蘇瑞雄
(廣西壯族自治區南寧市賓陽縣氣象局,廣西 南寧 530400)
當前,人們已經應用了計算機來采集臺風各路徑的數據。在工作中,人們發現自動化采集數據會存在數據采集缺失,數據精確度異常的現象。如果應用人工校正數據的方法,那么將會干涉計算機自動化采集數據和播報數報的工作,從而降低工作效率,并且人工干涉將耗費太多的人力資源,提高了工作成本。為了讓計算機能智能化,集成化、批量化的處理數據,能結合人們的需求預估未獲得的數據及校正存在偏差的數據,人們需要一套科學的數據處理方案。
在播報臺風信息時,出于種種因素,氣象部門沒有即時獲取臺風信息,或者獲取的臺風信息存在誤差。此時,如果沒即時得到數值或者校正數值,那么人們將得不到需要的臺風信息。為了能夠預估出沒有獲得的信息,或者即時糾正獲得信息中的偏差,人們把一個時間段內的臺風信息當作集合,然后將集論合的分析應用于臺風值的預估中,獲得人們需要的數值,或者校正數值的偏差,這就是基于預估偏差的臺風路徑集合預報方法,人們又稱它為MIX。
為了說明基于預估偏差的臺風路徑集合預報方法,現采集我市2010~2019年這個時間段的48 場臺風信息資料。實時臺風監測資料時間不定,各氣象站采集的臺風路徑預報發布時間不同該次將提出一個假設,即如果一個站點沒有數值,或者數值存在偏差,那么如何利用這個時間段內數值與數值的關聯,提出校正的方案,然后應用校正的方式來預估臺風數值,或者校正臺風數值的偏差。
1.集合預報規則
設氣象站的臺風信息為有模式和無模式,有模式為氣象站已經獲取了信息,無模式為氣象站未獲取信息。對有模式和無模式作不同的數值預估偏差處理,然后獲得已經被校正的數值。而氣象臺發布的數值為已經被校正過的數據。這一技術方案的應用規則如圖1:
圖1:具體預報方法技術路線
2.集合預報流程
設數值的取值為K,基于預估偏差的臺風路徑集合預報方法實施流程圖為圖2:
圖2:基于預估偏差的臺風路徑集合預報方法實施流程圖
1.臨近樣本取值的規則
無模式發布路徑預報與有模式發布路徑預報的取值頻次存在差異,并且他們預估偏差公式、模式權重分析方法、校正模式預報公式均存在差異,在探討臨近樣本取值的規則時,需要分類探討。
2.臨近樣本取值的范圍
臨近樣本取值的范圍參看圖3,有模式和無模式的取值范圍不同,其臨近樣本取值范圍的劃分,目的是為了盡可能地選擇最利于獲取,及最有利于數值分析的數值范圍。如果將數值先設為有模式。那么將數值1 視為監測實時數值,數值2 視為依數值計算獲得的預估數值,數值3 為結合數值預估再次獲得的預估數值。依用這樣的方式,可以通過數值的對比來分析數值是否存在很大的誤差。假設現沒有獲得數值,那么跳越數值1的獲取,而根據臨近數值得到數值1和數值2的計算,最后應用數差矢量計算得到數值3的計算。表1 為臨近樣本取值的范圍數值計算的誤差分析,從數值分析的結果可知,無論是第一階的數據取值、第二次的計算數值,第三次的計算數值,它的數值精確度都能得到控制,并且監測的數值間隔時間越小,數值精確度的控制越精準。
圖3:臨近樣本取值的范圍
表1:臨近樣本取值的范圍數值計算的誤差分析
3.計算公式的確立
確定預估偏差分析公式,對于計算有非常重要的意義。只有合理的確定公式,依公式進行計算,人們才能夠獲得較為精確的信息。
現計算各模式k 階綜合樣本偏差,確定預估偏差公式為:
依樣本偏差校正各模式預報路徑的公式為:
根據各模式K 階綜合樣本,設值不同K 階的數值權重分配,其公式如下:
結合公式(1)~(3),確立集合預報的規則如下:
4.即為計算公式模式。
以上公式(1)~(4),涉及的參數取值歸納如表2:
表2:公式(1)~(4)參數取值及內容描述
表3 為集合預報的平均水平,從數據統計的結果可知,從整體來預,預報時效越大,那么預估偏差越大,然而在24 小時以內,預估的數值是可以控制到讓人們所接受的范圍內的。
表3:集合預報的平均水平
該次設定了有模式和無模式,并且該次不僅要對無模式的數值結果進行預估,還要對有模式和無模式的數值結果進行校正,為了了解校正的精確性,該次對48 次臺風全過程的數值進行校正,對該次提出的計算方案進行驗證,確獲得的校正預報表現如表4:從計算的結果可知,1~6 小時校正平均誤差高于原始平均誤差,特別是1~3 小時集合預算表現比較差。而這與計算的初始條件不同,計算參數的調整不同。不過從總體校正的結果可知,它的計算結果是可信的。
表4:非同預報時臨近樣本集合預報表現
隨著科學技術的發展,人們未來將應用自動化的設備采集數值,并且人們將可以共享自動化的設備采集到的數值。然而自動化設備采集數值會存在數值不精確,或者數值因故沒有被獲取的問題。如果應用人工干涉,校正數值的方法,會影響服務質量。為此,人們需要得到一套智能化的數值預估偏差的方案。當下,人們將集合論及模糊理論應用于數據校正中,能夠應用數據和數據的關聯預估和校正的數值,通過實驗可以了解,這套數值預估偏差的方案是可行的。
在人們應用自動化設備采集臺風數據時,有時需要應用計算機自動預估數值和校正偏差的數值。為了便于計算機完成這項工作,人們應用了制訂數學模型的方法,來讓計算機應用數學模型進行計算,完成集合內,具有關聯性的數據預估和校正,這一方法,融入了數據模糊處理的思路。將這套思路應用于臺風的數據采集中,人們可以應用計算機集成化、智能化、批量化的完成數據的預估和校正上,它減輕了人們的工作負擔,提高了氣象臺數據處理工作的效率。