西北太平洋热带气旋移动速度的统计特征及异常成因分析

发布时间：2020-04-16 20:21

【摘要】：本文利用国家气象局和上海台风研究所(CMA-STI)整编的西北太平洋1970-2009年热带气旋(TC)及TC最佳路径数据集和2005-2010年的TC路径预报误差资料,NCEP/NCAR提供的水平分辨率为1°×1°的FNL (Final Operational Analysis)全球分析资料,应用百分位法,确定TC移动速度异常指标,分析了40年来西北太平洋TC移动速度及其变化异常发生的时空分布特征,分析了移动速度及其变化异常TC个例的环流大尺度特征,研究了TC速度预报误差对路径预报误差的贡献以及TC速度预报误差对路径预报误差贡献大的个例的大尺度环流特征。结果显示： (1)西北太平洋TC移速及移速变化累积概率达95%(5%)分位数的阈值分别为10.8 ms-1 (1.43 ms-1)和2.42 m s-1(-1.72 m s1)。(2)快速移动及加速的TC大都出现在日本海地区,而缓慢的和减速移动TC主要出现在南海区域。 (3)快速移动的TC在5月份出现的频率达到最高,缓慢移动的TC在10月份频率达到最高,加速移动的TC在6月份频率达到最高。(4)1990年代移动异常的TC较多,而在1970年代,TC移动速度较稳定。 (5)对于异常移动的TC,TC周边的环境引导气流速度也可以较准确的描述TC的移动速度,而引导气流主要是由西太副高和大陆高压决定的。 (6)TC移动速度预报误差引起的TC路径预报误差平均为48.13km, TC移动方向预报误差引起的TC路径预报误差平均为68.76km,移速预报误差对TC路径预报误差的贡献为41.6%。但是移动速度预报误差比移动方向预报误差能更好的反映路径预报误差的趋势。 (7)大气环流形势未预报准确会带来较大的TC路径预报误差。大气环流形势偏弱会引起TC移动速度偏慢,一旦预报的引导气流偏强就容易产生大的TC速度预报误差,从而导致TC路径预报误差较大。
【图文】：

预报误差,路径预报,移速

２．邋２．邋２邋ＴＣ移向和移动速度预报误差的分离逡逑ＴＣ的移动速度预报误差和移动方向预报误差都会对ＴＣ的路径预报误差做逡逑出贡献，将这两种预报误差的贡献反应在集合Ｈ角形图中，由图２．１思示，Ａ逡逑点为ＴＣ某一定位时次的实际位置，Ｂ点为２４ｈ后的实际位置，Ｃ点为２４ｈ后的逡逑预报位置，，ＡＢ为ＴＣ的实际路径距离，ＡＣ为ＴＣ的预报路径距离，ＢＣ为ＴＣ的路逡逑径预报误差距离，取Ｄ点使得ＡＢ＝ＡＤ，取Ｅ点使得ＤＥ垂直于ＢＣ，邋Ｓ１？为Ｓ１在ＢＣ逡逑上的投影，５义为５２在佸：上的投影，贝！］向｜＝４（：－４８，５２＝２（八８）２（１－00５邋０），５１．逡逑＝邋｜Ｓｌ｜（ｃｏｓ（ＺＢＣＤ）），Ｓ２’邋＝ＢＣ－邋Ｓｒ。ＣＤ邋（｜Ｓ１｜）为由速度预报误差引起的距离逡逑误差，邮（Ｓ２）为由方向预报误差引起的距离误差，那么间｜、Ｓ２分别在ＢＣ逡逑上的投影就可看作是送两种预报误差对路径预报误差的贡献。逡逑图２．邋１路径预报误差分解为移速预报

累积概率,移动速度,概率,移速

动速度的变化也可（＾作为气旋强度和路径突变的预测因子。因此，对ＴＣ移动速逡逑度变化的研究无论是加深对ＴＣ的认识还是提高日常预报业务水平都十分重要。逡逑图３．邋２是ＴＣ移动速度变化Ａ邋Ｖ的概率分布（图３．邋２ａ）及累积概率分布（图逡逑３．２ｂ）。同理，将ＡＶ邋ｔｉｌｌ邋ｍｓ＂为间橘等间距分组，并组中值标出。由图３．２ａ逡逑可见，ＴＣ移速变化最大概率分布在区间（－１邋ｍ邋ｓ＾ｉ，１邋ｍ邋ｓ＾ｉ），表现出ＴＣ移动逡逑速度的持续性特征。ＴＣ移速变化ＡＶ的区间范围是（－１２邋ｍ邋ｓ＾ｉ，１１邋ｒａ邋ｓ＇ｌ），逡逑因为ＡＶ＞８邋ｍ邋ｓ—＇和ＡＶ《－８邋ｍ邋ｓ—？的事件极少，所训每累积概率ＡＶ＞８邋ｍ邋ｓ—ｉ逡逑和ＡＶ《－８邋ｍ邋ｓ—１分别归类为ＡＶ二８邋ｍ邋ｓ—＇和ＡＶ二－８邋ｍ邋ｓ—＇分组内。之后将［－８邋ｒａ逡逑ｓ—１，８邋ｍ邋ｓ—ｉ］区间内的数值１邋ｍ邋ｓ—１为间隔等距分为１６组。从图３．化可ｔｉｌ得逡逑至ＩＪ；邋ＴＣ移速变化的累积概率达９５％邋（５％）分位数的阐值约为２．４２邋ｍ邋Ｓ—１邋（邋－１．７２逡逑ｍｓ—ｉ），将ＴＣ移动速度变化ＡＶ＞２．４２ｍｓ－ｉ邋（＜－１．７２ｒａｓ—１）定义为异常加快（减逡逑慢）的ＴＣ，其路径即为ＴＣ移动速度变化异常路径。逡逑１７逡逑
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P444

【参考文献】