两轮省部合作期间广东省台风路径预报能力评估
2021-01-06王凤瓦力江瓦黑提胡亮黄晓莹
王凤,瓦力江·瓦黑提,胡亮,黄晓莹
(广东省气象台,广东广州 510640)
自2012年以来,中国气象局与广东省政府先后签署落实了两轮气象现代化建设合作备忘录,分别为2012—2015和2016—2019年,期间广东省气象部门在气象现代化、深化气象改革、完善气象事业发展保障机制等方面获得丰硕成果,广东气象科技创新和综合气象监测能力、区域数 值 天 气 预 报 模 式 水 平 大 幅 提 高[1-3]。2012—2019年广东每年气象灾害损失占GDP的比重由0.65%下降为0.23%,每年因气象灾害死亡人数从3位数降至2位数[4]。
台风是影响广东最严重的强烈灾害性天气之一,台风路径预报准确与否对做好防灾减灾、保障人民生命财产安全息息相关。台风路径预报精确度是两轮省部合作的重要内容之一。省部合作以来,广东气象部门在台风预报技术和研究方面取得了长足进展[5-7]。本研究通过计算两轮省部合作期间(2012—2019年)广东省气象台的台风路径预报误差(简称“误差”),首先分析其变化趋势;其次对比第1轮和第2轮省部合以来台风路径预报能力的变化;最后评估当前台风路径预报能力。对当前台风路径预报能力的了解有助于在制作风雨预报时充分考虑路径预报误差对大风和降雨预报的影响,同时也为决策者在防灾减灾救灾部署中充分考虑预报不确定性带来的影响提供科学依据,对于预报业务和决策气象服务都具有参考意义。
1 数据和方法
本研究评定的台风为2012—2109年期间广东省气象台发布预报且在预报责任区(130°E以西,25°N以南)活动过的命名台风。检验数据为广东省气象台于02:00(北京时,下同)、08:00、14:00和20:00发布的主观预报和中央气象台发布的台风实况。检验的预报时效为6、12、24、36、48、60、72、96和120 h,由于各台风生命史长短不一,各预报时效参与检验的台风数量不同(表1),当某个台风所有起报时次发布的预报中至少一次出现上述各预报时效的预报时,该台风就被计作相应预报时效的有效样本,其中6和60 h的预报从2015年底开始纳入台风预报业务,因此本研究部分分析不包含6和60 h的预报误差。
根据台风实况位置,计算每个位置上的球面距离,采用平均绝对误差进行计算,计算公式为|,其中MAE为平均绝对误差,F为预报值,O为实况值,i为第i个样本,N为样本数。单个台风平均误差为生命过程误差中所有预报时次的平均值,年度误差则为该年度所有符合条件台风过程误差的平均值。另外,台风路径预报误差包括距离误差和移向误差,本研究仅针对距离误差进行分析,简称的误差、路径误差、预报误差等均指距离误差,登陆台风均指登陆广东省的台风。
表1 检验台风样本数量
2 两轮省部合作期间台风路径预报能力评估
2.1 24 h路径预报质量对比
两轮省部合作中,对台风路径精确度进行评价的指标为24 h路径预报偏差,首先通过对比该指标评估两轮现代化建设以来广东台风路径预报能力的变化。分析发现,经过第1轮气象现代化的建设,在第2轮气象现代化建设期间台风路径预报精确度有所提升,命名台风的24 h路径预报误差从第1轮的98 km(2012—2015年平均)减小到81 km(2016—2019年平均);在登陆广东的台风中体现更为明显,登陆台风24 h路径预报误差从100 km下降到66 km(图1),准确率提升了30%以上;对登陆广东的12级以上强度台风的预报能力也明显提升,将预报误差从97 km缩减到了55 km,准确度提升了40%以上。
两轮合作中,登陆台风的平均预误差略小于全部命名台风的平均误差,由图1可见误差最小的为1707号台风“洛克”24 km,最大的为1208号台风“韦森特”179 km。平均误差为82 km,80%的台风误差在100 km以下,超50%的台风误差在80 km以下,而这些误差在80 km以下的台风绝大多数是2016年以后的登陆台风,也就是第2轮省部合作期间。
图1 2012—2019年登陆广东的命名台风24 h路径预报误差
2.2 命名台风各时效路径预报误差分析
虽然防灾减灾最关心的是24 h的台风路径误差,但对各预报时效的预报能力进行了解,有助于预报员在制作风雨预报时充分考虑路径预报误差对大风和降雨预报的影响,同时也能够让决策者在防灾减灾救灾的部署中充分考虑到不同时效预报不确定性带来的影响[8-9]。
近8年广东省气象台的台风路径平均误差:24 h为89 km、48 h为158 km、72 h为231 km、96 h为345 km、120 h误差已增大到468 km,台风路径距离误差随着预报时效的延长迅速加大,72 h及以内的误差增幅平均每24 h增长38%,从96 h开始预报时效每24 h预报误差增加49%。
分析年度平均路径误差(图2)发现,近8年台风路径预报误差在12至72 h内总体呈下降趋势,广东省气象台的台风路径预报能力从2014年以来有了明显提升,随后逐年小幅波动。2014年第1次24 h路径预报误差小于100 km,并维持至今,最好的年份是2016年的64 km。48 h误差从200 km以上降到了最低116 km(2016年),72 h误差则从281 km降到了200 km以下,其中最好的年份为2014年187 km。而96和120 h的误差从2010年到2014年逐年下降,2015年之后则呈现剧烈波动,年度差异相对较大。
2.3 登陆台风路径预报误差及变化趋势
过去8年与全体台风预报相比,广东省气象台对登陆本省的台风预报质量更高,所有预报时效的登陆台风平均路径误差均低于命名台风,其中72 h及以内的误差不超过10 km,从96 h差距增大到30 km以上,120 h差距近100 km,具体数据见表2。对比南海源地和西北太平源地的登陆台风,在24至96 h时段的南海源地的预报误差相对更低,但120 h时效的南海源地登陆台风误差较大(478 km)。
图2 2012—2019年广东省气象台命名台风的逐年路径预报误差
表2 2012—2019年各预报时效平均路径预报误差 km
南海台风路径常常发生曲折和打转现象,其路径预报是热带气旋预报的一大难点[10];长时效的南海台风预报难度更大,南海台风的生命史平均为3~4 d,预报时效能够达120 h的南海台风样本数极少,且生命史超过5 d的南海登陆台风多为疑难路径,例如检验样本中的1622“海马”为曲折路径、1804“艾云尼”为打转路径、1816“贝碧嘉”为多次打转路径,此类台风的路径预报向来是业界难点[11-12];在此120 h时效的南海台风路径误差不具有普遍代表性。
总体而言广东气象台对登陆本省的南海台风有更好的预报能力,各时次平均差距比西太平洋的登陆台风低10 km左右。过去8年,广东气象部门在南海近海建立了海洋综合观测体系,包括沿海的8个海洋综合观测基地、6部S波段雷达、210个自动观测站和近海15个石油平台自动站、4个大型浮标站,对台风实况的监测范围由50 km延伸到近300 km,南海台风在靠近广东的过程中可用的观测资料越来越多,对台风预报能够提供更多参考信息,如台风的强度、位置、风圈等。
分析登陆台风的平均误差(图略)发现,2012—2019年登陆广东台风的路径预报误差总体呈下降趋势,其趋势与命名台风相似,同样也是2014年之后预报质量明显提升,自2014年12~72 h误差明显下降逐渐小幅波动,96和120 h登陆台风的样本相对较少,有的年份采集不到样本,因此未做分析。登陆台风年度预报质量最优详细见表2。
2.4 当前广东台风路径预报能力评估
用近4年(第2轮省部合作期间)的平均预报误差代表广东省气象台当前对台风路径的预报能力,命名台风的平均误差:6 h为41 km、12 h为58 km、24 h为81 km、48 h为153 km、72 h为214 km(详见表3),48 h及以内时效和120 h优于过去8年平均,72与96 h较8年平均略偏大,由此可见3 d以上时效的台风路径预报仍是业务及研究中的难题,在过去8年间进展缓慢。
近4年登陆台风的平均路径预报误差为6 h小于40 km、24 h小于70 km、48 h略高于100 km、72 h小于200 km,广东省气象台对于登陆本省的台风预报能力在全国是最强的也是8年期间提升最快的,各时次平均比过去8年误差减少了近20 km。
3 结论
1)从第1轮到第2轮省部合作,广东省台风预报精准度有明显提升,尤其是登陆广东省的台风;命名台风的24 h路径误差从98 km减小到81 km,登陆台风24 h路径预报误差从100 km下降至66 km。气象现代化对台风路径预报的精确度提升切实起到了推动作用。
2)广东省气象台当前的台风路径预报能力为6 h小于40 km、24 h小于70 km、48 h略高于100 km;对于登陆广东省台风的预报能力优于其他台风,而登陆台风之中对于南海台风的预报能力最优。
3)台风误差随着预报时效迅速增加,且当预报时效超过72 h之后,台风路径误差的不稳定性增大,预报的个体差异将更明显,相对而言,统计数据的可参考性有所降低。短时效(24 h以内)的台风路径预报稳定性较高,在预报和服务中有极强的参考性;中等时效(24~72 h)的台风路径预报有一定的波动性,但预报能力阶段性稳中有升,在预报和服务时需及时跟进最新预报;长时效(超过72 h)的路径预报个体性差异较大,预报误差的不稳定性也较大,在预报和服务中需具体情况参考使用。
本研究从统计角度仅针对路径预报的距离误差进行了分析,未涉移向误差分析,今后将综合分析距离误差和移向误差,以加深对台风预报误差的认识;另外将从个例台风误差分析入手,研究路径误差的稳定性,以期增加台风检验结果在决策气象服务中的可用性。