熱帶氣旋風場動力釋用技術的檢驗與評估

周冠博 錢奇峰 胡海川 黃永杰 崔曉鵬, 陳有龍,

（1 國家氣象中心，北京 100081；2 海南省南海氣象防災減災重點實驗室，海南 570203；3 中國科學院大氣物理研究所，北京 100029；4 中國科學院大學，北京 100049；5 海南省氣象信息中心，海南 570203）

0 引言

熱帶氣旋致災因子主要包括大風、暴雨和風暴潮[1]，其中，熱帶氣旋暴雨形成機理一直受到氣象學者廣泛關注[2-11]，而對熱帶氣旋引起的強風的理論研究卻相對較少。數值預報是熱帶氣旋大風業(yè)務預報的重要客觀參考，為了改進數值預報效果，學者們開展了大量工作，盡管取得了可喜進展，但距離精細化業(yè)務預報需求仍存在較大差距，尤其是，當模式預報的熱帶氣旋路徑和強度與預報員主觀預報存在較大偏差時，數值預報風場產品的可用性顯著降低，急需基于熱帶氣旋主觀路徑和強度預報的數值預報風場產品客觀修正技術?！盁釒庑L場動力釋用技術”（簡稱TCwind）針對這一業(yè)務上的預報瓶頸和難題，提出了一種基于熱帶氣旋風場數值預報產品的客觀化、定量化的訂正技術[12]。基于該技術，可借助路徑與強度的主觀預報信息，對數值模式預報的熱帶氣旋風場進行合理和有效訂正，得到訂正后的風場，輔助預報員做出更加準確和精細化的熱帶氣旋近地面風場預報。

基于“熱帶氣旋風場動力釋用（TC-wind）技術”，將預報員關于熱帶氣旋路徑和強度的主觀預報與數值模式預報（CMA-TYM）預報系統(tǒng)和臺風與海洋氣象預報中心的短臨預報系統(tǒng)風場產品相結合，建立了“臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)”。業(yè)務轉化測試和實時業(yè)務應用效果評估顯示，基于TC-wind技術建立的預報系統(tǒng)明顯修正了模式預報的大風分布，有效提高了模式大風預報評分，提升了數值預報風場產品的可用性，提高了熱帶氣旋風場預報的客觀化和精細化程度。

1 臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)

1.1 熱帶氣旋風場動力釋用技術（TC-wind）簡介

基于極坐標原始方程，假設熱帶氣旋中的氣塊速度呈線性變化，地面壓力場的分布符合Fujita公式，導出了一組描述中心壓力擾動、熱帶氣旋位置、熱帶氣旋移動方向和速度對風場影響的方程[12]。熱帶氣旋數值預報風場的修正方程可表示為如下形式：

其中，式（1）代表的是切向風速訂正量，式（2）代表的是徑向風速訂正量，公式中的dA，dr，dvs，dα分別表示壓力梯度差異、熱帶氣旋中心與訂正點之間的距離差異（由熱帶氣旋的中心位置決定）、熱帶氣旋移動速度差異和熱帶氣旋移動方向差異（上述差異由模式預報與預報員主觀預報之間的差異所決定）。因此，通過在業(yè)務應用中掌握這4個方面的差異，利用公式（1）和公式（2）就很容易實時動態(tài)地修正熱帶氣旋風場的數值預報，上述內容詳細推導過程可見文獻[12]。

1.2 臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)簡介

臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)是基于熱帶氣旋風場動力釋用技術，通過將預報員做出的TC路徑與強度的主觀預報信息，與CMA-TYM模式熱帶氣旋風場精細化預報產品相結合，利用路徑與強度的主觀預報信息，對模式預報的TC風場（10 m高度）和海平面氣壓進行修正（動力釋用），得到修正后的高分辨率風場和海平面氣壓預報產品，并應用于實際業(yè)務，取得明顯的改進效果。

在精細化大風客觀預報系統(tǒng)架構中，熱帶氣旋風場數值預報產品選擇了中國氣象局CMA-TYM模式預報產品，該預報產品時效為120 h，間隔為1 h，而路徑和強度主觀預報選用了中央氣象臺預報員的主觀預報，關鍵技術為TC-wind技術。具體流程框架如圖1所示，首先，利用數值模式預報的TC路徑和強度信息，結合預報員主觀預報的路徑和強度信息，得到兩者的差值；進一步，應用上述差值，基于TC-wind技術，利用動力學方法，并考慮地形和海陸下墊面影響等，對CMA-TYM數值模式近地面風場預報產品開展客觀修正，計算得到相應的TC近地面風場增量，將增量疊加到CMA-TYM模式預報的10 m風場上，得到修正后的熱帶氣旋近地面（10 m）風場預報（圖1）。需要注意的是，基于TC-wind技術的“臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)”對TC近地面風場的修正需要利用預報員做出的路徑和強度主觀預報信息以及數值模式風場預報產品，因此，其修正效果一定程度上取決于預報員路徑和強度主觀預報的準確性以及模式TC風場結構預報的好壞，理論上，預報員做出的路徑與強度主觀預報越準確、模式預報的風場結構越合理，則系統(tǒng)修正效果越好。此外，修正效果還會受到一些系統(tǒng)參數設置（如海陸摩擦系數等）以及地形的影響。

圖1 臺風精細化大風客觀預報業(yè)務流程 Fig. 1 The operational process of refined forecast for TC wind

2 資料介紹

本文選取中國氣象局CMA-TYM模式預報的10 m 風場、ECMWF確定性模式的 10 m 風場預報數據以及TC-wind風場訂正預報數據（空間分辨率為 0.1°×0.1°）作為風場預報資料，預報時效為 12～120 h，間隔 1 h。使用的TC資料，包括中國氣象局（上海臺風研究所）整編的最佳路徑數據集（http://tcdata.typhoon.org.cn/zjljsjj_sm.html），包含6 h一次的TC位置、中心最低氣壓及中心附近最大風速等。國家站的地面實況觀測數據以及ASCAT反演的洋面風場作為觀測數據用于訂正效果的實況檢驗。

3 臺風個例風場預報檢驗

3.1 2015年“蘇迪羅”影響期間主觀檢驗結果

以2015年“蘇迪羅”為例，將原始風場（CMATYM數值模式預報的10 m風）和采用TC-wind系統(tǒng)修正后的風場相比較，著重從近地面風場分布特征、風場強度變化等方面，結合多種實況觀測數據，分析了基于TC-wind技術構建的預報系統(tǒng)對熱帶氣旋風場的修正效果。

1513號熱帶氣旋“蘇迪羅”于2015年8月8日凌晨登陸我國臺灣省花蓮市，之后于8日晚間登陸福建省莆田。7日09時，“蘇迪羅”向西北方向快速移動，靠近臺灣，此時刻主觀定強為50 m/s，由ASCAT反演的洋面風場（圖2a）可見，實況熱帶氣旋中心西南象限風速較小，大風半徑也偏?。籆MA-TYM模式預報的此時“蘇迪羅”強度為40 m/s（圖2b），而經TC-wind技術訂正后的強度可達45 m/s（圖2c），訂正對TC強度預報有較明顯改進；從風場水平分布特征來看，訂正前后沒有太大區(qū)別，皆呈現(xiàn)東北大、西南小的形勢?？梢姡瑢τ凇疤K迪羅”登陸臺灣之前的超強臺風階段，CMA-TYM模式可以較準確預報風場總體分布，但對TC強度仍缺乏足夠的預報能力，而借助TC-wind技術，可以在保持原有較為準確的近地面風場分布形勢之外，一定程度上提高TC強度的預報能力。

圖2 1513號“蘇迪羅”的風場分布（2015年8月7日09時） Fig. 2 The wind field distribution of Super Typhoon Soudelor (No. 1513) (At 09:00 of 7 August 2015)

2015年8月8日22時，“蘇迪羅”進入臺灣海峽，即將登陸福建，此時，業(yè)務定強為38 m/s，沿海自動站實況觀測（圖3a）很好地驗證了業(yè)務定強，洋面上，大風區(qū)出現(xiàn)在“蘇迪羅”中心東側，訂正前（圖3b）、后（圖3c）近地面風場總體分布依然差異不大，均較為準確地預報了洋面上風場的總體分布特征，但訂正后的“蘇迪羅”強度與沿海自動站實測值更為接近（見圖中黃色圓圈所示）。

圖3 1513號“蘇迪羅”的風場分布（2015年8月8日22時） Fig. 3 The wind field distribution of Super Typhoon Soudelor (No. 1513) (At 22:00 of 8 August 2015)

綜上，對于熱帶氣旋“蘇迪羅”，無論是當其處于洋面上的超強臺風階段，還是登陸前的臺風強度階段，CMA-TYM模式均可以較為準確地預報實際近地面風場總體分布特征，但對其強度的預報均偏弱，而借助TC-wind技術訂正后，在保持了較為準確的風場分布之外，還較明顯地減小了TC強度的預報誤差。

3.2 新的客觀評分方法——熱帶氣旋大風風級TS評分

為了更為客觀地檢驗基于TC-wind技術的預報系統(tǒng)的熱帶氣旋大風預報效果，中國科學院大氣物理研究所借鑒降水TS客觀評分思路，針對熱帶氣旋6級以上不同大風風力等級，建立了新的客觀評分方法——熱帶氣旋大風風級TS評分：

式中，TS為不同風力等級預報的TS評分，NR為預報正確部分的風圈面積，NO為觀測的風圈面積，NM為數值模式（CMA-TYM）或TC-wind系統(tǒng)預報的相應風圈面積。

3.3 2015年“蘇迪羅”影響期間客觀檢驗效果

利用式（3），針對2015年“蘇迪羅”影響期間，CMA-TYM模式風場預報數據和基于TC-wind技術訂正的風場預報數據，開展熱帶氣旋6級以上大風風圈TS評分檢驗（圖4）。由圖4可以看出，與CMA-TYM模式預報的大風圈TS評分相比，基于TC-wind技術訂正預報的大風圈TS評分在不同大風風力等級6級（圖4a）、8級（圖4b）和10級（圖4c）均明顯優(yōu)于CMA-TYM數值模式預報，有效提高了熱帶氣旋大風預報訂正效果。

圖4 1513號“蘇迪羅”大風圈預報TS評分6級（a），8級（b），10級（c）（橫軸為預報時效，縱軸為TS評分，實線和虛線分別代表TC-wind系統(tǒng)和CMA-TYM數值模式系統(tǒng)預報的大風的TS評分曲線） Fig. 4 TS score for the gale forecast of Soudelor (a) scale 6; (b) scale 8; (c) scale 10 (The horizontal axis is the prediction time, and the vertical axis is the TS score. The solid line and dotted line respectively represent the TS score curve of gale predicted by TC-wind system and CMA-TYM numerical model)

客觀檢驗效果顯示，CMA-TYM模式對TC大風分布已經顯示出較好的預報水準，而基于TC-wind技術建立的大風客觀預報訂正系統(tǒng)，無論是預報的近地面大風水平分布，還是客觀TS評分，均明顯優(yōu)于上述模式預報的結果。

3.4 2018年“山竹”影響期間的檢驗結果

選取2018年22號臺風“山竹”期間的幾個單站的風場預報進行檢驗（圖5）。香港單站的TC-wind風場預報整體上還是比較理想的。TC-wind風速預報普遍偏大，平均偏大5.5 m/s，最大偏差大13 m/s（16日17時），對于臺風最大風速出現(xiàn)的時間預報準確，實況和TC-wind預報均出現(xiàn)在16日14時，但風速預報偏大7.7 m/s。風向偏差在40°以內，主要偏差在臺風中心來臨之前的15日19—21時和臺風風向的轉變。臺風中心來臨之前偏東分量考慮不足，而臺風的風向轉變預報比實況偏晚2 h左右。澳門單站TC-wind風場預報整體上與香港單站情況相似，TC-wind風速在臺風中心來臨之前預報較為理性，僅偏大2 m/s左右，但在臺風中心來臨時，TC-wind風速明顯偏大，在16日07—22時時段內平均偏大9 m/s。從風向方面，整體偏差在40°以內，主要偏差出現(xiàn)在臺風的轉向上，風速轉向出現(xiàn)的時間TC-wind預報較為準確，但風向轉向的速度預報慢于實況。

圖5 2018年9月15日17時至9月17日03時（北京時）基于站點檢驗的大風24 h預報的時序圖 （a，c）香港和澳門的風速TC-wind預測值（藍線）與實況（紅線）的比較；（b，d）香港和澳門的風向TC-wind預報值（藍線）與實況（紅線）的比較 Fig. 5 Timing diagrams of 24 h gale forecast based on station verification from 17:00 BT of 15 September to 03:00 BT of 17 September 2018 (a) and (c) the comparison between the wind speed forecasted by TC-wind system (blue line) and the actual wind speed (red line) in Hong Kong and Macao, respectively; (b) and (d) the comparison between the wind direction forecasted by TC-wind system (blue line) and the actual wind direction (red line) in Hong Kong and Macao, respectively

對于2018年22號臺風“山竹”期間的幾個單站的風場預報進行檢驗分析來看，TC-wind風場預報整體上還是比較理想的，無論是風速還是風向在全時段內均與實況較為接近。TC-wind風場預報較數值模式的風場預報來說，可以更好地與預報員的主觀預報保持一致，并且TC-wind可以滿足業(yè)務上精細化和格點化的需求。

3.5 2021年“煙花”影響期間的檢驗結果

以2021年臺風“煙花”為例，將原始風場（EC數值模式預報的10 m風）和采用TC-wind系統(tǒng)修正后的風場相比較，著重從近地面風場分布特征、風場強度變化等方面，結合多種實況觀測數據，分析了基于TC-wind技術構建的預報系統(tǒng)對熱帶氣旋風場的預報效果。

臺風“煙花”于2021年7月18日2時在西北太平洋洋面上生成，19日上午加強為強熱帶風暴級，20日加強為臺風級，21日上午加強為強臺風級，25日12時30分前后在浙江省舟山普陀沿海登陸（13級，38 m/s，臺風級）；穿過杭州灣后，于26日9時50分在浙江平湖市沿海再次登陸（10級，強熱帶風暴級，28 m/s），28日凌晨在安徽減弱為熱帶低壓。選取“煙花”臺風登陸前后的一段時間，選取登陸點東側的觀測站點（759737），站點位置如圖6所示，來檢驗訂正后的風場與EC模式10 m風場及實況風速的情況。

圖6 觀測站點的示意圖（圖中圓圈的位置代表站點號759737觀測站的位置） Fig. 6 The sketch map of the observation station (the position of the circle represents the location of No. 759737 observation station)

基于站點（759737站）檢驗的大風時序圖表明（圖7），從2021年7月24日20時開始，采用TC-wind系統(tǒng)的訂正方法修訂之后的10 m風場更接近實況。而EC模式10 m風場較實況風速明顯偏弱，并且TC-wind訂正后的風速的變化趨勢也更接近實況，但較實測風速略有偏強的情況。

圖7 2021年7月22日08時至7月26日20時（北京時）基于站點檢驗的大風24 h時預報的時序圖（藍線：實況；紅線：EC模式10 m風場；綠線：TC-wind修正后的10 m風場） Fig. 7 Timing diagram of 24 h gale forecast based on station verification from 08:00 BT of July 22 to 20:00 BT of 26 July 2021 (blue line: the actual gale; red line: 10 m wind field forecasted by EC; green line: 10 m wind field revised by TC-wind system)

進一步將“煙花”臺風影響期間的風場分等級進行檢驗（圖8）。由圖可知臺風精細化大風客觀預報在煙花期間6～10級的平均誤差在均在1 m/s以內，其中6級和7級風的訂正效果較好，但是6級風略有偏強，7級風略有偏弱的情況。整體而言7～10級的大風較EC模式輸出的10 m風場有明顯的改進效果，雖然二者均較實況偏弱，但是訂正方法修訂之后的10 m風場更接近實況，并且訂正效果隨著風速的增大提高的程度也越高。因此在“煙花”影響期間，臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)較EC模式表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。

圖8 2021年7月22日08時至26日20時（北京時）的風場分等級進行檢驗（藍色柱框：代表EC模式24 h的10 m風場預報；黃色柱框：TC-wind修正后24 h的10 m風場預報） Fig. 8 Scaled test for wind field forecast from 08:00 BT of July 22 to 20:00 BT of 26 July 2021 (blue column: 24 h 10 m wind field forecasted by EC; yellow column: 24 h 10 m wind field forecast revised by TC-wind system)

4 TC-wind方法在2020年臺風風場預報整體檢驗

本文利用2020年5—10月的ECMWF確定性模式的 10 m 風場預報數據，TC-wind風場訂正預報數據（空間分辨率為 0.1°×0.1°）以及國家站的地面實況觀測數據用于訂正效果的檢驗，預報時效為 12～120 h，間隔 1 h。選取我國沿岸及近海88 個觀測站點作為代表站，文中所選取的代表站點基本覆蓋我國近海區(qū)域。在計算數值模式10 m 風速誤差時將所有站點進行統(tǒng)一計算，且所選取站點平均海拔高度為 21 m，因此未進行實況風速的高度訂正。

對于2020年臺風風場預報和EC模式的臺風風場預報進行回算和對比檢驗分析來看（圖9），TC-wind風場預報的平均誤差為1.026 m/s，絕對誤差為1.410 m/s，均方根誤差為1.604 m/s。而EC模式的風場預報的平均誤差為1.675 m/s，絕對誤差為2.258 m/s，均方根誤差為2.942 m/s。整體而言TC-wind的風場預報還是比較理想的，無論是平均誤差、絕對誤差，還是均方根誤差均較EC模式有明顯的提高，基本上滿足目前的業(yè)務需求。

圖9 TC-wind和EC的2020年24 h預報檢驗對比（綠色柱框：平均誤差；紅色柱框：絕對誤差；藍色柱框：均方根誤差） Fig. 9 The comparison of the 24 h forecast test for 2020 between TC-wind system and EC (green column: the average error; red column: the absolute error; blue column: RMSE)

同樣從2020年TC-wind預報的10 m風場逐24 h預報檢驗來看（圖10），逐小時的風場預報的平均誤差也基本上維持在1.0 m/s左右，絕對誤差維持在1.4 m/s左右，均方根誤差維持在1.6 m/s左右。整體而言，TCwind風場預報整體上還是比較理想的，在全時段內均與實況較為接近。TC-wind風場預報較EC模式風場預報來說，可以更好地與預報員的主觀預報保持一致，并且TC-wind可以滿足業(yè)務上精細化和格點化的需求。

圖10 TC-wind預報10 m風場2020年逐24 h預報檢驗 Fig. 10 24 h forecast test for 2020 10 m wind field forecasted by TC-wind system

5 結論與展望

本文采用“熱帶氣旋風場動力釋用技術”（TCwind）建立了臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)，同時在國家氣象中心實施了實際業(yè)務應用與評估。分別針對2015年臺風“蘇迪羅”、2018年臺風“山竹”、2021年臺風“煙花”影響期間的風場訂正效果進行了檢驗，也對2020年的臺風風場預報效果進行了回算檢驗。檢驗評估表明：基于TC-wind技術建立的“臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)”對熱帶氣旋風場數值預報產品訂正效果顯著，明顯修正了模式預報的大風分布，有效提高了熱帶氣旋大風預報效果。同時顯著提高了預報員對相關數值預報產品的理解和應用水平，提升了風場預報的精細化程度，有利支撐了國家級海洋氣象精細化格點預報和臺風大風破壞力評估業(yè)務等。

未來隨著我們國家數值模式的進一步發(fā)展，也將進一步拓展目前臺風精細化大風客觀預報系統(tǒng)的預報范圍，逐步研發(fā)面向全球臺風精細化大風的釋用技術。同時，針對海上大風觀測資料缺乏的難題，建立新的風場檢驗方法并開展系統(tǒng)的風場檢驗對臺風大風的風圈產品進行改進和優(yōu)化。另外，還將基于熱帶氣旋風場動力釋用技術對臺風風場的智能網格化預報進行訂正和反饋。