CMA數值模式對臺風“杜蘇芮”（2305）的預報性能分析

王海平，渠鴻宇，董林，向純怡

摘要：2023年第5號臺風“杜蘇芮”海上維持超強臺風時間長達約72 h，登陸福建時為強臺風級，登陸后維持時間長達22 h，給我國近海、沿海和內陸地區造成了嚴重的風雨影響。各家數值模式預報出現較大分歧，給綜合預報造成較大困難。為了更好地對模式做出解釋應用，重點檢驗了中國氣象局區域臺風數值預報系統（China Meteorological Administration Typhoon Model，CMA-TYM）和中國氣象局全球同化預報系統（China Meteorological Administration Global Forecast System，CMA-GFS）的路徑和強度預報在“杜蘇芮”預報過程中的表現，并采用歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）和美國國家環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）預報與之對比，從而找出國產模式的優勢和不足。檢驗結果發現，CMA-TYM路徑預報誤差與NCEP相近，大于ECMWF和CMA-GFS。在臺風生成初期，CMA-TYM對其移動方向預報出現較大偏差，明顯偏向了實況路徑的右側。23日開始的路徑預報對登陸點把握良好，誤差主要由對移動速度的預報偏快造成。且CMA-TYM對快速加強過程的預報效果較其他模式具有顯著優勢。CMA-GFS的路徑預報質量較好，平均誤差略大于ECMWF，但小于NCEP和CMA-TYM，尤其是對長時效預報具有較好的可參考性，但對強度預報明顯偏弱。

關鍵詞：臺風“杜蘇芮”；數值模式；預報檢驗

中圖分類號：P457.8? ? ?文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：2096-3599（2023）04-0001-00

DOI：10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2023.04.003

Forecast verification of CMA models for Typhoon Doksuri （2305）

WANG Haiping， QU Hongyu， DONG Lin， XIANG Chunyi

（National Meteorological Center， Beiing 100081， China）

Abstract： Typhoon Doksuri （2305） maintains as super typhoon at sea for about 72 h， lands in Fujian as severe typhoon， and maintains for 22 h after landing， causing serious wind and rain impacts to Chinas offshore， coastal， and inland areas. There are great differences in the forecast of various numerical models， which cause great difficulties to forecasters. In order to better explain and apply the models， this paper focuses on the verification for the performance of CMA-TYM （China Meteorological Administration Typhoon Model） and CMA-GFS （China Meteorological Administration Global Forecast System） track and intensity prediction in the process of Doksuri， and compares them with the forecasts of ECMWF （European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ） and NCEP （National Centers for Environmental Prediction，NCEP） to find out the advantages and disadvantages of CMA models. The results show that the CMA-TYM track forecast errors are similar to those of NCEP and greater than those of ECMWF and CMA-GFS. The prediction of its movement direction at the initial stage has a large deviation， which is obviously biased to the right side of the real track. The track forecast starting on 23 June has a good grasp of the landing point， and the error is mainly due to the prediction of faster moving speed. Compared with other models， the CMA-TYM prediction of fast strengthening process has significant advantages. The CMA-GFS track forecast performs well， whose mean error is slightly larger than that of ECMWF， but smaller than that of NCEP and CMA-TYM. CMA-GFS can provide a good reference for long-term prediction， while it is obviously weak for intensity prediction.

Keywords： Typhoon Doksuri; numerical model; forecast verification

引言

近年來，現代數值天氣預報已成為天氣預報業務的核心支撐，在氣象防災減災、社會公眾服務等工作中發揮著不可替代的作用[1]。隨著數值模式的發展，臺風路徑和強度預報質量不斷提高[2-4]。目前，中國氣象局區域臺風數值預報系統（China Meteorological Administration Typhoon Model，CMA-TYM）和中國氣象局全球同化預報系統（China Meteorological Administration Global Forecast System，CMA-GFS）通過對臺風初始化和數據同化方案的不斷改進，預報效果明顯提高[5-6]，與歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）、美國國家環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）等國際主流模式通常都對0～72 h短期時效的路徑預報效果較好，且各家模式預報結果一般具有較好的一致性，為提高綜合主觀預報的確定性提供了極大的幫助。但對部分疑難路徑臺風，特別是疑難路徑的較長時效路徑預報，各家模式仍會產生極大的分歧，集合預報產品也會產生相對較大的發散度[7-8]，給主觀綜合預報帶來極大的挑戰，增大了預報結果的不確定性。為了能夠逐步提高數值模式的釋用能力，需要通過不斷的個例檢驗，及時評估模式在不同方面的預報性能和可參考性，同時也為模式改進提供意見和建議。

在對CMA預報系統的臺風預報檢驗評估中發現，CMA-TYM的臺風預報存在系統性偏北問題[9-10]，此后通過調整渦旋初始化方案中的強度半徑得到了較好的改進[11-12]。在對CMA區域集合預報系統的檢驗評估中發現[13-14]，集合平均移動路徑總體優于控制預報，在強度預報中，存在最低氣壓和近中心最大風速在登陸前偏弱而登陸后偏強的趨勢[11]。同時，通過檢驗評估國際其他主流模式的臺風預報也發現，ECMWF模式高分辨率確定性預報與其模式集合平均相比較，集合平均在24～120 h預報誤差較小[15-17]。通過分析NCEP全球集合預報的天氣學檢驗也發現，路徑與強度的集合預報質量密切相關，路徑集合平均相對強度集合平均質量較好[18-20]。可見，目前多數模式的檢驗結果表明，集合平均的路徑預報仍有較大的優勢。

本文將通過分析數值模式對2023年第5號臺風“杜蘇芮”的路徑和強度預報質量進行檢驗，評估中國氣象局數值模式的臺風預報性能，同時采用ECMWF和NCEP的臺風數值預報產品與國產模式進行對比，了解國產模式的優勢和缺點，為模式應用和改進提供技術支持。

1 臺風“杜蘇芮”概況

2023年第5號臺風“杜蘇芮”于7月21日08時（北京時，下同）在西北太平洋洋面上生成（圖1），之后向西偏北方向移動，23日早晨加強為強熱帶風暴級，下午加強為臺風級，24日上午加強為強臺風級，晚上加強為超強臺風級，隨后以超強臺風級穿過巴士海峽。進入南海東北部海域后，強度略減弱，并轉向北偏西方向移動。27日再次加強為超強臺風級，并向偏北方向移動，維持超強臺風時間長達約72 h，是南海臺風近海快速加強的典型個例[21-22]。28日09時55分前后以強臺風級（15級，50 m·s-1）的強度登陸福建晉江沿海。登陸后向北偏西方向移動，強度逐漸減弱，登陸后維持時間長達22 h。

2 數據和方法

所使用的數據來源包括：（1）國家氣象信息中心提供的國家級地面氣象觀測站風雨觀測資料。（2）中央氣象臺、日本氣象廳（Japan Meteorological Agency，JMA）和美國聯合臺風警報中心（Joint Typhoon Warning Center，JTWC）的官方主觀分析和實時業務預報資料。（3）模式預報資料主要來自中國氣象局區域中尺度臺風數值預報系統（CMA-TYM，水平分辨率為0.09°×0.09°，起報頻次為逐6 h）及其區域集合預報系統（CMA-REPS，水平分辨率為0.15°×0.15°，起報頻次為逐6 h）、全球數值模式系統（CMA-GFS，水平分辨率為0.25°×0.25°，起報頻次為逐6 h）確定性和集合預報（CMA-GEPS，水平分辨率為0.5°×0.5°，起報頻次為逐12 h）產品。同時采用ECMWF確定性（水平分辨率為0.25°×0.25°，起報頻次為逐6 h）及其集合預報產品（水平分辨率為0.5°×0.5°，起報頻次為逐6 h）、NCEP的臺風數值預報確定性（水平分辨率為0.25°×0.25°，起報頻次為逐6 h）及其集合預報產品（水平分辨率為0.5°×0.5°，起報頻次為逐6 h），并與國產模式進行對比，了解國產模式的優勢和缺點。采用中央氣象臺業務實時定位和定強資料進行誤差計算，所有模式的誤差計算結果采用同樣本進行比較，即僅當所有參與檢驗的模式都在某時刻有預報時，該時刻才能作為一個樣本參與檢驗。

3 模式路徑預報誤差分析

3.1? 確定性預報誤差分析

通過對比CMA-TYM、CMA-GFS和其他各家模式的路徑確定性預報平均誤差（圖2）可以看到，各家的24 h路徑預報誤差均相對較小，約為60 km，低于近年來平均預報誤差。CMA-TYM的路徑預報誤差與NCEP相近，在48～120 h相對其他模式誤差較大，120 h誤差分別達到548 km和538 km。CMA-GFS的路徑預報誤差與ECMWF相近，誤差相對較小，CMA-GFS的120 h誤差為378 km，ECMWF的120 h誤差為276 km。這說明在對“杜蘇芮”的路徑預報過程中，區域模式CMA-TYM誤差偏大，全球模式CMA-GFS表現較好，與ECMWF基本相當，有較好的可參考性。

進一步檢驗模式所有起報時刻的24 h、48 h、72 h、96 h、120 h路徑預報誤差（圖3）發現，各家數值模式的最大誤差大致都出現在對“杜蘇芮”7月26—27日的位置預報時刻，即由巴士海峽進入南海東北部的過程中。CMA-TYM （圖3a）和NCEP（圖3d）的120 h最大預報誤差均達到約900 km。CMA-GFS（圖3b）有1個起報時刻的最大預報誤差達到700 km以上，其余起報時刻誤差基本保持在450 km以下。ECMWF的最大預報誤差在450 km以下（圖3c）。由分析結果可以看到，CMA-GFS的路徑預報表現較好，誤差明顯小于CMA-TYM和NCEP，而與ECMWF相近。

根據2007年Froude等[23]對臺風路徑位置誤差（total track error，TTE）的分解方法，將路徑誤差分解為沿著臺風路徑方向預報誤差（along-track errors，ATE）和垂直于臺風移動路徑方向預報誤差（cross-track errors，CTE）（圖4）。當VATE>0（VATE<0）時，表示預報位置位于實況位置的前方（后方），當VCTE>0（VCTE<0）時，表示預報路徑位于實況路徑的右側（左側）。

通過檢驗ATE和CTE，可以了解模式對臺風路徑誤差的產生來源。由對ATE的檢驗結果（圖5a）來看，CMA-TYM出現較大誤差的原因主要是對“杜蘇芮”移動的速度預報明顯偏快，且偏快程度隨預報時效的增加而增大。CMA-GFS在24～48 h預報略偏快，但在72～120 h預報偏慢，偏慢的程度隨預報時效的增加而增大。NCEP預報在各個時效也略偏慢。ECMWF在各時效對移動速度的把握較好[24]。由對CTE的檢驗結果（圖5b）來看，各家數值模式對24～48 h預報誤差均較小，說明對較短時效的移動方向把握均較好。CMA-TYM和NCEP預報在72～120 h明顯偏向于實況路徑的右側，120 h預報誤差分別達到482 km和524 km，其余模式對路徑移動方向的把握較好，略偏向實況路徑的左側。ECMWF在各時效對移動方向的把握較好，僅在120 h時效略偏向實況路徑的右側。

由以上分析發現，CMA-TYM和CMA-GFS路徑預報在24～48 h預報效果均較好。在72～120 h預報中，CMA-TYM對“杜蘇芮”移動速度和移動方向的預報均出現了較大的偏差，導致平均路徑預報誤差偏大。CMA-GFS的路徑誤差主要是由于對較長時效移動速度的預報偏慢。

由于“杜蘇芮”持續時間長達8 d，移動路徑經歷了菲律賓以東洋面、巴士海峽、南海東北部及臺灣海峽，登陸后進入福建和江西省境內，模式在不同階段的預報有一定差異。以下將通過對7月21日08時—23日08時起報（“杜蘇芮”是否經巴士海峽進入南海）的預報和7月23日08時—29日08時起報（“杜蘇芮”登陸的時間和位置）的預報2個階段模式路徑預報性能進行分析。

7月21日08時—23日08時起報階段（圖6），CMA-TYM與NCEP路徑預報誤差較大，其中CMA-TYM的移動速度預報誤差較小，移動的方向明顯偏向了實況路徑的右側，因此，路徑預報的誤差主要來源于對臺風移動方向的把握出現偏差。CMA-GFS對移動速度預報相對CMA-TYM誤差偏大，預報的移動速度較實況總體偏慢，但對移動方向的把握則較CMA-TYM更好，特別是在24～72 h，預報誤差在30 km以內，在96～120 h預報誤差也明顯小于CMA-TYM和NCEP，比ECMWF略大。NCEP對移動速度預報明顯偏慢，且移動方向的預報也明顯偏向于實況路徑的右側。

7月23日08時—29日08時起報階段（圖7），CMA-TYM的預報誤差在24～72 h大于其他模式，在96 h與NCEP相近，在120 h誤差大于NCEP，但小于其他模式。CMA-GFS預報效果較好，誤差與ECMWF相近，總體小于其他模式。由ATE（圖7c）來看，CMA-TYM誤差明顯偏大于其他模式，說明其對移動速度的預報明顯偏快，CMA-GFS對移動速度的預報效果較好，在24～48 h預報誤差小于30 km，而在72～120 h的移動速度預報相比實況偏慢。由CTE（圖7d）來看，CMA-TYM的誤差在各預報時效的誤差總體好于其他模式，略偏向實況路徑的右側，NCEP預報路徑偏向右側的程度更為明顯，其他模式則主要偏向于實況路徑的左側。可見，CMA-TYM的路徑預報在這一階段的誤差主要來源于對“杜蘇芮”移動速度的預報偏快，導致預報的登陸時間較實況偏早，但對移動方向的把握總體優于其他模式，使得其對登陸點位置的預報誤差小且穩定。CMA-GFS的移動方向預報誤差在24～72 h小于CMA-TYM，在96～120 h略大于CMA-TYM，主要偏向了移動路徑的右側。總體來看，CMA模式對移動方向的把握好于其他模式。

3.2? 集合預報誤差分析

已有研究表明，一般路徑集合預報平均會優于控制預報，為了更好的應用集合預報產品，將比較數值模式集合平均路徑與其確定性預報的性能。由圖8可以看到，CMA-TYM和CMA-GFS對“杜蘇芮”路徑的確定性預報平均誤差在0～48 h均小于集合平均，但在72～120 h平均誤差均大于集合平均。ECMWF在0～96 h時效，確定性模式誤差較小，在120 h集合平均預報誤差較小。NCEP在24 h預報時效，確定性和集合平均誤差相近，在48～120 h的集合平均誤差均小于確定性預報。也就是說，CMA確定性預報在短時效表現較好，在中長期預報時效，集合預報效果相對較好。ECMWF和NCEP也有在較長時效集合平均預報質量相對較好的傾向。可見，目前對于臺風的較長時效預報，集合平均一般具有較好的可參考性。

4? ?模式強度預報誤差分析

4.1? 確定性預報誤差分析

目前全球模式受分辨率所限，對臺風的快速增強過程一般預報偏弱[25]。“杜蘇芮”在菲律賓以東洋面經歷了快速加強至超強臺風級的過程，在由巴士海峽進入南海東北部過程中短暫減弱后再次加強為超強臺風級。由對其強度預報的平均絕對誤差（mean absolute error，MAE；臺風預報強度與實況強度之差的絕對值，計算方法見式（1））的檢驗結果（圖9a）來看，區域模式CMA-TYM相比其他模式在各時效的預報誤差最小，較好的預報了“杜蘇芮”的快速增強過程和進入南海的極值強度，24 h平均誤差僅為4.4 m·s-1，表現出較高的可參考性。CMA-GFS的絕對誤差在12～72 h略大于NCEP，在96～120 h小于NCEP，在0～120 h小于或接近ECMWF的誤差。可見，CMA-GFS相比其他全球模式， 120 h的強度預報誤差最小。

，? ? ? ? ? ? ?（1）

式中：Ifk表示第k次預報強度，Ik表示第k次預報所對應的實況強度，N表示樣本數。

由預報的偏差（bias；臺風預報強度偏離實況強度的值，正值代表預報偏強，負值代表預報偏弱，計算方法見式（2））（圖9b）情況來看，各模式對“杜蘇芮”的預報強度均明顯偏弱，但CMA-TYM的偏弱程度最低，24 h僅偏弱0.6 m·s-1。CMA-GFS偏差與其余全球模式基本相當，且隨著預報時效的增加，誤差基本穩定，并未呈現增大趨勢。這說明目前全球數值模式對于強度預報偏弱程度更高，尤其是對強臺風以上級別的熱帶氣旋。

，? ? ? ? ? ?（2）

式中，變量含義同式（1）。

4.2? 集合預報誤差分析

通過比較數值模式的確定性預報與集合平均的強度預報質量（圖10）發現，CMA-TYM、CMA-GFS和NCEP的確定性預報誤差在各時效均小于集合平均，特別是CMA-TYM的24 h平均預報偏差遠遠小于集合平均，但ECMWF的確定性和集合平均預報誤差差別不明顯，預報質量相當。因此，對于強度預報而言，目前多數模式的確定預報質量仍高于集合平均，具有更高的可參考性。

由各模式的逐預報時次偏差（圖11）來看，整體預報偏弱，偏弱最大值均出現在25日和28日，即對應“杜蘇芮”兩次加強過程，分別加強至62 m·s-1和58 m·s-1，所有模式預報均明顯偏弱。對25日的加強過程，CMA-TYM的預報偏弱小于20 m·s-1，小于相對時段其他模式，CMA-GFS偏差最大值達到偏弱34 m·s-1，ECMWF偏差最大值達到偏弱33 m·s-1，NCEP偏差最大值也相對較小，為偏弱22 m·s-1。對28日加強過程的預報，CMA-TYM偏弱程度較25日過程嚴重，最大值達到偏弱30 m·s-1。CMA-GFS的偏弱程度小于30 m·s-1，ECMWF、NCEP的最大偏弱程度均在30 m·s-1以上。由此可見，CMA-TYM對第一次加強過程預報效果較好，對第二次加強過程預報效果相對較差，而CMA-GFS對第一次加強過程預報偏差較大，對第二次加強過程的預報偏差則相對較小。ECMWF和NCEP的強度預報偏差較大，預報偏弱程度較CMA模式更為嚴重。

5 形勢場預報誤差檢驗

由上述分析可以看到，CMA-TYM和CMA-GFS對短期時效的路徑預報效果較好，較大的誤差主要出現在對較長時效的預報中。為了進一步了解模式長時效預報出現較大誤差的原因，需通過天氣學分析的方法對模式的形勢場預報進行檢驗，發現影響臺風預報質量的主要天氣系統的預報偏差。

前文分析發現，模式普遍對“杜蘇芮”在7月26—27日的位置預報出現較大偏差。由圖12可以看到，7月26日20時，“杜蘇芮”環流中心位置在CMA-TYM的分析場中位于巴士海峽偏南海域，臺風東側副熱帶高壓（以下簡稱“副高”）588 dagpm線位于大約128°E處，西脊點位于臺風北側大約30°N處，副高形態偏向塊狀。從CMA-TYM路徑預報對該時刻的500 hPa位勢高度場預報檢驗對比中可以看到，7月21日20時起報120 h模式預報的臺風中心位于分析場中心東北側大約900 km的東海南部海面上，因此，模式對臺風移動速度的預報明顯偏快，預報位置明顯偏北。副高西側588 dagpm線位置預報較分析場偏東，位于大約130°E處，高壓脊位置偏北，位于大約40°N，形態較分析場更為狹長。副高北側西風帶較平直，模式預報偏差較小。對“杜蘇芮”東南方向的臺風“卡努”初期擾動的預報略偏南。22日20時起報未來96 h的500 hPa形勢場預報與21日20時起報的預報場相比，對副高的預報有所調整。盡管對“杜蘇芮”的中心預報位置仍位于分析場位置的北偏東方向，但距離縮小到大約500 km。模式對該時刻臺風東側的副高588 dagpm線位置預報向西收縮至大約129°E附近。對臺風北側副高的形態和西脊點經度位置預報都與分析場接近，但西脊點的緯度仍較分析場明顯偏北，塊狀高壓南側西脊點位于大約35°N處。對副高北側較平直的西風帶系統預報偏差仍較小，對“杜蘇芮”東南方向的“卡努”初期擾動預報接近分析場。可見，CMA-TYM對“杜蘇芮”較長預報時效的誤差主要來源于對副熱帶高壓脊位置的預報偏差，對附近其他影響系統的預報偏差相對較小。

利用已有的檢驗發現，目前全球模式CMA-GFS在路徑預報方面總體優于區域模式CMA-TYM。通過對比CMA-GFS在21日20時起報120 h的500 hPa位勢高度場預報與26日20時的分析場可以看到，模式預報的“杜蘇芮”中心也位于分析場位置的東北方向，距離約為750 km，相對CMA-TYM的預報位置更加偏東，但距離誤差相對較小。副高的位置較分析場偏東偏北，是導致臺風位置預報較分析場明顯偏東北的主要原因，同時與CMA-TYM不同的是，CMA-GFS對副高北側西風帶槽脊的位相預報與分析場存在較大差別，也使得副高的位置偏東。CMA-GFS在22日20時起報的96 h形勢場出現明顯調整，對副高和其北側西風帶的預報均與分析場非常接近，預報質量較好，對臺風的預報位置接近分析場。

6 結論

為進一步提升國產模式在臺風預報產品中的應用效果，并發現模式中存在的問題，為模式改進提供有效依據，文中檢驗了CMA-TYM和CMA-GFS對臺風“杜蘇芮”的預報誤差，并使用ECMWF和NCEP預報與國產模式進行比較，得到以下主要結論：

（1）CMA-TYM和CMA-GFS對0～24 h的路徑預報效果較好，與其他模式的預報誤差相差不大。CMA-TYM在72～120 h的路徑預報誤差較大，主要原因是在菲律賓附近洋面時預報路徑明顯的偏向實況路徑的右側。在進入巴士海峽后，對臺風移動方向的把握較好，誤差的主要原因是對臺風移動速度的估計明顯偏快。CMA-GFS路徑預報平均誤差略大于ECMWF，但小于NCEP和CMA-TYM，在72～120 h預報中效果較好。模式集合平均誤差總體小于其確定性預報誤差。

（2）CMA-TYM在強度預報方面相比ECMWF、NCEP和CMA-GFS具有較為明顯的優勢，對“杜蘇芮”的快速加強和強度極值的把握均較好。CMA-GFS強度預報在各個時效明顯偏弱。模式集合平均的預報誤差和偏差總體大于其確定性預報誤差。

（3）由對模式形勢場的預報檢驗結果來看，CMA-TYM對副熱帶高壓脊的位置預報在96～120 h存在較大誤差，較模式零場明顯偏北，導致對“杜蘇芮”的路徑預報偏北，移動速度偏快。而CMA-GFS對副熱帶高壓脊的預報在120 h的較長時效也存在較模式零場偏北的情況，但在96 h便給出了較好的調整，預報接近模式零場，預報效果較好。

綜合CMA預報系統在臺風“杜蘇芮”預報過程中的表現來看，區域模式CMA-TYM在強度預報方面具有較好的可參考性，而CMA-GFS在路徑預報方面具有更好的可參考性。

參考文獻：

[1] 沈學順，李興良，陳春剛，等.下一代大氣模式中的數值方法綜述[J].海洋氣象學報，2022，42（3）：1-12.

[2] 楊國杰，沙天陽，程正泉.2009—2015年ECMWF熱帶氣旋集合預報的檢驗及分析[J].氣象，2018，44（2）：277-283.

[3] LEONARDO N M， COLLE B A. An investigation of large cross-track errors in North Atlantic tropical cyclones in the GEFS and ECMWF ensembles[J]. Mon Wea Rev， 2021，149（2）：395-417.

[4] 麻素紅，張進，沈學順，等.2016年GRAPES_TYM 改進及對臺風預報影響[J].應用氣象學報，2018，29（3）： 257-269.

[5] 瞿安祥，麻素紅，張進，等.CMA-GFS全球預報系統中的臺風初始化[J].氣象學報，2022，80（2）：269-279.

[6] 瞿安祥，麻素紅，張進.CMA-TYM混合En3DVar方案的設計和初步試驗[J].氣象，2022，48（3）：299-310.

[7] COLBY F P Jr. The spread of tropical storm tracks in three versions of NCEPs global ensemble model： focus on hurricane edouard （2014）[J]. Wea Forecasting， 2019，34（3）：577-586.

[8] 鐘有亮，陳靜，王靜，等.GRAPES區域集合預報系統對登陸臺風預報的檢驗評估[J].熱帶氣象學報，2017，33（6）：953-964.

[9] 麻素紅，張進，瞿安祥，等.垂直分層加密和預報區域擴大對GRAPES_TYM 臺風預報的影響[J].氣象學報，2021，79（1）：94-103.

[10] 麻素紅，陳德輝.國家氣象中心區域臺風模式預報性能分析[J].熱帶氣象學報，2018，34（4）：451-459.

[11] 麻素紅，沈學順，龔建東，等.國家氣象中心臺風數值預報系統的發展[J].氣象，2021，47（6）：685-692.

[12] 李澤椿，張玲，錢奇峰，等.中央氣象臺臺風預報業務的發展及思考[J].大氣科學學報，2020，43（1）：10-19.

[13] 吳政秋，張進，陳靜，等.GRAPES區域集合預報條件性臺風渦旋重定位方法研究[J].氣象學報，2020，78（2）：163-176.

[14] QI L B， YU H， CHEN P Y. Selective ensemble-mean technique for tropical cyclone track forecast by using ensemble prediction systems[J]. Quart J Roy Meteor Soc， 2014，140（680）：805-813.

[15] 朱智慧，陳智強，喻自鳳.光流法在臺風路徑預報檢驗與訂正中的應用[J].氣象科技，2019，47（6）：927-933.

[16] DUPONT T， PLU M， CAROFF P， et al. Verification of ensemble-based uncertainty circles around tropical cyclone track forecasts[J]. Wea Forecasting， 2011，26（5）：664-676.

[17] 邱金晶，陳鋒，董美瑩.基于全球模式檢驗結果的海上臺風初始場重建技術研制和應用[J].氣象，2021，47（12）：1444-1456.

[18] 王皘，錢傳海，董林，等.臺風“梅花”（2212）的主要特點和路徑預報難點分析[J].海洋氣象學報，2023，43（1）：52-62.

[19] 王海平，董林.2019年西北太平洋和南海臺風活動概述[J].海洋氣象學報，2020，40（2）：1-9.

[20] COLBY F P Jr. Global ensemble forecast tracks for tropical storm debby[J]. Wea Forecasting， 2015，30（3）：668-682.

[21] 霍利微，郭品文.夏季風期間南海對流活動對西北太平洋熱帶氣旋的影響分析[J].熱帶氣象學報，2014，30（1）：101-110.

[22] 陳聯壽，丁一匯.西太平洋臺風概論[M].北京：科學出版社，1979：312-318.

[23] FROUDE L S R， BENGTSSON L， HODGES K I. The predictability of extratropical storm tracks and the sensitivity of their prediction to the observing system[J]. Mon Wea Rev， 2007，135（2）：315-333.

[24] 昌磊，余錦華.西北太平洋TC移動速度異常及預報誤差特征的分析[J].大氣科學學報，2017，40（1）：71-80.

[25] 錢奇峰，王川，徐雅靜，等.一種基于深度學習的臺風強度估測技術[J].氣象，2021，47（5）：601-608.