西北太平洋热带气旋强度统计动力预报的改进模型.pdf

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1、第27卷第3期2010年6月海洋预报MARNEFORECASTS、，01．27．No．3June．2010西北太平洋热带气旋强度统计动力预报的改进模型杨玉震1，王耀领2，胡邦辉2，余运河1，胡佳宁3(1．中国人民解放军61741部队，北京100081；2．解放军理工大学气象学院，南京211101；3．925381部队气象台，大连116041)摘要：利用NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料，设计和筛选气候持续性因子和动力因子，结合主分量因子分析技术，对统计一动力模式进行了改进，开展了西北太平洋热带气旋强度预报技术

2、研究试验。结果表明，对预报因子进行主分量分析，可提高因子的独立性，降低线性回归模型的维数和不稳定性，从而提高了模式对热带气旋强度的实际预报能力。关键词：热带气旋；强度预报；主分量分析；线性回归中图分类号：P457文献标识码：A文章编号：1003．0239(2010)03．0001．061引言热带气旋(TropicalCyclone，简称TC)强度是TC预报研究的难点问题，在TC数值预报存在一定误差情况下，目前统计预报仍是预报TC强度的最佳方法。常用的统计预报模式有两种，一种是气候持续性(ClimatologyandPersistence，

3、简称CLI．PER)模式【11，另一种是统计一动力模式121。无论是CLIPER模式，还是统计一动力模式，在建模方法上，前人主要采用最小二乘回归框架下的逐步回归技术(Stepwise．regression，简称SWR)。近年来，随着数值预报水平不断提高，雷达、卫星等探测技术的不断发展，关于TC强度变化的动力学机理也有新的进展删，基于气候持续性因子与数值预报相结合的统计．动力预报模式也有了长足的进步。但是，这并不意味统计．动力预报模式已完美，在SWR模型中，随着可选预报因子的个数的不断的增加，容易造成不同样本所选因子往往不同，存在所选因子是

4、否稳定的问题9l，从而影响到预报模型的预报能力。另外，因子数目过多，因子之间容易出现显著的线性相关，而最小二乘回归在所选因子之间相关性较显著时无法得到准确的结果，必然影响预报模型的预报能力【6】。主分量分析(PrincipalComponentsAnalysis，简称PCA)"1作为一种系统降维和特征提取的基本方法，可将多个因子所组成的因子场，通过一定线性变换，用数目较少的新因子代表原因子场的主要内容，且相互间是不相关的。把这种方法应用到线性回归模型中，新因子比原有因子更具稳定性，且因子相互间不存在线性相关性。减少了回归结果的不稳定。可见

5、，采用PCA型因子分析，对改进统计．动力模式预报效果，具有一定的应用价值。本文将用PCA法为线性回归模型筛选因子，进行西北太平洋TC强度的释用预报试验。2资料、分区和因子设计2．1资料使用的资料有客观分析资料、TC观测资料和试报资料。其中，客观分析资料为1995--一2005年NCEP再分析资料，包括东西风、南北风、温度和位势高度4个要素场，间隔每6小时一次，所选区域为东亚．太平洋地区(00～500N，900～1600E)，分辨率为2．5。×2．50；TC观测资料来源于国家气象局的《热带气旋年鉴》，时间为1995～2006年；试收稿日期：

6、2009—02—16作者简介：杨玉震(1964一)，男，高工，从事海洋环境保障工作。E-mail．yan964121@sina．eom2海洋预报27卷报资料为数值预报产品，来源于T106L19模式预报场，时间为2005"-2006年。2．2分区根据西北太平洋地区TC强度变化的统计特征，把西北太平洋地区TC(指最大风速超过17．2m／s)活动范围分为3个区域，分别为I区(00"--'500N，1300E以西)、Ⅱ区(25。"---500N，1300～160。E)和Ⅲ区(00～250N．130。～1600E)(见图1)。2．3预报因子的设计2

7、．3．1气候持续性因子设计设计和选择19个气候持续性因子：(1)TC前期状态，起报时刻TC中心的最大风速、经度、纬度，起报时刻前3h、6h、12h、18h、24h与起报时刻的TC中心风速差、纬度差、经度差；(2)1个气候特征因子⋯(旬序号，6月下旬为l，以后逐句加1)。图1分区图2．3．2动力因子设计把影响TC强度变化的动力因子即1分为3类：(1)反映TC本身内部结构变化的因子，包括：TC中心附近300hPa和850hPa垂直风切变、850hPa、300hPa的散度和涡度、1000hP文850hP氐500llP双300hPa的最大风速和最

8、小位势高度；(2)反映环境流场与TC环流相互作用的因子，包括：TC中心附近南、北7．5个纬距处基本气流在1000hPa、300hPa高度上的水平风切变、TC中心北侧5个纬距处与中心处在1000