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应用台风风场经验模型的台风极值风速预测

应用台风风场经验模型的台风极值风速预测黄文锋;周焕林;孙建鹏【摘要】为准确、高效地进行台风多发地区建筑结构设计风速的预测,利用中国东南沿海1949—2012年的台风历史数据进行了香港地区台风关键参数概率分布的研究,提出了基于新的Holland径向气压分布参数B表达式的台风风场经验模型.在此基础上结合Monte Carlo数值模拟技术,利用台风极值风速分析方法完成了不同重现期下香港地区台风极值风速的预测,并与观测数据、香港风荷载规范计算结果进行对比分析,验证了利用此台风风场经验模型进行台风极值风速预测的有效性.%To predict typhoon design wind speed of buildings in typhoon prone region more efficiently and accurately, probability distributions of typhoon key parameters are first fitted by using the historical typhoon wind data during 1949 and 2012 in southeast china costal region. Then, the empirical typhoon wind field model with new formula for Holland radial pressure profile parameter B is presented. Finally, in conjunction with Monte Carlo simulation method, by using typhoon extreme wind speed analysis method, typhoon extreme wind speeds with different return periods for Hong Kong are obtained. The simulation results are compared with these results obtained by using observed data and Hong Kong wind code. The effectiveness of predicting typhoon extreme wind speed by using this empirical typhoon wind field model is validated.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2016(048)002【总页数】5页(P142-146)【关键词】极值风速;台风风场模型;台风关键参数;MonteCarlo数值模拟【作者】黄文锋;周焕林;孙建鹏【作者单位】合肥工业大学土木与水利工程学院,230009 合肥;合肥工业大学土木与水利工程学院,230009 合肥;西安建筑科技大学土木工程学院,710055 西安【正文语种】中文【中图分类】P444如何合理确定台风多发地区建筑结构的设计风速对建筑结构设计而言至关重要.利用台风风场模型结合Monte Carlo数值模拟方法进行足够多次数的台风风场数值模拟，从而获取建筑结构设计所需的设计风速是目前研究者普遍采用的方法[1].此方法首先利用台风历史数据资料确定台风关键参数的概率分布，然后利用Monte Carlo数值模拟方法不断进行抽样，放入台风风场模型、衰减模型进行足够多次数的台风风场数值模拟.最后，利用极值风速分析方法完成特定地区不同重现期下台风极值风速的预测.在整个过程中，有几个核心问题值得注意，首先是台风关键参数概率分布模型的可靠性，此方面主要依靠更多的台风历史数据资料来获取对其分布更好的估计.第二，就是所采用台风风场物理模型的准确性，这方面目前研究者经常采用的主要有Vickery台风风场模型[2]和Meng台风风场模型[3].其中，Vickery台风风场模型为基于大气运动动量方程的模型，需要借助数值差分方法进行求解，耗时较长.Meng台风风场模型则是基于大气运动动量方程来获取台风风场的近似解析解，计算效率相对较高，精度也有保证.但其求解过程仍然涉及循环迭代求解，导致计算过程耗时较多.后续研究中，文献[4-5]一直尝试建立计算效率更高的台风风场模型.另外，在利用台风风场模型进行台风风场数值模拟时，都不可避免地需要利用Holland台风径向气压分布模型[6],而此模型中关于台风径向气压参数B的取值准确性会对台风风场数值模拟的结果造成很大影响，此问题长久以来未得到很好解决[7-8].针对以上问题，本文将首先利用从上海台风研究所获取的中国东南沿海1949—2012年的台风历史数据进行台风关键参数概率分布研究，然后借鉴Meng台风风场模型[5]的研究成果，提出台风风场经验模型，并在其中引入新的Holland径向气压分布参数B的估计表达式，最后基于以上研究结合Monte Carlo数值模拟方法，利用台风极值风速分析方法对香港地区不同重现期下的台风极值风速进行预测，验证利用此台风风场模型进行台风极值风速预测的有效性.1.1 梯度风计算此处用于台风风场梯度风计算的台风风场模型来源于Meng台风风场模型[3]，此模型的推导基于三维Navier-Stokes方程的水平动量方程，其表达式为式中：v为台风风速,m/s；ρ为空气密度,kg/m3；p为大气气压,hPa；▽为三维向量算子；g为重力加速度,m/s2；k 为单位向量；Ω为地球自转角速度,rad/s；F为地面摩擦力,N.在梯度风高度处不考虑摩擦力，风速v变为梯度风vg.为得到式(1)的解析解，假定不受摩擦影响的梯度风vg以台风移动速度c移动，公式变为对式(2)，建立坐标原点位于台风中心的圆柱坐标系，假设自由大气中不受摩擦影响的梯度风vg的径向风速分量vrg小于切向风速分量vθg，从而可近似解得切向风速分量vθg.更进一步，利用三维Navier-Stokes方程的连续方程可获得径向风速分量vrg.切向风速分量vθg以及径向风速分量vrg的表达式为:式中：θr为台风移动方向与台风中心和参考点连线的夹角,(°)； f 为科氏力常数,s-1；r 为径向距离,km.1.2 Holland径向气压参数B计算公式Holland[6]于1980年提出的台风径向气压分布模型已广泛应用于与台风有关的研究，其表达式为式中：p0为台风中心气压,hPa；Δp0为台风中心气压差，等于pn-p0；pn为台风边际气压，近似取1 010 hPa；rm为最大风速半径,km；B常利用线性拟合方法得到，通常介于0.5和2.5之间[9].将式(5)代入式(3)，在梯度风高度处的最大风速半径rm处，近似认为vθg等于此处的梯度风vmax，并忽略台风移动速度c对B的影响，从而推导得到式(6)所示新的B计算公式.另外，Holland研究表明[7-8]，此计算公式的空气密度ρ不能假设为常数，其可利用三维Navier-Stokes方程的状态方程进行计算，如式(7)～(10)所示.从而B可利用如下公式进行计算：式中：vmax为台风最大风速,m/s；e为指数函数的底；R为普适气体常数，等于286.9 J/(kg·K)；Tvs为海平面虚温度,K；Ts为海平面温度,℃；qm为相对湿度90%时的蒸汽压,hPa；ψ为纬度值,(°).与其它B的计算式相比[7]，利用以上公式，借助从气象部门直接获取的台风中心位置、中心气压差Δp0及利用经验公式间接获取的最大风速vmax、最大风速半径rm数据可以方便计算得到台风发生过程中不同时刻对应的B值，实现对不同时刻台风风场更好的模拟.1.3 地面风速计算在大气边界层内，Ishihara等[5]充分考虑了大气涡流对风速剖面的影响，计算得到大气边界层任意高度z处的台风风速v(z)及风向θ(z)，其表达式为：式中：vg、θg为梯度风速、风向；αu、zg为风速剖面指数及梯度风高度，其为绝对涡旋系数fλ (式(16))及Rosby系数Roλ (=vg/fλz0)的函数；θs为流入角，其为均匀涡旋系数ξ (式(17)) 及Rosby系数Roλ的函数.2.1 台风历史数据本文研究所用的台风历史数据资料来自上海台风研究所记录的1949—2012年台风期间每6 h的台风数据资料[10]，并仅考虑香港周围250 km半径范围内的台风数据.2.2 台风关键参数概率分布估计台风中心气压差Δp0为台风中心与边际气压之差.已有研究表明，利用对数正态分布可以很好地描述其分布.此处同样利用此分布来对香港地区研究范围内的台风中心气压差Δp0数据进行拟合，拟合结果见图1(a),此分布的均值和方差分别为3.28和0.59.台风移动速度c可利用每6 h台风中心位置进行计算得到，其值介于2～65 km/h.此处利用正态分布对香港地区研究范围内的台风移动速度c数据进行拟合，拟合结果见图1(b),此分布的均值和方差分别为18.91和9.08.台风移动方向θ同样利用每6 h台风中心位置计算得到，并规定正北方向顺时针为正.此处利用双正态分布进行香港地区研究范围内的台风移动方向θ数据的拟合，拟合结果见图1(c).此分布的负样本的均值及方差分别为-67.58及52.28，正样本的均值及方差分别为53.22及38.0，样本个数比为0.835.台风最大风速半径rm为台风中心至台风最大风速的径向距离.由于不能由上海台风研究所获取的台风历史数据直接计算得到台风最大风速半径rm值，此处采用文献[11]分析得到的ln rm与台风中心气压差Δp0的关系进行台风最大风速半径rm 的估算，其表达式为式中：c0、c1 为拟合得到的常系数值；ε为误差项，假定其服从均值0、方差σε的正态分布.对香港地区，经过拟合，可知c0、c1及σε的值分别为5.023 3、-0.024 8及0.458 8.台风最小距离dmin为研究点至台风移动方向的最小距离，其可根据台风中心位置、研究点位置以及台风移动方向计算得到.此处将利用梯形分布进行香港研究范围内台风最小距离dmin的拟合，其拟合结果见图1(d).此分布的参数值分别为0、0.002.2.3 年发生率λ台风年发生率λ为研究点特定范围内每年台风发生的次数.其分布常利用泊松分布来进行拟合.通过对香港地区250 km半径范围内的年台风发生次数进行拟合，可知此地区的台风年发生率λ为2.484.2.4 台风衰减模型通常采用文献[1]提出的台风衰减模型来表征登陆以后台风强度的衰减状况，其表达式为：式中：Δp(t)为登陆t小时后的台风中心气压差，hPa；Δp0为登陆时台风中心气压差，hPa；a为台风衰减系数；b为具有正态分布的随机变量；a0、a1为利用线性拟合法确定的常数；ε为服从零均值正态分布的误差项.通过对香港地区250 km半径范围内的台风数据资料进行拟合，可知系数a0、a1分别为0.011 1、0.000 2，随机变量b的均值和方差分别为0.018 7、0.129 1，误差项ε的方差为0.018.利用Monte Carlo数值模拟方法进行特定地区台风极值风速分析的基本步骤为：1)根据台风历史数据资料，拟合确定台风关键参数概率分布(图1)，并利用Monte Carlo逆变换技术产生进行足够多次数台风风场数值模拟所需的台风关键参数数据库；2)任选一组台风关键参数，根据式(5)求得台风径向气压梯度值，放入台风风场经验模型式(3)、(4)以及(11)、(12)进行风速合成产生初始时刻的台风风场，然后假定台风以不变的移动速度c从海洋移向陆地，根据海岸线坐标计算台风登陆时刻.此后，将台风衰减模型式(19)代入式(5)计算登陆后的台风径向气压梯度值，结合台风风场模型式(3)、(4)以及(11)、(12)分别计算不同时刻登陆以后的台风风场，直至台风完全消失；3)在以上台风发生过程中，同时记录不同时刻研究点处的台风风速、风向数据；4)根据台风年发生率λ，整理得到研究点处的年最大台风风速序列，然后利用文献[12]的台风极值风速分析方法，基于极值I型分布，计算得到研究点特定重现期下的极值风速.对于台风风场经验模型应用于单次台风风场数值模拟的有效性检验、B的取值范围及讨论，详见文献[13].在台风极值风速预测过程中，利用台风风场经验模型结合拟合得到的台风关键参数概率分布，进行了10 000次台风风场的数值模拟，并记录得到了每次台风发生过程中香港地区的台风风速、风向数据，然后利用极值I型分布结合文献[12]的极值风速分析方法，计算得到了20、50、200及1 000 a重现期下香港地区梯度风高度(500 m)以及200 m高度处的台风极值风速，见表1.计算过程采用的梯度风高度及200 m高度的年最大风速的限值分别为50 m/s及45.5 m/s，上限年最大风速的取值根据蒲福风力等级表给出的台风风速下限值，采用香港风荷载规范的风速剖面推荐指数0.11从10 m高度处分别换算到梯度风高度及200 m高度处计算得到.文献[14]利用香港横澜岛1983—2006年的台风观测数据，对香港地区20、50、200、1 000 a重现期下的台风极值风速进行了预测，见表1.另外，根据香港地区的风荷载设计规范[15]计算得到香港地区梯度风高度的极值风速，并根据指数风速剖面指数0.11换算得到了200 m高度处的极值风速，见表1.由表1可看出，香港风荷载设计规范50 a重现期下200 m高度处的极值风速(53.8 m/s)比观测数据的计算结果(47.5 m/s)高约13%，这主要是因为规范在确定香港地区极值风速时，一方面直接采用了1.05的增大系数来考虑风速剖面误差带来的影响，另一方面当时规范计算极值风速时只是依据香港横澜岛1953—1980年的数据进行分析得到，与现有数据计算相比，将会增大计算得到的极值风速误差[14].而文献[14]虽然根据更多的观测数据进行了台风极值风速的计算，但是由于其没有按年最大极值风速序列进行取值计算，而是依照台风风速大于20 m/s的标准进行台风最大风速序列的构建，这将导致计算得到的香港地区不同重现期下的台风极值风速偏小.综合这几方面可知，香港地区的实际台风极值风速值应比表1给出的观测数据计算结果略大一些，而比现有香港风荷载设计规范小一些更为合理.利用台风风场经验模型进行台风风场模拟数值模拟得到的不同重现期下的香港地区设计风速比观测数据得到的结果要高，其中50 a重现期下的极值风速，比观测数据计算结果高约9%.50 a重现期下，与香港规范给出的极值风速相比，有所降低，约低4%，这正好抵消了香港风荷载设计规范在计算中所考虑的1.05的增大系数.因此，利用台风风场经验模型能模拟得到与香港地区的实际设计风速值比较接近的结果.另外，根据台风风场经验模型计算得到的50 a重现期下香港地区200 m及梯度风高度处的台风极值风速数值模拟结果进行计算可知，其对应的指数风速剖面指数值约为0.1，此值与香港规范推荐的指数风速剖面指数为0.11基本一致，由此可知利用此台风风场经验模型对台风风速剖面进行模拟可以满足要求.利用从上海台风研究所获取的1949—2012年的台风历史数据，进行了台风关键参数概率分布的拟合，给出了拟合结果，并提出了基于新的Holland径向气压参数B表达式的台风风场经验模型，然后结合Monte Carlo数值模拟方法完成了香港地区不同重现期下台风极值风速的预测，并与观测数据、香港风荷载规范的结果进行对比分析.分析结果表明，利用台风经验模型计算得到的台风极值风速介于观测数据计算结果与香港风荷载规范推荐值之间，能得到与香港地区实际设计风速比较接近的结果，也可以利用其对台风风速剖面进行较好的描述.【相关文献】[1] VICKERY P J, TWISDALE L A. Prediction of hurricane wind speeds in the United States [J]. Structural Engineering，1995, 121(11): 1691-1699.[2] VICKERY P J, SKERLJ P F, STECKLEY A C, et al. Hurricane wind field model for use inhurricane simulations [J]. Structural Engineering，2000, 126(10): 1203-1221.[3] MENG Y, MATSUI M, HIBI K. A numerical study of the wind field in a typhoon boundary layer [J]. Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，1997, 67/68: 437-448.[4] VICKERY P J, WADHERA D, POWELL M D, et al. A hurricane boundary layer and wind field model for use in engineering applications [J]. Applied Meteorology and Climatology，2009, 48: 381-405.[5] ISHIHARA T, SIANG K K, LEONG C C, et al. Wind field model and mixed probability distribution function for typhoon simulation [C]//The Sixth Asia-Pacific Conference on Wind Engineering. Seoul, Korea: [s.n.], 2005: 412-426.[6] HOLLAND G J. An analytical model of the wind and pressure profiles in hurricanes [J]. Monthly Weather Review,1980, 108: 1212-1218.[7] HOLLAND G. A revised hurricane pressure-wind model [J]. Monthly Weather Review,2008, 136: 3432-3445.[8] HOLLAND G J, BELANGER J I, FRITZ A. A revised model for radial profile of Hurricane winds [J]. Monthly Weather Review,2010, 138: 4393-4401.[9] CARDONE V J, COX A T, GREENWOOD J A, et al. Upgrade of tropical cyclone surface wind field model [R]. Washington: US Army Engineer Waterways Experiment Station, 1992.[10]YING M, ZHANG W, YU H, et al. An overview of the China Meteorological Administration tropical cyclone database [J]. J Atmospheric and Oceanic Technology, 2014, 31: 287-301.[11]XIAO Yufeng, DUAN Zhongdong, XIAO Yiqing, et al. Typhoon wind hazard analysis for southeast China coastal regions [J]. Structural Safety, 2011, 33: 286-295.[12]SIMIU E, SCANLAN R H. Wind effects on structures[M]. 3rd ed. New York: John Wiley& Sons, 1996.[13]HUANG Wengfeng, ZOU Kongqing, ZHOU Huanlin. Typhoon wind field simulationwith empirical typhoon wind field model for use in engineering applications [C]//The 13th International Symposium on Structural Engineering. Hefei: Science Press, 2014: 1596-1607.[14]HOLMES J D, KWOK K CS, HITCHCOCK P. Extreme wind speeds and wind load factors for Hong Kong [C]//The Seventh Asia Pacific Conference on Wind Engineering. Taipei: [s.n.], 2009: 801-804.[15]Buildings Department. Code of practice on wind effects in Hong Kong [S]. Hong Kong: Building Department of Hong Kong, 2004.。

台风业务和服务规定

附件台风业务和服务规定第一章总则1.以服务为宗旨，努力提高服务效益台风的预报服务工作要以为经济社会可持续发展和人民福祉安康提供优质服务为宗旨，按照“面向生产、面向民生、面向决策”的总体要求，坚持“以人为本、无微不至、无所不在”的服务理念，以科技进步为支撑，不断强化防御和减轻台风气象灾害的能力。

受台风影响的沿海地区和部分内陆地区的各级气象台应将台风作为台风季节预报和服务的重点工作，通过提高预报的准确性和时效性、增强服务的敏感性和主动性、改进服务方式及提高预警和灾害评估水平等手段，努力提高台风预报服务效益，取得最佳预报服务效果。

2.加强组织协调，强化联防协作台风的预报服务工作应注重在分工负责的基础上做好组织协调和联防协作。

气象部门上下之间、省区之间、台站之间都要从做好台风预报服务出发，树立整体观念，发扬主动精神，加强联系合作。

上游台站对下游台站、上级台站对下级台站应通过积极主动提供监测、预报和指导信息实现联防协作，进一步强化台风预报服务的整体性。

3.加强跟踪监测，适时增加观测密度台风的预报服务工作应以加强跟踪监测为基础。

对进入我国海上监测预警区域的台风，应严密监测和分析台风动向，并适时开展加密观测，为台风定位和路径预报提供最新的实况信息，也为相关的研究积累必要的资料和信息。

加密观测应以兼顾省级、国家级和国际情报交换的需求为原则，注重统一组织和统筹安排。

加密观测应纳入各级气象台的正常业务，其指令和信息传输应按有关规定优先考虑。

4.加强预报分析，努力提高预报精度台风的预报工作应贯彻“多种方法、综合分析”的原则。

加强卫星、雷达等多种监测资料综合应用，以数值预报和动力统计预报技术发展为支撑，强化台风定位、定强分析和预报，提高疑难和异常路径台风的预报能力，提升定位、定强质量，努力提高台风预报的精细化和准确率。

5.加强预警服务，努力提升服务效果台风的预报服务工作应立足需求，坚持早准备、早会商、早汇报及预报忌窄忌死的“三早两忌”原则，及时开展对当地政府的决策服务和对公众的预警预报服务，并根据天气变化及时滚动更新监测预报服务信息。

追风行动——记中国气象局上海台风研究所“追风小组”

一
群人
他们擅长 “ 捕风捉影．与台在 ” 追风现场释放的ＧＰｓ探空气球
特及 “ 莫兰蒂”等）．这些触目惊心风赛跑是他们最大的喜好他们无畏生每放一次的造价就上千元。探空气球携
的数字．无一不反映了我国是全球遭受死．和老天斗智斗勇，探索台风的奥秘带的ＧＰＳ高空探测仪的侧上方长着长长
通的小汽车．只要细细观察就能发现大
玄机：车尾装有一个金属小梯子．人们
可以顺着梯子爬到车顶．车顶装有实景
摄影头车前端增加了负重９０００磅的保
险杠、射程５００多米的大灯．就连车的底盘也整体升高了。这就是追风小组的座驾 —— 我国第一辆专业 “ 追风
我国各级政府及气象工作者十分重的追风小组 ” 。２００７年 “ 追风小线。该仪器在升空过程中能清晰地记视防台减灾工作致力于提高台风预报组首次启动 “ 追风 ”行动今年他录下最真实的台风内部数据。
台风袭击最多、台风灾情最为严重的国是他们崇高的使命。他们就是中国气象的ห้องสมุดไป่ตู้ 触角 ”— — 温度传感器下方２１Ｊ拖
家之一。
局上海台风研究所（简称台风所）
着长长的 “ 尾巴” 那就是ＧＰｓ探测天

热带气旋路径预报“真实”误差分析

!"!!年#第$%卷#第&期!!!!!+#"##$!%%&'())*+,-./01-234+/15热带气旋路径预报*真实+误差分析褚萌 "雷小途 !"陈国民中国气象科学研究院"北京&""")&'中国气象局上海台风研究所"上海!"""'"'上海市气象局"上海!"""'"!联系人"I !F 283!3>8)#,#@$"//-+/15+,-!"!&!")!"+收稿"!"!&!&!!"'接受国家重点研发计划项目%!"&)M Q H &%"-$""&摘要#目前"热带气旋预报性能的检验和分析多采用各中心每年台汛后整编的最佳路径数据集%即*年鉴+&资料作为真值(然而"由于年鉴资料通常在次年才能发布"所以在业务上"常以实时定位)定强资料作为*真值+进行预报性能的检验"因而不同机构%口径&给出的预报性能往往不尽相同"造成了混乱(此外"实际业务预报中"因没有实时的年鉴资料"各预报方法的起报位置只能采用实时业务定位"显然不可避免地导致了误差(为分析使用实时定位和年鉴作为*真值+进行预报性能检验的差异)评估定位误差对预报性能造成的可能影响"本文首先考察最佳路径和实时%初始定位之间的差异%即定位误差&及其分布特征"然后分析采用实时%初始定位和最佳路径作为*真值+计算预报误差时的差异"最后基于最基础的气候可持续性%H 38F 2#/3/5@2-&C >1484#>-,>"H 7=C I W &预报方法初步评估了预报性能对定位误差的敏感性(结果表明!以中国气象局整编的年鉴%H OE !G B =的最佳路径数据集&资料为*真值+"!"&' !"&+年间国内外各主要预报机构及全球模式的定位误差平均为!$('(F '若以东京台风中心%W G OH !B /(@/&的年鉴资料为*真值+"则定位误差平均为!-(!(F (分析发现"定位误差与强度密切相关"热带风暴阶段的定位误差高达'%(*.$&(&(F "而超强台风阶段的定位误差仅为*(%.)('(F '在+-"预报时效内"以最佳路径为*真值+计算得到的平均预报误差均略小于以实时%初始定位为*真值+的误差"但强度越强差异越小'定位误差对短时效内的预报性能有较显著的影响(关键词热带气旋'定位误差'预报误差'最佳路径##热带气旋的实时定位与季后整编的最佳路径定位时效性不同"所参考的观测资料也不完全相同"两者有时候存在一定的差异"使用它们作为热带气旋预报精度评估基准"计算得到的路径预报误差也存在差异(实时定位与最佳路径资料之间的差异称为热带气旋定位误差"由于对热带气旋的实时定位是国内外各主要业务中心的主观预报和各类客观预报方法%含数值预报&的初始点"而短预报时效内的天气%如热带气旋&预报具有对初值的敏感性%麻巨慧等"!"&&'Q 3/12>#23+"!"&)'7>/-21&/2-&H /33>"!"!"&"因此定位误差必将对热带气旋%路径和强度等&预报产生影响(T >0F 2--%&+*%&将定位误差定义为向客观系统提供的定位与经过后期分析订正的最佳路径间的矢量差(因此可将主客观预报中的实时%初始定位与最佳路径的差统称为定位误差(美国国家飓风中心%T N H "T 2#8/-23N 0118,2->H >-#>1&在&+-),&+*!年间"定位误差平均约%"(F "初始移动误差约为&()F%4%T >0F 2--"&+*%&(中国气象局上海台风研究所%H OE !G B ="G "2-5"28B @$"//-=-4#8#0#>/AH ". All Rights Reserved.褚萌"等!热带气旋路径预报*真实+误差分析O>#>/1/3/58,23E&F8-84#12#8/-&历年的预报性能评估报告中均包含国内外各主要业务中心的定位误差"主要有!中国气象局%H OE&)日本气象厅%6OE&)美国联合台风预警中心%6B9H&)韩国气象局%:OE&和香港天文台%N:V&以及北京和日本采用气象卫星进行的客观定位(总体看"各业务中心对西北太平洋%含南海&热带气旋的定位误差大约在!"(F%陈国民等"!"&+&(在对各种预报方法进行性能评估时"研究人员通常以最佳路径作为*真值+"而在实际业务中通常以各自业务中心的实时定位为*真值+(最佳路径是在季后综合各类观测资料进行整编后得到的"比实时定位的时效性差"但准确性高(马雷鸣等%!"")&和李佳等%!""+&分别采用了H OE的实时定位报文和H OE!G B=整编的年鉴%最佳路径&数据集对!""*年热带气旋路径预报效果进行评估(两者研究选择的*真值+资料不同"得到的;W E C I G!B H O和上海台风模式预报误差结果也有较大差异!对于;W EC I G!B H O"!$"预报误差分别为&$!($ (F与&$*(+(F"$)"预报误差分别为!-%(%(F和!+$(-(F'对于上海台风模式"!$"预报误差分别为&'*(*(F和&%"()(F"$)"预报误差分别为!$-('(F和!-)(*(F(可以发现"采用实时定位得到的;W E C I G!B H O和上海台风模式路径!$)$)"预报误差都小于采用最佳路径时的结果(H">-># 23+%!"!&&将最佳路径数据集%W G OH!B/(@/)H OE!G B=&和业务实时定位%6B9H)N:V和:OE&作为*真值+时"发现得到的路径预报误差存在%U.&"U 的差异%不确定性&(实时定位作为预报起点"其可能存在的定位误差将影响其后续的预报结果(杨彩福等%!""&&的研究表明预报质量受定位误差影响(钮学新%&++!&利用线性外推的方法估计定位误差对!$"预报带来的误差约为)-($(F(9OV的技术文件中指出"坏的初始定位可影响至少$)"内的预报%9OV"&++%&( T>0F2--%&+*%&将模式的初始定位数据更换为最佳路径数据"再运行模式"发现!统计模式在使用精度更高的最佳路径数据后短时效预报性能显著提升"但在*!"预报时效后对初始数据的改变不敏感( T>0F2--2-&C>38448>1%&+)&&还试验了仅从初始和预报位置上简单地减去定位误差再计算预报误差"结果使&!"预报误差减少了&&U"!$"预报误差减少-U"$)"预报误差减少!U"*!"预报误差减少&U(此外"在热带气旋靠近海岸线过程中"实时定位还会影响预警区域的确定(如!&%")号台风*鲸鱼+"由于业务实时定位出现较大偏差"致使其登陆前&"的黄色预警中"报错了登陆地段%许映龙和黄奕武"!"&*&(本文主要讨论!"&',!"&+年间"西北太平洋%含南海&区域国内外各主要机构的主客观预报方法的定位误差和路径预报的*真实+误差"以及定位误差对预报结果的影响(!"资料和方法预报及实时%初始定位数据来自!"&',!"&+年国内外各主要业务中心的主观%官方&预报及全球数值模式的预报%表&&"最佳路径数据来自H OE!G B= %M8-5>#23+"!"&$'70>#23+"!"!&&和W G OH!B/(@/ %D D D+.F2+5/+.$%.F2%.F2!>-5%.F2!,>-#>1%14F,!"$! $0*!>5%*>4##12,(+"#F3+&"除特别说明外均以H OE!G B=的最佳路径作为*真值+(本文仅对在最佳路径数据集中强度达到热带风暴)强热带风暴)台风)强台风)超强台风的编号台风进行计算和分析(预报与最佳路径)实时%初始定位与最佳路径间的位置误差按照中国气象局.天气预报检验台风预报/标准中给定的大圆差公式进行计算%中国气象局"!"&+&(表!"预报与实时B初始定位数据来源B2*3>&#<2#24/01,>4/A A/1>,24#8-52-&1>23!#8F>%8-8#823$/48#8/-8-5简称全称H OE H"8-2O>#>/1/3/58,23E&F8-84#12#8/-主观预报方法6OE62$2-O>#>/1/3/58,23E5>-,@6B9H6/8-#B@$"//-921-8-5H>-#>1[:OV!O>#[O[-8A8>&O/&>34@4#>F/A[:OVI H O9Q!=Q G=-#>512#>&Q/1>,24#8-5G@4#>F/A I H O9Q全球模式:OE!;<E C G;3/*23<2#2E448F832#8/-2-&C1>&8,#8/-G@4#>F/A:OE6OE!;G O;3/*23G$>,#123O/&>3/A6OET H I C!;Q G;3/*23Q/1>,24#G@4#>F/A T H I C'! . All Rights Reserved.##!"!!年&月#第$%卷#第&期$"定位的不确定性$#!"定位误差近年来"中央气象台对近海及登陆台风加密了实时定位和预报频次%进入$)"台风警戒线内为' "一次"进入!$"台风警戒线内为&"一次&( H OE!G B=整编的热带气旋年鉴自!"&*年起将登陆我国台风的登陆前!$"定位数据加密到'"一次(为便于比较"本文只计算与年鉴%最佳路径&时次一致的误差(结果表明"!"&',!"&+年的定位误差处于!"(F的水平(然而"不同业务中心由于获取资料和采用的定位方法均不尽相同"导致不同业务中心整编的最佳路径数据集间也存在明显的差异(雷小途%!""&&计算了6B9H与H OE!G B=最佳路径数据集间的定位差异"平均达%$($(F"而相应的实时定位误差仅为!".'"(F(张小雯和应明%!""+&对比H OE!G B=)W G OH!B/(@/)6B9H的最佳路径数据集"指出三者间的定位差异基本满足正态分布( :-2$$>#23+%!"&"&集合了国际各主要业务中心的最佳路径数据集"建立=L B1E H G数据集"目的是构建全球均一化的热带气旋数据(若以H OE!G B=的最佳路径作为*真值+" !"&',!"&+年间'种主观预报方法%H OE)6OE) 6B9H&和%种全球模式%[:OV!O>#[O)I H O9Q! =Q G):OE!;<E C G)6OE!;G O)T H I C!;Q G&的定位误差平均为!$('(F"若以W G OH!B/(@/作为*真值+"则为!-(!(F(表!为分别将H OE!G B=和W G OH!B/(@/作为*真值+计算得到的各方法的定位误差(可见以H OE!G B=作为*真值+时"H OE的定位误差最小%为&'(+(F&'以W G OH!B/(@/作为*真值+时"最小的则为6OE%为&+('(F&(T H I C! ;Q G和[:OV!O>#[O则在两种*真值+情境下的定位误差都相对较大(表$"各方法分别将C D@;E6-和&E DC;60F50作为*真值+时的定位误差B2*3>!#C/48#8/-8-5>11/14D">-H OE!G B=2-&W G OH!B/(@/21>#2(>-24#">*#10>?230>4+*@>2,"F>#"/&1>4$>,#8?>3@(FH OE6OE6B9H[:OV!O>#[O I H O9Q!=Q G:OE!;<E C G6OE!;G O T H I C!;Q GH OE!G B=&'(+!$(&!'(*'+(*!$(+!$(+!$("'"(%W G OH!B/(@/!)("&+('!+(!$&(*!"(!!&("!"(-'%(!##此外"定位误差随热带气旋的强度增强逐渐减少(依据N02-5>#23+%!"!&&给出的H OE与W G OH! B/(@/的热带气旋中心最大持续风速对照表"将W G OH!B/(@/最佳路径数据集也按照热带风暴)强热带风暴)台风)强台风)超强台风标准进行划分(表'给出了以H OE!G B=和W G OH!B/(@/最佳路径为*真值+时"不同强度热带气旋的定位误差(当强度强于台风级时"W G OH!B/(@/对应的定位误差均小于采用H OE!G B=时的结果"而当强度为台风级或以下时" W G OH!B/(@/对应的定位误差大于H OE!G B=或与之相差无几(在热带风暴阶段定位误差分别达到'%(* (F和$&(&(F"而在超强台风阶段定位误差仅为)(' (F和*(%(F"两种*真值+的定位误差一致地随强度减小"该趋势通过!4"("&的显著性检验(这可能与越强的热带气旋"其结构越密实甚至出现台风眼"因而定位相对容易%不确定性小&等有关(表%"分别将C D@;E6-和&E DC;60F50作为*真值+时的不同强度热带气旋的定位误差B2*3>'#C/48#8/-8-5>11/14/A#1/$8,23,@,3/->4D8#"&8A A>1>-#8-#>-48#8>4D">-H OE!G B=2-&W G OH!B/(@/21>#2(>-24#">*#10> 230>4+1>4$>,#8?>3@(F 热带风暴强热带风暴台风强台风超强台风H OE!G B='%(*!%(-&)("&!(")('W G OH!B/(@/$&(&!%('&)(+&"('*(%$#$"定位误差的空间分布特征图&给出了国内外各主要业务机构及全球模式以H OE!G B=最佳路径为*真值+时的定位误差空间分布情况(这里将定位误差在"(&S经纬距%&&(&! (F&内作为定位准确的标准"将定位误差超过&S经纬距%&&&(F&作为定位错误的标准(从图&中可以发现"H OE在大部分区域都达到了定位准确的标准"6OE在远洋面部分区域定位准确(多种方法在日本岛两侧均有定位错误"[:OV!O>#[O主要在东海以及菲律宾东南部定位错误"I H O9Q!=Q G主要在柬埔寨及我国中东部内陆地区)日本附近海域定位错误(可见!较低或较高的纬度)远海大洋上)$!. All Rights Reserved.褚萌"等!热带气旋路径预报*真实+误差分析图&#各预报方法定位准确%2&和定位错误%*&的地理分布Q 85+&#;>/512$"8,23&84#1*0#8/-4/A %2&$1>,84>$/48#8/-8-52-&%*&>11/->/04$/48#8/-8-5/A >2,"A /1>,24#F >#"/&近岸和登陆等处均是易产生定位误差的地区"这或图!#定位误差的玫瑰图%单位!(F &!%2&H OE '%*&6OE '%,&6B 9H '%&&[:OV !O>#[O '%>&I H O9Q !=Q G '%A &:OE !;<E C G '%5&6OE !;G O '%"&T H I C !;Q GQ 85+!#W /4>&82512F 4/A $/48#8/-8-5>11/14%0-8#4!(F &!%2&H OE '%*&6OE '%,&6B 9H '%&&[:OV !O>#[O '%>&I H O9Q !=Q G '%A &:OE !;<E C G '%5&6OE !;G O '%"&T H I C !;Q G许与低和高纬度强度较弱结构松散)远洋资料较少)近岸和登陆过程结构易受地形影响而破坏等有关(若以H OE !G B =最佳路径的定位为原点"+"S 为正北方向"观察实时%初始定位点与最佳路径定位点的相对位置"包括方位与距离信息%图!&(由图可%!. All Rights Reserved.##!"!!年&月#第$%卷#第&期以看出"当误差在"(&S%&&(&!(F&以下时"实时%初始定位点分布在最佳定位点的四个正方向"其中H OE的实时定位点主要位于最佳定位点的经向以东"其他预报方法中经向以东的情况也略多于其他方向(而当误差在"(&S以上时"实时%初始定位逐渐分布到十六个方向上"但相对于最佳路径的位置没有明显偏向(%"预报误差的不确定性表$给出了分别采用最佳路径数据集与各国业务机构的实时定位资料或全球模式的初始定位资料作为*真值+计算得到的各预报时效对应的预报误差(即在计算三种主观预报方法%H OE)6OE) 6B9H&与五种全球模式%[:OV!O>#[O)I H O9Q! =Q G):OE!;<E C G)6OE!;G O)T H I C!;Q G&的预报误差时"分别以H OE!G B=的最佳路径和各方法在预报时效为""时的定位作为*真值+(可见!在+-"以内"年鉴%最佳路径&的路径预报误差均略小于使用实时%初始定位资料计算得到的预报误差(表?"分别采用最佳路径数据集和实时B初始定位计算得到的路径预报误差B2*3>$#B12,(A/1>,24#>11/14,23,032#>&D8#"*>4##12,(&2#24>#4 2-&1>23!#8F>%8-8#823$/48#8/-8-51>4$>,#8?>3@预报时效%"H OE!G B=%(F实时%初始&定位%(F差值%(F &!%'(-%)(%$(+!$)"(!)-()-(-$)&'-($&$&(*%('*!!"+(%!&!(%'("+-!++(%'""(""(%&!"$!$($$!"()5'(-进一步对比两者在每一次预报中的误差差异发现!两者差值近似正态分布"且均值接近于""即两者没有系统性大小偏差(因此"以预报误差差值的绝对值描述其中的差异(表%表明"两者预报误差的差值略大于&"(F"小于定位误差(并且这一差异随强度增加显著减小"随预报时效增加略有减少(表G"分别采用最佳路径数据集和实时B初始定位计算得到的路径预报误差的绝对差值B2*3>%#E*4/30#>&8A A>1>-,>48-#12,(A/1>,24#>11/14,23,032#>&D8#"*>4##12,(&2#24>#42-&1>23!#8F>%8-8#823$/48#8/-8-51>4$>,#8?>3@(F&!"!$"$)"*!"+-"&!""平均热带风暴!!("!!(%&&!!("!&(*!"(!!&('!$()强热带风暴&%(-&-(&&)($&&&*(!&-()&-(*&)("台风&&($&&(-&&(+&!('&!($&&&&(+&!()强台风*()*(-*(%*(-)("&&*(+)($超强台风%()%(&%('%($%()-('&&-("平均&$()&$(-&'(*&!()&!('&!($##注!&&表示该强度下各预报时效中差值绝对值的最大值+"初始定位不确定性对预报的影响热带气旋的气象预报问题%特别是数值预报&实质上是个初值问题"起报时刻的定位误差对热带气旋的预报会产生一定的影响(为此"本文使用最基础的H7=C I W预报方法初步分析热带气旋的路径预报结果对定位误差的敏感性(H7=C I W %H38F2#/3/5@2-&C>1484#>-,>&即气候持续性预报方法"是一种基于热带气旋历史资料"利用气候持续性因子回归拟合"对未来相似的热带气旋做出预测的方法(目前"H7=C I W方法作为一种基本预报方法"被用于评价其他方法的技巧"当被评价的方法技巧高于H7=C I W时"这样的方法被认为是有效的"当低于H7=C I W时"被认为是无效的%T>0F2--"&+*!'E*>14/-"&++)'黄小燕等"!"")'宋金杰等"!"&&'周聪等"!"&$&(本文使用的H7=C I W方法中采用的气候持续性因子"包括起报时刻热带气旋中心经纬度和最大风速)前&!"中心经纬度变化)前!$"中心经纬度变化(因此"首先需要从H OE!G B=的最佳路径数据集与H OE实时定位中提取上述预报因子"再使用业务运行的H7=C I W预报方法进行预报"分别得到以最佳路径为输入数据的预报结果和以实时定位为输入数据的预报结果"最后以H OE!G B=的最佳定位作为*真值+分别计算两者的路径预报误差(将预报误差对比%表-&"发现&!)!$)'-)$)) -")*!"预报误差分别减少了$)($U)'!('U) !*(%U)!!(*U)'"($U)!*()U(可见热带气旋的%路径&预报对定位误差是敏感的"特别是!$"内的-!. All Rights Reserved.褚萌"等!热带气旋路径预报*真实+误差分析短时效预报"三成及接近一半的预报误差来源于初始的定位误差(表H"C I-7J&方法中预报结果对定位误差的敏感性B2*3>-#G>-48#8?8#@/A A/1>,24#1>403#48-H7=C I W F>#"/&#/ $/48#8/-8-5>11/14预报时效%"最佳路径%(F实时定位%(F预报误差减少率%U &!&&%(-!!$("$)($!$!!-(-''$(+'!(''-'%!("$)%('!*(%$)$**(!-&*(%!!(*-"%++(%)-"()'"($*!*&'()+)+(!!*()G"结论和讨论利用!"&',!"&+年国内外各主要业务机构和全球模式对西北太平洋%含南海&热带气旋的实时%初始定位与预报结果"分析了定位的误差及其分布)采用最佳路径及实时%初始定位资料计算的预报误差间的差异"并在此基础上利用最基础的H7=C I W 方法初步评估了定位误差对路径预报的影响"获得了以下主要结论!&&若以H OE!G B=整编的年鉴资料作为*真值+"则定位误差平均约为!$('(F'若视W G OH! B/(@/的最佳路径数据集为*真值+"则定位误差平均约为!-(!(F(总体而言"H OE的官方定位在所有定位方法中的误差最小"而T H I C!;Q G和[:OV!O>#[O的定位误差不论采用哪套最佳路径资料作为*真值+均相对较大(!&定位误差呈现随热带气旋强度增加而减少的趋势(以H OE!G B=和W G OH!B/(@/的最佳路径数据集作为*真值+时"热带风暴级别强度的热带气旋定位误差高达'%(*)$&(&(F"而超强台风的定位误差仅为)(')*(%(F(从空间分布上"低或高纬度)远洋)近岸及登陆%特别是日本岛附近&相对更易出现大的定位错误(这或许跟低或高纬度地区热带气旋相对较弱结构松散)远洋地区直接观测资料稀缺)热带气旋在近岸及岛屿附近受地形影响结构易受破坏等有关('&采用实时%初始定位或最佳路径作为*真值+计算得到的路径预报误差"差异总体不大%平均约&"(F&且较定位误差明显小"并也随强度的增加而减少"即!热带气旋的强度越强"两种*真值+计算的预报误差的差异也越小(表明!在实际业务中"使用实时业务定位计算的预报误差是基本可靠的( $&利用最基础的H7=C I W预报方法"分析发现!若采用年鉴%最佳路径数据集&中的定位作为实时起报位置"则*!"内的预报误差比用实时定位起报时的误差平均减少约'"U"其中&!"的误差可减小近一半%$)U&(表明实际业务中的准确定位"对于提高%路径&预报的准确性非常重要(此外"真实的预报误差是不可知的"因为无法获得热带气旋位置的真值(即便是季后整编的年鉴%最佳路径&资料"也因包含有观测误差而并非真正的真值(已有部分学者开展了热带气旋预报误差真值的估算研究"K"/02-&B/#"%!"!"&通过假设拟合估计路径预报误差的真值"并以此预测热带气旋可预报性上限(然而"从本文分别使用实时%初始定位和年鉴资料作为*真值+计算得到的预报误差来看"差别并不大%特别是当热带气旋强度较强时&"表明当前的算法计算出的预报误差可能已经很接近*真值+了(值得注意的是"虽然定位误差平均也就约!"(F"但受初值敏感性影响"起报时刻的定位误差对短期%*!"内&预报的误差有较大影响"这体现了现阶段提高热带气旋定位精度的意义和价值(参考文献%&'(')'*+',&E*>14/-G<"&++)+Q8?>!&2@#1/$8,23,@,3/->#12,(A/1>,24#48-#">T/1#"E#32-#8,*248-#6$+9>2Q/1>,24#8-5"&'%$&!&""%!&"&%+&/8!&"(&&*%%&%!"!"$'$%&++)&"&'0&""%!A&#,#A1!("+,/'!+陈国民"张喜平"白莉娜"等"!"&+(!"&*年西北太平洋和南海热带气旋预报精度评定#6$+气象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黄小燕"金龙"姚才"等"!"")+夏季南海台风移动路径的一种客观预报方法#6$+南京气象学院学报"'&%!&!!)*!!+!+#N02-5P M"68-7"M2/H"*!. 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中国著名科研院所

中国著名科研院所北方交通大学信息科学研究所北京科技大学矿业研究所北京林业大学林业研究所北京师范大学北京市辐射中心北京市计量科学研究所北京市农林科学院北京邮电大学北京自动化系统工程研究设计院大庆石油天然气地质研究所大庆石油学院石油天然气钻采工程研究所地质矿产部海洋地质研究所地质矿产部沈阳地质矿产研究所地质矿产部石油地质中心实验室地质矿产部水文地质工程地质研究所地质矿产部西安地质矿产研究所地质矿产部岩溶地质研究所地质矿产部郑州矿产综合利用研究所电力工业部电力科学研究院电力工业部武汉高压研究所电子工业部蚌埠接插件继电器研究所电子工业部长沙半导体设备研究所电子工业部电视电声研究所电子工业部东北微电子研究所电子工业部杭州计算机外部设备研究所电子工业部华北计算技术研究所电子工业部华东电子工程研究所电子工业部华东微电子技术研究所华微电子电子工业部南京电子技术工程研究所电子工业部平凉半导体专用设备研究所电子工业部上海微电机研究所电子工业部四川压电与声光技术研究所电子工业部天津电子材料研究所电子工业部西安导航技术研究所电子工业部中国电波传播研究所电子工业部中国西南电子设备研究所电子工业部中原电子技术研究所东北工学院干燥技术研究所东北工学院金属塑性加工与型钢生产技术研究所东北工学院设备诊断技术研究所东北工学院自动化所东北工学院自动化仪表与过程控制研究所东南大学电子学研究所东南大学建筑研究所东南大学无线电研究所东南大学运输工程研究所东南大学自动化研究所福建省热带作物科学研究所福建省三明市真菌研究所福建省亚热带植物研究所公安部第三研究所公安部交通管理研究所公安部上海消防科学研究所公安部四川消防科学研究所广播电影电视部广播科学研究所广东省广州市医药工业研究所广州药业广东省家禽科学研究所广东省农业科学院广西大学自动化研究所广西壮族自治区中医药研究所贵州省黔东南苗族侗族自治州农业科学研究所（简称黔东南州农科所）国家地震局地壳应力研究所国家地震局地质研究所国家地震局工程力学研究所国家海洋局第二海洋研究所国家海洋局第一海洋研究所国家海洋局海洋技术研究所国家建筑材料工业局北京玻璃钢研究设计院国家建筑材料工业局南京玻璃纤维研究设计院国家建筑材料工业局人工晶体研究所国家建筑材料工业局咸阳非金属矿研究所国家建筑材料工业局中国建筑防水材料公司苏州研究设计所国家体育运动委员会昆明体育电子设备研究所国家医药管理局天津药物研究院天士力国家重点化学工程联合实验室国内贸易部（原商业部）杭州茶叶加工研究所国内贸易部（原商业部）南京野生植物综合利用研究所国内贸易部（原商业部）无锡粮食科学研究设计院国内贸易部（原商业部）郑州粮食科学研究设计院国内贸易部物资流通技术研究所哈尔滨船舶工程学院合肥工业大学工业自动化研究所合肥工业大学计算机综合自动化研究所合肥工业大学能源研究所合肥工业大学预测与发展研究所河北省廊坊市农业科学研究所河北省水产研究所河南省农业科学院核工业北京地质研究院黑龙江省电力科学研究所黑龙江省农垦科学院黑龙江省中医研究院湖北省医药工业研究所江中药业湖南省煤炭科学研究所华东工学院华工科技华南热带作物科学研究院热带作物栽培研究所华西医科大学口腔医学院化学工业部北京化工研究院化学工业部科学技术研究总院化学工业部上海化工研究院化学工业部天津化工研究院化学工业部制碱工业研究所机械工业部北京机电研究所机械工业部成都电焊机研究所机械工业部兰州石油机械研究所机械工业部上海内燃机研究所机械工业部无锡油泵嘴研究所机械工业部西安电力电子技术研究所中国西电吉林省建筑材料工业设计研究院吉林省农业科学院吉林省医药工业研究所暨南大学生殖免疫研究中心建设部长沙建设机械研究院中联重科江苏省计算技术研究所江苏省冶金研究所江西省赣州地区畜牧研究所交通部海洋水下工程科学研究院交通部水运科学研究所兰州干旱气象研究所辽宁省建设计量测试技术研究所辽宁省沈阳变压器研究所特变电工辽宁省沈阳市园林科学研究所辽宁省药物研究所煤炭工业部煤炭科学技术信息研究所煤炭工业部煤炭科学研究总院上海分院煤炭工业部煤炭科学研究总院西安分院煤炭科学研究总院太原分院内蒙古自治区中蒙医研究所南京大学配位化学研究所南京大学天体物理研究室南开大学分子生物学研究所南开大学现代光学研究所农业部环境保护科研监测所青海省新能源研究所清华大学微电子学研究院山东省海洋水产研究所山东省科学院山东省农业科学院蔬菜研究所山西省农业科学院果树研究所陕西省农业科学院陕西省西安高压电器研究所中国西电上海交通大学大规模集成电路研究所上海交通大学光纤技术研究所上海交通大学水下工程研究所上海市计算技术研究所上海市农业科学院上海医科大学肝癌研究所上海医科大学手外科研究所首都钢铁总公司冶金研究所水利部长春机械研究所水利部牧区水利科学研究所水利部南京水文水资源研究所水利部西北水利科学研究所四川大学激光物理与化学研究所四川大学生物技术研究中心四川大学植物研究所四川省农业科学院天津大学信息与控制研究所天津市农业科学院铁道部上海铁路局科学技术研究所铁道部铁道建筑研究设计院同济大学卫生部北京老年医学研究所卫生部成都生物制品研究所温州市农业科学研究所武汉大学电波传播与空间物理研究所武汉大学环境影响评价研究所武汉大学深珞医学图像研究所武汉大学植物科学研究中心冶金工业部安全环保研究院冶金工业部长沙矿冶研究院冶金工业部国家黄金管理局长春黄金研究所冶金工业部洛阳耐火材料研究院冶金工业部武汉冶金建筑研究所宜昌测试技术研究所邮电部第三研究所邮电部第四研究所邮电部第一研究所邮电部数据通信技术研究所邮电部邮电科学研究所云南大学生态学与地植物学研究所云南省农业科学院园艺研究所云南省畜牧兽医科学研究所浙江大学高纯硅及硅烷国家重点实验室浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江大学现代光学仪器国家重点实验室浙江省冶金研究所中国包装科研测试中心中国北方工业（集团）总公司昆明物理研究所中国北方工业（集团）总公司山西车用发动机研究所中国北方工业（集团）总公司陕西清华机电研究所中国北方工业（集团）总公司西安近代化学研究所中国北方工业（集团）总公司西安应用光学研究所中国北方工业（集团）总公司中国北方车辆研究所中国城市规划设计研究院中国船舶工业总公司船舶系统工程部中国船舶工业总公司广州船舶及海洋工程设计研究院中国船舶工业总公司上海船舶研究设计院中国船舶工业总公司中国舰船研究院中国地质科学院矿床地质研究所中国纺织总会纺织服装技术开发中心中国纺织总会上海市纺织科学研究院中国服装研究设计中心（中国天宫服装科技开发集团）中国航空附件研究所中国航空工业总公司0一一基地第一设计所中国航空工业总公司飞机强度研究所中国航空工业总公司贵州航空发动机研究所中国航空工业总公司洛阳电光设备研究所中国航空工业总公司南华动力机械研究所中国航空工业总公司沈阳飞机研究所中国航空工业总公司沈阳空气动力研究所中国航空工业总公司西安飞机设计研究所中国航空计算机技术研究所中国航空燃气涡轮研究所中国航空研究院中国航天标准化研究所中国航天工业总公司北京航天自动控制研究所中国航天工业总公司北京无线电测量研究所中国航天工业总公司北京信息与控制研究所中国航天工业总公司上海航天局新卫电子设备研究所中国航天工业总公司遥感设备研究所中国核动力研究设计院中国核工业总公司核工业第八研究所中国核工业总公司西南物理研究院中国环境科学研究院中国建设工程总公司中国建筑西南设计究院中国建设西南勘察设计院中国建筑材料科学研究院中国舰船研究院哈尔滨船舶锅炉涡轮机研究所中国舰船研究院杭州应用声学研究所中国舰船研究院江苏自动化研究所中国舰船研究院南京船舶雷达研究所中国舰船研究院上海船舶设备研究所中国舰船研究院天津航海仪器研究所中国舰船研究院武汉船用电力推进装置研究所中国舰船研究院扬州船用电子仪器研究所中国舰船研究院中国船舶及海洋工程设计研究院中国交通信息中心中国科学院北京天文台中国科学院长春地理研究所中国科学院长春应用化学研究所中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院成都文献情报中心中国科学院大气物理研究所中国科学院地球物理研究所中国科学院动物研究所中国科学院工程热物理研究所中国科学院光电技术研究所中国科学院国家计划委员会自然资源综合考察委员会中国科学院和水利部西北水土保持研究所中国科学院化工冶金研究所中国科学院计算技术研究所中国科学院金属研究所中国科学院科技政策与管理科学研究所中国科学院兰州高原大气物理研究所中国科学院力学研究所中国科学院南京地质古生物研究所中国科学院上海技术物理研究所中国科学院上海生理研究所中国科学院上海细胞生物学研究所中国科学院上海冶金研究所中国科学院沈阳科学仪器研制中心中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院生物物理研究所中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所中国科学院乌鲁木齐天文站中国科学院武汉数学物理研究所中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院新疆地理研究所中国科学院新疆物理研究所中国科学院遗传研究所中国雷华电子技术研究所中国林业科学研究院分析中心中国林业科学研究院林业信息研究所中国林业科学研究院木材工业研究所中国林业科学研究院亚热带林业研究所中国林业科学研究院资源信息研究所中国农业机械化科学研究院中国农业科学院草原研究所中国农业科学院柑桔研究所中国农业科学院兰州兽医研究所中国农业科学院农田灌溉研究所中国农业科学院烟草研究所中国农业科学院原子能利用研究所中国农业科学院植物保护研究所中国气象局广州热带海洋气象研究所中国气象局上海台风研究所中国气象科学研究院中国汽车工业总公司重庆汽车研究所中国轻工总会玻璃搪瓷工业科学研究所中国轻工总会杭州轻工机械设计研究所中国轻工总会西安轻工机械设计研究所中国人民武装警察部队交通指挥部工程设计研究所中国石油化工总公司抚顺石油化工研究院中国石油化工总公司石油化工科学研究院中国石油天然气总公司大庆油田建设设计研究院中国石油天然气总公司规划设计总院中国石油天然气总公司石油管材研究中心中国石油天然气总公司石油信息研究所中国水产科学研究院东海水产研究所中国水产科学研究院珠江水产研究所中国烟草总公司郑州烟草研究院中国医学科学院临床医学研究所中国医学科学院医学生物学研究所中国有色金属工业总公司北京矿产地质研究所中国有色金属工业总公司北京有色金属研究总院中国有色金属工业总公司赣州有色冶金研究所中国有色金属工业总公司矿产地质研究院中国有色金属工业总公司兰州有色金属建筑研究院中国有色金属工业总公司郑州轻金属研究院中国预防医学科学院营养与食品卫生研究所中国原子能科学研究院中国直升机设计研究所中山大学材料科学研究所中山医科大学肾脏研究所中山医科大学预防医学研究所重庆大学机械工程研究所北京航空航天大学北京科技大学轧钢技术改造设计研究所北京林业大学园林规划建筑设计研究所北京市环境保护监测中心北京市建筑材料科学研究院北京市肿瘤防治研究所北京邮电大学环境电磁学及电磁兼容技术研究所成都科技大学高速水力学国家重点实验室大庆石油学院石油机械工程研究所地质矿产部地球物理地球化学勘查研究所地质矿产部勘探技术研究所地质矿产部石油地质研究所地质矿产部石油钻井研究所地质矿产部探矿工艺研究所地质矿产部岩矿测试技术研究所地质矿产部宜昌地质矿产研究所电力工业部电力建设研究所电力工业部南京自动化研究所电子工业部安徽光纤光缆技术研究所电子工业部北京真空电子技术研究所电子工业部第十一设计研究院电子工业部东北电子技术研究所电子工业部广州通信研究所电子工业部合肥低温电子研究所电子工业部华东电子测量仪器研究所电子工业部华东计算技术研究所电子工业部江南电子通信研究所电子工业部南京电子技术工程研究所电子工业部上海微波技术研究所电子工业部四川固体电路研究所电子工业部太原磁记录技术研究所电子工业部通信测控技术研究所电子工业部西南通信研究所电子工业部中国天津电源研究所电子工业部中国西南应用磁学研究所电子工业部重庆光电技术研究所东北工学院干燥技术研究所东北工学院软件研究与开发中心东北工学院系统工程研究所东北工学院自动化研究中心东南大学电光源研究中心东南大学国家专用集成电路系统工程研究中心东南大学热能工程研究所东南大学吴健雄实验室（分子与生物分子电子学开放实验室）东南大学振动工程研究所福建省测试技术研究所福建省三明市农业科学研究所福建省微生物研究所复旦大学公安部第一研究所公安部南京警犬研究所公安部沈阳消防科学研究所公安部天津消防科学研究所广东省广州市环境保科学护研究所广东省广州市住宅科研设计所广东省农业机械研究所广东省珠海市农业科学研究所广西壮族自治区环境保护科研所贵州省贵阳市妇幼保健研究所国家测绘局测绘标准化研究所国家地震局地球物理研究所国家地震局分析预报中心国家地震局兰州地震研究所国家海洋局第三海洋研究所国家海洋局国家海洋信息中心国家环保局－同济大学环境工程科学技术研究所国家建筑材料工业局哈尔滨玻璃钢研究所国家建筑材料工业局秦皇岛玻璃研究院国家建筑材料工业局山东工业陶瓷研究设计院国家建筑材料工业局咸阳陶瓷研究设计院国家教育委员会天津内燃机研究所国家医药管理局四川抗菌素工业研究所国家中医药管理局北京中医学院国内贸易部（原商业部）成都粮食储藏科学研究院国内贸易部（原商业部）济南果品研究所国内贸易部（原商业部）设计院国内贸易部（原商业部）武汉粮食科学研究设计院国内贸易部（原商业部）郑州棉麻加工研究所国内贸易部物资再生利用研究所合肥低温电子研究所合肥工业大学激光技术应用研究所合肥工业大学摩擦学研究所合肥工业大学微型计算机应用研究所河北省科学技术情报研究所河北省农林科学院植物保护研究所河海大学河南省许昌电器研究所核工业北京化工冶金研究院黑龙江省哈尔滨电子技术研究所黑龙江省园艺研究所湖北省医学科学院湖北省中医研究院湖南省中医药研究院华东师范大学华南热带作物科学研究院橡胶栽培研究所华中农业大学作物遗传育种研究化学工业部化工矿山设计研究院化学工业部黎明化工研究院化学工业部沈阳化工研究院化学工业部西南化工研究院化学工业部自动化研究所机械工业部北京机械工业自动化研究所机械工业部广州机床研究所机械工业部洛阳轴承研究所机械工业部沈阳仪器仪表工艺研究所机械工业部武汉材料保护研究所吉林工业大学辊锻工艺研究所吉林省建筑科学研究设计院吉林省延边农业科学研究所暨南大学生物医学工程所暨南大学水生态科学研究所江苏工学院排灌机械研究所江苏省里下河地区农业科学研究所江苏省准阴市建筑科学研究所交通部公路科学研究所交通部上海船舶运输科学研究所九江精密测试技术研究所辽宁省蚕业科学研究所辽宁省建设科学研究所辽宁省沈阳市农业科学院辽宁省沈阳水泵研究所林业部哈尔滨林业机械研究所煤炭工业部煤炭科学研究总院煤炭工业部煤炭科学研究总院唐山分院煤炭科学研究总院抚顺分院煤炭科学研究总院重庆分院南京大学环境科学研究所南京大学声学研究所南京水利科学研究院南开大学高分子化学研究所农业部华南热带作物科学研究院农业部中国水产科学研究院清华大学核能技术设计研究院山东广播电视科学研究所山东省寄生虫病防治研究所山东省农业科学院山东省水利科学研究所山西省中医研究所陕西省西安电瓷研究所陕西省中医药研究院上海交通大学复合材料研究所上海交通大学生物技术研究所上海模具技术研究所上海市能源研究所上海医科大学耳鼻喉科研究所上海医科大学神经病学研究所沈阳区域气象中心研究所水利部、中国科学院水库渔业研究所水利部长江科学院水利部南京水利水文自动化研究所水利部水利水电科学研究院水利电力部电力科学研究院四川大学生物工程研究所四川大学原子核科学技术研究所四川省机械研究设计院四川省农业科学院果树研究所天津市焊接研究所天津市冶金材料研究所铁道部四方车辆研究所铁道部郑州铁路局西安科学技术研究所同济大学波耳固体物理研究所卫生部北京生物制品研究所卫生部兰州生物制品研究所武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉大学核科学与技术研究所武汉大学计算机软件工程研究所武汉大学数学研究所新疆钢铁研究所冶金工业部鞍山热能研究院冶金工业部钢铁研究总院冶金工业部金属制品研究院冶金工业部攀枝花钢铁研究院冶金工业部自动化研究院邮电部北京仪表研究所邮电部第十研究所邮电部第五研究所邮电部科学技术情报研究所邮电部武汉邮电科学研究院邮电部邮政科学技术研究所云南省林业科学院云南省微生物研究所浙江大学电力电子技术研究所浙江大学工业控制技术研究所浙江大学流体传动及控制国家重点实验室浙江省东华计量测试研究所浙江省中药研究所中国北方工业（集团）总公司北方自动控制技术研究所中国北方工业（集团）总公司山东非金属材料研究所中国北方工业（集团）总公司陕西机械电气研究所中国北方工业（集团）总公司西安机电信息研究所中国北方工业（集团）总公司西安应用电子技术研究所中国北方工业（集团）总公司西南技术物理研究所中国测试技术研究院中国船舶工业总公司船舶工艺研究所中国船舶工业总公司第九设计研究院中国船舶工业总公司勘察研究院中国船舶工业总公司天津修船技术研究所中国地质科学院中国纺织工业设计院中国纺织总会纺织科学研究院中国飞行试验研究院中国国土资源经济研究院中国航空工业总公航空救生装备研究所中国航空工业总公司第六一一研究所中国航空工业总公司飞行自动控制研究所中国航空工业总公司济南复合材料特种结构研究所中国航空工业总公司洛阳光电技术发展中心中国航空工业总公司上海飞机研究所。

参加会议总结

WENS示范项目之STEPS系统培训考察情况总结袁招洪戴建华丁杨（上海市气象局，上海200030）一、考察基本情况2009年5月18日-22日，为了解澳大利亚气象业务的发展情况，学习、借鉴澳大利亚在悉尼奥运服务中的成功经验，引进澳大利亚气象局的短时临近预报系统STEPS（Short Term Ensemble Prediction System），研讨和准备澳大利亚气象局（BOM）参加2010年上海世博会临近预报服务展示计划（WENS）的相关问题，应澳大利亚气象局的邀请,上海市气象局代表团赴澳大利亚墨尔本对澳大利亚气象局进行了为期一周的访问和考察。

代表团由上海市气象局袁招洪副局长带队，中心台首席预报员戴建华和预报员丁杨等2位成员组成。

本次培训和考察活动得到了澳大利亚气象局的热情接待。

澳大利亚气象局天气和气候研究中心(CAWCR)负责具体的访问日程安排，主要考察活动包括：1、5月18日，澳大利亚气象局Alan Seed先生首先为代表团介绍了澳大利亚气象局的基本情况，然后由John Bally针对本地强对流天气系统作了题为“BOM Next Generation Forecast System”报告。

下午，Seed先生为代表团介绍了澳大利亚气象局在定量降水估测和预报方面的研究进展。

在一整天相互讨论的过程中双方都进行了广泛的交流。

2、5月19日，Seed先生陪同代表团参观了今年2月在墨尔本发生的山火灾现场。

据Seed先生介绍，当时维多利亚州一直受高温控制，47摄氏度的高温持续了长达一周，而长期的高温和干旱以及季风的影响都致使此次森林大火的火势更难控制。

目前，森林火险预报也是澳大利亚气象局天气预报业务和服务中的重点。

3、5月20日：Seed先生和STEPS系统主要开发维护人员Kevin Cheong 为代表团介绍了STEPS系统（Short Term Ensemble Prediction System）的服务器框架结构，硬件环境和数据输入、输出格式等。

1960-2013年影响渤海的热带气旋特征分析

1960-2013年影响渤海的热带气旋特征分析温连杰;刘桂艳;刘清容;阮成卿;王彬【摘要】文章利用上海台风研究所热带气旋年鉴资料，对1960—2013年发生在西北太平洋上的热带气旋路径进行逐一分析，筛选出其中可能对渤海造成灾害的个例并进行分类；根据路径特点及影响强弱将其分为四大类，简要阐述各类特点并分析不同类型所对应的天气形势，为渤海防灾减灾工作及进一步深入研究提供依据。

经过统计分析得出：1960—2013年（共54年）共有88个热带气旋可能影响渤海，平均每年为1．63个；每年的7—9月为主要影响期，占全年93．2％。

%By using the tropical cyclone data from Shanghai Typhoon Research Institute from 1960 to 2013,this paper analyzed the tropical cyclones which occurred on Northwestern Pacific Ocean and selected the ones which might affect the Bohai Sea.The tropical cyclones were classified into 4 types according to the characteristic of their routes and the related weather situations were ana-lyzed,which was very helpful in defeating the tropical cyclone disasters and doing further re-search.The results indicated that there were 88 tropical cyclones which affected the Bohai Sea in the past 54 years,averaged 1 .63 per year.Most tropical cyclones occurred in July,August and September,which took up 93.2% in the whole years.【期刊名称】《海洋开发与管理》【年(卷),期】2016(033)008【总页数】6页(P84-89)【关键词】热带气旋;渤海海域;台风灾害;海洋防灾减灾【作者】温连杰;刘桂艳;刘清容;阮成卿;王彬【作者单位】山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室青岛 266033; 国家海洋局北海预报中心青岛 266033;山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室青岛266033; 国家海洋局北海预报中心青岛 266033;山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室青岛 266033; 国家海洋局北海预报中心青岛 266033;山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室青岛 266033; 国家海洋局北海预报中心青岛 266033;山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室青岛 266033; 国家海洋局北海预报中心青岛 266033【正文语种】中文【中图分类】P732热带气旋是发生在热带或副热带洋面上的低压涡旋，是一种破坏性极强的天气系统。

年度公益性行业(气象)科研专项项目清单

申双和
南京信息工程大学
玉M干旱致灾临界气象条件及其监测预警技术
周莉
中国气象科学研究院
平流层气象探空观测系统研制及实验
肖迪娥
中国化工株洲橡胶研究设计院有限公司
天气雷达数据分级质量控制关键技术研究
杨洪平
中国气象局气象探测中心
风云三号晨昏轨道卫星资料处理和应用关键技术研究
张鹏
国家卫星气象中心
静止轨道干涉式毫M波大气探测仪演示验证
孙娟珍
中国气象局北京城市气象研究所
区域集合预报多尺度混合扰动关键技术研究
邓国
国家气象中心
中国不同气候区域夏季短时强降水的中尺度结构特征对比分析及关键预报因子研究
孙继松
北京市气象台
台风极端降水的预报技术及其可信度研究
余晖
中国气象局上海台风研究所
模式边界层层积云过程的参数化方案研究
刘奇俊
国家气象中心
中亚低涡的活动特点及对新疆强降水的影响
吴季
中国科学院空间科学与应用研究中心
多源观测数据为航空服务技术研究
路俊方
中国人民解放军空军气象中心
气象大数据的高效应用技术研究
沈文海
国家气象信息中心
杨莲梅
新疆维吾尔自治区气象台
动态地表覆盖变化数据在气候模式中的应用
宫鹏
清华大学
中海冰模式的改进及其关键物理过程优化研究
张录军
南京大学
基于、和气候系统模式的年代际集合预测系统的建立与研究
周天军
中国科学院大气物理研究所
两类的监测、分析和预测关键技术研究
金飞飞
国家气候中心
城市短历时强降水监测和致灾阈值研究及业务系统研发
邹旭恺
殷水清

最全的气象类网址

最全的气象类网址数值预报类：1. /天气在线，集成多种数值预报模式可供参考。

2. .tw/V5/forecast/nwp/nwp_data.htm台湾气象局数值模式3. http://www.ecmwf.int欧洲中期天气预报中心数值模式4. http://www.kma.go.kr/ema/ema03/gdps_eng.html韩国气象局GDAPS T426/L40模式5. .hk/nwp/nwpc.htm香港天文台电脑模式预测天气图6. /research/nwp/numerical/operational/index.html英国气象局全球数值模式7. https:///PUBLIC/WXMAP/美国海军大气模式(nogaps)8. /sz/qh1.asp国家海洋环境预报中心数值预报9. /nmc/treeNavigator.do?type=TyphoonForecast中国气象局台风数值模式10. http://ddb.kishou.go.jp/grads.html日本气象厅数值模式（JMA GSM based on GrADS）11. .hk/WRF/香港城市大学WRF中尺数值模式12. 上海台风研究所数值预报网气候数据类：1. /index.jsp中国气象科学数据共享服务网2. /cn/国家气候中心3. /cru/data自1856年全球5°×5°网格温度资料。

（P. D. Jones）4. /data全球100个小区的温度资料。

（J. E. Hansen）5. /cru/data自1900年全球格点降水资料。

（Hulme）6.(/Monitoring/DailyMonitoring/glbtmeana/glbtmeana20061227.gif)全球每日平均气温距平（提示修改日期即可获得近期每日数据，把两个glbtmeana均改成glbtmean便可获得全球每日平均气温实况）如上面网址的图片为7. .tw/las/main.pl NCAR/NCEP再分析资料气象综合类常用网站：http://www.wmo.ch（世界气象组织）（美国国家海洋大气局）（美国气象学会）http://www.ecmwf.int（欧洲中尺度天气预报中心）（欧洲气象协会）教学资源类常用网站：/perlserv/（世界气象组织官方学术杂志）/Ph.D.-courses.html（AMS出版物）/curricula/alphaindes.html#h/current/bulletins.cgi/uhslc（夏威夷大学海平面中心）（康斯维星大学）/tv_univ.htm（美国各大学气象系的相关链接）（康斯维星大学）（美国怀俄明大学）（美国耶鲁地理学系）.tw/net/net.htm（气象相关台站网络连接）http://weather.is.kochi-u.ac.jp（日本高知大学）/jpkc/dili/web10.htm（中国自然地理学精品课程网站）/cgi-bin/forum/leoboard.cgi（中科院动力论坛）http://222.195.136.24/mm5.html（高山红老师个人主页）科技类全文资源常用检索网站：（科技检索网站）（中文科学技术专业性搜索网站）（科技文献查找网站）/nsfc/cen100/kxb/sw/superlink-science.htm（美国大学气象专业搜索门户）各类综合常用气象数据资料下载网站地址：http://www.lib.noaa.goc/docs.pubsoure.html（NOAA实验室数据资料）（NOAA的地球研究实验室数据资料）/public.data（中国气象局）/datasets（UCAR数据资料）http://weather.is.kochi-u.ac.jp（日本高知大学）（美国怀俄明大学）/sources/levitus94/monthly/（Levitus资料）/cas/guide/Atmos/Surface/data.html（UCAR资料）NOAA组织分类研究性网站：/genera/getdata.htmlhttp://www.cdc.noaa.gochttp://www.cdc.noaa.goc/cdc/reanalysis/reanalysis.shtml/oa/mpp/freedata.html//oa/ncdc.htmlhttp://www.lib.noaa.gob/docs/pubsource.html/psd/psd3/publications.html/licensees.html//dataexplorer常用气象数据资料获取网站：/amsedu/dstreme/index.html/http://www.awi-bremerhaven.de/MET/sat /sat.htmlhttp://www.cicero.uio.no/cicerone/index_e.asp/nagazine/springer/00382/index.asp/ucardil/datasets/da083.2/dynamic/links.htmlhttp://www.wmo.ch/pages/prog/gcos/index.htmhttp://www.emc.ncep.noaa.goc/gmb/para/parahome.html/grads/archive/index.cgi.au/data/spt–AdvancedSearch.phphttp://www.ifm-geomar.de/index.php/ftphttp://weather.is.kochi-u.ac.jp/sat/gms.seahttp://www.ipcc.ch/http://www.jamstec.go.jp/e/index.html/JIMARhttp://www.jreaporg/index_e.html.tw/net/net.htm/research/hadleycentre/index.html/~geerts/cwx/www/g002.html#data（美国怀俄明大学数据）/home/index.html（NASA主页）/audience/forresearchers/features/index.html（NASA预报中心）（NASA地球观测中心）（国家大气科学中心）（美国UCAR中心）/search（美国国家科学研究中心）/pub/reanalysis（UCAR的FNL再分析数据）（NOAA国家天气预报中心）（生命地球化学研究实验室）/main/links/index.html（英国牛津大学气象网站链接站点）（太平洋研究实验室）（中国气象数据共享网）/MET/Enso/index2.html（太平洋ENSO研究中心）/publications.html/data/（康斯卫星数据资料）/webweather/（美国气象网络小课堂）/links.html（美国气象站点相关链接）[url=http://www.wmo.ch/[ages/prog/wcrp/About_links.html]http://www.wmo.ch/[ages/prog/wcrp/About_links.htm l[/url] （WMO气象站点链接）（看天吃饭）气象类遥感方向常用网站：（遥感系统网站）/is_nsmc/（中国卫星遥感服务网）（美国夏威夷大学遥感数据）/wxfax.htm（日本气象厅天气预报图）http://www.jma.go.jp/jma/indes.html（日本气象厅）气象卫星方向常用网站：/eos/project.html（国家MODIS数据中心）/index.asp（国家EOS-MODIS数据共享平台）/（中国MODIS共享平台）/（美国空间局MODIS项目网页）（国家卫星海洋应用中心）（海色和海表面温度MODIS）/（美国NASA的MODIS研究中心）/tqyb/product/TQ/CNCSYT/3.html（中国气象局卫星数据资料）/dac/databand/databank.htm（国内气象数据共享卫星资料类）/shuju/index.jsp（中国气象局卫星数据）（中国高等教育信息网）.tw/93/home.htm（台湾国立中央大学大气科学系）（中国教育科研计算机网）/（中国科学院数据库）气象专题类常用网站：（风暴）/（风暴）/（暴风雪）/research/storms/（风暴）/data/snow/（降雪）/tornadoes.html（龙卷风）http://www.agora.ex.nii.ac.jp/digital-tyhoon/index.html.en（台风）/tropical/tropical.html（飓风）/（飓风）/tropic/tropic（热带气旋）/~psguest/polarmet/geninfo（极地）（极地）/~psguest/polarmet/geninfo/index.html（极地）/MET/Enso/index2.html（ENSO）/climate/t_elnino.html（ENSO）====================我是常用分割线========= /中国气象局/国家气候中心/中国天气网。

中国气象局上海台风研究所

中国气象局上海台风研究所职工请休假制度为使我所职工的津贴补贴发放工作进一步规范化，充分体现按劳分配原则，有效发挥津贴补贴的激励作用，特完善制定职工请休假制度。

第一条全所职工出差（包括离岗读书,出国等）前，应填写出差（出国）请假单。

各室成员经所在科室主任同意后报所领导批准，如遇科室主任外出，可直接上报所领导批准。

各室主任出差（出国）直接报所领导批准。

出差（出国）前，请假人必须将获准的出差（出国）请假单及时交所办公室，回所后及时通知办公室进行销假处理后留底。

所领导委派的出差任务也一律按上述要求填报请假方可外出。

第二条全所职工请休假(病假,事假,产假,探亲假, 公休假等)，应书面填写请假单（紧急时可采用电子邮件或电话请假等多种方式）。

各室成员短期请休假（2天以内含两天）须报所在科室主任同意，如遇科室主任外出，可直接报所办公室主任同意。

各室成员长期请休假（2天以上）须经所在科室主任同意并报所领导批准。

各室主任请休假直接报所领导批准。

2天以内的请休假由各科室自行记录留底，2天以上的请休假统一由办公室记录留底，年底进行统一汇总。

请休病假须由医院提供病假证明方予认定。

第三条科室主任批准的请休假必须及时将休假信息通知所办公室有关人员，并自行保留请假单及进行销假处理。

所领导批准的休假由所办公室保留请假单及进行销假处理。

假期结束后，请假人应及时到室主任处或所办公室销假。

第四条室主任出差（出国）或休假期间，报经所领导同意后，可委托本科室某具体成员负责全室日常事务。

第五条事假、病假期间的基本津贴补贴（即岗位津贴+车餐补贴，下同）计发：每请一天事假，扣发本人当月津贴补贴的5%，扣完为止，事假可用公休假抵冲，一天公休假抵冲一天事假；每请一天病假，扣发本人当月津贴补贴的2%，扣完为止，病假可用公休假抵冲，一天公休假抵冲两天病假。

第六条产假、哺乳假期间的津贴补贴计发：女职工产假期间的工资及津贴发放按照《上海市城镇生育保险办法》实施细则及上海市劳动和社会保障局关于《上海市城镇生育保险办法》实施中若干问题处理意见的通知（沪劳保福发（2002）18号）等有关规定执行。

台风威马逊入侵南海的路径分析

台风威马逊入侵南海的路径分析董航;姜良红;章向明;周磊【摘要】1409号台风威马逊是自1973年以来登陆华南地区的最强台风,其在登陆前,临岸急剧增强.每年初夏,尽管南海的海洋环境有利于台风的增长,但是由于西太平洋副热带高压(以下简称副高)的引导作用,大部分台风路径会偏离南海.本文分析结果表明,在2014年初夏,副高的位置相对过去几十年的平均位置更偏向西南方,因此,台风威马逊在副高的引导下穿过菲律宾进入南海海域.南海的高温海水为其强度陡增提供了有利条件,威马逊在短短26 h内急剧增长为超强台风.前人研究结果显示,近些年来副高的位置明显向西延伸,如果这种西向延伸的趋势一直保持或者继续,那么在初夏可能会有更多的热带风暴进入南海并且得以加强,华南地区或将面临更多灾难性台风的袭击.【期刊名称】《海洋学研究》【年(卷),期】2016(034)001【总页数】7页(P1-7)【关键词】超强台风;威马逊;南海;西太平洋副高;华南【作者】董航;姜良红;章向明;周磊【作者单位】卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012;卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012;卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012;卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012【正文语种】中文【中图分类】P444台风作为最严重的自然灾害之一，每年都会给西北太平洋沿岸国家造成重大人员伤亡以及巨大的经济损失。

2014年7月，超强台风威马逊相继袭击了菲律宾、中国以及越南，各地均遭受了不小的生命财产损失。

图1a为威马逊的路径及强度变化(数据由中国气象局上海台风研究所提供)。

如图所示，2014年7月12日14时，威马逊在北太平洋中部首次被认定为热带风暴，其后它继续西移穿过西太平洋，并于7月15日登陆菲律宾。

台风路径多模式集成预报技术研究

第39卷第6期2019年12月气象科学Journal of the Meteorological SciencoeVol.39,No.6Dec.,2019郭蓉，余晖，漆梁波，等.台风路径多模式集成预报技术研究.气象科学,2019,39(6)：839-846.GUO Rong,YU Hui,QI Liangbo,ct al.A study on multi-model ensemble forecast technique for Typhoon Wack.Joumai of the Meteorological Sciences,2019,39(6)：839-846.台风路径多模式集成预报技术研究郭蓉1余晖1漆梁波2江漫2(1中国气象局上海台风研究所，上海200030；2上海中心气象台，上海200030)摘要利用NCEP、ECMWF、日本数值、英国数值、上海台风模式和广州模式包含全球模式和区域在内的6家数值模式资料，利用近似SEAV方法，设计台风路径多模式集成预报方法(SHME),并用2014—2016年的台风客观预报数据进行多模式集成预报的效果检验，且与ECMWF 模式进行比较，通过比较发现,SHME方法较ECMWF在12-48h预报上有明显改进，在72-120h 预报2014年尤其突出，2015—2016年均与ECMWF预报效果相当$关键词TC；多模式集成；路径预报；平均误差分类号：P457.8doi：10.3969/2018jms.0090文献标识码：AA study on multi-modee ensemble forecast techniquefor Typhoon trackGUO Rong1YU H u P QI Liangbo2JIANG Man2(1Shanghai Typhoon Institute$CMA,Shanghai200030,China；2Shanghai Meteorologicai Central Observation,Shanghai200030,China)Abstract Using global and mfionH models from sir diVemnt forecast centers including NCEP, ECWMF,Bvtain model,Japan model,Shanghai typhoon model and Guangzhou model,and the appmximata SEAV method,this paper designed a multi-modi ensemble forecast technique for typhoon Wack(SHME) .The typhoon objective forecast data of2014—2016was tested for the effect of SHME method and compared with the data from the ECMWF model.The result showed that the SHME method had a sieniVcant impmvement over the ECMWF duvng12—48h,and SHME was much better than ECMWF du/ing72—120h in2014.On addition,SHME method wasequivaaenttotheECMWF in 2015—2016.Key words Wopical cyclone；multi-model ensemble；Wack forecast；mean eHor引言热带气旋(Tropical Cyclone,TC)是影响我国最严重的灾害之一,平均每年约有27个TC生成，约占全球总频数的1/3'1(&TC路径预报一直是TC预报的重中之重，若路径预报发生较大偏差，那么相应的强度、大风、降水等预报也将失去意义。

基于站点实测风速的中国台风大风重现期估计

基于站点实测风速的中国台风大风重现期估计曹诗嘉;侯静惟;方伟华;林伟【摘要】首先基于1951-2014年中国地面气象站点历史风速观测数据和CMA-STI热带气旋最佳路径数据集,提取了站点历史台风过程影响风速;其次,利用极大似然法估计Gumbel分布、Frechet分布以及Weibull 3种分布模型参数,优选出最适模型进行站点极值风速年最大值风速拟合,计算不同重现期风速值并利用bootstrap方法对各重现期计算结果的不确定性进行量化,得到典型重现期下中国台风大风风速的90％置信区间;最后,根据包括克里金法、反距离权重法、自然邻域法、最近邻法在内的4种空间插值方法对于台风大风的插值效果得到中国东部沿海1km网格不同重现期台风风速分布及其90％置信区间.结果表明:东南沿海地区是台风极值大风影响最严重的区域,典型重现期台风风速估计的不确定性较大,不确定性的高值区域也主要分布在东南沿海地区.【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2019(034)001【总页数】6页(P229-234)【关键词】台风大风;极值分布;危险性评估;不确定性量化;空间插值【作者】曹诗嘉;侯静惟;方伟华;林伟【作者单位】北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875;北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】X43;P44;P49中国是遭受台风灾害最严重的国家之一，常因台风造成严重的人员伤亡和巨大的经济损失。

台风集合预报研究进展

台风集合预报研究进展
张璟;李泓;段晚锁;张峰
【期刊名称】《大气科学学报》
【年(卷),期】2022(45)5
【摘要】台风数值预报是防台减灾的关键,而集合预报是体现和减少数值预报不确定性的常用方法。

本文对近年来台风集合预报方法的研究进展进行了梳理和总结,涉及初值集合扰动、模式扰动技术以及基于统计的台风集合预报后处理技术。

对全球几个主要集合预报系统的发展及我国的区域台风集合预报系统做了回顾。

最后,在回顾的基础上,讨论和提出了关于台风集合预报仍存在的问题及未来可能的研究方向。

【总页数】15页(P713-727)
【作者】张璟;李泓;段晚锁;张峰
【作者单位】中国气象局上海台风研究所;复旦大学大气与海洋科学系/大气科学研究院;中国气象局台风数值预报重点实验室;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)
【正文语种】中文
【中图分类】P45
【相关文献】
1.基于神经网络集合预报的台风路径预报优化
2.基于集合预报的台风“利奇马”登陆后远距离暴雨预报的敏感性分析
3.GRAPES区域集合预报系统对登陆台风预报
的检验评估4.基于多源数据的台风风暴潮概率预报研究:台风集合的构建5.深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估
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标志设计案例

你们能想到什么?
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8
以台风的形成气旋作为设计元素，以S作为标志设计属性元素，体现行业的属性，表现中国气象局上海台风研究所以“开放、流动、竞争、协作”的管理模式和运行机制。
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前景文化传播标志设计
前景文化传播有限公司设计、制作、发布、代理国内各类广告、五金交电、建材、电子产品、百货、工艺品销售、房地产代理销售、室内外装饰、庆典服务、计算机软硬件开发及网络工程、系统集成。
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名称：阿里论坛LOGO设计
简介：灵感追溯于自然界相互交织的藤蔓，蕴含交流与合作的内涵……以创业的英文carve out的首个字母C作为设计元素，变形成多彩纽带，体现阿里巴巴创业项目论坛的服务属性与宗旨……
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名称：上海世LOGO设计简介：上海世博会投标稿
以奔跑的人形作为设计元素，以“Q”,“J”作为标志设计相关属
性元素，Q便形成古代的图腾，体现公司文化行业的属性，J变
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无人机台风测量系统的设计和应用

2008 年中国大陆首次利用无人机探测手段对台风“海鸥”进行了探测，飞行高度 500 m，飞行时间近 3 h，距台风中心最近距离约为 100 km，获取了探
测期间全部气象要素数据（温度、相对湿度、气压和风速），数据获取率达到 90% 以上 [1]。自 2008 年探测台风以来，上海台风研究所经多方调研、选择，选中该型（晨鸟）飞机，作为台风测试的位移候选机型，进行穿越台风的飞行准备工作。由于在山区飞行，地面站没有高程显示，飞机起飞受场地大小限制，因而起飞和控制方式必须改变。2011 年以来，针对飞行控制的改变和气象测量系统的交互改进，进行了地面站的带高程轨迹显示、起飞自助模式飞行、台风的切入飞行实验、风速的机上解算等完善研究工作。目前飞机的外形设计和气象测量计算方式已基本稳定。
测量台风主要参数的传感器置于机头、机翼等
收稿日期：2013-10-11 作者简介：党晓军（1970－），男，陕西蒲城人，工程师，从事水利文献信息研究工作。
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பைடு நூலகம்
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水利信息化
2013 (6)
位置，传感器和测量参数的解算在无人机上完成。总体设计内容包括：无人机空气动力设计、机
飞行计算机采用 Microchip 公司的 PIC16f877 单片机作为主处理芯片，机载数据链路采用 PHILIPS
身 CAD 设计、气象参数测量和反算、北斗卫星和气象测量参数的融合传输，地面站的遥控显示、发动
机节油控制等。无人机系统主要由飞机平台、航空电子系统、
卫星数据链系统、气象探测载荷设备、地面测控站、地面发射装置等组成 [2]，具体组成如图 1 所示。
气象探测无人机系统

船用台风路径和强度预报方法

船用台风路径和强度预报方法
黄立文;秦曾灏
【期刊名称】《中国航海》
【年(卷),期】1999(000)001
【摘要】改进了船用台风短期预报方法并提出了一种中期预报的新方法。

前者通
过增大样本和扩大海区范围，分别对东海、南海和西北太平洋海区建立６－７２ｈ的ＣＬＩＰＥＲ路径预报方程。

后者通过联合应用逐步回归、相似离度、数据库和最小二乘法来预报台风６－１４４ｈ的路径和强度。

结果表明，改进方法效果明显，可成为船用台风短期路径预报的基本方法；新方法能有效预报台风中期趋势、衰亡时间，还对异常台风有一定预报能力；预报精度较高，
【总页数】7页(P25-31)
【作者】黄立文;秦曾灏
【作者单位】武汉交通科技大学;上海台风研究所
【正文语种】中文
【中图分类】U675.12
【相关文献】
1.“菲特”台风路径和强度预报难点分析 [J], 娄小芬;楼茂园;罗玲;范爱芬
2.集成方法在热带气旋路径和强度预报中的应用 [J], 张守峰;高拴柱;李月安
3.基于KPCA的台风强度神经网络集合预报方法研究 [J], 史旭明;金龙;黄小燕
4.2009年夏季西太平洋台风路径和强度的多模式集成预报 [J], 周文友;智协飞
5.船用热带气旋路径和强度预报技术 [J], 廖木星
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