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关于改动热带气旋强度预告的新方法的研究进展


  在数值气候预告研究中,如何进步热带气旋强度的短期预告是长期困扰气象学家及营业预告人员的一个挑衅性题目。气象学家们通过日益增长的观测,大大进步了初始场的精度。那么,除此之外还有什么是我们遗漏的呢?

  答案是:减小数值气候预告模式的模式偏差。造成模式偏差的缘故原由有许多,如:对热带气旋物理过程认知的不完整,参数化方案中浩繁参数的不确定性,分辨率的不够邃密,截断偏差,以及为了节约计算成本对参数化方案的简化等等,都能造成模式偏差。若是一一攻克不同来源的模式偏差,将耗费大量的人力物力。

  段晚锁研究员团队提出了一种解决上述题目的新思路,即使用他本人提出的“非线性强迫奇异向量”方法,将不同来源模式偏差综合考虑、视为一个团体来考察模式偏差对预告精度的影响。他们行使该方法,用WRF模式甄别出了究竟模式对哪个变量、在哪个区域的模仿不确定性更容易导致热带气旋强度短期预告发生较大误差。如考虑到“风云四号”卫星观测的特点,他们行使上述方法识别出台风内核区中低层大气位温转变率的不确定性对台风强度的模仿不确定性具有最大影响。该效果可以引导卫星对症下药地对该特定区域、特定气象要素进行观测,从而行使这些观测资料有用校正模式、进步热带气旋强度短期预告的水平。

  该研究近期发表在Advances in Atmospheric Sciences上。

  Citation: Qin, X. H., W. S. Duan, and H. Xu, 2020: Sensitivity to tendency perturbations of tropical cyclone short-range intensity forecasts generated by WRF. Adv. Atmos. Sci., 37(3), https://doi.org/10.1007/s00376-019-9187-6. 


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