基于动力相似方法的台风极端降水概率预报研究

发布时间：2020-06-01 13:09

【摘要】：采用动力与统计相结合的方法,对台风引起的极端降水事件进行概率预报方法的研究,回算并评估了25个在2012—2015年间登陆中国的台风。此外,还对该预报方法的相似成员数和有效概率阈值进行了敏感性试验。试验结果显示,该台风极端降水概率预报方法具有一定的预报技巧,能准确预报多数产生极端降水的站点,但预报范围略偏大,空报率较高。相似成员数的敏感性试验表明,100%的相似成员数比率具有更优的预报效果;在相似成员数比率为100%的基础上,24 h预报的有效概率阈值在0%～2%之间的预报效果最好,48 h的有效概率阈值在0%～1.5%之间的预报效果最好。最后对"苏迪罗"和"海鸥"两个台风进行个例预报试验,结果表明对不同个例,预报效果存在较大差异。
【图文】：

蓿嘤?据Dfi,j所属的上述界限区间，确定SIi,j的值，范围为0~10。通过非线性变换后，使得更为相似的历史台风得到更高的相似权重，从而实现了历史台风在相似程度上的分离。同样依次对每个以欧式距离和空间点要素值所做的相似判据进行上述步骤，以获取每个相似判据的SIi,j，再根据多次试验所得的各判据的权重将所有相似判据的SIi,j相加，得到最后的相似指数SIn。最后将历史台风按相似指数降序排列，选取前N个作为相似样本，再以相似指数为权重得到相似样本降水量的集成，预报未来6~48h的降水量。图1受台风影响的站点的日极端降水阈值分布2.4极端降水概率预报方法依据上述动力相似方案，可得到N个历史相似台风及其对应的相似指数，再通过以下极端降水降水概率计算模型进行极端降水的概率预报。首先定义极端降水系数C（k,t,n），若历史台风n在t时次，，于某站点k产生的降水超过极端阈值，取为1，否则为0。其次，利用相似指数SIn，求出每个相似样本所占权重，将其与极端降水系数C（k,t,n）相乘。最后将该测站上所有相似样本累加，即为该测站该时次的极端降水概率EPP（k,t）。具体表达式如下：EPP（k,t）=∑Nn=1SIn∑Nn=1SIn∑∑[C(k,t,n)](1)其中C(k,t,n)=1降水量超过极端阈值0降水量未超过极端阈∑值，k=1,2,3,……,K,n=1,2,……,N,t=24,48,72。3极端降水概率预报试验及检验3.1预报试验选取2012—2015年登陆中国的25个台风为样本进行预报试验，以前一日20时至当日20时为一天，起报时刻为台风登陆日的前一日的20时，分别进行24h、48h和72h的极端降水概率预报，只要EPP非零，即认为出现极端降水。每次计算相似样本时，历史台风仅取到当前样本年份的前一年，即回算2012

热带气象学报第35卷产生较为广泛的极端降水。对样本登陆时的强度与各时次极端降水站点数进行回归分析，24h、48h、72h的相关系数分别为0.34、0.43及0.48，且48h和72h通过0.05的显著性检验，说明48h和72h的登陆时强度与极端降水站点数呈正相关关系。图2样本路径分布图图3包含台风登陆时刻起的连续三个20时—20时的日极端降水站点数箱根图红色实线为中位数，箱形区域上下两侧分别为25%和75%分位值，上下黑色实线分别为最大值和最小值，红色加号为极大值。3.2预报检验采用Brier评分（BS）、命中率、空报率、ETS（EquitableThreatScore）等对该极端降水概率预报方法进行检验。Brier评分定义了一种均方概率误差，如式（2），综合考虑了可靠性、不确定性及分辨性，是常用的概率预报检验方法之一，已广泛应用于降水概率预报评估中[29]。式（2）中P为极端降水的预报概率；P0为实际发生极端降水的概率，若实际降水量超过阈值，则为发生极端降水，P0为1，否则为0。BS的范围是0~1，BS越小，预报效果越好。ETS相对于通常用于评价降水预报能力的指标TS（ThreatScore），加入了一个随机项Nrandom，得到公平TS评分。ETS取值范围是-1/3~1，其值越大，预报效果越好；当其等于0及负数时，表示无预报技巧。BS=(P-P0)2=∑n1(Pn-P0n)2n(2)n=1195。45°N40°N35°N30°N25°N20°N15°N10°N5°N160°ELatitude°E°E100°E110°E120°E130150°E140170°ELongitude60555045403530252015105Windspeed(m/s)9080706050403020100极端降水站点数24h48h72h台风登陆后的三个时次356

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本文编号：2691531