2016—2020年廣東省登陸臺風24 h路徑預報誤差特征

王鳳，陳玉瑋，謝蜀劍，瓦力江·瓦黑提，馮沁

（廣東省氣象臺，廣東廣州 510640）

臺風是對廣東省影響最嚴重的災害性天氣系統(tǒng)之一，臺風的風雨影響及其造成的災害與臺風路徑預報關系密切［1-4］。臺風路徑預報對于臺風風雨預報有著重要影響，尤其預報準確與否與做好防災減災、保障人民生命財產安全息息相關。目前對臺風路徑預報評估的研究多為對客觀模式預報能力的評估分析［5-8］，但氣象部門對政府和公眾發(fā)布的臺風預報信息和服務產品仍然是主觀預報，對主觀路徑預報能力的評估則多側重于總體情況［9-10］，如年度平均誤差或多年平均誤差等，或根據(jù)強度、登陸情況進行分類評估平均誤差，平均路徑誤差能夠一定程度代表一段時間內的臺風路徑預報能力，但不同臺風的路徑誤差差別較大，從單個臺風的防御角度而言，需要了解更細致的路徑誤差信息。

自中國氣象局與廣東省政府實施兩輪氣象現(xiàn)代化共建合作以來，廣東省氣象臺在臺風路徑預報能力有所提升，登陸臺風24 h路徑預報誤差從100 km（2012—2015年）下降到66 km（2016—2019年）［10］。根據(jù)省部合作協(xié)議，24 h路徑預報偏差為廣東省臺風路徑精確度的評價指標，因此本研究對近5年（2016—2020年）登陸廣東臺風的24 h路徑誤差（分別為距離誤差、移速誤差和移向誤差）進行計算、統(tǒng)計和分析，對比了各臺風的源地、路徑特征、生命史期間誤差極值等特征，為了解登陸臺風的24 h路徑誤差提供更加詳細的定量數(shù)據(jù)，有助于決策者在臺風防御工作中理解臺風路徑預報的不確定性，為臺風路徑預報、臺風預報不確定性解讀、臺風決策氣象服務提供更多參考信息。

1 數(shù)據(jù)和方法

本研究進行檢驗評估和路徑誤差分析的臺風為2016—2020年期間登陸廣東省的臺風，評定所用路徑預報數(shù)據(jù)為廣東省氣象臺于02：00（北京時，下同）、08：00、14：00和20：00發(fā)布的主觀預報和中央氣象臺發(fā)布的臺風實況，檢驗的預報時效為24 h，參與評定臺風個數(shù)為17個，參加評定的次數(shù)共計244次。

路徑誤差評定的項目包括距離誤差、移向誤差和移速誤差，根據(jù)臺風實況位置，計算在每個位置上的距離、移向、移速預報誤差，均采用絕對誤差進行檢驗；其中，距離誤差為預報點與對應時間實況點的球面距離；移向誤差為預報移向減去實況移向；移速誤差為預報移速減去實況移速。本研究對距離誤差進行了每個臺風的平均誤差分析（單個臺風所有預報時次的平均誤差），未對移向和移速誤差進行單個臺風平均誤差分析，因為移向和移速的誤差有正負，誤差平均值對單個臺風整體誤差特征無意義。對臺風生命史期間各預報時次進行歸一化計算，得到臺風生命相對時間Tx，用以比較不同臺風所處生命期的誤差特征，計算方法為Tx=I（i=0，1，…，n）/n（Tx為第i個預報時次的相對生命時間，i為第i個預報時次，n為總預報次數(shù)）。

2 登陸臺風24 h路徑誤差特征分析

2.1 距離誤差特征

統(tǒng)計可知，2016—2020年登陸廣東17個臺風的平均24小時路徑距離預報誤差為70 km，以70 km為路徑距離誤差大小的判斷標準，平均誤差或單時次誤差小于70 km為誤差較小，誤差大于70 km為誤差較大（圖1）。有8個臺風過程平均誤差較小、9個誤差較大，其中最大的為1804號臺風“艾云尼”誤差96 km，最小的為1707號臺風“洛克”誤差24 km，平均距離誤差較大的臺風個數(shù)略多。有5個南海臺風，其中4個距離誤差大于70 km，均為疑難路徑臺風（疑難路徑判斷參考《廣東省天氣預報技術手冊》［11］對臺風疑難路徑的分類）。12個西北太平洋臺風中，5個（42%）距離誤差大于70 km，其中僅有2個為疑難路徑。南海臺風的路徑預報難度大于西北太平洋臺風，對南海臺風的路徑預報能力相對較弱。

平均路徑誤差表示了臺風預報能力的整體水平，但每個臺風在不同的預報時次的誤差差異較大，圖2為各臺風所有預報時次的距離誤差，各臺風最小距離誤差為0～45.7 km，最大距離誤差為32.7～224.9 km。在244個評定時次中，有54.9%時次的誤差較小，其中小于100 km的比例為77%，登陸臺風多數(shù)時間的路徑預報誤差是較小的。

比較各臺風誤差較小的時次比例，發(fā)現(xiàn)誤差較小時次比例超過70%時，該臺風平均誤差極低（小于55 km）；而誤差較大時次比例接近或超過70%時，該臺風平均路徑誤差極大（大于90 km）。當一個臺風70%或以上時間的單次預報誤差較小（較大）時，其生命期平均路徑預報質量極好（極差）。

圖1 2016—2020年登陸廣東的臺風路徑

圖2 2016—2020年廣東省登陸臺風24 h路徑預報距離誤差

圖3 a顯示了各臺風期生命內的距離誤差分布，由圖3a可以看出，有71%的臺風首次預報24 h路徑誤差偏大，在臺風生命初期24 h內有55%次距離預報誤差偏大，臺風路徑預報誤差隨著預報時效明顯增大［10］，可預見多數(shù)臺風在生命初期（生命史前1/4）的不確定性較大的，此時的路徑預報參考性較差；臺風登陸前的0～24 h內路徑預報較好的時次較多（占比56%）。圖3b顯示了各起報時距離誤差所對應的臺風強度，隨著臺風強度加強，各級別誤差偏小的比重總體增加，分別為TD（32.3%）、TS（39.4%）、STS（63.6%）、TY（46.2%）、STY（89.0%）、SuperTY（92.0%），臺風強度越強距離誤差偏小的情況越多，在強臺風以上級別時其路徑距離預報能力最強。

2.2 移向誤差特征

當預報位置較實況偏向臺風移動方向的左側時移向誤差為正，預報位置較實況偏向臺風移動方向的右側時移向誤差為負。全部評定時次中有105次移向預報正誤差，其范圍為3.7°～39.4°、平均15.4°；有138次負誤差，負誤差范圍為-1.7～-98.2°，平均-20.7°。多數(shù)情況下移向誤差預報偏向臺風移向的右側，偏離角度的變化范圍和偏離平均角度均比左側大。大多數(shù)臺風生命過程中移向偏左或偏右的情況同時存在（圖4a），僅4個臺風出現(xiàn)正誤差或負誤差占比超過70%，其中除了1707號臺風“洛克”，其他3個臺風的生命平均距離誤差均大于80 km，臺風“洛克”因生命史短，僅有2個預報時次，其數(shù)據(jù)代表性相對較差。當一個臺風超過70%預報時次的移向誤差同向時，其平均路徑距離誤差較大可能偏大，路徑預報不確定性較大。有88%的臺風在登陸前24 h的移向誤差偏?。ㄕ撜`差絕對值分別小于正負誤差平均）。

圖3 各臺風期生命內的24 h路徑距離誤差（a）以及各起報時次臺風級別及24 h路徑距離誤差（b）

對比不同強度的移向預報誤差（圖4b）發(fā)現(xiàn)，臺風強度越強、移向誤差越小，強度達到TY及以上級別時，移向誤差多在10°以內；不同強度的正負移向誤差比例則沒有明顯區(qū)別，移向偏右時次的比例分別為TD（68%）、TS（63%）、STS（42%）、TY（46.2%）、STY（33%）、SuperTY（54%），弱臺風移向預報偏右較多，在TD和TS級別移向偏右時次的比例65%，強臺風移向預報偏左較多，在STS及以上級別移向偏左時次占比56%。

圖4 各臺風期生命內的24 h路徑移向誤差（a）以及各起報時次臺風級別及24 h路徑移向誤差（b）

2.3 移速誤差特征

所有評定時次中，整體移速預報慢的情況更多，占比58%（有103次移速誤差為正、141次為負），移速正誤差的范圍為0.6～6.7 km/h，平均3.3 km/h；負誤差范圍為-0.6～-9.4 km/h，平均-4.2 km/h。與移向誤差在生命史中分別特征相似，大多數(shù)臺風生命過程中移速快、慢同時存在（圖5a），5個臺風出現(xiàn)移速快或慢的時次占比超過70%，其中除了1707號臺風“洛克”，其他4個臺風的生命平均距離誤差均大于80 km。當一個臺風超過70%預報時次的移速快或慢時，其平均路徑距離誤差較大可能偏大，路徑預報不確定性較大。有65%的臺風在登陸前24 h內移速誤差較小，各時次移速誤差絕對值均小于平均正、負移速誤差絕對值對比不同強度的移速預報誤差（圖5b）發(fā)現(xiàn)，臺風強度越強、移速誤差越小，強度達到TY及以上級別時，移速誤差多在5 km/h以內；不同強度的移速負誤差比例分別為TD（68%）、TS（49%）、STS（32%）、TY（92%）、STY（71%）、SuperTY（42%），可見TD、TY和STY預報移速較慢的情況多，TS、STS和SuperTY預報移速快略多。

圖5 各臺風期生命內的24 h路徑移速誤差（a）和各起報時次臺風級別及24 h路徑移速誤差（b）

3 結論

1）2016—2020年登陸廣東臺風的平均24 h路徑距離預報誤差為70 km，過程平均距離誤差大于70 km的臺風個數(shù)略偏多1個，其中南海臺風的路徑預報誤差偏大，對南海臺風的路徑預報能力相對較弱。

2）在244個評定時次中，有54.9%時次的距離誤差較小，57%時次的移向偏右，58%時次的移速較慢；在臺風首次登陸廣東前24 h內，臺風路徑預報質量較好，其中56%時次距離誤差較小、88%時次移向誤差較小、65%時次移速誤差較小。

3）當一個臺風70%或以上時間的單次預報誤差較?。ㄝ^大）時，其生命期平均路徑預報質量極好（極差）；當一個臺風有70%時次移向誤差偏左（或偏右）或有70%時次移速誤差較快（或較慢）時，該臺風的路徑預報誤差明顯偏大，則路徑預報不確定性較大。

4）起報時刻臺風強度越強，相應路徑距離、移向、移速預報誤差越小。

本研究通過分析發(fā)現(xiàn)臺風在首次登陸廣東前24 h路徑預報質量總體較好，給預報服務提供了信心，也為臺風的防災減災救災部署提供了支撐；同時本研究為決策者提供了表述風路徑預報不確定性的定量數(shù)據(jù)，易于非氣象專業(yè)人員理解臺風預報誤差，但對臺風誤差的分析僅停留在統(tǒng)計數(shù)據(jù)，例如多數(shù)情況下對TD、TY和STY的路徑預報較慢，但造成三者移速預報慢的原因是否相同需要進一步分析，才有可能有將預報誤差的分析結果用于實際預報。今后將從典型個例著手，更加精細的分析臺風路徑誤差的特點及可能原因，以期提升臺風檢驗結果在天氣預報和決策氣象服務中的可用性。