大气和海洋的可预报性——在台风预报中的应用VIP

1、大气和海洋的可预报性在台风预报中的应用,对可预报性的理解？ 可预报性研究的内容和意义？,可预报性 (Predictability),客 观 属 性,时间和空间的变量,初始误差迅速发展，比如轨线迅速分离，概率密度分布迅速扩大,关于当前状态及其演变知识的“不完美性”（包括初始/边界条件以及外强迫的不确定性）对于未来状态知识的影响程度,物理变量,事件本身,对可预报性的理解,表 征,定 义,摘自穆穆2015年LASG学术年会报告,多尺度相互作用,线性或非线性系统,所掌握知识的不完美性（观测与模式永远存在误差）,可预报性 (Predictability),模式、初始条件与外强迫的不确定性,预报技巧 (P

2、rediction Skill),预报技巧是对可预报性的估计，而可预报性可以理解为是预报技巧的上限，不论采用何种模式与资料，可预报性都不会改变，但是预报技巧有可能提高。,距平相关系数,均方根误差,信噪比 ,摘自穆穆2015年LASG学术年会报告,评估在目前的科学认知水平与技术条件下，所做出的预报结果的不确定性 (Prediction Error),弄清产生预报不确定性的原因和机制,寻找减小预报不确定性的方法和途径,可预报性研究(Mu et al.,2004),什么是台风？ 台风的预报现状？ 什么原因导致的预报不准？ 如何减小台风预报误差？,1.什么是台风？,台风：当热带气旋中心最大风力达到12

3、级或以上，风速32.6m/s. 热带气旋： 发生在热带或者 副热带洋面上， 具有暖心结构的 低压涡旋.,根据中国气象局“关于实施热带气旋等级国家标准”GBT 19201-2006 的通知，热带气旋按中心附近地面最大风速划分为六个等级： 超强台风（Super TY）: 底层中心附近最大平均风速51.0 米/秒，也即16级或以上 强台风（STY）: 底层中心附近最大平均风速41.5-50.9 米/秒，也即14-15 级 台风（TY）: 底层中心附近最大平均风速32.7-41.4 米/秒，也即12-13 级 强热带风暴(STS): 底层中心附近最大平均风速24.5-32.6 米/秒，也即风力10-1

4、1 级 热带风暴(TS) : 底层中心附近最大平均风速17.2-24.4 米/秒，也即风力8-9 级 热带低压(TD) : 底层中心附近最大平均风速10.8-17.1 米/秒，也即风力为6-7 级,热带气旋的分类,热带气旋的命名,始于2000年1月1日 共有140个名字，分别来自柬埔寨、中国、朝鲜、中国香港、日本、老挝、澳门、马来西亚、密克罗尼西亚联邦、菲律宾、韩国、泰国、美国和越南。每个成员各贡献10个名字 按顺序，循环使用 对造成特别严重灾害的热带气旋，除名（此名字成为某个灾害特别严重的热带气旋的专有命名） 例如，2016年除名的台风有莫兰蒂、海马、莎莉嘉、洛坦,台风的结构与尺度,摘自香港

5、天文台官网,摘自Foerster et al. 2014 MWR,2008年台风森拉克,台风的结构,台风的结构,FIG. 9. Skew Tlogp soundings with the red line denoting temperature and blue line denoting dewpoint temperature. Soundings are from the (a) upshear right quadrant at 0412 UTC, (b) downshear left quadrant at 0328 UTC, and (c) eye at 0403 UTC. Th

6、e sounding launch locations are marked in Fig. 2.,2008年台风森拉克,摘自Foerster et al. 2014 MWR,台风的生成,热带气旋形成需具备以下几个条件： 1）广阔的暖洋面，海水温度在26.6C以上，提供热带气旋高温、高湿的空气； 2）对流层风速的垂直切变小，有利于热量聚集； 3）地转参数f大于一定值（纬度大于5的地区），有利于形成强大的低压涡旋； 4）热带存在低层扰动，提供持续的质量、动量和水汽输入。,热带低压在什么条件下能够发展为台风？,台风发生的频次,热带气旋的发生频次：,其中： 热带低压约为7个左右；热带风暴约为11个左

7、右；台风约为18个左右；,摘自陈瑞闪 台风,台风的移动,台风的移动,影响因子,引导流,台风自身的结构特征,双（多）台风相互作用 （藤原效应）,登陆我国的台风的次数,摘自 陈玉林等2015，气象科学,台风的影响,2004年14号台风云娜摧毁广告牌,2006年台风珍珠过后的汕头市区,2003年台风杜鹃侵袭珠海,2008年台风风神重创菲律宾,新世纪以来造成重大经济损失或人员伤亡的台风事件,2004年第14号台风“云娜”（强台风），“云娜”台风登陆中国东南沿海。造成164人死亡，24人失踪，直接经济损失达181.28亿元。替补命名为“凡亚比”（Fanapi）。 2005年第9号台风“麦莎”（强台风），

8、给我国华东地区造成重大损失。40万人被撤离，上海地铁停运。仅浙江直接经济损失达65亿元（其中宁波损失27亿元）。江苏发生狂风暴雨天气，并且造成经济损失达12亿元。替补命名为“帕卡”（Pakhar）。 2006年第8号台风“桑美”（超强台风），在马利安那群岛、中国东南沿海以及台湾省总共造成458人死亡以及25亿美元的经济损失，替补命名为“山神”（Son-Tinh）。 2006年第4号台风“碧利斯”（强热带风暴），在菲律宾、中国东南部、台湾总共造成800多人死亡或失踪以及44亿美元的损失，替补命名为“马力斯”（Maliksi）。 2006年第1号台风“珍珠”（强台风），在菲律宾、中国东南部、台湾总

9、共造成104人死亡以及12亿美元的损失，替补命名为“三巴”（Sanba）。 2009年第8号台风“莫拉克”在台、闽、浙、赣造成巨大损失，遇难人数600人以上，8000余人被困，造成台湾数百亿台币损失，大陆损失近百亿人民币，被除名，替补名为“艾莎尼”（Atsani）。 2010年第11号台风“凡亚比”（超强台风）在中国东南部、台湾总共造成101人死亡，41人失踪。因灾伤病328人，紧急转移安置12.9万人，直接经济损失51.5亿元人民币。其替补名为“雷伊”（Rai）。 ,2. 台风的预报,台风的预报手段：数值预报为主，预报员的统计预报经验为辅 西北太平洋台风的主要的数值预报中心： 中国气象局（C

10、MA）、日本气象局（JMA）、香港天文台（Hong Kong Observatory）、台湾中央气象局（CWB）、韩国气象局 （KMA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国环境预报中心（NCEP）、美国联合台风预警中心（JTWC）等,关注的几个方面： 路径（登陆时间、地点） 强度（最小海平面气压、最大风速） 降水、大风,台风的预报现状,摘自许映龙等 2010, 气象,台风的预报现状,摘自许映龙等 2010, 气象,摘自Magnusson et al. 2014, MWR 2012年大西洋飓风Sandy,摘自Belanger et al. 2012, WAF 2007-2010印度洋台风,

11、1. 如何提高台风的强度的预报技巧？ 值得研究 2.台风的路径预报能否再提高？ 是否有必要继续研究如何提高台风路径的预报技巧,摘自Yamaguchi et al. 2012, JGR 2008-2010 58个西北太平洋TC,台风的路径预报,当前我国的台风路径的预报依然可以再提高！,欧洲中心的 预报最好！,1013号超强台风“鲇鱼” 实况路径及模式预报,欧洲中心,T639,国家气象中心集成预报,异常台风路径的预报技巧还有待提高！,摘自国家气象中心工作报告,更加精确的路径预报的重要性：,热带气旋的路径只要偏差十度，某一地区的天气状况便会明显地不同。,以香港为例，热带气旋在香港以西登陆会较在以东登

12、陆为香港带來较恶劣的天气，,原因分析： 1，半圆效应 2，地理因素 3，风暴潮,3. 什么原因导致的预报不准？,什么是数值天气预报？,大气运动遵循某些基本的物理定律，这些物理定律的数学表达式构成了研究大气运动规律的基本方程组：,动量方程,热力学方程,连续方程,静力方程,纳维-斯托克斯方程： 无解析解！,转化成偏微分方程组：,离散化进行数值求解,采用差分方法或者谱方法求近似解：,把因变量展开成某一函数的截断级数； 把因变量转化为其对应的谱系数； 把偏微分方程转化成常微分方程组,解可写成如下形式：,图4 数值预报的基本流程,摘自穆穆等 2011, 气象,初始误差（含边界误差）,模式误差,预报误差来

13、源,预报误差来源,初始误差,观测误差（观测仪器的精密程度和客观环境的影响等）,摘自穆穆等 2011, 气象,初始误差,常规观测覆盖不完全,选自 潘旸等2012，气象学报,http:/www.wmo.ch/pages/about/purposes_en.html,雷达、卫星有盲区：,初始误差,各种观测数据的类型及其在空间和时间上的分布往往与模式的配置不一致,雷达产品： 经向风、切向风、反射率 卫星产品：紫外线、可见光、红外线、微波等,模式的初始输入量： U, V, T, P, Q, W, ,反演,初始误差,资料同化方法,最优插值方法（OI）,三维变分同化（3D-Var）,物理空间分析方案（PSA

14、S）,广义的Kalman滤波（EKF）,集合Kalman滤波（EnKF）,四维资料同化（4D-Var）,代表方法,集合转换卡曼滤波（ETKF）,图11 3D-Var方法流程图,初始误差（含边界误差）,模式误差,预报误差来源,模式误差,对物理过程描述不准确产生的误差（或省略掉了某些物理过程而产生的误差）,产生的原因在于自然界本身的复杂性，人们对大气运动过程内在机制认识的不完整性。模式是将复杂的真实大气运动过程理想化和简化后的数学模型，而一些在模式中被省略的物理过程很可能是某些天气或气候事件发生发展的关键因素。因此，某些实际存在的物理过程的缺失也是导致模式误差产生的重要来源。 大气是一种具有连续运

15、动尺度谱的连续介质，不管模式的分辨率如何高，总有一些小于网格距尺度的运动无法在模式中确切的反映出来（如图），这种运动过程称为次网格过程（对流、凝结和辐射过程都包含有次网格过程）。一般在模式中，采用了“参数化”的方法来考虑这些过程的影响，即用一种平均过程将次网格的动力和物理过程对网格以上尺度的平均影响表示出来。在这种情况下，对平均影响的偏差就成为模式误差的来源之一。,图. NCEP集合系统中，模式网格内的不同现象（白色脊线为落基山脉，网格右边的区域为丹佛市）,数值求解模式不准确造成的计算误差,模式误差,计算误差来自于模式离散化时所用差分方案产生的误差、谱截断产生的截断误差、和舍入误差。,舍入误差：,指在计算机进行计算时，由于精度有限（16位或32位），原始数据及计算过程中产生的数据的位数超过规定位数进行舍入所产生的误差。长期以来计算误差一直不受重视，模式对其的考虑也不多。,差分方案产生的误