【摘要】：臺(tái)風(fēng)的路徑預(yù)報(bào)是臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的關(guān)鍵。其準(zhǔn)確性能直接影響到臺(tái)風(fēng)的總體預(yù)報(bào)效果,反映一個(gè)氣象機(jī)構(gòu)的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)能力。針對(duì)各氣象機(jī)構(gòu)基于臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差的預(yù)報(bào)效果評(píng)估問(wèn)題,本文利用中、美、日、韓四國(guó)中央氣象機(jī)構(gòu)對(duì)2016年西北太平洋生成的26個(gè)臺(tái)風(fēng)的路徑預(yù)報(bào)誤差數(shù)值進(jìn)行分析和判斷,利用層析分析法以24h、48h、72h、96h、120h臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差為判斷因子,構(gòu)建臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)效果評(píng)估模型,并對(duì)各國(guó)氣象機(jī)構(gòu)臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)效果的總體實(shí)力進(jìn)行綜合評(píng)估。結(jié)果表明:2016年臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)效果最好的是日本,其次為中國(guó)、美國(guó)、韓國(guó)。由于臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)的高度非線性性以及資料信息的分布不均性,使得初始場(chǎng)的細(xì)小偏差能引起整個(gè)臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)巨大的連鎖反應(yīng),最終導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)的預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際天氣狀況嚴(yán)重偏離。為了進(jìn)一步提高臺(tái)風(fēng)的數(shù)值預(yù)報(bào)能力,考慮初始場(chǎng)對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)效果的影響,利用資料同化方法,將觀測(cè)資料與數(shù)值模式融入數(shù)學(xué)理論,獲得理論上誤差較小的分析場(chǎng),從而為臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)模式提供更為精確的預(yù)報(bào)初始場(chǎng),達(dá)到提升臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)能力的目的。并對(duì)資料同化中的四維變分和集合卡爾曼濾波的理論概述和算法推導(dǎo)進(jìn)行了詳細(xì)闡述,通過(guò)數(shù)值試驗(yàn),對(duì)比了兩種方法的同化性能,以此判斷該方法是否有減少臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)誤差,提升臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)效果的作用。結(jié)果表明:雖然四維變分的同化作用能對(duì)臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)效果的改進(jìn)取得了一定的促進(jìn)作用,但是集合卡爾曼濾波同化方法更適應(yīng)大氣復(fù)雜多變的環(huán)境狀態(tài),同化效果良好且穩(wěn)定,能為臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)模式提供更為真實(shí)有效的初始場(chǎng),實(shí)現(xiàn)改善臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)效果的目的。
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：P457.8

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2690339