台风预报误差的分析与改进研究
2020年两次北上台风产生的局地大暴雨天气过程分析
Vol.37 No.4Dec. 2020第37卷第4期2020年12月黑龙江气象HEILONGJIANG METEOROLOGY 文章编号：1002-252X(2020)04-0001-032020年两次北上台风产生的局地大暴雨天气过程分析刘玉娇1,林虹1,裴永燕2(1.牡丹江市气象局，黑龙江牡丹江157000；2.黑龙江省农垦建三江管理局气象台，黑龙江富锦156300)摘 要：本文利用降水实况、大尺度环流背景及相关物理量场，分析2020年9月初两次北上台风 在牡丹江地区产生的局地大暴雨天气过程&结果表明：两次台风过程副高均北抬东退至日本海附近，在中高纬地区形成阻塞形势，对台风的北上十分有利；冷空气的入侵均在华北地区，进而台风弱，在北上过程中冷暖空气交汇,形成能量锋区，温带气旋获得动力和能量;高、低上升运动，利于水的输送，为暴雨的发展和维持提供有利；地形抬升作用有利于局地大暴雨的发生& 关键词：大暴雨;极端天气;地形作用中图分类号:P458.1+21.1文献标识码:AAnalysis of local heavy rainstorm caused by two northward typhoons in 2020LIU Yu-jiao 1, LIN Hong 1, PEI Yong-yan 2(l.Mudanjiang Meteorological Bureau, Heilongjiang Mudanjiang 157000；2. Meteorological station of Heilongjiang Agricultural Reclamation Sanjiang Administration Bureau ,Heilongjiang Fujin 156300)Abstract : Based on the precipitation, large-scale circulation background and related physical quantity field, thispaper analyzes the local heavy rain weather process caused by two northward typhoons in Mudanjiang area in early September 2020. The results show that: during the process of two typhoons, the subtropical high moves northward and retreats eastward to the sea of Japan, forming a blocking situation in the middle and high latitudes,which is very beneficial to the northward movement of typhoons .The cold air intruded in North China, and thentyphoon degeneration weakened. During the northward movement, cold and warm air converged to form energyfront area, which made extratropical cyclone obtain power and energy. High altitude divergence and low altitudeconvergence promote strong vertical upward movement, which is conducive to the transport of water vapor andprovides favorable conditions for the development and maintenance of rainstorm3 terrain uplift plays a significantrole in the occurrence of local rainstormKey words ： heavy rain, extreme weather, topographic effect1引言台风是影响中国的重要天气系统之一，影响我 由台风带来的狂风、暴雨、暴潮及其引发的灾害链所国的台风灾害具有发生频率高、、 &台风 人 ， 中国收稿日期：2020-9-1第一作者简介：刘玉娇（1990-）,女，黑龙江省宾县人，南京信息工程大学，本科生，工程师.2黑龙江气象第37卷各个经济部门都有严重影响。
气象海浪分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过分析气象条件对海浪的影响，了解海浪的形成机制及其变化规律，为航海、渔业等海洋活动提供参考依据。
通过实验，掌握以下内容：1. 海浪的形成原因及影响因素；2. 不同气象条件下海浪的特征；3. 海浪预报的基本方法。
二、实验原理海浪是海洋表面由于风力、气压、温度、湿度等气象条件的变化而产生的波动现象。
风力是海浪形成的主要原因，风力的大小、方向、持续时间等因素都会影响海浪的大小和形状。
此外，气压、温度、湿度等气象条件也会对海浪产生影响。
三、实验材料1. 海浪观测资料：包括波浪高度、周期、方向等；2. 气象资料：包括风速、风向、气压、温度、湿度等；3. 地图：包括地理位置、海岸线、岛屿等；4. 计算机：用于数据分析和绘图。
四、实验步骤1. 数据收集：收集2019年1月至2020年12月期间我国沿海某海域的海浪观测资料和同期气象资料。
2. 数据处理：对收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
3. 相关性分析：分析海浪特征与气象条件之间的相关性，找出影响海浪的主要气象因素。
4. 海浪预报：利用气象资料和海浪观测资料，采用数值预报方法对海浪进行预报。
5. 结果分析：分析预报结果与实测数据的差异，评估预报精度。
五、实验结果与分析1. 相关性分析：通过相关性分析，发现风速和风向对海浪的影响最为显著。
当风速较大、风向与海岸线垂直时，海浪高度较高；当风速较小、风向与海岸线平行时，海浪高度较低。
2. 海浪预报：利用数值预报方法，对海浪进行预报。
预报结果与实测数据的平均误差为0.5米，预报精度较高。
3. 典型案例分析：选取一次台风过程，分析气象条件对海浪的影响。
结果表明，台风中心附近的风速和气压梯度力较大，导致海浪高度显著增加，形成巨浪。
六、实验结论1. 风力是影响海浪形成的主要因素，风速和风向对海浪高度有显著影响。
2. 气象条件对海浪预报有重要意义，合理利用气象资料可以提高预报精度。
FY-4A卫星云导风观测误差优化及同化效果影响研究
FY-4A卫星云导风观测误差优化及同化效果影响研究作者：陈耀登沈洁范水勇王程来源：《大气科学学报》2021年第03期摘要为了推进FY-4A卫星资料在数值模式中的实际应用，本研究选择云导风产品作为研究对象，首先统计了FY-4A高层水汽通道和红外通道云导风的观测误差，进一步基于WRFDA（Weather Research and Forecasting model Data Assimilation system）系统，利用默认观测误差和新观测误差进行了为期一个月的循环同化及预报试验，并分析了试验期间的台风预报效果。
结果表明：相较于默认观测误差，FY-4A云导风产品的新观测误差垂直结构特征更加明显;采用本研究统计的FY-4A云导风观测误差，能够在默认观测误差的基础上改善风场的分析和预报效果;试验期间的两个台风个例分析表明，新观测误差也能够减小台风路径的预报误差。
关键词资料同化;FY-4A;云导风;观测误差大气运动矢量（Atmospheric Motion Vector，AMV），又称云导风或云迹风，是通过在连续的卫星图像中追踪水汽梯度或者小的积云团等目标物的运动轨迹反演得到的风矢量信息，用来表征相应匹配高度上的风（Velden et al.，1997;許健民和张其松，2006）。
云导风产品的信息主要集中在中高对流层，诸多研究表明云导风产品的同化对提高数值天气预报准确性有着重要的作用（周兵等，2002;黄彦彬等，2003;Wang et al.，2004;曹文博和沈桐立，2007;冯文等，2008;Berger et al.，2011;Wu et al.，2014）。
同化系统中的观测误差与背景误差共同决定着观测资料和背景场信息的相对重要性，从而影响到分析场的质量（陶士伟等，2008;陈浩等，2017）。
云导风产品在不同时刻对应的格点和观测数都不固定，一般通过在垂直方向进行分层统计，进而得到误差的垂直廓线（Cordoba et al.，2017）。
深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估
第36卷第6期2020年12月热带气象学报JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGYVol.36,No.6Dec.,2020王德立，黄辉军，陈训来，等.深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估[J].热带气象学报，2020，36(6)：759-771.文章编号：1004-4965(2020)06-0759-13深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估王德立1，黄辉军2，陈训来1，王蕊1，谢坤1，魏晓琳1，李兴荣1(1.深圳市气象局，广东深圳518040；2.中国气象局广州热带海洋气象研究所，广东广州510641)摘要：目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。
为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力，选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例，利用广东省2300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料，检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。
(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值，三种方法的暴雨等级预报TS 评分均达到0.39以上。
(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法，可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。
其中集合平均方法总体预报效果最好，其降水预报均方根误差为38.1mm ，比控制预报方法减少18.8%，对暴雨等级预报TS 评分为0.469比控制，预报方法提升20.1%，但是对特大暴雨等级预报能力不足；而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。
(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。
在较强台风情形下，系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大，其他地方降水预报偏大为主；在弱台风情形下，系统对降水预报存在明显系统性偏大，但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。
关键词：台风；降水；集合预报；对流尺度；检验评估中图分类号：P444文献标志码：ADoi ：10.16032/j.issn.1004-4965.2020.068收稿日期：2020-03-18；修订日期：2020-06-18基金项目：国家重点研发计划政府间/港澳台重点专项项目（2019YFE0110100）；广东省重点领域研发计划项目(2019B111101002)；国家自然科学基金项目(41975124、41675021)；中国气象局预报员专项(CMAYBY2019081)；广东省气象局科研面上项目(GRMC2017M29)共同资助通讯作者：王德立，男，广东省人，工程师，主要从事短期天气预报工作和研究。
1409号和1415号台风风暴潮预报的数值研究
1409号和1415号台风风暴潮预报的数值研究傅赐福;董剑希;刘秋兴;李明杰;李涛【摘要】分析了1409“威马逊”和1415“海鸥”台风特点及风暴潮、潮位情况.给定较准确的台风特征参数并利用ADCIRC模式对两次台风风暴潮进行数值模拟,各站模拟与实测吻合良好,选取海南岛北部铺前湾作为重点岸段,利用秀英站的风暴潮模拟及北港岛灾后调查推断铺前湾口(P1)、湾顶(P2)输出点的风暴潮模拟值可信度高.对于环流范围较小的超强台风1409“威马逊”,P1和P2的模拟最大增水明显高于秀英站,而P2又明显高于P1;对于环流范围较大的台风1415“海鸥”,P1、P2的模拟最大增水与秀英站无显著差别.因此,台风特征的预报判断将是风暴潮预报的重要因素.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2016(033)004【总页数】8页(P26-33)【关键词】“威马逊”;“海鸥”;台风特征;风暴潮预报;铺前湾【作者】傅赐福;董剑希;刘秋兴;李明杰;李涛【作者单位】国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室,北京100081【正文语种】中文【中图分类】P731.23风暴潮作为我国沿海主要的海洋灾害，一直是海洋防灾减灾的重要研究方向，发展风暴潮数值预报技术是海洋防灾减灾的重要手段［1］。
近几年，随着海洋经济的快速发展，港口、码头、核电厂、滨海工业区等重点保障目标日益增多，我国逐步开展了风暴潮精细化预报以满足重点保障目标的海洋防灾减灾需求，并由原来的大面预报向沿海市、县级和重点保障目标预报延伸，取得了良好效果。
但同时，由于风暴潮属于海洋-气象交叉课题，其影响因子较多，风暴潮精细化预报也存在较大难度。
基于机器学习的数值天气预报风速订正研究
基于机器学习的数值天气预报风速订正研究基于机器学习的数值天气预报风速订正研究摘要：数值天气预报在现代气象预报中起着重要的作用。
然而，由于模式误差和观测数据的不完整性，数值天气预报中的风速预报存在较大的偏差。
本文基于机器学习方法，研究了一种新的数值天气预报风速订正模型，以提高风速预报的准确性和可靠性。
一、引言天气预报对于人们的日常生活、农业生产和工程建设等方面具有重要的指导意义。
其中，风速是天气预报中最重要的参数之一，对于海上、陆地以及航空、灾害监测等领域都有着重要的影响。
然而，由于天气系统的复杂性和观测数据的局限性，数值天气预报中的风速预报普遍存在偏差。
因此，研究如何提高数值天气预报风速的准确性和可靠性具有非常重要的实际意义。
二、数值天气预报误差分析数值天气预报是通过计算数学模型来模拟大气系统，并根据实时和历史观测数据进行修正得到的预报结果。
然而，由于计算模型的不完善以及观测数据的有限性，数值天气预报中不可避免地存在一定的误差。
在风速预报中，主要存在以下几种误差：1. 模式误差：数值模式通常是通过离散化的方程组计算得到的，计算结果会受到时间间隔、网格分辨率等因素的影响，从而引起预报误差。
2. 数据不完整性：观测数据在时间和空间上都存在不连续性和不完全性，导致模型中对风速的预测可能与实际情况不符。
3. 系统误差：模型对于复杂的大气系统可能存在某些假设和简化，这些假设和简化可能导致预测结果与实际情况之间存在较大差异。
三、基于机器学习的风速订正模型机器学习是一种能够自动发现数据中规律和模式的方法，通过训练算法来构建模型，进而实现对未知数据的预测和分类。
在数值天气预报中，机器学习方法可以通过分析历史观测数据和数值模型输出的风速数据来构建订正模型，从而提高风速预报的准确性和可靠性。
具体来说，机器学习模型可以分为监督学习和无监督学习两类。
在风速订正问题中，我们可以使用监督学习方法，将过去的观测数据和数值模型输出的风速数据作为输入，对实际观测数据中的风速进行订正。
201109 号梅花(Muifa)台风分析
［ １ ２ ］钟 敏 ，吴仁 达 ，杜 秉 玉． ９ ９ １ ４ 号 台风 降 水
云 系雨 强 的 三 维机 构 初 探 ［ Ｊ ］ ．南 京 气 象 学
［ ４ ］钟敏 等 ，吕达仁 ，杜柄玉． ９ ９ １ ４号 台风 降水 云 系雨强的三维机 构初探 ［ Ｊ ］ ．南京 气象学院 学报 ，２ ０ ０ ６ ，２ ９（ ２ ） ：４ １ — ４ ７ ． ［ ５ ］商建等 ，杨 汝 良． Ｔ Ｒ ＭＭ 卫 星测雨雷达的数
（ ４） ： １ ４ — ２ ２ ．
・ ｌ ３ ・
供者 。
［ ９ ］朱乾根 ，林锦瑞 ，寿绍文 ，唐东异． 天气学原
理 和 方法 ［ Ｍ］ ．北 京 ：气象 出版 社 ， ２ ０ ０ ０ ： ６ ４ ９ ．
［ １ Ｏ ］吴胜安 ， 吴慧．海南岛气温年际变化与海温
参考文献： 的 关 系［ Ｊ ］ ．气 象研 究 与应 用 ， ２ ０ ０ ９ ， ３ ０ （ ４） ：
［ ８ ］许 映龙 ，韩桂 荣，麻素红 ，等．１ １ ０ ９ 超强 台 风“ 梅 花” 预报 误 差分析 及 思 考 ［ Ｊ ］ ．气 象 ，
２ ０ １ １ ，３ ７（ １ ０） ：１ １ ９ ６ ． １ ２ ０ ５ ．
致 谢 ：感谢 北京 市气 象局 刘卓在 数据 的 处 理 ，以及绘 图上提供 的帮助 ，感谢 气象数据的提
其 是 右 后 侧 ，影 响 山 东半 岛 的外 围 螺 旋 云雨 带 ，
学报 ，２ ０ ０ ８ ，３ ０（ １ １ ） ：２ ７ ２ ４ — ２ ７ ２ ７ ．
［ ６ ］王新 利 ，唐 传师 ，刘 显通 ，夏秋 萍 ．利 用
台风灾害的气象应急实践与思考
2004 年 8 月 12 日台州温岭石塘镇登陆
全市 359.8 万人受灾，死亡 60 人，失踪 11 人，直接经济损 失 41.14 亿元
3 0505 号台风“海棠”
2005 年 7 月 19 日福建连江县黄岐登陆
全市 514.4 万人受灾，死亡 2 人，失踪 6 人，直接经济损失 达 78.12 亿元
名，气候条件优越、气候资源丰富，但气象灾害频
第四类紧靠温州沿海北上，称“近海转向台
繁，防灾减灾、趋利避害责任重大，其中台风（热 风”，共 30 主要的、危害最严重的气象灾害 风为主。
23
FORUM OF DISASTER REDUCTION 减灾论坛
为防御台风灾害提供有力的参考依据，同时也可以 温州受台风影响最早在 5 月（2006 年 5 月 18 日
大幅降低台风灾害造成的经济损失和人员伤亡，对 登陆广东东部的台风“珍珠”），最迟在 12 月（2004
防御台风灾害、防灾减灾和社会可持续发展具有重 年 12 月 4 日登陆台湾南部的台风“南玛都”）。据
表1 1994—2018年对温州造成重大灾害损失的台风概况
序号
台风编号、名称
登陆时间、地点
对温州造成的灾害损失
1
9417 号台风“弗雷德”
1994 年 8 月 21 日温州瑞安梅头镇登陆
全市 275 万人受灾，死亡 1123 人，重伤 317 人，直接经济 损失 105 亿元
2 0414 号台风“云娜”
城市与减灾 CITY AND DISASTER REDUCTION
林建忠，浙江省温州市气象局工程师，主要从事气象应 急、气 象 防 灾 减 灾 等 方 面 的 研 究 和 应 用工作。近 年来 先 后主持《洞头台风预报预警系统应用研究》等课题多项， 撰写《温州 2016 年初低温雨雪冰冻天气过程气象应急 服务案例》等多篇应急调研论文，多次荣获重大气象服 务先进个人和气象部门创新工作荣誉称号。
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台风预报误差的分析与改进研究
摘要
台风是一种具有极端天气现象的自然灾害，给人们的生命和财产安全带来了巨大的威胁。
准确的台风预报对于减少损失、采取适当的防御措施至关重要。
然而，当前的台风预报结果常常存在误差，这不仅给应急管理工作带来困难，也会影响到人们的生活和经济活动。
本文通过对台风预报误差进行分析，提出了改善台风预报准确性的方法和策略。
介绍
台风是一种热带气旋系统，具有强风和暴雨等极端天气现象。
由于其强度和不可预测性，并且可能受到气候变化的影响，台风预报一直是气象学领域的重要研究方向。
准确的台风预报可以帮助人们做出及时的决策，保护生命和财产安全。
然而，当前的台风预报结果往往存在误差。
这些误差可能由于多种因素引起，如气象观测设备的限制、模型选择不准确、数据处理方法的问题等。
因此，对于台风预报误差的分析和改进研究具有重要意义。
分析台风预报误差的原因
1. 气象观测设备限制
气象观测设备在台风预报中起着至关重要的作用。
然而，由于受到技术和经济等方面的限制，观测数据可能存在不准确性、缺失和延迟等问题，这会对台风预报的准确性产生负面影响。
2. 模型选择不准确
在台风预报中，气象模型被广泛应用于预测和分析台风的路径和强度。
然而，不同的模型具有不同的假设和算法，因此预报结果可能存在差异。
选择合适的模型对于提高台风预报准确性至关重要。
3. 数据处理方法的问题
在台风预报中，对观测数据的处理方法也是一个重要的因素。
不恰当的数据处理方法可能会引入额外的误差，影响预报结果的准确性。
改进台风预报的方法和策略
1. 提高气象观测设备的准确性和时效性
通过更新和改进气象观测设备，提高其准确性和时效性，可以减少观测数据的误差，提高台风预报的准确性。
例如，使用先进的卫星技术和雷达系统来监测气象变化，提供更准确的观测数据。
2. 优化模型选择和集成方法
通过评估不同的气象模型，并采用合适的集成方法，可以提高台风预报的准确性。
集成方法可以将多个模型的预报结果进行加权融合，得到更准确的台风预报结果。
3. 改进数据处理方法
改进数据处理方法可以减少由于数据处理引入的误差。
例如，采用更精细的插值方法来处理观测数据，减少插值误差；采用更准确的气象模型初始化方法来改善初始场的准确性。
4. 提高预报员的技能和培训
预报员的技能和培训水平对于台风预报的准确性也起着重要的影响。
提高预报员的技能和培训水平，可以更好地理解和应用气象模型和数据处理方法，提高台风预报的准确性。
结论
台风预报误差的分析和改进研究是提高台风预报准确性的重要途径。
通过分析台风预报误差的原因，可以找到改进台风预报的方法和策略。
提高气象观测设备的准确性和时效性，优化模型选择和集成方法，改进数据处理方法，以及提高预报员的技能和培训水平，可以提高台风预报的准确性，减少损失，保护人们的生命和财产安全。