[发明专利]基于集合预报模型的登陆热带气旋过程大风预报系统

说明书

本发明公开了一种基于集合预报模型的登陆热带气旋过程大风预报系统，其中，包括：广义初值构建模块构建对预报量有影响的若干变量的广义初值，并发送给初值相似性判别模块；初值相似性判别模块判别广义初值所包含的各个单变量的相似性，确定n个最佳相似TC并发送给大风集合预报模块；大风集合预报模块获取该n个最佳相似TC，形成n个TC过程大风风场，将n个TC过程大风风场进行集合，得到目标TC的过程大风信息；最佳预报方案选择模块利用目标TC的过程大风信息，计算在选定的大风风速等级阈值中的预报准确率TS评分，根据该预报准确率TS评分，得到目标TC过程大风的最佳预报方案模型。本发明具有对登陆TC过程大风的良好预报性能。

技术领域

本发明涉及一种气象预报技术，特别涉及基于集合预报模型的登陆热带气旋过程大风预报系统。

背景技术

目前的登陆热带气旋过程大风的预报，一般采用的是数值天气预报(NWP)模式，根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法，数值天气预报与经典的以天气学方法作天气预报不同，是一种定量的和客观的预报，正因为如此，数值天气预报首先要求建立一个较好的反映预报时段的(短期的、中期的)数值预报模式和误差较小、计算稳定并相对运算较快的计算方法。其次，由于数值天气预报要利用各种手段(常规的观测，雷达观测，船舶观测，卫星观测等)获取气象资料，因此，必须恰当地作气象资料的调整、处理和客观分析。第三，由于数值天气预报的计算数据非常之多，很难用手工或小型计算机去完成，因此，必须要有大型的计算机。但数值天气预报(NWP)模式的预报能力仍然非常有限，经实践证明，难以解决预报登陆TC的过程大风准确度的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于集合预报模型的登陆热带气旋过程大风预报系统，用于解决预报登陆TC的过程大风准确度的问题。

本发明一种基于集合预报模型的登陆热带气旋过程大风预报系统，其中，包括：广义初值构建模块、初值相似性判别模块、大风集合预报模块以及最佳预报方案选择模块；广义初值构建模块构建对预报量有影响的若干变量的广义初值，并发送给初值相似性判别模块；初值相似性判别模块判别广义初值所包含的各个单变量的相似性，确定n个最佳相似TC并发送给大风集合预报模块；大风集合预报模块获取该n个最佳相似TC，形成n个TC过程大风风场，将n个TC过程大风风场进行集合，得到目标TC的过程大风信息；最佳预报方案选择模块利用目标TC的过程大风信息，计算在选定的大风风速等级阈值中的预报准确率TS评分，根据该预报准确率TS评分，得到目标TC过程大风的最佳预报方案模型。

根据本发明所述的系统的一实施例，其中，广义初值包括历史TC和目标TC，历史TC包括历史TC路径以及历史TC的移速，目标TC包括目标TC路径以及目标TC的移速。

根据本发明所述的系统的一实施例，其中，初值相似性判别模块包括单变量相似性判别模块、初值整体相似性判别模块和最佳相似初值确定模块；单变量相似性判别模块判别广义初值所包含的各个单变量的相似性，包括：接收广义初值构建模块产生的目标TC路径和历史TC路径，在相似区域内将目标TC路径与历史TC路径进行路径相似面积指数的计算，并将路径相似面积指数的计算结果发送给初值整体相似性判别模块；以及接收广义初值构建模块中获取的目标TC与历史TC的移速，在设定的移速内比对目标TC与历史TC的移速并标记在移速阈值内的历史TC，并将被标记的历史TC编号发送给初值整体相似性判别模块；初值整体相似性判别模块根据将路径相似面积指数和历史TC编号进行排序；最佳相似确定模块根据排序结果确定n个最佳相似TC。

根据本发明所述的系统的一实施例，其中，该相似区域为一矩形框，该矩形框的对角点依据目标TC起报点和路径预报最大时效点确定。