CN109343154A - 登陆热带气旋过程降水预报系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种公开了登陆热带气旋过程降水预报系统，其中，包括：TC路径预报模块用于获取目标TC的预报路径；相似路径TC识别模块，用于接收TC路径预报模块中获得的目标TC的预报路径，并读取目标TC的观测路径以及历史TC的观测路径，得到基于路径相似的历史相似TC排序；特征相似性判别模块，用于得到N个新的相似历史TC排序；TC降水集合预报模块，用于接收特征相似性判别模块中产生的n个历史最佳相似TC信息，以及分离得到最佳相似TC历史过程降水场信息，并进行集合预报，得到目标TC的过程降水场信息；最佳预报方案选择模块，用于得到最佳预报方案参数组合。
Description
技术领域
本发明涉及气象技术，特别涉及一种登陆热带气旋过程降水预报系统。
背景技术
针对登陆热带气旋(LTC)降水有三类预报技术：数值天气预报(NWP)模式、统计方法和动力-统计结合的预报方法。以NWP模式为代表的预报技术对LTC降水的预报能力仍然非常有限，而动力-统计相似预报是一项很有潜力的技术。该登陆热带气旋过程降水预报系统正是新发展的LTC降水动力-统计相似预报技术的应用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种登陆热带气旋过程降水预报系统，用于解决上述现有技术的问题。
本发明一种登陆热带气旋过程降水预报系统，其中，包括：TC路径预报模块、相似路径TC识别模块、特征相似性判别模块、TC降水集合预报模块以及最佳预报方案选择模块；TC路径预报模块用于获取目标TC的预报路径；相似路径TC识别模块，用于接收TC路径预报模块中获得的目标TC的预报路径，并读取目标TC的观测路径以及历史TC的观测路径，将目标TC的预报路径和目标TC的观测路径相结合成为目标TC的完整路径，并在相似区域R内计算目标TC完整路径与各个历史TC观测路径的路径相似面积指数，依据路径相似面积指数从小到大排列得到基于路径相似的历史相似TC排序；特征相似性判别模块，用于接收相似路径TC识别模块中基于路径相似的历史相似TC排序，并读取目标TC与历史相似TC对陆地产生影响的时间信息，根据目标TC与历史相似TC对陆地产生影响的时间信息，在基于路径相似的历史相似TC排序基础上进行目标TC与历史TC其他特征相似性的判别，得到N个新的相似历史TC排序，挑选其中n个历史TC作为最佳相似TC信息；TC降水集合预报模块，用于接收特征相似性判别模块中产生的n个历史最佳相似TC信息，以及分离得到最佳相似TC历史过程降水信息，并进行集合预报，得到目标TC的过程降水信息；最佳预报方案选择模块，用于接收TC降水集合预报模块产生的目标TC的过程降水信息，根据目标TC的过程降水信息计算出预报准确率TS评分，以得到最佳预报方案参数组合。
根据本发明的登陆热带气旋过程降水预报系统的实例，其中，预报路径采用数值天气预报模式的TC路径预报结果。
根据本发明的登陆热带气旋过程降水预报系统的实例，其中，在相似路径TC识别模块包括目标TC完整路径获取模块、相似区域R确定模块、TC路径相似指数计算模块和目标TC路径最相似TC确定模块；目标TC完整路径获取模块，能够获取起报时刻点之前的目标TC观测路径和之后的和目标TC预报路径；相似区域R确定模块，用于根据目标TC登陆情况和预报的具体需求来确定相似区域R；TC路径相似指数计算模块，在相似区域R内就目标TC路径与该区域内历史TC逐一进行路径相似面积指数的计算；目标TC路径最相似TC确定模块依据TSAI指数从小到大排列得到相应的历史相似TC排序，并将排序信息发送给特征相似性判别模块。
根据本发明的登陆热带气旋过程降水预报系统的实例，其中，特征相似性判别模块将基于路径相似排序的历史TC的影响期时间逐个与目标TC起报时刻点的时间进行比对，若符合当前季节相似的要求则在排序中保留该历史TC，反之则将该历史TC从当前排序中剔除，经过季节相似筛选后则会得到一组新的相似历史TC排序，挑选其中排序靠前的n个为最佳相似TC，并将最佳相似TC信息发送给TC降水集合预报模块。
根据本发明的登陆热带气旋过程降水预报系统的实例，其中，在TC降水集合预报模块采用客观天气图分析法对这n个最佳相似TC进行降水分离，得到每一个相似TC的历史过程降水场信息；然后，基于这n个相似TC的历史降水采用不同的集合方案进行集合，从而得到目标TC的降水场预报，并输出给最佳预报方案选择模块。
根据本发明的登陆热带气旋过程降水预报系统的实例，其中，最佳预报方案选择模块在模型建立的过程中执行，当模型最优方案确立后，用于预报时的参数即为模型最优方案的参数，从众多方案M＝m1×m2×...×mk中挑选预报效果预报准确率TS评分最高者，作为TC降水预报的最优预报方案；其中，m1、m2、...、mk分别为k个参数相似性取值的种类数。
本发明的登陆热带气旋过程降水预报系统，通过TC路径预报、相似路径TC识别、其他特征相似性判别、TC降水集合预报以及最佳预报方案选择等计算，具有对登陆中国的TC良好的预报性能。
附图说明
图1所示为本发明预报登陆热带气旋过程降水的系统模块图；
图2所示为本发明预报登陆热带气旋过程降水的系统另一模块图；
图3所示为TC完整路径的示意图；
图4所示相似区域R的确定示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
图1所示为本发明预报登陆热带气旋过程降水的系统模块图，如图1所示，本发明预报登陆热带气旋过程降水的系统包括：TC路径预报模块1、相似路径TC识别模块2、特征相似性判别模块3、TC降水集合预报模块4以及最佳预报方案选择模块5。
如图1所示，TC路径预报模块1用于获取目标TC的预报路径。预报路径直接采用数值天气预报(NWP)模式的TC路径(未来不同时刻经纬度数据)预报结果。
如图1所示，相似路径TC识别模块2，用于接收TC路径预报模块1中获得的目标TC的预报路径，并读取目标TC的观测路径以及历史TC的观测路径。将目标TC的预报路径和目标TC的观测路径二者相结合成为目标TC的完整路径，并在相似区域R内计算目标TC完整路径与各个历史TC观测路径的路径相似面积指数(TSAI)，依据TSAI指数从小到大排列得到基于路径相似的历史相似TC排序。
如图1所示，特征相似性判别模块3，用于接收相似路径TC识别模块2中基于路径相似的历史相似TC排序，并读取目标TC与历史相似TC对陆地产生影响的时间信息。根据目标TC与历史相似TC对陆地产生影响的时间信息，在基于路径相似的历史相似TC排序基础上进行目标TC与历史TC其他特征(季风)相似性的判别，得到N(N≥1)个新的相似历史TC排序，挑选其中n(如n≤N)个历史TC作为最佳相似TC。
如图1所示，TC降水集合预报模块4，用于接收特征相似性判别模块3中产生的n个历史最佳相似TC信息，并读取由TC降水客观分离方法(OSAT)分离得出的最佳相似TC历史过程降水信息。利用最佳相似TC的历史过程降水信息进行集合预报，最终得出目标TC的过程降水信息，并输出。
如图1所示，最佳预报方案选择模块5，用于接收TC降水集合预报模块4产生的目标TC降水预报信息，根据目标TC的降水预报信息计算出TS评分，筛选出最佳预报方案参数组合用于今后的目标TC降水确定性预报。预报准确率TS评分计算公式如下：式中，NA为预报正确站(次)数；NB为空报站(次)数；NC为漏报站(次)数。
如图1所示，在获取目标TC的预报路径的模块1，并将读取的目标TC预报路径信息发送给相似路径TC识别模块2。
图2所示为本发明预报登陆热带气旋过程降水的系统另一模块图，图3所示为TC完整路径的示意图，图4所示相似区域R的确定示意图，如图1至图4所示，在相似路径TC识别模块2进一步包括目标TC完整路径获取模块21、相似区域R确定模块22、TC路径相似指数计算模块23和目标TC路径最相似TC确定模块24。其中，目标TC完整路径获取模块21，能够获取起报时刻点(含)之前的目标TC观测路径和之后的目标TC预报路径。
相似区域R确定模块22可根据使用目标TC的完整路径位置信息，根据目标TC登陆情况和预报的具体需求来得出相似区域R的位置信息，如图3所示，相似区域东南角为起报时刻点，西北角为路径预报最大时效点。除此种取法外，东南角还可沿起报时刻点依次前移4个点，每个点相距两个观测时刻(12小时)；西北角还可沿路径预报最大时效点依次前移2个点，每个点相距一个观测时刻(6小时)。如此，相似区域R取值共计3×5＝15种取值方案。TC路径相似指数计算模块23，在相似区域R内就目标TC路径与该区域内历史TC逐一进行TSAI指数的计算，得出目标TC与每一个历史TC的TSAI指数值，直接采用TC路径面积相似指数(TSAI)，在相似区域R内就目标TC路径与该区域内历史TC逐一进行TSAI指数的计算。目标TC路径最相似TC确定模块24依据TSAI指数从小到大排列得到基于路径相似的历史相似TC排序，并将排序信息发送给特征相似性判别模块3。
如图1所示，在特征相似性判别模块3中加入了登陆季节这一相似特征，在相似路径TC识别模块2传送的基于路径相似的历史相似TC排序基础上进行季节相似的筛选。将基于路径相似排序的历史TC的影响期时间逐个与目标TC起报时刻点的时间进行比对，若符合当前季节相似的要求则在排序中保留该历史TC，反之则将该历史TC从当前排序中剔除，经过季节相似筛选后则会得到一组新的相似历史TC排序，挑选其中排序靠前的n(如1～16)个为最佳相似TC，并将最佳相似TC信息发送给TC降水集合预报模块4。
在TC降水集合预报模块4中利用n个最佳相似TC的历史降水对目标TC未来过程降水进行集合预报。首先，采用客观天气图分析法(OSAT)对这n个最佳相似TC进行降水分离，得到每一个相似TC的历史过程降水信息；然后，基于这n个相似TC的历史降水采用不同的集合方案(如每站取平均、每站取最大值、单站日降水最大、单站过程降水最大或体积降水最大等方案)进行集合，从而得到目标TC的降水预报，并输出给最佳预报方案选择模块5。
最佳预报方案选择模块5在模型建立的过程中执行，当模型最优方案确立后，实际用于预报时的参数即为模型最优方案的参数，此时该步则省略。从众多方案M＝m1×m2×...×mk中挑选预报准确率TS评分最高者，作为TC降水预报的最优预报方案；其中，m1、m2、...、mk分别为k个参数相似性取值的种类数。目前共有7个参数：起报时刻、TC路径面积相似指数(TSAI)中的3个参数(相似区域、纬度极值点分割度临界值和重叠度临界值)、季节相似、最佳相似TC个数和集合预报方案。
本发明的登陆热带气旋过程降水预报系统，通过TC路径预报、相似路径TC识别、其他特征相似性判别、TC降水集合预报以及最佳预报方案选择等计算，具有对登陆中国的TC良好的预报性能。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种登陆热带气旋过程降水预报系统，其特征在于，包括：TC路径预报模块、相似路径TC识别模块、特征相似性判别模块、TC降水集合预报模块以及最佳预报方案选择模块；
TC路径预报模块用于获取目标TC的数值天气预报模式的预报路径；
相似路径TC识别模块，用于接收TC路径预报模块中获得的目标TC的预报路径，并读取目标TC的观测路径以及历史TC的观测路径，将目标TC的预报路径和目标TC的观测路径相结合成为目标TC的完整路径，并在相似区域R内计算目标TC路径与各个历史TC观测路径的路径相似面积指数，依据路径相似面积指数从小到大排列得到基于路径相似的历史相似TC排序；
特征相似性判别模块，用于接收相似路径TC识别模块中基于路径相似的历史相似TC排序，并读取目标TC与历史相似TC对陆地产生影响的时间信息，在此基础上进行目标TC与历史TC其他特征相似性的判别，得到N个新的相似历史TC排序，挑选其中排名最靠前的n个历史TC作为最佳相似TC；
TC降水集合预报模块，用于接收特征相似性判别模块中产生的n个历史最佳相似TC信息，以及分离得到最佳相似TC历史过程降水信息，并进行集合预报，得到目标TC的过程降水预报信息；
最佳预报方案选择模块，用于接收TC降水集合预报模块产生的目标TC的过程降水信息，根据目标TC的过程降水信息计算出预报准确率TS评分，供进行最佳预报方案选择。
2.如权利要求1所述的登陆热带气旋过程降水预报系统，其特征在于，预报路径采用数值天气预报模式的TC路径预报结果。
3.如权利要求1所述的登陆热带气旋过程降水预报系统，其特征在于，在相似路径TC识别模块包括目标TC完整路径获取模块、相似区域R确定模块、TC路径相似指数计算模块和目标TC路径最相似TC确定模块；
目标TC完整路径获取模块，能够获取起报时刻点之前的目标TC观测路径和之后的和目标TC预报路径；
相似区域R确定模块，使用目标TC的完整路径位置信息，根据目标TC登陆情况和预报的具体需求来得出相似区域R的位置信息；
TC路径相似指数计算模块，在相似区域R内就目标TC路径与该区域内历史TC逐一进行TSAI指数的计算，得出目标TC与每一个历史TC的TSAI指数值；
目标TC路径最相似TC确定模块依据TSAI指数从小到大排列得到相应的历史相似TC排序，并将排序信息发送给特征相似性判别模块。
4.如权利要求1所述的登陆热带气旋过程降水预报系统，其特征在于，特征相似性判别模块将基于路径相似排序的历史TC的影响期时间逐个与目标TC起报时刻点的时间进行比对，若符合当前季节相似的要求则在排序中保留该历史TC，反之则将该历史TC从当前排序中剔除，经过季节相似筛选后则会得到一组新的相似历史TC排序，挑选其中排序靠前的n个为最佳相似TC，并将最佳相似TC信息发送给TC降水集合预报模块。
5.如权利要求1所述的登陆热带气旋过程降水预报系统，其特征在于，在TC降水集合预报模块采用客观天气图分析法对这n个最佳相似TC进行降水分离，得到每一个相似TC的历史过程降水场信息；然后，基于这n个相似TC的历史降水采用不同的集合方案进行集合，从而得到目标TC的降水预报，并输出给最佳预报方案选择模块。
6.如权利要求1所述的登陆热带气旋过程降水预报系统，其特征在于，最佳预报方案选择模块在模型建立的过程中执行，当模型最优方案确立后，用于预报时的参数即为模型最优方案的参数，从众多方案M＝m1×m2×...×mk中挑选预报效果TS评分最高者，作为TC降水预报的最优预报方案；其中，m1、m2、...、mk分别为k个参数相似性取值的种类数。
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