不同的熱帶氣旋強(qiáng)度預(yù)報(bào)因子和預(yù)報(bào)方法在臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)概率預(yù)報(bào)中的對(duì)比研究

高曉云

摘 要 Lin等人提出在考慮海洋耦合作用時(shí)熱帶氣旋（TC）最大可能強(qiáng)度（MPI），與臺(tái)風(fēng)峰值強(qiáng)度的相關(guān)性明顯提高，能有效降低基于海表溫度預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)峰值的高估。現(xiàn)有的預(yù)報(bào)模型并沒有利用這個(gè)因子。本文將用線性判別分析法，貝葉斯判別法，二次判別法以及馬氏距離判別法對(duì)熱帶氣旋（TC）最大可能強(qiáng)度（MPI）與臺(tái)風(fēng)峰值強(qiáng)度的相關(guān)性進(jìn)行研究。對(duì)比研究表明利用其與海表溫度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)MPI對(duì)RI的預(yù)報(bào)非常有幫助。在快速增強(qiáng)的臨界值定為25kt的時(shí)候，加入經(jīng)驗(yàn)MPI因子后基于貝葉斯理論的概率預(yù)報(bào)模型的PSS值提高了40.6%。不同模型的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，貝葉斯判別模型對(duì)RI預(yù)報(bào)最好，而馬氏距離判別模型對(duì)非RI預(yù)報(bào)最準(zhǔn)確。

關(guān)鍵詞 臺(tái)風(fēng);快速增強(qiáng);概率預(yù)報(bào)

引言

熱帶氣旋（TC）是全球發(fā)生頻率高、影響嚴(yán)重的一種自然災(zāi)害。在沿海地區(qū)的各種自然災(zāi)害中，TC災(zāi)害造成的損失最為嚴(yán)重。而與TC強(qiáng)度變化密切相關(guān)的又都是強(qiáng)風(fēng)、暴雨、強(qiáng)雷暴等災(zāi)害性天氣[1-3]。所以，對(duì)TC快速增強(qiáng)（RI）的分析和預(yù)測(cè)具有十分重要的研究意義。TC快速增強(qiáng)是指海表風(fēng)速在未來24小時(shí)內(nèi)增加值超過25，30，35kt的熱帶氣旋。

近來Lin等提出用考慮海洋耦合作用時(shí)TC的最大可能強(qiáng)度（MPI）來替代傳統(tǒng)的MPI，可能對(duì)RI的預(yù)報(bào)有幫助，而現(xiàn)有的模型并沒有用到這個(gè)因子。基于此，本文將加入這個(gè)預(yù)報(bào)因子，并利用四種預(yù)報(bào)模型對(duì)西北太平洋TC的快速增強(qiáng)進(jìn)行對(duì)比預(yù)報(bào)分析，并對(duì)所選預(yù)報(bào)因子和Rozoff等的研究所用的預(yù)報(bào)因子作對(duì)比分析。

1資料和方法

1.1 資料

在文章中提到的四種方法所使用的數(shù)據(jù)資料都一樣。TC的最佳路徑資料來自于日本東京氣象廳的區(qū)域?qū)I(yè)氣象中心（RSMCTokyo）。該數(shù)據(jù)集包含在北太平洋西部包括中國(guó)南海所有的熱帶氣旋每6小時(shí)臺(tái)風(fēng)中心的位置，中心最低氣壓以及持續(xù)10分鐘的最高風(fēng)速（MWS）。熱帶氣旋24小時(shí)的強(qiáng)度變化（即MWS的24小時(shí)變化），在這項(xiàng)研究中選取三個(gè)閾值（即25，30和35kt）來定義RI。

大氣環(huán)境數(shù)據(jù)來自于美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GFS）提供每六小時(shí)且分辨率為 1°的FNL再分析格點(diǎn)資料。變量包括200hPa到850hPa的風(fēng)、100hPa到1000 hPa之間各層大氣的溫度和相對(duì)濕度、200hPa散度和相對(duì)渦度通量還有利用風(fēng)場(chǎng)和中央差分法計(jì)算得出的850 hPa上每個(gè)格點(diǎn)的相對(duì)渦度。所有的環(huán)境變量數(shù)據(jù)都是以熱帶氣旋中心相應(yīng)半徑區(qū)域內(nèi)的平均值。

海表到80米深的平均海溫（T80a）和海表到100米深的平均海溫（T100a）由上層海洋溫度分布的線性插值計(jì)算得到。上層海洋熱含量（UOHC）根據(jù)Leipper和Volgenau（1972）從海表到D26計(jì)算。最大潛熱強(qiáng)度（MPI）用經(jīng)驗(yàn)方法（DeMaria和 Kaplan，1994）和理論方法（Emanuel，1988;Holland，1997）計(jì)算得到。

所有的潛在預(yù)報(bào)因子，如表1所示，收集了從2000到2011期間的每6小時(shí)的數(shù)據(jù)，代表了所有可用數(shù)據(jù)的交叉且相關(guān)系數(shù)大于0.2的數(shù)據(jù)。本文只用到海上的熱帶氣旋樣本因?yàn)殛懙厣蠠o海洋溫度資料。2000-2009年的數(shù)據(jù)用于建立快速增強(qiáng)的預(yù)測(cè)模型，2000-2011階段數(shù)據(jù)用于進(jìn)行獨(dú)立驗(yàn)證。

1.2 試驗(yàn)方法

將表1中挑選出的數(shù)據(jù)分為六組。選擇線性判別模型（linear模型）、貝葉斯判別模型（diaglinear模型）、二次判別模型（quadratic模型）以及馬氏距離判別模型（mahalanobis模型）四種模型進(jìn)行臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)的預(yù)報(bào)。運(yùn)用四種預(yù)報(bào)模型在快速增強(qiáng)臨界值分別為25，30，35kt的條件下進(jìn)行概率預(yù)報(bào)。六組實(shí)驗(yàn)中第一組MWS0、DMWS、LAT;第二組除第一組選擇的預(yù)報(bào)要素外加入：U200、T200、SHR;第三組在第二組的基礎(chǔ)上加上POT_E;第四組將第三組的POT_E換成POT_T;第五組將第四組的POT_T換成POT_T100a;第六組將第四組的POT_T100a換成POT_T80a。并依次進(jìn)行試驗(yàn)。

1.3 評(píng)價(jià)方法

用于數(shù)據(jù)分析的主要工具是2×2列聯(lián)表，假設(shè)四種情況：觀測(cè)結(jié)果和預(yù)報(bào)結(jié)果一致都是臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)記為A;觀測(cè)結(jié)果為不是快速增強(qiáng)而預(yù)報(bào)結(jié)果為快速增強(qiáng)記為B;觀測(cè)結(jié)果是快速增強(qiáng)而預(yù)報(bào)結(jié)果不是快速增強(qiáng)記為C;觀測(cè)結(jié)果不是快速增強(qiáng)預(yù)報(bào)結(jié)果也不是快速增強(qiáng)記為D（表3）。由此可計(jì)算出預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率（POD）：POD=A/（A+C）;錯(cuò)誤率（FRA）：FAR=B/（A+B）;以及預(yù)報(bào)成功指數(shù)（CSI）：CSI=A/（A+B+C）。最后計(jì)算出可能性預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)水平指數(shù)PSS[10]：PSS=（A*D-B*C）/（（A+C）（B+D）），當(dāng)PSS的值越接近于1說明預(yù)報(bào)效果越好越接近于0說明預(yù)報(bào)效果越不好。

2各組實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析

由圖1可知，在第四次試驗(yàn)中mahalanobis模型的PSS比較小，為0.274，而當(dāng)閾值取35kt時(shí)mahalanobis模型的PSS值取到了一個(gè)最大值0.487，與其相反的是quadratic模型和diaglinear模型在第四次試驗(yàn)閾值取35kt時(shí)取到最小值，分別為0.353和0.208 。linear模型只有在第三次試驗(yàn)的時(shí)候表現(xiàn)出比較大的PSS值，為0.771，在其他試驗(yàn)的趨勢(shì)不是很明顯。總體而言第三次試驗(yàn)的預(yù)報(bào)效果要好，四個(gè)模型中diaglinear的PSS值相對(duì)比較大。因此選擇第三組的預(yù)報(bào)因子進(jìn)行預(yù)報(bào)。效果相對(duì)比較好的是diaglinear和linear兩個(gè)函數(shù)，在第三次和第五次的試驗(yàn)中表現(xiàn)比較好。

由圖2可知，mahalanobis的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率要小于其余三個(gè)。其中diaglinear的正確率最高，但在第四次試驗(yàn)時(shí)它的預(yù)報(bào)效果不是很好，且POD值小于0.5只選擇氣候連續(xù)性變化的第一組。所以在選擇加入預(yù)報(bào)因子POT_T后反而阻礙了模式的預(yù)報(bào)效果。相比而言第三組的預(yù)報(bào)效果比較好，POT_E對(duì)臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)預(yù)報(bào)的貢獻(xiàn)比較大。

由圖3可知：diaglinear，linear，quadratic三種模型的FAR值趨勢(shì)和大小都相差不大，主要區(qū)別為，第三次試驗(yàn)中閾值取30kt時(shí)的時(shí)候quadratic模式的值格外小，這是由A和B的比值比較大造成。mahalanobis的PSS值比較小主要是因?yàn)锽和D值比較大，且趨勢(shì)也不固定。

如圖4所示：diaglinear，linear ，quadratic三種模型的CSI值趨勢(shì)和大小都相差不大，但mahalanobis的CSI值明顯比較大，且前三次試驗(yàn)都是隨閾值的增大而增大而后三次都是閾值取30kt的時(shí)候最小。且整體大于第一次試驗(yàn)。mahalanobis的CSI值比較大主要是對(duì)非快速增強(qiáng)事件分類比較準(zhǔn)確。

綜上可知，試驗(yàn)主要是對(duì)加入因子對(duì)預(yù)報(bào)效果的改變做檢驗(yàn)。在選擇第三組的預(yù)報(bào)因子時(shí)，每一個(gè)模型的預(yù)報(bào)效果都比較好。四種方法中diaglinear模型的對(duì)臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)的預(yù)報(bào)比較準(zhǔn)確，而mahalanobis模型的CSI值比較大主要是因?yàn)閙ahalanobis模型對(duì)非快速增強(qiáng)的預(yù)報(bào)比較準(zhǔn)確。

3結(jié)束語

通過四種模型在三種不同閾值下的預(yù)報(bào)結(jié)果表明

（1）對(duì)各種預(yù)報(bào)因子對(duì)RI事件的概率預(yù)報(bào)所作出的貢獻(xiàn)進(jìn)行研究時(shí)，在預(yù)報(bào)因子中加入經(jīng)驗(yàn)計(jì)算的最大潛在強(qiáng)度相關(guān)因子（POT_E）時(shí)，模型的預(yù)報(bào)效果要好于加入其他因子，同時(shí)也好于只選氣候持續(xù)性因子的預(yù)報(bào)效果。

（2）四種模型比較發(fā)現(xiàn)diaglinear模型的對(duì)臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)的預(yù)報(bào)比較準(zhǔn)確，而mahalanobis模型對(duì)RI個(gè)例預(yù)報(bào)不準(zhǔn)確但是對(duì)非RI的個(gè)例預(yù)報(bào)非常準(zhǔn)確。所以，我們?cè)谶x擇預(yù)報(bào)模型的時(shí)候可以選擇這兩種模型結(jié)合預(yù)報(bào)，這樣與兩個(gè)預(yù)報(bào)的效果在進(jìn)行綜合分析判斷是否應(yīng)該發(fā)布預(yù)警，這樣有助于提高臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)的預(yù)報(bào)效果。

參考文獻(xiàn)

[1] 殷潔，戴爾阜，吳紹洪，等.中國(guó)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度等級(jí)與可能災(zāi)害損失標(biāo)準(zhǔn)研究[J].地理研究，2013，32（2）：266-274.

[2] 孔寧謙，陳潤(rùn)珍，蔡敏.南海中北部熱帶氣旋強(qiáng)度突變的天氣氣候特征分析[J].臺(tái)灣海峽，2007，26（2）：188-196.

[3] 孔寧謙，蔡敏，陳潤(rùn)珍.廣西影響區(qū)熱帶氣旋強(qiáng)度突變的天氣氣候特征分析[J].熱帶地理，2007，27（1）：15-20.