[发明专利]基于混合统计动力模型的西北太平洋台风延伸期预报方法

权利要求书

1.一种基于混合统计动力模型的西北太平洋台风延伸期预报方法，基于美国海军太平洋气象及海洋中心下属的联合台风预警中心JTWC提供的台风最佳路径数据集，其特征在于包括如下步骤：

步骤1)首先将JTWC热带气旋数据集的热带气旋数据利用c-means模糊聚类分析方法按生成位置和发展轨迹分成若干类；

步骤2)寻找低频大尺度场和各类台风生成个数的统计关系，建立对每类台风生成个数预报的统计预报方程；

步骤3)将GFDL模式输出大尺度低频场中对应的预报因子带入经验历史统计预报方程中，得到预报时期2003–2012年台风每旬的距平个数；将台风距平个数加上台风季节的历史气候平均个数得到预报的台风总个数；

步骤4)将预报得到的每类台风总个数乘以每类台风逐旬气候平均的生成位置和轨迹分布的概率分布，分别得到每类台风在每一旬的生成位置和轨迹的发生概率，将所有台风的生成位置和轨迹的发生概率加总后，得到每一旬整个西北太平洋上台风的生成位置和轨迹频次的概率分布图；

所述步骤2)中为了建立预报性能较为稳定的预报方程，采用四种方法定义预报因子，分别为：

第一种定义预报因子方法：将各预报场中历史台风生成最集中的区域的方框内进行区域平均，对于每类台风所述区域的方框是固定的；

第二种定义预报因子方法：在台风距平个数和低频大尺度场的相关图上分别寻找一个最大的显著正相关区域框和最大的显著负相关区域框并且分别进行区域平均，对于每一类台风的每一个大尺度环境场，对应的区域框的大小和位置均会变化；

第三种定义预报因子方法：在台风生成的历史最大区域内，求取台风距平个数和低频海气场的相关系数通过95％显著性检验的正负格点平均；

第四种定义预报因子方法：在台风距平个数和低频大尺度场的相关图上寻找大范围且通过95％显著性检验的区域，如果同时存在满足条件的正负相关区域，则将二者相减合成一个预报因子；

所述步骤2)中通过所述四种方法定义预报因子得到每类台风的预报因子后，利用多元线性逐步回归方法将每类台风预报因子与对应的历史台风距平个数建立经验历史统计预报方程；通过所述逐步回归方法挑选出最佳预报效能且相互独立的预报因子，避免过度拟合。

2.根据权利要求1所述的基于混合统计动力模型的西北太平洋台风延伸期预报方法，其特征在于第三种定义预报因子方法中正相关格点的系数为1，负相关格点的系数为-1。

3.根据权利要求1所述的基于混合统计动力模型的西北太平洋台风延伸期预报方法，其特征在于所述步骤4)中每类台风在每一旬的生成位置和轨迹的发生概率如式(1)：

其中，表示C_k类台风在气候平均的第l个十天内在经纬网格(i,j)的5°×5°的方框中生成或经过的气候概率，表示C_k类台风在气候平均的第l个十天内在经纬网格(i,j)的5°×5°的方框中生成或经过的频次，表示C_k类台风在气候平均的第l个十天内在整个西北太平洋地区生成或经过的总频次。

4.根据权利要求3所述的基于混合统计动力模型的西北太平洋台风延伸期预报方法，其特征在于预报的每类台风在每一旬的生成位置和轨迹的发生概率如式(2)：

其中，表示预报的C_k类台风在第p年第l个十天内在经纬网格(i,j)的5°×5°的方框中生成或经过的概率；表示C_k类台风在第p年第l个十天内生成的个数，N_{Fcsttotal,l,p}表示在第p年第l个十天内整个西北太平洋上生成的总台风个数；为式(1)中的C_k类台风气候平均概率。

5.根据权利要求4所述的基于混合统计动力模型的西北太平洋台风延伸期预报方法，其特征在于将每一类台风的概率加总后得到经纬网格(i,j)上台风生成或经过的总概率如式(3)

其中，nk为台风c-means聚类分析的总类数，对于西北太平洋的台风，nk为7。