CN114910980A - 基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法 - Google Patents

基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法 Download PDF

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CN114910980A
CN114910980A CN202210642840.2A CN202210642840A CN114910980A CN 114910980 A CN114910980 A CN 114910980A CN 202210642840 A CN202210642840 A CN 202210642840A CN 114910980 A CN114910980 A CN 114910980A
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Abstract

本发明涉及一种基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,属于热带气旋大风风圈预报领域,包括以下步骤:S1:确定提供关注区域热带气旋路径和强度的数据来源;S2:根据所处区域地形特点,确定合适的参数化风场模型及算法;S3:确定计算网格范围和网格分辨率;S4:收集关注区域内历史热带气旋影响期间的各观测数据;S5:计算出设定网格中每个网格点上的风速值;S6:对受地形影响的区域风速进行修正;S7:计算风圈半径:绘制风圈,计算各个方位上各级风圈到热带气旋中心的距离,作为风圈半径,等权重平均得到不分象限的各等级风圈半径;S8:进行风圈半径计算结果修正;S9:对热带气旋风圈进行实时预报。

Description

基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风 圈预报方法
技术领域
本发明属于热带气旋大风风圈预报技术领域,涉及一种基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法。
背景技术
热带气旋大风灾害是沿海及海上主要的自然灾害之一。其灾害的破坏力或者破坏程度和破坏区域,不但与热带气旋路径、强度有密切的关系,还与一定级别的热带气旋大风分布有密切的关系,热带气旋风圈预警是当前全球各主要热带气旋预警中心面临的重大挑战之一。当前,热带气旋大风半径预报最主要的方法是气候持续法,也发展了参数、统计参数、单数值预报模式、多数值预报模式集成、观测风圈半径基础上考虑70%概率圆、卫星观测外推等方法。然而,气候持续预报物理上不连续,单模式预报性能不乐观,多模式集成虽然部分时次预报技巧高于气候持续法,但其对运算能力要求高、运算时间较长,并且现有模式均只能预报对称或仅考虑4个象限差异的非对称的风圈半径,不能很好的反映热带气旋大风影响区域的非对称。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于基于已给出的主观热带气旋路径和强度预报产品,结合考虑复杂地形的参数化风场模型,建立具有物理基础且可实现高非对称性的热带气旋风圈预报方法。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,包括以下步骤:
S1:确定提供关注区域热带气旋路径和强度的数据来源;
S2:根据所处区域地形特点,确定合适的参数化风场模型及算法;其中海上区域采用不考虑地形影响的参数化风场模型,受地形影响的区域选择考虑地形影响的参数化风场模型;
S3:根据计算机运算能力和应用需求,确定计算网格范围和网格分辨率;
S4:收集关注区域内历史热带气旋影响期间所有时次热带气旋中心位置的经度数据、纬度数据
Figure BDA0003682787350000021
中心最低气压数据Pc、各级热带气旋大风半径观测数据;
S5:提取热带气旋中心经度数据、纬度数据、中心最低气压数据,输入到步骤S2确定的海上区域选择的模型中,计算出设定网格中每个网格点上的风速Vg值;
S6:根据所在位置陆地或海洋属性数据判断是否需要进行风场数据修正,如果网格点位于海洋上,则风速不进行修正;如果网格点位于陆地上,则通过步骤S2确定的受地形影响的区域选择的模型计算网格点上的修正风速V值;
S7:计算风圈半径:通过绘制等值线绘制出相应等级的风圈;将以热带气旋中心为中心的网格划分为四个或八个方位,计算各个方位上各级风圈到热带气旋中心的距离,作为各级风圈在各个方位上的风圈半径;再将各方位的风圈半径等权重平均得到不分象限的各等级风圈半径Rj
S8:风圈半径订正:通过历史风圈半径观测数据与计算风圈数据对比,进行风圈半径计算结果修正;
S9:对热带气旋风圈进行实时预报。
进一步,步骤S1中,将关注区域内常用的官方热带气旋路径和强度预报数据确定为输入风场模型的热带气旋路径和强度数据来源。
进一步,步骤S2中,海上区域采用基于热带气旋涡旋运动学平衡方程的Georgiou热带气旋风场模型,具体包括:
在热带气旋坐标系中,切向风速或地转风速Vg(r,α)和风向Ψg(r,α)的控制方程分别为:
Figure BDA0003682787350000022
Ψg(r,α)=α+θ+90° (2)
其中:r为计算场点距离热带气旋中心的距离;α为计算场点偏离热带气旋移动方向的角度;ρ为空气密度;VT为热带气旋移动速度;f为科氏力参数;θ为热带气旋移动方向;气压场P(r)为:
Figure BDA0003682787350000023
其中Pc为中心最低气压;Pw为环境气压;Rmax为最大风速半径,B为Holland参数;
Figure BDA0003682787350000024
其中Δp=Pw-Pc为中心压差,Pw为热带气旋中心最低气压,Pc为预设的基准气压;
Figure BDA0003682787350000025
为热带气旋中心位置所在的纬度;
Figure BDA0003682787350000031
所述受地形影响的区域选择e指数衰减规律做修正,其计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000032
式中V(xt)为修正后的风速,xt为指示气柱沿轨迹的位置距离,cs为固定点风速修正系数,xs为e指数衰减距离。
进一步,步骤S3中所述网格采用经纬网格或公里网格,所述公里网格的设置方法包括:
以热带气旋中心位置为网格中心位置,设最大网格范围为r,表示计算以热带气旋中心为中心,半径为r范围内的风场数据,网格分辨率设为dx,其中r值为dx值的整数倍,则x方向和y方向的点数n均为2r/dx+1。
进一步,步骤S7中,若将空间划分为东、南、西、北四个方位,或划分为东、南、西、北、东南、东北、西南、西北八个方位,将八个方位或四个方位的风圈半径等权重平均得到不分象限的各等级风圈半径Rj;等公里网格的距离计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000033
其中i为方位,i=1,2,…,4或i=1,2,…,8;j=1,2,3依次代表七级、十级、十二级大风,Ri,j为等级为j的风圈在方位i上的风圈半径,xi,j和yi,j为以热带气旋中心为中心i方位上j等级风圈所在位置的x方向和y方向上的坐标位置;
等经纬网格的距离采用大圆距离公式计算,其计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000034
其中:
Figure BDA0003682787350000035
和σ为热带气旋中心位置所在的纬度和经度,
Figure BDA0003682787350000036
和σi,j为i方位j等级风圈所在位置纬度和经度,Re为地球半径;
不分象限的各等级风圈半径Rj计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000037
其中,m为象限数,取值为8或4。
进一步,步骤S8所述风圈半径订正包括以下步骤:
S81:首先提取历史数据中时间、热带气旋中心经度数据、中心纬度数据、近中心最大风速数据、中心最低气压数据和对应的七级、十级、十二级风圈半径数据;
S82;根据风圈半径数据反查历史数据中时间、热带气旋中心经度数据、中心纬度数据、近中心最大风速、中心最低气压数据,删除数据有缺项的记录,挑选出符合条件的所有历史样本数据;
S83:通过步骤S2-S7计算出所有符合条件的历史样本的8个或4个象限七级、十级、十二级风圈半径数据和不分象限的各等级风圈半径数据;
S84:基于历史各象限观测风圈半径与计算风圈半径数据,建立两者间的一元线性关系,用于风圈半径的订正,订正公式如下:
Figure BDA0003682787350000041
式中,
Figure BDA0003682787350000042
为订正后的风圈半径值,ai,j和bi,j是i方位j等级的订正系数,其计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000043
Figure BDA0003682787350000044
式中,Roi,j,k为Ri,j,k对应的观测风圈半径数据,K为历史样本数。
进一步,步骤S9具体包括以下步骤:
S91:取实时提供热带气旋路径和强度预报数据的方法名称,以及该方法的起报时间、预报时效、和预报时间间隔等特征数据;
S92:确定风圈预报的时间间隔,并根据实际需求和所采用的热带气旋路径和强度预报方法的预报时效,确定风圈预警的预报时效;其中:风圈预报的时间间隔小于等于热带气旋路径和强度预报方法的时间间隔,且能被其整除;风圈预警的预报时效不能超过热带气旋路径和强度预报方法的预报时效,是预报方法时间间隔的整数倍;
S93:采用步骤S3中确定的风场网格设置方案作为预报计算风场的网格设置方案;
S94:设定风圈预报系统的每天的起报时间,该特征值与所提取的实时提供热带气旋路径和强度预报数据的方法的起报时间相同;
S95:提取机器时间,通过机器时间设定当前起报时间;
S96:提取起报时间的观测及各预报时效热带气旋路径和强度数据,提取当前起报时间下的活动热带气旋数,若当前活动热带气旋数为0,则流程结束,若当前活动热带气旋数大于等于1,则执行步骤S97:
S97:提取当期待计算热带气旋的路径和强度观测及预报数据,当热带气旋路径和强度预报的时间间隔大于风圈预报系统的时间间隔时,用线性插值方法将热带气旋路径和强度数据插值到所设定的时间间隔,线性插值方法计算方法如下:
Figure BDA0003682787350000045
式中,y为需要插值的变量,y0和y1为相邻两个非缺测的值,Δh1和Δh为与结束点和需插值点与起始点的时效差;
S98:按照步骤S2-S7,计算出起报时次观测及各预报时次的风场,绘制七级、十级、十二级风圈图,并计算相应时次的8个或4个象限七级、十级、十二级风圈半径数据和不分象限的各等级风圈半径数据;
S99:制作风圈半径数据和风圈图件;
S910:进行当前活动热带气旋的判断,如果当前时次还有其他的活动热带气旋,则重复S96-S910直至完成所有当前活动热地气旋的风圈半径数据。
本发明的有益效果在于:本方法相较常规气象数值模式方法,运算速度快,对计算能力要求低且预测效果较好。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作优选的详细描述,其中:
图1为基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法流程图;
图2为以热带气旋中心为中心的方位划分图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中,附图仅用于示例性说明,表示的仅是示意图,而非实物图,不能理解为对本发明的限制;为了更好地说明本发明的实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;对本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本发明的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示,本发明提供一种基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,包括以下步骤:
步骤1:确定用于输入风场模型的提供热带气旋路径和强度数据来源。将关注区域内最常用的官方热带气旋路径和强度预报数据(通常为中央气象台官方发布的热带气旋路径和强度预报或当地气象机构官方发布的热带气旋路径和强度观测及预报数据)确定为输入风场模型的热带气旋路径和强度数据来源。
步骤2:根据所处区域地形特点,确定合适的参数化风场模型及算法。海上区域可以采用基于热带气旋涡旋运动学平衡方程的Georgiou热带气旋风场模型等不考虑地形影响的参数化风场模型,受地形影响较大的沿海及内陆区域可选择经过地形影响修正的参数化风场模型。
其中Georgiou热带气旋风场模型算法如下:
在热带气旋坐标系中,切向风速或地转风速Vg(r,α)和风向Ψg(r,α)的控制方程分别为:
Figure BDA0003682787350000061
Ψg(r,α)=α+θ+90° (2)
其中:r为计算场点距离热带气旋中心的距离;α为计算场点偏离热带气旋移动方向的角度;ρ为空气密度;VT为热带气旋移动速度;f为科氏力参数;θ为热带气旋移动方向;气压场P(r)为:
Figure BDA0003682787350000062
其中:Pc为中心最低气压;Pw为环境气压;Rmax为最大风速半径,B为Holland参数。由风场模型计算得到的风速对应的时间尺度为1小时。
Georgiou热带气旋风场模型中Holland参数B采用如下公式计算:
Figure BDA0003682787350000063
其中:Δp=Pw-Pc为中心压差,Pw为热带气旋中心最低气压,Pc可取值为1010hPa,也可根据观测资料确定;
Figure BDA0003682787350000064
为热带气旋中心位置所在的纬度。
Georgiou热带气旋风场模型中最大风速半径Rmax采用以下公式计算:
Figure BDA0003682787350000071
地形影响下的风场计算采用e指数衰减规律做修正,其计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000072
式中V(xt)为修正后的风速,xt为指示气柱沿轨迹的位置距离,cs为固定点风速修正系数,其值为0.7,xs为e指数衰减距离,其值为28.5km。
步骤3:根据实际计算机运算能力和应用需求,确定计算网格范围和网格分辨率。网格可采用经纬网格,也可采用公里网格。以下以公里网格为例,详细介绍网格的设置方法。以热带气旋中心位置为网格中心位置,设最大网格范围为r(推荐r值取为300-500km,表示计算以热带气旋中心为中心,半径为r范围内的风场数据),网格分辨率设为dx(推荐取值为2km,可适当放大或缩小,要求r值为dx值的整数倍)。则x方向和y方向的点数n均为2r/dx+1。
步骤4:收集关注区域内历史热带气旋影响期间所有时次热带气旋中心位置的经度数据、纬度数据
Figure BDA0003682787350000073
中心最低气压数据Pc、4个象限或不分象限的七级、十级、十二级等各级热带气旋大风半径观测数据。所述的七级风圈是风速≥13.9m/s,所述的十级风圈是风速≥24.5m/s,所述的十二级风圈是风速≥32.7m/s;
步骤5:提取热带气旋中心经度数据、纬度数据、中心最低气压数据输入到公式(1)-(5),计算出步骤2设定网格中每个网格点上的风速Vg值。
步骤6:地形影响下风速修正。根据所在位置陆地或海洋属性数据判断是否需要进行风场数据修正。如果网格点位于海洋上,则风速不进行修正;如果网格点位于陆地上,则通过公式(6)计算网格点上的修正风速V值。
步骤7:计算风圈半径。通过用python、matlab、GRADS等绘图软件的绘制等值线功能绘制风圈,其中,设定的等值线值分别为13.9、24.5、和32.7,所获得的等值线即为相应等级的风圈。将以热带气旋中心为中心的网格划分为图2所示的八个方位,计算八个方位上七级、十级、十二级风圈到热带气旋中心的距离作为七级、十级、十二级在八个方位上的风圈半径。若将空间划分为东、南、西、北4个方位,则仅计算这4个方位上的各等级风圈半径,将八个方位或4个方位的风圈半径等权重平均得到不分象限的各等级风圈半径Rj
等公里网格的距离计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000074
其中,i为方位,1-8或1-4;j为风力等级,1-3,依次代表七级、十级、十二级大风;Ri,j为等级在方位上的风圈半径,其单位与坐标单位一致,通常为km;xi,j和yi,j为以热带气旋中心为中心i方位上j等级风圈所在位置的x方向和y方向上的坐标位置。
等经纬网格的距离采用大圆距离公式计算,其起算公式如下:
Figure BDA0003682787350000081
其中:
Figure BDA0003682787350000082
和σ为热带气旋中心位置所在的纬度和经度,
Figure BDA0003682787350000083
和σi,j为i方位j等级风圈所在位置纬度和经度,Re为地球半径,取值为6371.393km。
不分象限的各等级风圈半径Rj计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000084
其中,m为象限数,取值为8或4。
步骤8:风圈半径订正。通过历史风圈半径观测数据与计算风圈数据对比,进行风圈半径计算结果修正。详细计算步骤如下:
(1)首先提取历史数据中时间、热带气旋中心经度数据、中心纬度数据、近中心最大风速数据、中心最低气压数据和对应的七级、十级、十二级风圈半径数据。具体所选取的风圈等级特征和风圈对应的分象限情况根据所具有的风圈半径数据确定。
(2)根据风圈半径数据反查历史数据中时间、热带气旋中心经度数据、中心纬度数据、近中心最大风速、中心最低气压等数据,删除数据有缺项的记录。挑选出符合条件的所有历史样本数据。
(3)通过步骤2-步骤7,计算出所有符合条件的历史样本的8个或4个象限七级、十级、十二级风圈半径数据(象限数和风圈分级特征与历史样本的风圈半径数据特征保持一致)和不分象限的各等级风圈半径数据。
(4)基于历史各象限观测风圈半径与计算风圈半径数据,建立两者间的一元线性关系,用于风圈半径的订正,订正公式如下:
Figure BDA0003682787350000085
式中,
Figure BDA0003682787350000086
为订正后的风圈半径值,ai,j和bi,j是i方位j等级的订正系数,其计算公式如下:
Figure BDA0003682787350000087
Figure BDA0003682787350000088
式中,Roi,j,k为Ri,j,k对应的观测风圈半径数据,K为历史样本数。
步骤9:建立热带气旋风圈实时预报系统。其步骤如下:
(1)取实时提供热带气旋路径和强度预报数据的方法名称,以及该方法的起报时间、预报时效、和预报时间间隔等特征数据。
(2)确定风圈预报的时间间隔,并根据实际需求和所采用的热带气旋路径和强度预报方法的预报时效,确定风圈预警的预报时效。其中:风圈预报的时间间隔小于等于热带气旋路径和强度预报方法的时间间隔,且能被其整除,推荐时间间隔取1小时、3小时、6小时等。风圈预警的预报时效不能超过热带气旋路径和强度预报方法的预报时效,是预报方法时间间隔的整数倍,如24小时、48小时、72小时、120小时等。
(3)采用步骤3中确定的风场网格设置方案作为预报计算风场的网格设置方案。
(4)设定风圈预报系统的每天的起报时间,推荐该特征值与所提取的实时提供热带气旋路径和强度预报数据的方法的起报时间相同,推荐设为每天的02时、08时、14时和20时或每天的08时和20时。
(5)提取机器时间,通过机器时间设定当前起报时间。通常起报时间滞后机器时间略长于热带气旋强度路径预报方法数据获得时间。
(6)提取起报时间的观测及各预报时效热带气旋路径和强度数据。提取当前起报时间下的活动热带气旋数。若当前活动热带气旋数为0,则流程结束。若当前活动热带气旋数大于等于1,则继续以下步骤。
(7)提取当期待计算热带气旋的路径和强度观测及预报数据,当热带气旋路径和强度预报的时间间隔大于风圈预报系统的时间间隔时,用线性插值方法将热带气旋路径和强度数据插值到所设定的时间间隔。线性插值方法计算方法如下:
Figure BDA0003682787350000091
式中,y为需要插值的变量,y0和y1为相邻两个非缺测的值,Δh1和Δh为与结束点和需插值点与起始点的时效差。
(8)按照步骤2-步骤7,计算出起报时次观测及各预报时次的风场,绘制七级、十级、十二级风圈图,并计算相应时次的8个或4个象限七级、十级、十二级风圈半径数据和不分象限的各等级风圈半径数据。
(9)风圈半径数据和风圈图件制作。
进行当前活动热带气旋的判断,如果当前时次还有其他的活动热带气旋,则重复(6)-(10)直至完成所有当前活动热地气旋的风圈半径数据。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:确定提供关注区域热带气旋路径和强度的数据来源;
S2:根据所处区域地形特点,确定合适的参数化风场模型及算法;其中海上区域采用不考虑地形影响的参数化风场模型,受地形影响的区域选择考虑地形影响的参数化风场模型;
S3:根据计算机运算能力和应用需求,确定计算网格范围和网格分辨率;
S4:收集关注区域内历史热带气旋影响期间所有时次热带气旋中心位置的经度数据、纬度数据
Figure FDA0003682787340000012
中心最低气压数据Pc、各级热带气旋大风半径观测数据;
S5:提取热带气旋中心经度数据、纬度数据、中心最低气压数据,输入到步骤S2确定的海上区域选择的模型中,计算出设定网格中每个网格点上的风速Vg值;
S6:根据所在位置陆地或海洋属性数据判断是否需要进行风场数据修正,如果网格点位于海洋上,则风速不进行修正;如果网格点位于陆地上,则通过步骤S2确定的受地形影响的区域选择的模型计算网格点上的修正风速V值;
S7:计算风圈半径:通过绘制等值线绘制出相应等级的风圈;将以热带气旋中心为中心的网格划分为四个或八个方位,计算各个方位上各级风圈到热带气旋中心的距离,作为各级风圈在各个方位上的风圈半径;再将各方位的风圈半径等权重平均得到不分象限的各等级风圈半径Rj
S8:风圈半径订正:通过历史风圈半径观测数据与计算风圈数据对比,进行风圈半径计算结果修正;
S9:对热带气旋风圈进行实时预报。
2.根据权利要求1所述的基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,其特征在于:步骤S1中,将关注区域内常用的官方热带气旋路径和强度预报数据确定为输入风场模型的热带气旋路径和强度数据来源。
3.根据权利要求1所述的基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,其特征在于:步骤S2中,海上区域采用基于热带气旋涡旋运动学平衡方程的Georgiou热带气旋风场模型,具体包括:
在热带气旋坐标系中,切向风速或地转风速Vg(r,α)和风向Ψg(r,α)的控制方程分别为:
Figure FDA0003682787340000011
Ψg(r,α)=α+θ+90° (2)
其中:r为计算场点距离热带气旋中心的距离;α为计算场点偏离热带气旋移动方向的角度;ρ为空气密度;VT为热带气旋移动速度;f为科氏力参数;θ为热带气旋移动方向;气压场P(r)为:
Figure FDA0003682787340000021
其中Pc为中心最低气压;Pw为环境气压;Rmax为最大风速半径,B为Holland参数;
Figure FDA0003682787340000022
其中Δp=Pw-Pc为中心压差,Pw为热带气旋中心最低气压,Pc为预设的基准气压;
Figure FDA0003682787340000023
为热带气旋中心位置所在的纬度;
Figure FDA0003682787340000024
所述受地形影响的区域选择e指数衰减规律做修正,其计算公式如下:
Figure FDA0003682787340000025
式中V(xt)为修正后的风速,xt为指示气柱沿轨迹的位置距离,cs为固定点风速修正系数,xs为e指数衰减距离。
4.根据权利要求1所述的基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,其特征在于:步骤S3中所述网格采用经纬网格或公里网格,所述公里网格的设置方法包括:
以热带气旋中心位置为网格中心位置,设最大网格范围为r,表示计算以热带气旋中心为中心,半径为r范围内的风场数据,网格分辨率设为dx,其中r值为dx值的整数倍,则x方向和y方向的点数n均为2r/dx+1。
5.根据权利要求1所述的基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,其特征在于:步骤S7中,若将空间划分为东、南、西、北四个方位,或划分为东、南、西、北、东南、东北、西南、西北八个方位,将八个方位或四个方位的风圈半径等权重平均得到不分象限的各等级风圈半径Rj;等公里网格的距离计算公式如下:
Figure FDA0003682787340000026
其中i为方位,i=1,2,…,4或i=1,2,…,8;j=1,2,3依次代表七级、十级、十二级大风,Ri,j为等级为j的风圈在方位i上的风圈半径,xi,j和yi,j为以热带气旋中心为中心i方位上j等级风圈所在位置的x方向和y方向上的坐标位置;
等经纬网格的距离采用大圆距离公式计算,其计算公式如下:
Figure FDA0003682787340000031
其中:
Figure FDA0003682787340000032
和σ为热带气旋中心位置所在的纬度和经度,
Figure FDA0003682787340000033
和σi,j为i方位j等级风圈所在位置纬度和经度,Re为地球半径;
不分象限的各等级风圈半径Rj计算公式如下:
Figure FDA0003682787340000034
其中,m为象限数,取值为8或4。
6.根据权利要求1所述的基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,其特征在于:步骤S8所述风圈半径订正包括以下步骤:
S81:首先提取历史数据中时间、热带气旋中心经度数据、中心纬度数据、近中心最大风速数据、中心最低气压数据和对应的七级、十级、十二级风圈半径数据;
S82;根据风圈半径数据反查历史数据中时间、热带气旋中心经度数据、中心纬度数据、近中心最大风速、中心最低气压数据,删除数据有缺项的记录,挑选出符合条件的所有历史样本数据;
S83:通过步骤S2-S7计算出所有符合条件的历史样本的8个或4个象限七级、十级、十二级风圈半径数据和不分象限的各等级风圈半径数据;
S84:基于历史各象限观测风圈半径与计算风圈半径数据,建立两者间的一元线性关系,用于风圈半径的订正,订正公式如下:
Figure FDA0003682787340000035
式中,
Figure FDA0003682787340000036
为订正后的风圈半径值,ai,j和bi,j是i方位j等级的订正系数,其计算公式如下:
Figure FDA0003682787340000037
Figure FDA0003682787340000038
式中,Roi,j,k为Ri,j,k对应的观测风圈半径数据,K为历史样本数。
7.根据权利要求1所述的基于主观路径强度预报和参数化风场模型的热带气旋大风风圈预报方法,其特征在于:步骤S9具体包括以下步骤:
S91:取实时提供热带气旋路径和强度预报数据的方法名称,以及该方法的起报时间、预报时效、和预报时间间隔等特征数据;
S92:确定风圈预报的时间间隔,并根据实际需求和所采用的热带气旋路径和强度预报方法的预报时效,确定风圈预警的预报时效;其中:风圈预报的时间间隔小于等于热带气旋路径和强度预报方法的时间间隔,且能被其整除;风圈预警的预报时效不能超过热带气旋路径和强度预报方法的预报时效,是预报方法时间间隔的整数倍;
S93:采用步骤S3中确定的风场网格设置方案作为预报计算风场的网格设置方案;
S94:设定风圈预报系统的每天的起报时间,该特征值与所提取的实时提供热带气旋路径和强度预报数据的方法的起报时间相同;
S95:提取机器时间,通过机器时间设定当前起报时间;
S96:提取起报时间的观测热带气旋路径和强度数据,提取当前起报时间下的活动热带气旋数,若当前活动热带气旋数为0,则流程结束,若当前活动热带气旋数大于等于1,则执行步骤S97:
S97:提取当期待计算热带气旋的路径和强度观测及预报数据,当热带气旋路径和强度预报的时间间隔大于风圈预报系统的时间间隔时,用线性插值方法将热带气旋路径和强度数据插值到所设定的时间间隔,线性插值方法计算方法如下:
Figure FDA0003682787340000041
式中,y为需要插值的变量,y0和y1为相邻两个非缺测的值,Δh1和Δh为与结束点和需插值点与起始点的时效差;
S98:按照步骤S2-S7,计算出起报时次观测及各预报时次的风场,绘制七级、十级、十二级风圈图,并计算相应时次的8个或4个象限七级、十级、十二级风圈半径数据和不分象限的各等级风圈半径数据;
S99:制作风圈半径数据和风圈图件;
S910:进行当前活动热带气旋的判断,如果当前时次还有其他的活动热带气旋,则重复S96-S910直至完成所有当前活动热地气旋的风圈半径数据。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116360013A (zh) * 2023-04-04 2023-06-30 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) 一种梯度风平衡的台风客观定强方法及系统
CN117077442A (zh) * 2023-10-16 2023-11-17 浙江省气象科学研究所 基于地形的热带气旋降水修正方法、终端及介质

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003302479A (ja) * 2002-02-08 2003-10-24 Kyushu Electric Power Co Inc 熱帯性低気圧風速予測方法および装置
JP2008225564A (ja) * 2007-03-08 2008-09-25 Central Res Inst Of Electric Power Ind 被害関数作成方法、装置およびプログラム並びに台風の風速・風向予測方法、装置およびプログラム並びに台風被害予測方法、装置およびプログラム
CN102005760A (zh) * 2010-11-18 2011-04-06 西北电网有限公司 一种通用风电功率短期预报方法
CN102122005A (zh) * 2010-12-20 2011-07-13 福建四创软件有限公司 基于gis的台风相似路径空间分析应用方法
KR101280562B1 (ko) * 2012-11-23 2013-07-02 (주)오픈에스앤에스 태풍정보 예보 시스템 및 그 방법
CN103246936A (zh) * 2013-04-24 2013-08-14 广东电网公司中山供电局 电网架空输电线路台风风险预警的系统及方法
KR20150086601A (ko) * 2014-01-20 2015-07-29 서울대학교산학협력단 열대 저기압에 대한 지역별 예측 오차의 2차원 표출 방법 및 시스템
KR20150089186A (ko) * 2014-01-27 2015-08-05 서울대학교산학협력단 열대 저기압의 강풍과 폭우 지수를 이용한 인명 및 재산피해 규모 추정 방법, 시스템, 및 프로그램
KR101624858B1 (ko) * 2015-11-25 2016-05-27 대한민국(기상청장) 천리안 위성자료를 이용한 태풍의 강풍 및 폭풍 반경 산출 방법
US20180081080A1 (en) * 2016-09-16 2018-03-22 The Government Of The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy Automated Tropical Storm Wind Radii Analysis and Forecasting
CN107944188A (zh) * 2017-12-13 2018-04-20 哈尔滨工业大学 基于气象站实测数据的台风近地面风眼半径辨识方法
CN108595872A (zh) * 2018-05-07 2018-09-28 深圳供电局有限公司 一种电网在线安全稳定分析方法
CN109271474A (zh) * 2018-10-09 2019-01-25 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种基于网格大数据统计方法的热带气旋路径预报方法
CN110908013A (zh) * 2019-11-27 2020-03-24 江苏航运职业技术学院 一种热带气旋防避方法
CN111443399A (zh) * 2019-10-12 2020-07-24 中国气象局上海台风研究所 基于步进频率微波辐射计资料的热带气旋强风圈识别系统
CN111709170A (zh) * 2020-06-05 2020-09-25 北京师范大学 一种热带与非热带气旋降水的分离方法、设备及存储介质
CN111765052A (zh) * 2019-04-01 2020-10-13 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机组的风速修正方法、装置、系统及存储介质
CN113570102A (zh) * 2020-06-19 2021-10-29 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) 一种台风非对称最大降水落区半径的分析系统和分析方法
US20220027391A1 (en) * 2020-07-21 2022-01-27 Cosco Shipping Technology (beijing) Co., Ltd. Method and device for determining whether ship enters typhoon circle and electronic equipment

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003302479A (ja) * 2002-02-08 2003-10-24 Kyushu Electric Power Co Inc 熱帯性低気圧風速予測方法および装置
JP2008225564A (ja) * 2007-03-08 2008-09-25 Central Res Inst Of Electric Power Ind 被害関数作成方法、装置およびプログラム並びに台風の風速・風向予測方法、装置およびプログラム並びに台風被害予測方法、装置およびプログラム
CN102005760A (zh) * 2010-11-18 2011-04-06 西北电网有限公司 一种通用风电功率短期预报方法
CN102122005A (zh) * 2010-12-20 2011-07-13 福建四创软件有限公司 基于gis的台风相似路径空间分析应用方法
KR101280562B1 (ko) * 2012-11-23 2013-07-02 (주)오픈에스앤에스 태풍정보 예보 시스템 및 그 방법
CN103246936A (zh) * 2013-04-24 2013-08-14 广东电网公司中山供电局 电网架空输电线路台风风险预警的系统及方法
KR20150086601A (ko) * 2014-01-20 2015-07-29 서울대학교산학협력단 열대 저기압에 대한 지역별 예측 오차의 2차원 표출 방법 및 시스템
KR20150089186A (ko) * 2014-01-27 2015-08-05 서울대학교산학협력단 열대 저기압의 강풍과 폭우 지수를 이용한 인명 및 재산피해 규모 추정 방법, 시스템, 및 프로그램
KR101624858B1 (ko) * 2015-11-25 2016-05-27 대한민국(기상청장) 천리안 위성자료를 이용한 태풍의 강풍 및 폭풍 반경 산출 방법
US20180081080A1 (en) * 2016-09-16 2018-03-22 The Government Of The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy Automated Tropical Storm Wind Radii Analysis and Forecasting
CN107944188A (zh) * 2017-12-13 2018-04-20 哈尔滨工业大学 基于气象站实测数据的台风近地面风眼半径辨识方法
CN108595872A (zh) * 2018-05-07 2018-09-28 深圳供电局有限公司 一种电网在线安全稳定分析方法
CN109271474A (zh) * 2018-10-09 2019-01-25 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种基于网格大数据统计方法的热带气旋路径预报方法
CN111765052A (zh) * 2019-04-01 2020-10-13 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机组的风速修正方法、装置、系统及存储介质
CN111443399A (zh) * 2019-10-12 2020-07-24 中国气象局上海台风研究所 基于步进频率微波辐射计资料的热带气旋强风圈识别系统
CN110908013A (zh) * 2019-11-27 2020-03-24 江苏航运职业技术学院 一种热带气旋防避方法
CN111709170A (zh) * 2020-06-05 2020-09-25 北京师范大学 一种热带与非热带气旋降水的分离方法、设备及存储介质
CN113570102A (zh) * 2020-06-19 2021-10-29 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) 一种台风非对称最大降水落区半径的分析系统和分析方法
US20220027391A1 (en) * 2020-07-21 2022-01-27 Cosco Shipping Technology (beijing) Co., Ltd. Method and device for determining whether ship enters typhoon circle and electronic equipment

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
NEERU JAISWAL: "SCATSAT-1 wind products for tropical cyclone monitoring, prediction and surface wind structure analysis", 《CURRENT SCIENCE》, vol. 117, no. 6, pages 983 - 992 *
PEIYAN CHEN: "A simplified index to assess the combined impact of tropical cyclone precipitation and wind on China", 《FRONTIERS OF EARTH SCIENCE》, vol. 13, no. 4, pages 672 - 681, XP036979073, DOI: 10.1007/s11707-019-0793-5 *
张余得: "基于强风圈半径的台风风场模型", 《厦门大学学报(自然科学版)》, vol. 53, no. 2, pages 252 - 256 *
杨亚新: "西北太平洋热带气旋大风圈统计特征及船舶防避热带气旋方法", 《上海海事大学学报》, vol. 41, no. 4, pages 36 - 41 *
陈佩燕: "热带气旋强度气候概率预报方法的研制", 《第33届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》, pages 1 - 3 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116360013A (zh) * 2023-04-04 2023-06-30 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) 一种梯度风平衡的台风客观定强方法及系统
CN116360013B (zh) * 2023-04-04 2023-10-10 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) 一种梯度风平衡的台风客观定强方法及系统
CN117077442A (zh) * 2023-10-16 2023-11-17 浙江省气象科学研究所 基于地形的热带气旋降水修正方法、终端及介质
CN117077442B (zh) * 2023-10-16 2024-02-09 浙江省气象科学研究所 基于地形的热带气旋降水修正方法、终端及介质

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