基于CMAREPS的臺風“梅花”2212路徑預報偏差成因分析

摘要 2022年第12號臺風“梅花”環(huán)流形勢復雜，集合路徑發(fā)散度大，模式各時次預報調(diào)整較大，路徑預報難度高。利用中國氣象局區(qū)域集合預報系統(tǒng)（China Meteorological AdministrationRegional Ensemble Prediction System，CMAREPS），對比分析臺風“梅花”路徑預報偏差較小成員（偏東組）和偏差較大成員（偏西組）的環(huán)境流場和臺風環(huán)流特征。結(jié)果顯示，偏東組對應副熱帶高壓（以下簡稱“副高”）位置偏南，與南側(cè)高壓合并，偏南引導氣流更有利于臺風向北移動，路徑偏東。副高形態(tài)和位置也是不同預報時次起報的集合平均路徑搖擺調(diào)整的主要原因。另外，偏東組成員對應臺風尺度更大，臺風本身及周圍環(huán)流由于β效應的作用會趨使路徑向偏北方向移動。陸地低渦對臺風路徑的影響較為復雜，低渦系統(tǒng)靠近臺風發(fā)展有利于“梅花”西移，對臺風系統(tǒng)有“吸引”作用，而低渦遠離臺風是不利于臺風向西偏移的，由于距離較遠對臺風路徑?jīng)]有太多影響。但臺風尺度和切斷低渦對“梅花”路徑的貢獻作用是相對偏小的，在實際業(yè)務預報中需注意不過分高估高空槽或低渦系統(tǒng)對臺風路徑的吸引作用。

關(guān)鍵詞 CMAREPS；臺風“梅花”；路徑預報偏差

中圖分類號： P456，P457.5文獻標志碼： A文章編號： 20963599（2025）01002311

DOI：10.19513/j.cnki.hyqxxb.20240701001

Abstract The operational track forecast of Typhoon Muifa （2212） is quite difficult due to the complex circulation， the large dispersion of the ensemble forecast and multiple adjustments of numerical models at different initial times. Based on the CMAREPS （China Meteorological AdministrationRegional Ensemble Prediction System）， this paper compares the environmental flow fields and circulation characteristics of the members with small mean track forecast errors verified against the best track （the easterly group） and the members with large mean track errors （the westerly group）. It is found that the easterly group corresponds to a southerly subtropical high， which is prone to merging with the high pressure in the southern part. The southerly steering flow is more conducive to the northward and eastward movement of the typhoon. The pattern and position of the subtropical high are also the main reason for the adjustment of the ensemble forecast at different initial times. In addition， the easterly group has larger typhoon size than the westerly group， and the typhoon and its surrounding circulations also contribute to the northward motion as a result of the βeffect propagation. The land vortex has much more complex impact on the typhoon track. The development of the vortex close to the typhoon is beneficial for the westward movement of Muifa and has an “attractive”effect on the typhoon， while the development of the vortex far away from the typhoon is not conducive to the westward movement of the typhoon and has little impact on the track. The contribution of typhoon size and cutoff vortex to the track forecast is relatively small compared with the subtropical high. In operational forecasts， it is important not to overestimate the attraction of highlevel troughs or vortices to the typhoon track.

Keywords CMAREPS （China Meteorological AdministrationRegional Ensemble Prediction System）; Typhoon Muifa; track forecast deviation

引言

近海臺風路徑預報的偏差直接影響風雨預報的精度，因此近海臺風路徑業(yè)務預報的精準性是減輕災害的關(guān)鍵。環(huán)境場引導氣流、臺風環(huán)流的非對稱結(jié)構(gòu)和非對稱對流系統(tǒng)被認為是影響熱帶氣旋移動路徑的3個關(guān)鍵因子［1］。引導氣流通常指影響熱帶氣旋移動的大尺度環(huán)境氣流［2］，早期臺風路徑預報研究認為臺風主要朝著渦度正變化最大的區(qū)域移動，且有學者提出臺風移動的方向可以由絕對渦度平流近似估計［2-3］。臺風能量頻散在東南側(cè)形成的反氣旋高值系統(tǒng)也會產(chǎn)生引導氣流，在這個反氣旋高值系統(tǒng)環(huán)境場氣流的引導下，臺風具有偏北方向移動的分量。臺風環(huán)流的非對稱結(jié)構(gòu)也是影響其路徑的重要因子，地球自轉(zhuǎn)偏向力隨緯度的變化，即β效應引起的渦旋環(huán)流之間存在的通風流會影響渦旋移動。此外，局域熱源和地形也可能導致環(huán)流非對稱結(jié)構(gòu)的形成［4］。非對稱對流系統(tǒng)在衛(wèi)星云圖上表現(xiàn)為中尺度對流系統(tǒng)，陳聯(lián)壽等［5］通過數(shù)值模擬揭示臺風周圍非對稱對流系統(tǒng)會顯著影響臺風的移動，臺風有向內(nèi)部對流不穩(wěn)定區(qū)域移動的趨勢。王新偉等［6］也指出臺風的熱力不對稱結(jié)構(gòu)會直接影響臺風的移動，傾向發(fā)展最旺盛的積雨云團的邊緣移動。上述3個臺風移動的關(guān)鍵影響因子，為臺風路徑業(yè)務預報提供了理論認識。

隨著數(shù)值模式的不斷發(fā)展和預報能力的提高，熱帶氣旋路徑預報發(fā)展到現(xiàn)在很大程度上依靠數(shù)值模式預報，成為天氣預報業(yè)務的核心支撐［7］。近年來，集合預報的業(yè)務應用受到重視［8］，在臺風領(lǐng)域也日益廣泛［9-11］。尤其是在臺風路徑方面，王晨稀［12］提出臺風路徑集成預報技術(shù)是在現(xiàn)行模式、計算機資源條件下能獲得最優(yōu)預報效果的有效方法。其中，集合預報敏感性分析方法可以通過各集合成員對初始場擾動的影響，以此分析顯著影響預報的敏感區(qū)域和可預報性［13］，該方法最早由Hakim等［14］提出，最近許多研究使用集合敏感性方法深入分析可預報性和不確定性，診斷各極端事件的關(guān)鍵影響因子。如Qian等［15］通過集合敏感性方法分析了超強臺風“鯰魚”路徑北翹的成因，提出路徑轉(zhuǎn)向角度與500 hPa高度場存在密切聯(lián)系。王毅等［16］也利用該方法指出降水對于天氣系統(tǒng)的敏感性，認為暴雨天氣對高原渦更為敏感。何斌等［17］同樣使用集合敏感性方法對臺風“天鵝”遠距離暴雨的不確定性進行研究，揭示高空槽的東移和加深對暴雨量級的顯著影響。

2022年第12號臺風“梅花”三次登陸華東區(qū)域，登陸強度強，風雨影響范圍大，持續(xù)時間長。路徑主觀預報較客觀預報有明顯的預報正技巧，但“梅花”受多低壓系統(tǒng)相互作用和復雜環(huán)境場影響，9月11日20時—13日20時（北京時，下同）各集合預報模式多次發(fā)生搖擺和路徑預報調(diào)整，直接影響華東區(qū)域及上海地區(qū)的風雨預報精度。文中基于中國氣象局區(qū)域集合預報系統(tǒng)（China Meteorological AdministrationRegional Ensemble Prediction System，CMAREPS），通過分析“梅花”的路徑預報偏差，重點關(guān)注環(huán)境流場和臺風環(huán)流的檢驗，研究影響集合預報臺風路徑的關(guān)鍵影響因子，繼續(xù)加強對數(shù)值預報的訂正技術(shù)分析，為數(shù)值模式的業(yè)務應用積累經(jīng)驗，持續(xù)提升臺風業(yè)務預報服務水平。

1資料和方法

（1）CMA熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集，時間間隔為6 h，登陸臺風在登陸前24 h及在我國陸地活動期間，最佳路徑時間頻次加密為3 h一次（https：//tcdata.typhoon.org.cn）［18-19］。

（2）歐洲中期天氣預報中心（European Centre for MediumRange Weather Forecasts， ECMWF）ERA5資料，時間分辨率為1 h，水平分辨率為0.25°×0.25°，共37層。

（3）模式預報資料主要來自CMAREPS的數(shù)值預報產(chǎn)品，由14個擾動預報和1個控制預報組成，水平分辨率為10 km，共17層。提供84 h的預報時次，每天08時和20時兩次起報。

（4）其他模式預報資料包括日本氣象廳全球集合預報系統(tǒng)（Japan Meteorological AgencyGlobal Ensemble Prediction System，JMAGEPS）、歐洲中期天氣預報中心集合預報系統(tǒng)（ECMWFEnsemble Prediction System，ECMWFEPS）、美國國家環(huán)境預報中心全球集合預報系統(tǒng)（National Centers for Environmental PredictionGlobal Ensemble Forecast System，NCEPGEFS）、加拿大氣象局集合預報系統(tǒng)（Meteorological Service of Canada ENsemble System，MSCCENS）、英國氣象局集合預報系統(tǒng)（United Kingdom Met OfficeEnsemble Prediction System，UKMOEPS）、上海臺風研究所臺風集合同化預報系統(tǒng)（Shanghai Typhoon InstituteTyphoon Ensemble Data Assimilation and Prediction System，STITEDAPS）以及中國氣象局全球集合預報系統(tǒng)（CMAGlobal Ensemble Prediction System，CMAGEPS）、全球同化預報系統(tǒng)（CMAGlobal Forecast System， CMAGFS）、區(qū)域臺風數(shù)值預報系統(tǒng)（CMARegional Mesoscale Typhoon Numerical Prediction System，簡記為“CMATYM”）。

CMAREPS集合預報模式中臺風中心是通過850 hPa高度場的位勢最低值進行定位的［20］，經(jīng)過與官方發(fā)布路徑進行詳細比對，集合平均以及集合成員路徑均與發(fā)布路徑接近一致，驗證了結(jié)果的可靠性（圖略）。

集合敏感性分析方法可以從大氣動力學角度深入分析顯著影響預報的敏感區(qū)域和預報不確定性的具體原因［13-15，17］。針對M個集合成員的集合預報，集合預報量J對于某狀態(tài)變量x的敏感性S計算公式如下。

下文的集合敏感性將采用相關(guān)系數(shù)進行分析。

2臺風“梅花”路徑概況

2022年第12號臺風“梅花”于9月8日08時在西北太平洋洋面上生成，12日半夜進入東海，進入東海海域后長時間維持強臺風強度，14日20：30以強臺風級（14級，42 m·s-1）在我國浙江舟山普陀區(qū)沈家門登陸，然后穿過舟山本島進入杭州灣，15日00：30在上海奉賢沿海再次登陸（12級，35 m·s-1，臺風級），爾后進入黃海，16日00時在山東青島嶗山第三次登陸（9級，23 m·s-1，熱帶風暴級），之后穿過渤海海峽，16日12：40在遼寧大連金普新區(qū)第四次登陸（9級，23 m·s-1，熱帶風暴級）。16日20時與冷空氣結(jié)合變性為溫帶氣旋，中央氣象臺對其停止編號（圖1）。

“梅花”生成后，大氣環(huán)流異常復雜，臺風“苗柏”和“南瑪都”先后生成?！懊坊ā鄙珊笪鞅毙?，到臺灣東部洋面后，在臺灣以東的滯留時間成為預報一大難點，副熱帶高壓（以下簡稱“副高”）和大陸高壓的強度及合并與否成為主要影響因素；進入東海后受陸地低渦的影響，多低壓相互作用和環(huán)境場條件增加了“梅花”路徑預報的不確定性和難度（圖1a）［21］。

以11日20時起報的集合預報平均路徑為例，各模式間的預報分歧較大（圖2a），ECMWFEPS集合平均預報“梅花”將登陸浙江，而NCEPGEFS集合平均則預報臺風幾乎不登陸或者在江蘇登陸，登陸不確定性較大。集合預報發(fā)散度也很大（圖2b），11日20時起報的CMAGEPS大多數(shù)成員預報“梅花”是不登陸的，CMAREPS成員預報路徑大幅偏西。而12日20時起報的所有數(shù)值模式均出現(xiàn)明顯西折調(diào)整，登陸浙江后深入內(nèi)陸（圖2c、d），與此時“梅花”東側(cè)熱帶系統(tǒng)（即“南瑪都”前身）發(fā)展有緊密聯(lián)系（圖1a），但新時次的路徑向西調(diào)整對比CMA最佳路徑是一次不成功的調(diào)整（圖2）。在面臨各時次預報調(diào)整較大、集合發(fā)散度大的情形下，主觀路徑預報比較困難。

3“梅花”路徑預報偏差的可能成因

3.1環(huán)境場特征對比

為了具體分析造成臺風“梅花”路徑偏差的環(huán)流形勢演變特征，將11日20時起報的CMAREPS集合預報路徑分為偏東組（圖3a）和偏西組（圖3b），分別包括對“梅花”路徑預報誤差較小和路徑明顯偏西的4個成員。集合成員大部分預報路徑偏西，深入內(nèi)地，只有4個成員與實況較為接近，移向為北偏西方向，登陸地點偏東在浙江舟山和上海奉賢一帶（圖3a）。通過對偏東組和偏西組的環(huán)境場特征進行對比，分析“梅花”路徑預報偏差的可能原因。

圖4為偏東組（藍色線）和偏西組（紅色線）成員合成12～72 h的500 hPa位勢高度預報場（以移動的渦旋中心為坐標原點）?？梢钥吹?2 h（12日08時），偏東組臺風西北側(cè)的西風槽已經(jīng)較西行組偏強（圖4a），隨著西風槽的發(fā)展加強，兩組切斷低渦的強度和位置在60 h（14日08時）出現(xiàn)顯著差距（圖4b—e），即較強和位置偏南的大陸低渦對應臺風路徑偏東，而偏弱和位置偏北的低渦反而會使得臺風西行。聯(lián)系到以往研究［15，22-25］中低渦系統(tǒng)對臺風路徑的吸引作用，將在后面分析轉(zhuǎn)向角度相關(guān)系數(shù)時進行詳細討論。而同時次ERA5資料的切斷低渦位置和強度反而與偏西組更為接近，因此在“梅花”個例中，大陸低渦的強度位置似乎并不起到至關(guān)重要的作用。

同時，兩組副高（5 880 gpm）的位置也在48 h（13日20時）出現(xiàn)差異，偏東組的副高位置更偏南，距離“梅花”更近（圖4d），即副高位置偏南對應臺風路徑偏東，而副高位置偏北對應臺風路徑偏西。以往許多研究［26］都指出副高的強度對臺風的移動有重大影響。一般認為路徑北折與赤道高壓加強和副高南落相關(guān)聯(lián)［2］，臺風“鯰魚”（2010）就是因為越赤道氣流北上導致赤道緩沖帶北進與副高合并而造成路徑北翹［27-28］。由圖4e可以看到，60 h（14日08時）兩組副高的強度已有顯著差距，偏東組的副高與南側(cè)高壓合并，兩者打通形成一個“通道”，偏南引導氣流更有利于“梅花”向北移動，路徑偏東；而偏西組的副高位置偏北，直至72 h（14日20時）仍沒有與南側(cè)高壓合并，副高南側(cè)偏東氣流繼續(xù)（錯誤地）引導臺風向西移動（圖4f）。

其實，兩組成員副高強度的差異在48 h之前并不明顯，但卻最終引起臺風路徑出現(xiàn)顯著差異，當然這其中也有其他影響系統(tǒng)或臺風本身的作用，但不可否認的是，早期副高的細微差別可能造成后期預測路徑分叉的巨大差異。就像大西洋颶風“艾克”（Ike），集合預報成員間路徑離散度較大，但早期副高強度也是差異不明顯［29］。盡管位于不同大洋，兩個臺風個例間的相似之處都突顯出早期副高細微差異對于預測路徑的強烈敏感性。而同時次ERA5資料的副高位置也再次證實了這一點，60 h（14日08時）ERA5資料的副高形態(tài)與偏東組極為相似，甚至在更早的時候（36 h，13日08時）就表現(xiàn)出比偏東組位置更偏南的副高形態(tài)。

3.2臺風尺度對比

由圖4同時可以看到兩組臺風的尺度大小有所差異，特別是在60 h（14日08時）以后，偏東組的臺風尺度明顯偏大。為了進一步比較臺風尺度對路徑移動的影響，圖5給出了兩組近海（地）面10 m高度七級風圈等值線（以移動的渦旋中心為坐標原點），臺風尺度定義為臺風中心到東、西、南、北4個方向七級風圈（13.9 m·s-1）距離的平均。右下角給出的對應臺風尺度與中央氣象臺臺風報文七級風圈較為接近（220～260 km）。前12 h（12日08時），兩組臺風尺度幾乎相同（圖5a），到24 h（12日20時）偏東組的臺風較偏西組已有所偏大，特別是在西側(cè)受西風槽影響的象限（圖5b）。兩組間的差距隨時間逐漸加大，在72 h（14日20時）達到最大（圖5c—f），偏東組七級風圈較偏西組偏大約60 km。

臺風本身尺度可以通過與周圍環(huán)境引導氣流相互作用從而影響臺風的移動。由于β效應，較大尺度臺風環(huán)流會引起額外的平流貢獻，即對稱渦旋的非線性平流是由β效應在臺風中心區(qū)域準均勻流引起的較弱一波不對稱所造成的［30-31］。β效應傳播的大小基本取決于臺風外圍的風場結(jié)構(gòu)，較大的外圍環(huán)流可能對應更大的向北運動分量，這就部分解釋了偏東組較大臺風尺度對應更大的向北分量。

另外，F(xiàn)ang等［32］的研究表示β效應會隨著高度和時間變化，進一步影響臺風的移動和不同階段的垂直風切變情況。即使沒有環(huán)境引導流的影響，β效應也可能先引起臺風渦旋向西北方向前進，但最終會向北然后向東北方向移動［32］。β效應對臺風移動的貢獻一般都是小于引導氣流的，通過同時次ERA5資料的比較也可以看到，臺風尺度在72 h均與偏西組更為接近，實況中“梅花”并沒有因為尺度原因而減少向北移動的分量，因此臺風尺度和β效應對“梅花”向北移動的相對貢獻似乎是小于其他機制的。

3.3路徑轉(zhuǎn)向角度的集合敏感性分析

路徑的角度與環(huán)境流場和臺風自身環(huán)流有著緊密聯(lián)系，為了驗證這之間的可能聯(lián)系，定義轉(zhuǎn)向角度α（圖6）［15］如下

可以看到，在前24 h（圖7a、b），臺風環(huán)流周圍區(qū)域正負相關(guān)有所交替，靠近西風槽的西北象限以正相關(guān)居多，而臺風南側(cè)多為負相關(guān)。36 h以后，臺風環(huán)流周圍區(qū)域均為負相關(guān)，臺風南側(cè)區(qū)域通過95%的顯著性檢驗（圖7c—f），即臺風本身及周圍環(huán)流會趨使路徑向偏北方向移動，與前面討論的偏東組臺風對應更大尺度較為一致。臺風外圍環(huán)流表現(xiàn)出與臺風路徑角度較大相關(guān)性，具有統(tǒng)計意義，再次證實臺風尺度對路徑角度偏差的影響。

同時，“梅花”西北側(cè)的西風槽逐漸發(fā)展加強為切斷低渦并向臺風方向移動。與西風槽或切斷低渦系統(tǒng)有關(guān)的正相關(guān)區(qū)域始終維持在西風槽或切斷低渦系統(tǒng)的西北側(cè)，而低渦東側(cè)的區(qū)域為負相關(guān)，低渦系統(tǒng)的西北側(cè)和東側(cè)區(qū)域均通過95%的顯著性檢驗。相關(guān)系數(shù)的分布和切斷低渦的演變顯示，低渦系統(tǒng)靠近臺風發(fā)展有利于“梅花”西移（對應較大的α），對臺風系統(tǒng)有“吸引”作用，而低渦遠離臺風不利于臺風向西偏移（對應較小的α），由于距離較遠對臺風路徑?jīng)]有太多影響。這與以往研究［15，22-25］中由于低渦與臺風間相互渦旋，或通過減少臺風與低渦系統(tǒng)間的氣壓梯度力，低渦系統(tǒng)對臺風具有吸引作用較為一致。但同時次ERA5資料的切斷低渦位置和強度反而與偏西組更為接近，也就是說在“梅花”個例中，大陸低渦對臺風的吸引效應（相對于副高）并沒有產(chǎn)生較大作用。在實際業(yè)務預報中，業(yè)務人員往往將模式預報臺風路徑向西調(diào)整歸結(jié)于副高的位置調(diào)整或大陸低渦的吸引作用，其實應用中需注意不過分高估高層槽或低渦系統(tǒng)對臺風的吸引作用。

另外，副高南側(cè)和另一臺風“南瑪都”西側(cè)區(qū)域也始終存在較強的正相關(guān)關(guān)系，且通過95%的顯著性檢驗，再次印證了越赤道氣流的重要影響（圖7），副高與南側(cè)高壓合并“通道”靠近臺風，偏南的引導氣流有利于臺風向北移動（對應較小的α），而副高遠離不利于“梅花”北上（對應較大的α）。

3.4各預報時次的調(diào)整

關(guān)鍵預報時次的集合平均路徑是搖擺調(diào)整的，雖然路徑和登陸地點的調(diào)整整體不算很大，但“梅花”尺度較?。ㄆ呒夛L圈半徑為220～260 km），小幅度的路徑預報調(diào)整也會對風雨預報產(chǎn)生很大影響。圖8給出了CMAREPS集合預報在2022年9月11日20時、12日20時、13日20時3個預報時次起報的集合平均路徑以及與CMA最佳路徑的對比，可以發(fā)現(xiàn)各集合平均預報路徑登陸地點都較實況偏西，路徑分叉大致從14日14時開始，且3個預報時次集合平均路徑存在小幅度調(diào)整，11日20時起報的登陸地點在浙江象山附近，在上海金山到浙江平湖一帶再次登陸（綠色線），而12日20時起報的臺風路徑向西進行了調(diào)整（橙色線），到13日20時起報的最新路徑又較11日20時更偏東（紫色線），路徑調(diào)整具有搖擺的趨勢。

圖9給出了3個預報時次集合平均的14日02時和14日08時500 hPa位勢高度預報場（以移動的渦旋中心為坐標原點）。11日20時—12日20時起報的路徑調(diào)整是向西調(diào)的，預報14日02時的形勢場差別主要出現(xiàn)在副高強度（5 880 gpm）上，12日20時起報的副高較11日20時是向北向東調(diào)整的，與3.1節(jié)中副高位置偏北對應臺風路徑偏西較為一致。同時由于高壓向北向東調(diào)整，臺風低壓尺度也相應有所擴大，至14日08時，臺風與低壓切斷系統(tǒng)的距離更加靠近，對路徑西行調(diào)整也起到一定作用。

而12日20時—13日20時起報的路徑調(diào)整是向東調(diào)的，兩次預報的切斷低壓和臺風尺度其實更為接近，但臺風路徑差異卻是最大的，最大的調(diào)整其實還是副高的不同，13日20時起報的副高和南側(cè)高壓早早合并（圖9a）。圖10比較了3個預報時次集合平均和ERA5資料的引導氣流，具體選用850～200 hPa垂直層平均以及半徑為300～500 km環(huán)狀區(qū)域的平均?？梢园l(fā)現(xiàn)副高的調(diào)整對臺風東側(cè)引導氣流的影響改變還是較大的，13日20時起報的臺風引導氣流與ERA5資料較為接近，14日02—08時方向更偏南，與3.1節(jié)中副高與南側(cè)高壓合并形成的“通道”偏南引導氣流對應臺風向北移動較為一致。所以由不同預報時次路徑的調(diào)整也可以看出，副高對于預測路徑的強烈敏感性，相應臺風尺度也會因此受到影響，反而大陸低渦系統(tǒng)在不同預報時次的整體調(diào)整不大。

4結(jié)語與討論

文中利用CMAREPS集合預報成員分析了臺風“梅花”路徑預報的不確定性和偏差。CMAREPS集合預報成員大部分預報路徑偏西，深入內(nèi)地，只有少數(shù)成員與實況較為接近，移向為北偏西方向，登陸地點偏東在浙江舟山和上海奉賢一帶。

“梅花”路徑在登陸前后向北偏折應該是臺風本身與周圍環(huán)境場相互作用的結(jié)果。因此，為了具體分析造成臺風“梅花”路徑偏差的可能原因，文中將集合預報路徑分為偏東組（路徑預報誤差較小）和偏西組（路徑預報明顯偏西）進行對比。結(jié)果顯示，偏東組成員對應副高位置偏南，與南側(cè)高壓合并，偏南引導氣流更有利于臺風向北移動，路徑偏東。同時，偏東組成員也對應大陸低渦位置偏南強度更強，臺風尺度更大。

為了進一步驗證路徑的角度與環(huán)境流場和臺風自身環(huán)流之間的可能聯(lián)系，具體分析了轉(zhuǎn)向角度α與500 hPa位勢高度預報場（以移動的渦旋中心為坐標原點）的相關(guān)系數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)臺風本身及周圍環(huán)流會趨使路徑向偏北方向移動，與前面偏東組臺風對應更大尺度較為一致。臺風外圍環(huán)流表現(xiàn)出與臺風路徑角度較大相關(guān)性，具有統(tǒng)計意義，再次證實臺風尺度對路徑角度偏差的影響。但同時次ERA5資料的臺風尺度與偏西組更接近，因此β效應對“梅花”向北移動的相對貢獻似乎是小于其他機制的。

而陸地低渦對臺風路徑的影響較為復雜，低渦系統(tǒng)靠近臺風發(fā)展有利于“梅花”西移，對臺風系統(tǒng)有“吸引”作用，而低渦遠離臺風不利于臺風向西偏移，距離較遠對臺風路徑?jīng)]有太多影響。但同樣ERA5資料的切斷低渦位置和強度與偏西組更為接近，在“梅花”個例中，大陸低渦并沒有起到至關(guān)重要的作用，在實際業(yè)務預報中也需注意不過分高估高空槽或低渦系統(tǒng)對臺風的吸引作用。

不同預報時次起報的集合平均路徑存在小幅度調(diào)整，雖然路徑和登陸地點的調(diào)整整體不算很大，但“梅花”尺度較小，小幅度的路徑預報調(diào)整也會對風雨預報產(chǎn)生很大影響。集合平均路徑先向西又向東進行了調(diào)整，路徑調(diào)整具有搖擺的趨勢。形勢場差別主要出現(xiàn)在副高位置上，副高先向北向東調(diào)整，后又與南側(cè)高壓早早合并，對于改變臺風周圍引導氣流和路徑調(diào)整起到較大影響。由不同預報時次路徑的調(diào)整也可以看出，副高對于預測路徑的強烈敏感性，相應臺風尺度也會因此受到影響，反而陸地低渦系統(tǒng)在不同預報時次的整體調(diào)整不大。而南半球越赤道氣流和赤道緩沖帶北上與副熱帶高壓脊的合并現(xiàn)象不易在常規(guī)天氣圖分析中被關(guān)注，因此業(yè)務預報中也需要重視其他非常規(guī)氣象觀測資料的分析與應用。

針對臺風“梅花”的區(qū)域集合預報檢驗顯示，模式對臺風主要影響系統(tǒng)的長時效預報存在一定偏差，針對模式的及時檢驗和訂正對預報調(diào)整非常重要。另外，業(yè)務預報中雖對數(shù)值模式具有一定的主觀訂正能力，但各類數(shù)值預報產(chǎn)品繁多，且在模式出現(xiàn)調(diào)整及較大變化階段，缺乏技術(shù)支撐改進思路。需要在日常業(yè)務工作中繼續(xù)加強對數(shù)值預報的訂正技術(shù)分析并積累經(jīng)驗，為臺風的路徑預報提供技術(shù)支撐。

參考文獻：

［1］ELSBERRY R L. Global perspectives on tropical cyclones［R］. Geneva：WMO，1995.

［2］陳聯(lián)壽，丁一匯.西太平洋臺風概論［M］.北京：科學出版社，1979.

［3］CHAN J C L， GRAY W M. Tropical cyclone movement and surrounding flow relationships［J］. Mon Wea Rev，1982，110（10）：13541374.

［4］文永仁，戴高菊，龔月婷，等.我國臺風路徑突變研究進展［J］.氣象科技，2017，45（6）：10271035.

［5］陳聯(lián)壽，徐祥德，解以揚，等.臺風異常運動及其外區(qū)熱力不穩(wěn)定非對稱結(jié)構(gòu)的影響效應［J］.大氣科學，1997，21（1）：8390.

［6］王新偉，羅哲賢，馬革蘭，等.熱帶氣旋Meranti（2010）異常路徑的成因分析［J］.大氣科學學報，2015，38（1）：3745.

［7］沈?qū)W順，李興良，陳春剛，等.下一代大氣模式中的數(shù)值方法綜述［J］.海洋氣象學報，2022，42（3）：112.

［8］杜鈞.集合預報的現(xiàn)狀和前景［J］.應用氣象學報，2002，13（1）：1628.

［9］涂小萍，姚日升，張春花，等.西北太平洋（含南海）熱帶氣旋路徑集成預報分析［J］.熱帶氣象學報，2012，28（2）：204210.

［10］錢奇峰，張長安，高拴柱，等.臺風路徑集合預報的實時訂正技術(shù)研究［J］.熱帶氣象學報，2014，30（5）：905910.

［11］張涵斌，智協(xié)飛，王亞男，等.基于TIGGE資料的西太平洋熱帶氣旋多模式集成預報方法比較［J］.氣象，2015，41（9）：10581067.

［12］王晨稀.熱帶氣旋集合預報研究進展［J］.熱帶氣象學報，2013，29（4）：698704.

［13］ANCELL B， HAKIM G J. Comparing adjoint and ensemblesensitivity analysis with applications to observation targeting［J］. Mon Wea Rev，2007，135（12）：41174134.

［14］HAKIM G J， TORN R D. Ensemble synoptic analysis［M］//BOSART L F， BLUESTEIN H B. Synopticdynamic meteorology and weather analysis and forecasting. Boston， MA： American Meteorological Society，2008：147162.

［15］QIAN C H， ZHANG F Q， GREEN B W， et al. Probabilistic evaluation of the dynamics and prediction of Supertyphoon Megi （2010）［J］. Wea Forecasting，2013，28（6）：15621577.

［16］王毅，何立富，代刊，等.集合敏感性方法在高原渦和西南渦引發(fā)暴雨過程中的應用［J］.高原氣象，2017，36（5）：12451256.

［17］何斌，樓茂園，李海軍，等.集合預報對臺風天鵝（2015）遠距離暴雨的不確定性研究［J］.氣象，2020，46（1）：1528.

［18］YING M， ZHANG W， YU H， et al. An overview of the China Meteorological Administration tropical cyclone database［J］. J Atmos Oceanic Technol，2014，31（2）：287301.

［19］LU X Q， YU H， YING M， et al. Western North Pacific tropical cyclone database created by the China Meteorological Administration［J］. Adv Atmos Sci，2021，38（4）：690699.

［20］YU H， HUANG W， DUAN Y H， et al. A simulation study on prelandfall erratic track of Typhoon Haitang （2005）［J］. Meteor Atmos Phys，2007，97（1）：189206.

［21］王皘，錢傳海，董林，等.臺風“梅花”（2212）的主要特點和路徑預報難點分析［J］.海洋氣象學報，2023，43（1）：5262.

［22］LI Y， GUO L X， XU Y L， et al. Impacts of upperlevel cold vortex on the rapid change of intensity and motion of typhoon Meranti （2010）［J］. J Trop Meteor，2012，18（2）：207219.

［23］劉愛鳴，高珊.0908號臺風“莫拉克”異常路徑及其對臺灣海峽兩岸強降水的影響［J］.臺灣海峽，2011，30（2）：151157.

［24］梁軍，李英，張勝軍，等.黃海西移臺風的環(huán)流特征及其對遼東半島降水影響的對比分析［J］.熱帶氣象學報，2012，28（6）：861872.

［25］王海平，董林，許映龍，等.臺風“煙花”的主要特點和路徑預報難點分析［J］.海洋氣象學報，2022，42（1）：8391.

［26］COLBERT A J， SODEN B J. Climatological variations in North Atlantic tropical cyclone tracks［J］. J Climate， 2012，25（2）：657673.

［27］許映龍.超強臺風鲇魚路徑北翹預報分析［J］.氣象，2011，37（7）：821826.

［28］郭旭，麻素紅，吳俞，等.基于TIGGE資料的臺風“鲇魚”路徑北翹成因分析［J］.熱帶氣象學報，2014，30（1）：5563.

［29］BRENNAN M J， MAJUMDAR S J. An examination of model track forecast errors for Hurricane Ike （2008） in the Gulf of Mexico［J］. Wea Forecasting，2011，26（6）：848867.

［30］CHAN J C L， WILLIAMS R T. Analytical and numerical studies of the betaeffect in tropical cyclone motion. Part I： zero mean flow［J］. J Atmos Sci，1987，44（9）：12571265.

［31］FIORINO M， ELSBERRY R L. Some aspects of vortex structure related to tropical cyclone motion［J］. J Atmos Sci，1989，46（7）：975990.

［32］FANG J， ZHANG F Q. Effect of beta shear on simulated tropical cyclones［J］. Mon Wea Rev，2012，140（10）：33273346.