PDF《预估偏差法集合化台风路径概率预报》

1 N αiei (4) 在24 h、

48 h和72 h预报时效下, 将台风落入概 率相对于无量纲预报误差的经验分布绘制于图2― 4, 图中纵轴 Pin 为无量纲预报误差小于某数值时落 入概率.分别对

24 h、

48 h 和72 h 预报时效下的落 入概率分布进行曲线拟合, 得到的经验关系由式 (5) 、 (6) 和(7) 表示.进行落入概率的点绘需要满 足两个条件, 一个是计算采用的预报机构必须都进 行对应预报时效的预报 (不同预报机构会根据台风 的强度发布不同预报时效的预报路径) , 一个是在 预报时效以内也必须有实测台风位置的发生 (即台 风没有停止编号) .因此, 在图 2―4 中随着预报时 效的增长, 可用的数据点依次减少. Pin =

200 π a tan(0.70 ?(D/De) 1.70 ) (5) Pin =

200 π a tan(0.21 ?(D/De) 1.92 ) (6) Pin =

200 π a tan(0.05 ?(D/De)2.24 ) (7) 3.3 分方向的预报距离误差分布 上一节的概率预报方法仅考虑了预报的距离 误差, 而忽略了预报误差在空间的分布特征.而在 很多集合化预报中, 会根据控制路径计算偏左、 偏右、 偏快、 偏慢的扰动路径[14] ;

事实上, 台风实际位置 相对于控制路径位置的偏离量在空间上的分布不 得而知, 因此按照偏左、 偏右、 偏快、 偏慢进行概率 预报能够进一步提高集合化预报精度. 本研究主要在

24 h 预报时效下进行分方向的 距离误差分布研究, 原因有二: 一方面,

24 h 预报结 果是防汛工作所关注的重要参数, 对其预报精度的 要求高于

48 h 和72 h, 另一方面, 如图 2―4 所示,

48 h、

72 h预报时效内本身可用的数据点较少 (原因 见3.2小节) , 如在现有数据的基础上进一步分方向 讨论则会由于数据点过少导致结果缺少统计学意 义的代表性.以台风路径前进方向+90°方向为极 轴建立极坐标, 以当前时刻........