太平洋TC最佳路径数据(中国台风网，http://www.typhoon.gov.cn/index.php?controller=spage&pid=169.)为依据。该数据提供西北太平洋(含南海，赤道以北，180°E以西)海域TC每6 h的位置和强度信息(TC强度包含近中心附近最大风速和中心海平面最低气压)。参加精度评定的定位和预报方法包括6个定位方法、31个路径预报方法(14个综合预报方法和17个客观预报方法)、12个强度预报方法(6个综合预报方法和6个客观预报方法)。与往年相比，新增了1个全球模式(韩国GDAPS)的路径预报精度评定。

精度评定的内容包括TC中心位置、登陆点和强度预报误差，评定时所使用的计算方法均严格按照《台风业务和服务规定》执行。

2 TC定位精度评定

统计中央气象台、日本气象厅(JMA)、美国联合台风警报中心(JTWC)和韩国气象厅(KMA)的官方实时定位及北京、日本卫星实时定位的平均距离误差(表 1)，结果表明：与CMA最佳路径相比，中央气象台实时定位误差最小，仅14.2 km，JMA实时定位误差最大，达到31.1 km。各方法定位误差总平均为23.4 km(共3756次)，与2011年(24.9 km，共2579次)相比略有改进，但不如2010年(19.8 km，1382次)；4个官方实时定位方法的平均误差为24.6 km(2492次)，2个卫星实时定位方法平均误差为21.0 km(1264次)，官方定位误差与2011年(25.1 km，1695次)相当，卫星定位误差比2011年(24.6 km，884次)略有减小。若各中心的定位和各自的最佳路径相比(KMA不发布最佳路径，因此没有KMA的数据)，日本卫星的定位误差是所有方法中最小的，平均定位误差仅1.4 km，其次是中央气象台。

3 TC路径预报精度评定 3.1 路径预报误差评定

2012年各综合预报方法24~120 h预报的TC路径误差信息列于表 2a。比较中央气象台、JMA、JTWC和KMA四大机构的24~120 h路径预报误差发现，JTWC的路径预报优于其余三家机构，其24、48、72、96和120 h误差分别为94.9 km(508次)、168.8 km(412次)、249.6 km(324次)、314.5 km(245次)和443.9 km(176次)。中央气象台24、48、72、96和120 h路径预报平均误差分别为102.6 km(508次)、183.6 km(410次)、280.3 km(321次)、384.7 km(246次)和546.0 km(180次)。从中央气象台历年路径预报误差演变图(图 1a)中可以看到，近年来，24 h路径预报误差呈逐年下降趋势，而2012与2011年相比，24 h路径预报准确率更是有了大幅度的提高(2011年为120.3 km)。中央气象台48 h路径预报误差近4年来也呈下降趋势(图 1a)。国内各综合预报方法24、48和72 h的总的平均距离误差分别为94.3 km(1373次)、168.2 km(1120次)和284.2 km(823次)，相较于2011年，各时次的路径预报误差降低了5%~7%。路径预报能力的显著提高应与我国预报员在2012年开展了TC路径集合预报产品的广泛应用密切相关。值得注意的是，由于沿海各省级气象台所划分的责任海域的不同，预报的TC个数和样本数同中央气象台相比有较大的差距(表 2)，为了更客观地认识各省级气象台与中央气象台的相对预报能力，表 3给出了它们之间的路径预报同样本比较。整体而言，2012年，上海主观、福建主观和江苏主观各时次的平均路径预报误差要略小于中央气象台。

2012年，全球模式[NCEP-GFS(NCEP，2012)、ECMWF-IFS(ECMWF，2011)、英国数值(UKMO，2012)、日本数值(Nakagawa，2009)、T213(CMA，2012)、T639(管成功等，2008)、韩国GDAPS(Lee et al，2011)]24、48、72、96和120 h总的平均路径预报误差分别为96.8 km(2660次)、177.2 km(2172次)、283.6 km(1696次)、382.3 km(935次)和583.6 km(675次)，其中各预报时效内平均误差最小的均为ECMWF-IFS模式，分别为68.2、120.8、196.8、301.2和430.4 km(表 4)。NCEP-GFS模式2012年的预报表现较往年有了较大进步(图 2)，其24~120 h各预报时次平均误差已经十分接近ECMWF-IFS模式，分别为72.4、128.1、209.0、307.8和446.3 km。进一步作同样本比较后发现，NCEP-GFS在24、48和72 h同样本误差仅比ECMWF-IFS大3.9、10.8和17.0 km，而96和120 h同样本误差比ECMWF-IFS要小10.9和29.9 km。此外，ECMWF-IFS模式在24、48和72 h三个预报时效中只有约55%~58%的样本的预报误差小于NCEP-GFS模式，而96和120 h 2个预报时效中分别只有45.1%和47.7%的样本的预报误差小于NCEP-GFS(表 5)。除了NCEP-GFS之外，其余全球模式的表现与ECMWF-IFS模式仍然存在一定的差距。

我国区域模式(广州数值、上海台风模式、GRAPES-TCM和辽宁数值)24、48和72 h的总的平均路径误差分别为103.2 km(869次)、201.7 km(696次)和316.6 km(322次)(表 4)。表 5中统计的数据显示，ECMWF-IFS模式24、48和72 h预报误差小于国内区域模式的样本比例高达60%~85%，表明我国区域模式的预报效果与ECMWF-IFS模式的差距较大。统计预报方法中，江苏概率的24 h平均误差仅77.0 km，而广西遗传神经的48 h平均误差仅167.5 km，表现较为突出(表 4)。但同往年相似，受预报区域限制，这两个方法都存在样本数较少的状况。

图 3是2012年主观方法和数值模式非同样本路径预报误差比较。由于在实际业务预报中，数值模式的预报结果一般要比主观方法的预报结果滞后6~12 h，因此图 3中所有数值模式路径误差均滞后12 h后与主观方法进行比较。以图中“24 h”预报时效为例，主观方法展示结果为真实的24 h路径预报误差，而数值模式展示的却是36 h的误差，以此类推。图 3表明，2012年，数值模式(包括全球和区域数值模式)各预报时次平均路径预报水平与主观方法平均路径预报水平仍然具有一定的差距。部分模式(如ECMWF-IFS和NCEP-GFS)各时次的平均路径预报误差接近或小于主观方法平均路径预报误差，尤其是72 h预报，这两个方法的平均路径预报误差已经小于主观方法平均误差。因此，图 3一方面说明最好的数值模式预报水平正逐渐接近主观方法的平均预报水平，另一方面也说明最优的主观方法仍然优于所有模式结果。

3.2 登陆点预报精度评定

2012年共有7个TC登陆我国，分别是1206“杜苏芮”、1208“维森特”、1209“苏拉”、1210“达维”、1211“海葵”、1213“启德”以及1214“天秤”，其中1209“苏拉”先后在台湾花莲和福建省福鼎市秦屿镇登陆两次，其余6个TC只登陆一次。各综合和客观预报方法24 h登陆点预报误差列于表 6和表 7中，各方法对不同TC登陆点的24 h预报误差最低只有几千米，而最高能达到几百千米。综合预报方法中(表 6)，中央气象台、JMA、JTWC、KMA这4大台风业务中心24 h平均登陆点误差分别为103.5、123.3、143.3和146.6km，除了JMA对1209“苏拉”在台湾花莲的登陆点未能提前24 h预报出以外，其余三家机构均提前预报出了8个登陆点，24 h登陆点预报命中率(即某方法正确预报TC登陆次数除以TC总的登陆次数再乘以100%)均达到了100%。客观预报方法中(表 7)，各方法对于7个登陆TC的24 h登陆点预报均没有特别稳定的表现，某一方法对于某几个TC 24 h登陆点预报误差可能低于50 km，但对于其他TC往往又能达到几百千米的误差。

在登陆的7个TC中，各综合和客观方法对1211“海葵”的24 h登陆点预报误差均较小，在60 km以下。对1209“苏拉”在台湾花莲的登陆点，无论综合预报还是客观预报，24 h登陆点预报较为失败，综合预报除了上海主观外，其余方法的登陆点预报误差均超过了280 km，客观方法中除了个别模式外，其余方法的登陆误差也超过了260 km。

总体上看，2012年无论是主观预报方法还是数值预报方法，对1211“海葵”的24 h登陆点预报均较为成功，而对1209“苏拉”在台湾花莲的登陆点预报较为失败。

4 强度预报精度评定

表 8和表 9分别列出了综合和客观预报方法强度(近台风中心地面最大风速，下同)预报的平均绝对误差、预报趋势一致率和均方根误差情况。4个国家级台风业务中心24、48和72 h强度预报的绝对平均误差范围区间分别为4.11~4.63、6.10~6.90和6.84~8.71 m·s^-1，其中JTWC在24、48和72 h主观强度预报的平均误差均为最小，分别为4.11、6.10和6.84 m·s^-1。中央气象台24 h强度预报误差自2008年以来，呈逐年下降的趋势，而48 h强度预报近几年来并没有显著的改善(图 1b)。需要说明的是，由于中央气象台、JMA和JTWC各自在表示台风强度时所选取的平均风速有所差异，因此在进行精度评定之前，已经根据WMO相关业务文档^①中所述的风速转换系数将各机构的风速换算成与中央气象台一致的平均风速。

① World Meteorological Organization (WMO), Guidelines for converting between various wind averaging periods in tropical cyclone conditions.

客观预报方法检验结果显示(表 9)，统计预报方法的强度预报能力仍然略优于数值模式的强度预报，这一结果与往年类似。24 h平均强度预报绝对误差最小的方法为广西遗传神经，误差为3.80 m·s^-1，而48和72 h平均强度预报绝对误差最小的方法是WIPS，误差分别为5.76和6.85 m·s^-1。

同样本比较四大国家级业务中心的预报发现(表略)，JTWC在24、48和72 h同样本强度预报结果中的误差均小于其他三家机构，其次是中央气象台，其同样本强度预报误差小于剩余的两家机构。客观方法之间的同样本比较显示(表略)，广西遗传神经在24 h同样本强度预报结果中的误差小于其余的统计和模式预报方法的误差，而WIPS方法在48和72 h同样本强度预报结果中的误差要小于其余的统计和模式预报方法的误差。

进一步分析国内各主要客观强度预报方法强度相对误差的分布特征(图 4)，GRAPES-TCM、上海台风模式、偏最小二乘和WIPS这4个方法的24 h相对误差中值为负，说明预报偏弱，而广州数值预报偏强，广西遗传神经方法并没有明显的系统性偏差。48 h强度预报偏弱的预报方法与24 h强度预报相同，而广州数值和广西遗传神经却没有表现出显著的系统性偏差。72 h强度预报中，除了WIPS强度预报偏弱得较为明显以外，其余方法的预报相对误差中值均位于零线附近。此外，通过比较各个方法自身在24、48和72 h强度预报相对误差的分布后发现，大部分方法相对预报误差最大最小值并没有因预报时效的缩短而减小，如GRAPES-TCM在24 h预报中，误差上下限基本接近于±30 m·s^-1，而48和72 h的误差范围也基本在±30 m·s^-1之间。

5 结语

本文对2012年西北太平洋TC定位、路径和强度预报精度进行了系统的评定，得到的结论如下：

(1) 6种主要的定位方法的总平均误差为23.4 km，较2011年略有改进。其中，中央气象台的平均定位误差最小，为14.2 km。

(2) 国内各综合预报方法24、48和72 h总的平均距离误差分别为94.3、168.2和284.2 km，相较于2011年，各时次的路径预报误差降低了5%~7%。中央气象台24 h路径预报准确率更是相对于2011年有了大幅度的提高。全球模式24、48、72、96和120 h总的平均路径误差分别为96.8、177.2、283.6、382.3和505.3 km。国内区域模式24、48和72 h总的平均路径误差分别为103.2、201.7和316.6 km。

(3) 4个国家级台风业务中心24、48和72 h强度预报的绝对误差范围区间分别为4.11~4.63、6.10~6.90和6.84~8.71 m·s^-1。统计预报方法的强度预报结果仍然略优于数值模式的强度预报结果。

(4) 最优的主观方法优于所有模式结果，这反映了预报员具备较强的模式应用能力，但是并非所有的主观方法都优于模式，说明不同的预报中心对模式的应用能力有差异，有些中心(如JTWC)的应用能力很强。

(5) 2012年，各预报方法对1211“海葵”的24 h登陆点预报较为成功，而对1209“苏拉”在台湾花莲的登陆点预报较为失败。