基于预估偏差的台风路径集合预报方法研究

苏瑞雄

（广西壮族自治区南宁市宾阳县气象局，广西 南宁 530400）

当前，人们已经应用了计算机来采集台风各路径的数据。在工作中，人们发现自动化采集数据会存在数据采集缺失，数据精确度异常的现象。如果应用人工校正数据的方法，那么将会干涉计算机自动化采集数据和播报数报的工作，从而降低工作效率，并且人工干涉将耗费太多的人力资源，提高了工作成本。为了让计算机能智能化，集成化、批量化的处理数据，能结合人们的需求预估未获得的数据及校正存在偏差的数据，人们需要一套科学的数据处理方案。

一、台风路径集合预报概述

在播报台风信息时，出于种种因素，气象部门没有即时获取台风信息，或者获取的台风信息存在误差。此时，如果没即时得到数值或者校正数值，那么人们将得不到需要的台风信息。为了能够预估出没有获得的信息，或者即时纠正获得信息中的偏差，人们把一个时间段内的台风信息当作集合，然后将集论合的分析应用于台风值的预估中，获得人们需要的数值，或者校正数值的偏差，这就是基于预估偏差的台风路径集合预报方法，人们又称它为MIX。

二、基于预估偏差的台风路径集合预报方法

（一）气象资料介绍

为了说明基于预估偏差的台风路径集合预报方法，现采集我市2010～2019年这个时间段的48 场台风信息资料。实时台风监测资料时间不定，各气象站采集的台风路径预报发布时间不同该次将提出一个假设，即如果一个站点没有数值，或者数值存在偏差，那么如何利用这个时间段内数值与数值的关联，提出校正的方案，然后应用校正的方式来预估台风数值，或者校正台风数值的偏差。

（二）方法介绍

1.集合预报规则

设气象站的台风信息为有模式和无模式，有模式为气象站已经获取了信息，无模式为气象站未获取信息。对有模式和无模式作不同的数值预估偏差处理，然后获得已经被校正的数值。而气象台发布的数值为已经被校正过的数据。这一技术方案的应用规则如图1：

图1：具体预报方法技术路线

2.集合预报流程

设数值的取值为K，基于预估偏差的台风路径集合预报方法实施流程图为图2：

图2：基于预估偏差的台风路径集合预报方法实施流程图

（三）集合预报模型

1.临近样本取值的规则

无模式发布路径预报与有模式发布路径预报的取值频次存在差异，并且他们预估偏差公式、模式权重分析方法、校正模式预报公式均存在差异，在探讨临近样本取值的规则时，需要分类探讨。

2.临近样本取值的范围

临近样本取值的范围参看图3，有模式和无模式的取值范围不同，其临近样本取值范围的划分，目的是为了尽可能地选择最利于获取，及最有利于数值分析的数值范围。如果将数值先设为有模式。那么将数值1 视为监测实时数值，数值2 视为依数值计算获得的预估数值，数值3 为结合数值预估再次获得的预估数值。依用这样的方式，可以通过数值的对比来分析数值是否存在很大的误差。假设现没有获得数值，那么跳越数值1的获取，而根据临近数值得到数值1和数值2的计算，最后应用数差矢量计算得到数值3的计算。表1 为临近样本取值的范围数值计算的误差分析，从数值分析的结果可知，无论是第一阶的数据取值、第二次的计算数值，第三次的计算数值，它的数值精确度都能得到控制，并且监测的数值间隔时间越小，数值精确度的控制越精准。

图3：临近样本取值的范围

表1：临近样本取值的范围数值计算的误差分析

3.计算公式的确立

确定预估偏差分析公式，对于计算有非常重要的意义。只有合理的确定公式，依公式进行计算，人们才能够获得较为精确的信息。

现计算各模式k 阶综合样本偏差，确定预估偏差公式为：

依样本偏差校正各模式预报路径的公式为：

根据各模式K 阶综合样本，设值不同K 阶的数值权重分配，其公式如下：

结合公式（1）～（3），确立集合预报的规则如下：

4.即为计算公式模式。

以上公式（1）～（4），涉及的参数取值归纳如表2：

表2：公式（1）～（4）参数取值及内容描述

（四）集合预报表现

表3 为集合预报的平均水平，从数据统计的结果可知，从整体来预，预报时效越大，那么预估偏差越大，然而在24 小时以内，预估的数值是可以控制到让人们所接受的范围内的。

表3：集合预报的平均水平

（五）校正校果验证

该次设定了有模式和无模式，并且该次不仅要对无模式的数值结果进行预估，还要对有模式和无模式的数值结果进行校正，为了了解校正的精确性，该次对48 次台风全过程的数值进行校正，对该次提出的计算方案进行验证，确获得的校正预报表现如表4：从计算的结果可知，1～6 小时校正平均误差高于原始平均误差，特别是1～3 小时集合预算表现比较差。而这与计算的初始条件不同，计算参数的调整不同。不过从总体校正的结果可知，它的计算结果是可信的。

表4：非同预报时临近样本集合预报表现

三、相关思考及分析

随着科学技术的发展，人们未来将应用自动化的设备采集数值，并且人们将可以共享自动化的设备采集到的数值。然而自动化设备采集数值会存在数值不精确，或者数值因故没有被获取的问题。如果应用人工干涉，校正数值的方法，会影响服务质量。为此，人们需要得到一套智能化的数值预估偏差的方案。当下，人们将集合论及模糊理论应用于数据校正中，能够应用数据和数据的关联预估和校正的数值，通过实验可以了解，这套数值预估偏差的方案是可行的。

四、小结

在人们应用自动化设备采集台风数据时，有时需要应用计算机自动预估数值和校正偏差的数值。为了便于计算机完成这项工作，人们应用了制订数学模型的方法，来让计算机应用数学模型进行计算，完成集合内，具有关联性的数据预估和校正，这一方法，融入了数据模糊处理的思路。将这套思路应用于台风的数据采集中，人们可以应用计算机集成化、智能化、批量化的完成数据的预估和校正上，它减轻了人们的工作负担，提高了气象台数据处理工作的效率。