任福民，向純怡

(1. 中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081； 2. 國(guó)家氣象中心，北京 100081)

登陸熱帶氣旋降水預(yù)報(bào)研究回顧與展望

任福民1，向純怡2

(1. 中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081； 2. 國(guó)家氣象中心，北京 100081)

重點(diǎn)圍繞登陸熱帶氣旋(LTC)降水預(yù)報(bào)研究進(jìn)行了回顧和總結(jié)，指出針對(duì)LTC降水有三類預(yù)報(bào)技術(shù)：動(dòng)力模式、統(tǒng)計(jì)方法和動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)結(jié)合的預(yù)報(bào)方法。以數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)模式為代表的預(yù)報(bào)技術(shù)對(duì)LTC降水的預(yù)報(bào)能力仍然非常有限。改進(jìn)NWP模式預(yù)報(bào)誤差的途徑主要有兩條：一是發(fā)展NWP模式；二是發(fā)展動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)結(jié)合的方法。分析表明，動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)是一項(xiàng)很有潛力的技術(shù)；針對(duì)現(xiàn)有研究中的不足，開展LTC降水動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)研究，探索減小數(shù)值模式LTC降水預(yù)報(bào)誤差的有效方法，將是一個(gè)充滿希望的研究領(lǐng)域和方向。

登陸熱帶氣旋； 降水預(yù)報(bào)； 研究回顧； 展望

引言

登陸熱帶氣旋(以下簡(jiǎn)稱LTC, 熱帶氣旋簡(jiǎn)稱TC)強(qiáng)降水(暴雨及以上級(jí)別降水，即日降水量≥50 mm)是LTC暴雨災(zāi)害的主因。我國(guó)歷史上由TC強(qiáng)降水引起的災(zāi)害令人觸目驚心：1975年8月，7503號(hào)臺(tái)風(fēng)Nina(妮娜)登陸后在河南駐馬店地區(qū)引發(fā)歷史罕見特大暴雨(日降水量高達(dá)1 062 mm)，導(dǎo)致6座大中型水庫(kù)垮壩，至少2.6萬人死亡，沖毀京廣鐵路102 km，中斷行車18 d；1996年7月底—8月初，9608號(hào)臺(tái)風(fēng)Herb(賀伯)不僅肆虐了臺(tái)灣島，其特大暴雨橫掃大陸10多個(gè)省市，造成700多人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失超過650億元(占當(dāng)年GDP的1%)；2006年，強(qiáng)熱帶風(fēng)暴Bilis(碧利斯)因持續(xù)性暴雨造成800多人死亡和近350億元的經(jīng)濟(jì)損失；0908號(hào)臺(tái)風(fēng)Morakot(莫拉克)以高達(dá)3 059.8 mm的過程降水量對(duì)臺(tái)灣南部造成了災(zāi)難性的后果，導(dǎo)致約700人死亡或失蹤；2013年臺(tái)風(fēng)Fitow(菲特)給浙江中北部沿海帶來的極端暴雨和風(fēng)暴潮導(dǎo)致余姚等城市被淹超過一周時(shí)間，直接經(jīng)濟(jì)損失超過600億元。

登陸熱帶氣旋強(qiáng)降水成因和降水預(yù)報(bào)研究始終是科學(xué)家們關(guān)注的熱點(diǎn)之一。譬如，2010 年3月在臺(tái)北召開了臺(tái)風(fēng) Morakot 國(guó)際研討會(huì)，總結(jié)了導(dǎo)致其強(qiáng)降水的四大因素[1]：1)強(qiáng)勁的西南季風(fēng)和水汽輸送；2)由臺(tái)風(fēng)環(huán)流與季風(fēng)氣流幅合所形成的橫跨臺(tái)灣海峽的東西向?qū)α鲙В?)Morakot 翻越臺(tái)灣中央山脈時(shí)的緩慢移速；4)陡峭地形對(duì)暖濕氣流的劇烈抬升。

在科學(xué)上，LTC降水(風(fēng)雨)是熱帶氣旋科學(xué)面臨的三大挑戰(zhàn)(另兩項(xiàng)分別為TC路徑突變和強(qiáng)度突變)之一[2-3]。圍繞這一科學(xué)問題，本文重點(diǎn)對(duì)LTC降水預(yù)報(bào)研究進(jìn)行了回顧和總結(jié)，并針對(duì)LTC降水預(yù)報(bào)技術(shù)研究現(xiàn)狀及其未來發(fā)展展開了討論和展望，以期有助于該領(lǐng)域研究的不斷推進(jìn)；考慮到TC強(qiáng)降水成因研究是LTC降水預(yù)報(bào)的重要基礎(chǔ)，本文對(duì)TC強(qiáng)降水成因研究也進(jìn)行了簡(jiǎn)要回顧。

1 熱帶氣旋強(qiáng)降水成因研究簡(jiǎn)要回顧

陳聯(lián)壽[4]指出，登陸臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水問題與三方面要素有關(guān)：1)登陸臺(tái)風(fēng)內(nèi)部中尺度對(duì)流系統(tǒng)的生消；2)登陸臺(tái)風(fēng)與其環(huán)境大氣的相互作用；3)與下墊面的相互作用。就LTC強(qiáng)降水成因研究，簡(jiǎn)要總結(jié)為以下三個(gè)方面。

1.1 環(huán)境條件是TC強(qiáng)降水發(fā)生的關(guān)鍵外因之一

環(huán)境條件是指TC外圍的大氣環(huán)境，包括水汽輸送或急流、冷空氣或西風(fēng)槽、垂直風(fēng)切變、臺(tái)風(fēng)倒槽與東風(fēng)波以及其他環(huán)境條件。

1)水汽輸送或急流

穩(wěn)定的水汽輸送是TC強(qiáng)降水產(chǎn)生的重要條件[1,5-12]，這樣的水汽輸送常常與低空急流有關(guān)[7,9,12]。臺(tái)風(fēng)與高、低空急流的有利配置還容易造成臺(tái)風(fēng)遠(yuǎn)距離暴雨[13-14]。

2)冷空氣或西風(fēng)槽

冷空氣侵入臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度和位置不同，對(duì)降水影響差異較大[15]，低層適度冷空氣入侵或西風(fēng)槽的作用可以加強(qiáng)TC降水[8,16-21]；河南“75·8”、臺(tái)灣“67·10”特大暴雨過程均與冷空氣活動(dòng)有關(guān)[22]；西風(fēng)槽是影響TC遠(yuǎn)距離暴雨的重要系統(tǒng)[23]，且西風(fēng)槽有利于TC變性[24-25]和導(dǎo)致中尺度系統(tǒng)強(qiáng)度發(fā)生變化[26]；臺(tái)風(fēng)環(huán)境場(chǎng)斜壓鋒面結(jié)構(gòu)及其強(qiáng)度與臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度有正相關(guān)[27]；TC變性會(huì)導(dǎo)致TC強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)的顯著變化，變性加強(qiáng)TC是TC降水增幅的一個(gè)可能原因，兩者之間的聯(lián)系還有待深入研究[28]。

3)垂直風(fēng)切變

垂直風(fēng)切變對(duì)于TC降水分布有重要影響[19,29-32]；當(dāng)垂直切變較強(qiáng)時(shí)，強(qiáng)對(duì)流和最大降水容易出現(xiàn)在切變下風(fēng)方向左側(cè)[19,29]。

4)臺(tái)風(fēng)倒槽與東風(fēng)波

臺(tái)風(fēng)倒槽在有利環(huán)流配置下容易產(chǎn)生暴雨[7-8,33]。6718號(hào)熱帶風(fēng)暴Carla外圍東風(fēng)波和冷鋒系統(tǒng)相遇在迎風(fēng)坡喇叭口地形形成了 “67·10”臺(tái)灣新寮特大暴雨(24小時(shí)降雨1 672 mm)[22]。

5)其他環(huán)境條件

當(dāng)由于某種原因(如受大陸高壓的阻擋、進(jìn)入兩環(huán)副高之間的斷裂區(qū)等)使得TC的移動(dòng)變得緩慢時(shí)易出現(xiàn)暴雨加強(qiáng)[1,13,19,34-37]。當(dāng)出現(xiàn)雙TC相互作用，一個(gè)弱的TC或殘渦并入另一個(gè)TC時(shí)，容易增強(qiáng)TC降水[38-40]。

1.2 下墊面條件是TC強(qiáng)降水發(fā)生的另一個(gè)關(guān)鍵外因

下墊面條件是指TC在移動(dòng)過程中所經(jīng)歷的下墊面狀況，如山地、海岸線、城市、水面、濕地等地形。

模擬研究和診斷分析均顯示，山地地形對(duì)TC降水具有顯著的增強(qiáng)作用[1,15,22,41-50]。海岸線的分布既能影響TC強(qiáng)降水的落區(qū)，也影響其強(qiáng)度[51-55]，通常TC降水強(qiáng)度右側(cè)強(qiáng)于左側(cè)。另外，“城市熱島” 在TC強(qiáng)降水過程中也可能發(fā)揮重要作用[56]。水面(湖泊、水庫(kù))和濕地有利于登陸后的臺(tái)風(fēng)環(huán)流維持和降水加強(qiáng)[57-59]。

1.3 內(nèi)部條件是TC強(qiáng)降水發(fā)生的關(guān)鍵內(nèi)因

內(nèi)部條件是指TC環(huán)流內(nèi)的螺旋云帶或螺旋雨帶、活躍于其間的中小尺度系統(tǒng)以及云微物理過程等。

中小尺度系統(tǒng)是臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水的主角[22,26,33,60-66]，渦旋Rossby 波理論很好地解釋了這些現(xiàn)象[67-70]；環(huán)境條件或下墊面條件與TC相互作用能夠激發(fā)中尺度系統(tǒng)活動(dòng)從而易于加劇強(qiáng)降水的發(fā)生[50,59]，而這種作用通常是通過渦旋Rossby 波傳播使TC得以增強(qiáng)[71]；由衛(wèi)星云圖分析得到，有三類TC云系合并可以引起強(qiáng)降水加強(qiáng)[72]；TC螺旋雨帶和中尺度系統(tǒng)之間存在相互作用，兩者之間的正反饋?zhàn)饔脮?huì)導(dǎo)致強(qiáng)降水加強(qiáng)[73]；另外，云微物理過程與TC降水存在密切聯(lián)系[74-75]。

一些研究分別針對(duì)臺(tái)灣[76]、兩廣[77]、海南[78]和東南沿海[79]等不同地區(qū)，指出LTC強(qiáng)降水與LTC路徑、強(qiáng)度和移速之間存在密切關(guān)系。

2 登陸熱帶氣旋降水預(yù)報(bào)研究回顧

2.1 基于數(shù)值模式的LTC降水預(yù)報(bào)研究成果不斷涌現(xiàn)

這方面的研究可概括為以下三類：

第一類研究側(cè)重于同化技術(shù)對(duì)模式初始場(chǎng)的改進(jìn)。常用的同化技術(shù)包括三維變分同化(3DVAR)、集合卡爾曼濾波(EnKF)和混合集合變分同化(Hybrid EnVar)。Xiao et al.[80]的研究表明，反射率因子有利于改善臺(tái)風(fēng)Rusa (2002)的短時(shí)定量降水預(yù)報(bào)。袁炳等[81]對(duì)登陸臺(tái)風(fēng)韋帕的4DVAR數(shù)值模擬分析指出，引入ATOVS資料能夠改進(jìn)降水強(qiáng)度和落區(qū)。Zhao et al.[82]對(duì)比研究了雷達(dá)徑向速度和反射率因子指出，反射率因子越大越有利于提高臺(tái)風(fēng)Meranti (2010)的降水預(yù)報(bào)。Zhang and Pu[83]的集合卡爾曼濾波研究表明，地表資料同化可以顯著改善颶風(fēng)Katrina (2005)登陸過程中的定量降水預(yù)報(bào)。

第二類研究側(cè)重于不同物理過程參數(shù)化的改進(jìn)。薛根元等[84]開展不同邊界層參數(shù)化和對(duì)流參數(shù)化方案下登陸浙閩臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水過程的數(shù)值模擬, 并給出根據(jù)預(yù)報(bào)和研究對(duì)象的特點(diǎn)來選擇對(duì)流參數(shù)化方案的建議。張亞洲等[85]利用中尺度AREM 和WRF 模式采用不同的積云和邊界層參數(shù)化方案進(jìn)行集合預(yù)報(bào)技術(shù)的TC降水預(yù)報(bào)試驗(yàn), 取得有意義的結(jié)果?；赪RF模式，通過調(diào)整Kain-Fritsch對(duì)流參數(shù)化最優(yōu)參數(shù)估計(jì)的熱帶氣旋定量降水預(yù)報(bào)模擬效果良好，尤其對(duì)于TC強(qiáng)降水事件而言[86]。

第三類研究則關(guān)注集合預(yù)報(bào)方案的研究。Zhang et al.[87]采用高分辨率對(duì)流中尺度集合模式系統(tǒng)對(duì)臺(tái)風(fēng)Morakot(2009)破紀(jì)錄的極端降水進(jìn)行預(yù)報(bào)試驗(yàn)，結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠提供有價(jià)值的預(yù)報(bào)結(jié)果。Hsiao et al.[88]發(fā)展了一個(gè)與水文模式實(shí)現(xiàn)單向耦合的集合氣象模擬系統(tǒng)，用于開展臺(tái)灣山區(qū)流域臺(tái)風(fēng)降水與洪水的集合預(yù)報(bào)。Fang and Kuo[89]利用概率匹配技術(shù)針對(duì)臺(tái)灣地形增強(qiáng)的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水改進(jìn)了基于集合的定量降水預(yù)報(bào)。Wu et al.[90]對(duì)臺(tái)風(fēng)Sinlaku(2008)3類路徑分類集合模擬顯示，越接近最佳路徑的成員，其模擬的臺(tái)灣北部降雨分布與觀測(cè)的一致性越好?；诩项A(yù)報(bào)系統(tǒng)，Hong et al.[91]發(fā)展了臺(tái)灣臺(tái)風(fēng)集合定量降水預(yù)報(bào)模型，該模型能提供更合理的預(yù)報(bào)并實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)應(yīng)用。陳博宇等[92]利用集合預(yù)報(bào)成員優(yōu)選訂正技術(shù)有效地改進(jìn)了登陸臺(tái)風(fēng)暴雨過程預(yù)報(bào)。

2.2 關(guān)于LTC降水預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)方法的研究受到關(guān)注

貢九鼎等[93]關(guān)注到了相似TC降水對(duì)于實(shí)際TC降水預(yù)報(bào)的有用性，設(shè)計(jì)了一個(gè)臺(tái)風(fēng)降水預(yù)報(bào)的數(shù)學(xué)模型并給出多重解之定義，通過先求解多重解再進(jìn)行集成的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)TC降水的預(yù)報(bào)。岳彩軍等[94]基于QPE 結(jié)果, 采用外推法初步實(shí)現(xiàn)了對(duì)登陸臺(tái)風(fēng)未來0～3 h 的短時(shí)定量降水預(yù)報(bào)。Wei[95]發(fā)展了一種基于主成分分析(PCA)和半徑基函數(shù)(Radial Basis Function，RBF)技術(shù)改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，該方法能提供臺(tái)風(fēng)影響期間可信賴的降水臨近(1～6 h)預(yù)報(bào)。Wei[96]研制了兩種支撐矢量機(jī)(小波支撐矢量機(jī)WSVM和高斯支撐矢量機(jī)GSVM)用于熱帶氣旋逐時(shí)降水預(yù)報(bào)，并與線性回歸及MM5模式進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)小波支撐矢量機(jī)的預(yù)報(bào)效果相對(duì)更好。針對(duì)業(yè)務(wù)需求，Li et al.[97]基于登陸地點(diǎn)距離深圳700 km范圍內(nèi)歷史LTC的登陸方向、強(qiáng)度及距離，提出了一種非參數(shù)方法用于預(yù)報(bào)深圳市熱帶氣旋短時(shí)降水的客觀方法。

2.3 動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)結(jié)合的LTC降水預(yù)報(bào)方法研究受到較多關(guān)注

這方面的研究可分為以下三類：

第一類，利用數(shù)值模式的TC預(yù)報(bào)路徑和歷史觀測(cè)降水，一些研究從氣候平均角度做出TC降水預(yù)報(bào)。Marks et al.[98]利用地面觀測(cè)資料和TRMM衛(wèi)星資料發(fā)展了沿TC路徑500 km范圍內(nèi)的熱帶氣旋降水預(yù)報(bào)的氣候持續(xù)性模型(R-CLIPER)。Lee et al.[99]基于371站歷史小時(shí)降水，建立了考慮地形抬升和與TC半徑相聯(lián)的降水率兩個(gè)因子的臺(tái)灣臺(tái)風(fēng)降水預(yù)報(bào)氣候模型，該模型能夠根據(jù)臺(tái)風(fēng)中心位置給出任意臺(tái)站或流域的逐時(shí)降水預(yù)報(bào)。Lonfat et al.[100]基于降水的氣候持續(xù)性模型(R-CLIPER)，增加考慮了垂直風(fēng)切變和地形的影響，進(jìn)而建立了參數(shù)化的颶風(fēng)降雨模型(PHRaM)，該模型對(duì)颶風(fēng)過程降水的預(yù)報(bào)效果較R-CLIPER模型明顯改進(jìn)。

第二類，采用數(shù)值模式的TC預(yù)報(bào)路徑和起報(bào)時(shí)刻TC雨強(qiáng)分布，一些學(xué)者開展TC降水預(yù)報(bào)研究。Kidder et al.[101]發(fā)展了熱帶降水潛勢(shì)(TRaP)技術(shù)，該技術(shù)將起報(bào)時(shí)刻衛(wèi)星估測(cè)的TC雨強(qiáng)分布與預(yù)報(bào)的TC路徑相結(jié)合，在預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)積分進(jìn)而得到未來的TC降水；Liu[102]將TRaP技術(shù)應(yīng)用于不同路徑臺(tái)風(fēng)對(duì)臺(tái)灣降水影響的研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，地形對(duì)TC降水有重要影響。當(dāng)同時(shí)使用多種衛(wèi)星遙測(cè)資料時(shí)，Ebert et al.[103]進(jìn)一步發(fā)展了集合熱帶降水潛勢(shì)(eTRaP)技術(shù)；目前TRaP和eTRaP技術(shù)在美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)得到業(yè)務(wù)應(yīng)用。

第三類，采用數(shù)值模式的預(yù)報(bào)要素場(chǎng)，通過動(dòng)力相似判別進(jìn)行TC降水預(yù)報(bào)研究。鐘元等[104]提出一個(gè)熱帶氣旋定量降水預(yù)報(bào)的動(dòng)力相似方案，該方案通過構(gòu)造預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)預(yù)報(bào)區(qū)域環(huán)境要素場(chǎng)與歷史熱帶氣旋樣本相應(yīng)變量之間的28個(gè)客觀相似判據(jù)，尋找相似樣本并對(duì)相似樣本的歷史降水量進(jìn)行相似指數(shù)的權(quán)重綜合，從而實(shí)現(xiàn)TC降水的定量預(yù)報(bào)；個(gè)例預(yù)報(bào)試驗(yàn)表明該方案具有一定預(yù)報(bào)技巧。李博和趙思雄[105]采用綜合多級(jí)相似預(yù)報(bào)技術(shù)(簡(jiǎn)記為SMAT)建立臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)模型的試驗(yàn)研究——該技術(shù)利用數(shù)值模擬結(jié)果對(duì)樣本間的相似程度進(jìn)行描述, 同時(shí)將描述樣本相似程度的物理量由單因子拓展為因子組合，并通過對(duì)13年間歷史資料的試驗(yàn), 得出了臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)模型，該模型具有較好的平均預(yù)報(bào)能力。

3 LTC降水預(yù)報(bào)方法研究領(lǐng)域存在的主要問題及可能出路

3.1 以數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)模式為代表的預(yù)報(bào)技術(shù)對(duì)LTC降水預(yù)報(bào)能力目前仍非常有限

目前，全球各大氣象中心針對(duì)LTC降水預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)，常用的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)模式主要包括: 美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)集合系統(tǒng)、英國(guó)氣象局統(tǒng)一全球模式、日本氣象廳全球模式、中國(guó)氣象局全球模式(T639)、中國(guó)氣象局 GRAPES模式、澳大利亞氣象局全球和區(qū)域集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)[106-108]。此外，還有一些區(qū)域模式[109-111]、統(tǒng)計(jì)模型[97]和動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)模型[101，103]也在TC降水預(yù)報(bào)中發(fā)揮作用。

盡管如此，以NWP為代表的技術(shù)方法對(duì)LTC降水的預(yù)報(bào)能力仍然非常有限[106-107,109，112]。目前，LTC降水預(yù)報(bào)能力的不足主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：1)強(qiáng)降水落區(qū)預(yù)報(bào)偏差大；2)強(qiáng)降水強(qiáng)度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性不高；3)缺乏精細(xì)降水分布的預(yù)報(bào)能力[3]。

3.2 對(duì)于LTC降水預(yù)報(bào)，發(fā)展NWP模式是主流方向，但短時(shí)間內(nèi)其預(yù)報(bào)能力很難取得突破

NWP模式針對(duì)LTC降水預(yù)報(bào)在短時(shí)間內(nèi)很難取得突破。自1904年挪威學(xué)者Bjerknes 首先提出數(shù)值天氣預(yù)報(bào)理論以來，NWP模式的發(fā)展涉及模式動(dòng)力框架、物理過程參數(shù)化、資料同化、模式程序軟件等多方面；經(jīng)過百余年的發(fā)展歷程, 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)學(xué)科有了飛躍的發(fā)展；特別是自20世紀(jì)90年代以來, 大氣科學(xué)以及地球科學(xué)的研究進(jìn)展, 高速度、大容量的巨型計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的快速發(fā)展, 更加快了數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的發(fā)展步伐[113]。但是應(yīng)該看到，NWP模式的發(fā)展是一個(gè)長(zhǎng)期的漸變過程，要提高數(shù)值模式的預(yù)報(bào)技巧越來越難[114-115]。

對(duì)于LTC降水而言，如果從TC自身特征角度看，TC結(jié)構(gòu)是至關(guān)重要的因子，TC強(qiáng)度則是另一個(gè)重要因子。圖1給出熱帶氣旋三維結(jié)構(gòu)示意圖，其復(fù)雜性和精細(xì)程度依靠衛(wèi)星、雷達(dá)、飛機(jī)乃至新發(fā)展的火箭技術(shù)等現(xiàn)有探測(cè)手段尚難以獲得滿意的觀測(cè)，但通過外場(chǎng)科學(xué)試驗(yàn)可以有限地改善某些TC個(gè)例的結(jié)構(gòu)觀測(cè)[116-117]；將這些觀測(cè)參與資料同化，盡管能夠一定程度上改善NWP模式初始場(chǎng)中的TC結(jié)構(gòu)，甚至對(duì)于預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)的TC結(jié)構(gòu)和強(qiáng)度取得了一定程度的改進(jìn)[118-125]，但對(duì)于LTC降水預(yù)報(bào)的改進(jìn)仍十分有限。另外，目前對(duì)于影響LTC降水的TC中小尺度動(dòng)力學(xué)機(jī)制、海陸交界面的物理過程描述等問題仍難以準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)[126-129]。不難看出，上述現(xiàn)狀大大降低了NWP模式對(duì)于LTC降水的預(yù)報(bào)能力在短時(shí)間內(nèi)取得突破的可能性。

圖1 熱帶氣旋三維結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of three dimensional structure of tropical cyclone

3.3 以減小數(shù)值模式LTC降水預(yù)報(bào)誤差為目標(biāo)，動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)方法研究前景值得期待

統(tǒng)計(jì)方法不是預(yù)報(bào)技術(shù)的主流發(fā)展方向。LTC降水預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)模型主要是各種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)方法利用了大量的實(shí)況資料, 卻沒有利用或沒有充分利用已經(jīng)掌握的物理知識(shí)[130]。統(tǒng)計(jì)方法由于缺乏物理基礎(chǔ)，自身無法克服預(yù)報(bào)效果的不穩(wěn)定性，始終不能成為預(yù)報(bào)技術(shù)的主流發(fā)展方向。

動(dòng)力模式與統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合是預(yù)報(bào)技術(shù)發(fā)展的一條重要途徑，其本質(zhì)是通過引入歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)信息有針對(duì)性地減小數(shù)值模式的預(yù)報(bào)誤差[130-131]；其中動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)是行之有效的理論方法[132-133]。首先，顧震潮[134]從數(shù)學(xué)上證明了同一高度、不同時(shí)刻的溫壓場(chǎng)和同一時(shí)刻、不同高度上的溫壓場(chǎng)是等價(jià)的。這從理論上給出了數(shù)值預(yù)報(bào)中使用歷史資料的可能性。此后，他的學(xué)生丑紀(jì)范院士[130-131]沿著這一方向開展了系統(tǒng)的研究，在上述基礎(chǔ)上探索實(shí)現(xiàn)該思想的原理與方法，將微分方程初值問題轉(zhuǎn)變?yōu)榈葍r(jià)的泛函極值問題，丑院士等長(zhǎng)期致力于利用歷史資料的研究，構(gòu)建了利用歷史資料改進(jìn)數(shù)值預(yù)報(bào)的體系框架[132,135-140]。其中，采用統(tǒng)計(jì)-動(dòng)力相結(jié)合的相似誤差訂正法[132-133]是一條行之有效之路。這一理論首先在我國(guó)汛期降水預(yù)測(cè)方法研究中得到成功展示，研究建立了動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)集成的中國(guó)季節(jié)降水預(yù)測(cè)模型(FODAS)[141]。

關(guān)于動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)結(jié)合的LTC降水預(yù)報(bào)方法研究盡管受到不少關(guān)注，但總體上其預(yù)報(bào)能力未能突破數(shù)值模式的水平。結(jié)合動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)理論在我國(guó)汛期降水預(yù)測(cè)方法研究中的成功經(jīng)驗(yàn)，探索建立合適的動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)方法，可能是LTC降水預(yù)報(bào)研究的一條出路。

LTC降水相似預(yù)報(bào)是一條值得深入探索之路，這當(dāng)中，動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)如何結(jié)合可能是能否成功的關(guān)鍵。前面對(duì)動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)LTC降水預(yù)報(bào)方法研究回顧顯示，現(xiàn)有研究可分為三類，其中第三類為相似預(yù)報(bào)；前兩類研究都用到了TC預(yù)報(bào)路徑，這說明TC預(yù)報(bào)路徑是LTC降水預(yù)報(bào)的關(guān)鍵因子之一。而且我們還知道，數(shù)值模式過去30年在熱帶氣旋研究及其預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)發(fā)展中所取得的最大成功是越來越準(zhǔn)確的TC路徑預(yù)報(bào)[142-145]。然而，第三類相似預(yù)報(bào)研究卻并未采用TC預(yù)報(bào)路徑，而主要是從預(yù)報(bào)要素場(chǎng)相似的角度考慮了動(dòng)力相似方案。因此，充分吸收數(shù)值模式關(guān)于TC預(yù)報(bào)方面的最大優(yōu)勢(shì)——TC預(yù)報(bào)路徑，開展LTC降水相似預(yù)報(bào)研究可能是一個(gè)值得深入探索的方向。

最近，Ren et al.[146-147]發(fā)展了TC路徑相似的面積指數(shù)TSAI，并將該指數(shù)應(yīng)用于對(duì)LTC“1409號(hào)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)威馬遜”過程降水分布的預(yù)報(bào)研究：挑選了歷史上與威馬遜登陸路徑最相似的10個(gè)LTC的過程降水分布，采用最大值集成方案進(jìn)行登陸降水預(yù)報(bào)試驗(yàn)，并將結(jié)果與三個(gè)數(shù)值模式(EC、GFS和T639)做了對(duì)比。由圖2可見，基于兩個(gè)評(píng)估指標(biāo)(100 mm以上過程降水的TS評(píng)分和降水預(yù)報(bào)場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)的相關(guān)系數(shù))均表現(xiàn)為該相似預(yù)報(bào)結(jié)果(TS：0.47；相關(guān)系數(shù)：0.84)優(yōu)于三個(gè)數(shù)值模式(TS：0.36，0.44和0.39；相關(guān)系數(shù)：0.83，0.79和0.73)。進(jìn)而,初步建立了第一代LTC降水的動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似集合預(yù)報(bào)模型(LTP_DAF)，并利用第一代LTP_SAF模型，對(duì)華南地區(qū)2012—2016年造成華南單站日降水極值超過100 mm的21個(gè)TC的過程降水進(jìn)行了模擬預(yù)報(bào)試驗(yàn)[148-150]，試驗(yàn)結(jié)果表明：1)無論對(duì)于建模樣本還是獨(dú)立樣本，LTP_DAF模型對(duì)于不同閾值以上強(qiáng)降水(≥50 mm、100 mm或250 mm)的模擬及預(yù)報(bào)能力均優(yōu)于動(dòng)力模式；2)引入強(qiáng)度因子后LTP_DAF模型的模擬及預(yù)報(bào)能力均有提升。

圖2 四種方法對(duì)1409號(hào)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)威馬遜登陸過程降水預(yù)報(bào)效果對(duì)比(TSAI：TC路徑相似的面積指數(shù)，EC、GFS和T639為三個(gè)數(shù)值模式，TS：基于臺(tái)站的100 mm以上過程降水的TS評(píng)分)Fig.2 A comparison of landfalling accumulated precipitation forecasting on super typhoon Rammasun (1409) by TSAI (Tropical cyclone track Similarity Area Index),EC,GFS， and T639(TS:Threat scores of precipitation (≥100 mm) measured at weather stations)

上述模擬預(yù)報(bào)試驗(yàn)已表現(xiàn)出令人鼓舞的結(jié)果。不難想見，沿著LTC降水動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)方向深入探索，將豐富的TC歷史資料信息(TC路徑、TC降水、TC自身特征及環(huán)境場(chǎng)特征)與數(shù)值模式的相關(guān)(預(yù)報(bào)及初值場(chǎng))信息進(jìn)行更全面(多物理因子)、更充分(增大分析時(shí)段)的結(jié)合來開展LTC降水動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)研究，探索減小數(shù)值模式LTC降水預(yù)報(bào)誤差的有效方法，無疑將是一個(gè)充滿希望的研究領(lǐng)域和方向。

4 小結(jié)與展望

登陸熱帶氣旋強(qiáng)降水成因研究回顧表明，造成LTC強(qiáng)降水的原因包括環(huán)境條件、下墊面條件和TC自身特征。以數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)模式為代表的預(yù)報(bào)技術(shù)對(duì)LTC降水的預(yù)報(bào)能力仍然非常有限,模式預(yù)報(bào)誤差還很大。

改進(jìn)NWP模式預(yù)報(bào)誤差的途徑主要有以下兩條：

1)發(fā)展NWP模式，這是核心途徑，也是正面解決問題的辦法。相關(guān)模式關(guān)鍵技術(shù)包括模式動(dòng)力框架、物理過程參數(shù)化、資料同化和提高模式網(wǎng)格分辨率等。經(jīng)過百余年的發(fā)展歷程, 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)學(xué)科有了飛躍的發(fā)展；但是應(yīng)該看到，NWP模式的發(fā)展是一個(gè)長(zhǎng)期的漸變過程，要提高數(shù)值模式的預(yù)報(bào)技巧越來越難[114-115]。事實(shí)上，臺(tái)風(fēng)內(nèi)部精細(xì)結(jié)構(gòu)直接觀測(cè)手段和資料的匱乏，已成為當(dāng)今制約臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)、路徑、強(qiáng)度乃至降水預(yù)報(bào)能力等進(jìn)一步提高的主要瓶頸，NWP模式針對(duì)LTC降水的預(yù)報(bào)效果在短時(shí)間內(nèi)很難取得突破。

2)動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)結(jié)合，這是一條重要途徑，也是巧妙解決問題的辦法，特別是其中的相似預(yù)報(bào)。針對(duì)動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)LTC降水預(yù)報(bào)方法研究中存在的對(duì)TC預(yù)報(bào)路徑重視不足的問題，Ren et al.[146-147]發(fā)展了TC路徑相似的面積指數(shù)TSAI，并將該指數(shù)應(yīng)用于LTC降水預(yù)報(bào)試驗(yàn)，表現(xiàn)出優(yōu)于數(shù)值模式的令人鼓舞的結(jié)果。開展LTC降水動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)研究，探索減小數(shù)值模式LTC降水預(yù)報(bào)誤差的有效方法，將是一個(gè)充滿希望的研究領(lǐng)域和方向，值得期待。

致謝：論文形成過程中與陳聯(lián)壽院士、丑紀(jì)范院士、黃建平教授、費(fèi)建芳教授、王元教授、高守亭研究員、李維京研究員、封國(guó)林研究員、張慶紅教授、孟智勇教授、盛立芳教授、李建平教授、陳德輝研究員、沈?qū)W順研究員、任宏利研究員、吳立廣教授、李國(guó)平教授、閔錦忠教授、鐘中教授、許映龍研究員、余暉研究員、程正泉研究員、張義軍研究員和徐丹亞教授進(jìn)行了有益的討論交流，在此對(duì)他們的寶貴建議和意見一并深表謝意！

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Reviewandprospectofresearchesonthepredictionofprecipitationassociatedwithlandfallingtropicalcyclones

REN Fumin1, XIANG Chunyi2

(1.StateKeyLaboratoryonSevereWeather,ChineseAcademyofMeteorologicalSciences,Beijing100081,China; 2.NationalMeteorologicalCenter,Beijing100081,China)

This paper mainly reviews and summarizes the researches on the prediction of precipitation associated with landfalling tropical cyclones (LTC), and pointed out that there are three types of forecasting techniques for precipitation:dynamic model, statistical method and dynamic-statistical combining forecasting method.The forecasting technology, mainly represented by the numerical weather prediction (NWP) model, is still very limited in its ability to forecast LTC precipitation. There are two main ways to improve the forecast error of NWP model: one is to develop NWP model; the other is to develop the dynamic-statistical method. The analysis shows that the dynamic-statistical similarity prediction is a promising technology. In view of the shortcomings in the existing research,to study on the dynamic-statistical similarity forecasting method and to explore the effective method to reduce the numerical model prediction error for LTC precipitation will be a promising field and direction of study.

landfalling tropical cyclone; precipitation prediction; research review; prospect

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2017-10-26；

2017-11-19

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41375056, 41675042)；廈門市科技計(jì)劃項(xiàng)目(3502Z20174051)

任福民(1968—)，研究員，主要從事熱帶氣旋和極端天氣事件研究，fmren@163.com。