Кіріспе
Тропикалық циклонды болжау моделі – метеорологиялық деректерді пайдаланып, тропикалық циклонның болашақ күйін болжауға арналған компьютерлік бағдарлама. Модельдердің үш түрі бар: статистикалық, динамикалық немесе біріктірілген статистикалық-динамикалық. 1972 жылдан бері тропикалық циклонның қозғалысын болжауға көмектесу үшін Климатология және тұрақтылық (CLIPER) статистикалық моделі қолданылып келеді. Динамикалық болжамдардың жетілдірілу дәуірінде CLIPER енді модельдің және болжаушының шеберлігін көрсету үшін базалық деңгей ретінде қолданылады. Тропикалық циклон қарқындылығын статистикалық болжау (SHIFOR) 1979 жылдан бері қолданылып келеді. Ол болашақ қарқындылықты болжау үшін климаттық деректерді және тұрақтылықты пайдаланады, соның ішінде ағымдағы Юлиан күні, циклонның қазіргі қарқындылығы, циклонның 12 сағат бұрынғы қарқындылығы, дауылдың бастапқы ені мен бойы, сондай-ақ оның аймақтық (шығыс-батыс) және меридионалды (солтүстік-оңтүстік) қозғалыс компоненттерін ескереді. Тропикалық циклонның қозғалысын болжау саласында, есептеу қуатының артуына байланысты динамикалық модельдердің жақсаруына қарамастан, сандық ауа райы болжамы 1980-ші жылдарда ғана тиімді нәтижелер көрсетті, ал 1990-шы жылдарда статистикалық немесе қарапайым динамикалық модельдерден тұрақты түрде озып кетті. 1994 жылы Солтүстік-Батыс Тынық мұхитында тайфунды болжау үшін SHIFOR-дың бір нұсқасы құрылды, ол Статистикалық тайфун қарқындылығын болжау (STIFOR) деп аталды. Ол сол аймақтың 1971–1990 жылдардағы деректерін пайдаланып, болашаққа 72 сағатқа дейінгі қарқындылықты болжады. Қарқындылықты болжау үшін Статистикалық дауыл қарқындылығын болжау схемасы (SHIPS) Глобалдық болжау жүйесінен (GFS) алынған қоршаған ортаның жағдайлары арасындағы байланыстарды, мысалы, тік желдің жылдамдығын өзгеруін және теңіз бетінің температурасын, климаттық деректерді және тұрақтылықты (дауылдың мінез-құлқы) көп регрессиялық әдістер арқылы пайдаланады. Солтүстік Атлант және Солтүстік-Шығыс Тынық мұхиттарындағы жүйелер үшін қарқындылықты болжау үшін. Ішкі ыдырау компоненті бар SHIPS нұсқасы Ыдырау SHIPS (DSHIPS) деп аталады. Логистикалық өсу теңдеуі моделі (LGEM) SHIPS-пен бірдей деректерді пайдаланады, бірақ жеңілдетілген динамикалық болжау жүйесінде қолданылады. Ұлттық дауылдар орталығы мен Бірлескен тайфун ескерту орталығында пайдалану үшін статистикалық параметрлік жел радиустары моделі әзірленді, ол климаттық деректерді және тұрақтылықты пайдаланып, жел құрылымын болашақта бес күнге дейін болжайды. 1970 жылы енгізілген және 1989 жылға дейін Ұлттық дауылдар орталығының операциялық бағытын басқарудың бір бөлігі ретінде қолданылған. Ол атмосфералық динамикалық теңдеулердің қарапайым жиынтығына (эквивалентті баротроптық формулаға баламалы) және терең қабатты желдің орташа мәніне негізделген. 1972 жылы АҚШ-тың континенттік шельфінде дауыл толқынын болжау үшін алғашқы модель жасалды, ол Дауылдардан туындаған толқындардың амплитудасын тізімдеудің арнайы бағдарламасы (SPLASH) деп аталды. 1978 жылы атмосфералық динамикаға негізделген алғашқы толық физикалық дауылдарды бақылау моделі – жылжымалы ұсақ тор (MFM) моделі – жұмыс істей бастады. Квази-Лагранж шектелген аймақ (QLM) моделі – шекаралық жағдайлар үшін Картезиандық торды және Глобалдық болжау жүйесін (GFS) пайдаланатын көп деңгейлі бастапқы теңдеу моделі. Геофизикалық сұйықтық динамикасы зертханасының (GFDL) дауыл моделі 1973 жылдан 1980-ші жылдардың ортасына дейін зерттеу мақсатында қолданылды. Ол дауылды болжауда тиімді екені анықталғаннан кейін, бірнеше жылдық ауысу зерттеу моделін 1995 жылы Ұлттық ауа райы қызметінің бағытты және қарқындылықты болжау үшін пайдалана алатын операциялық модельге айналдырды. 1985 жылы Мексика шығанағы және АҚШ-тың Шығыс жағалауы маңындағы аймақтарда пайдалану үшін Теңіз, көл және құрлықтағы дауылдар (SLOSH) моделі жасалды, ол SPLASH моделінен гөрі берік болды. Бета-адвекция моделі (BAM) 1987 жылдан бері операциялық түрде қолданылып келеді, ол 850 hPa-дан 200 hPa-ға дейінгі қабаттағы бағыт беретін желдерді орташалайды және тропикалық циклонның кориолис әсерінің айырмашылығына байланысты дауылдың солтүстік-батысқа қарай қозғалуына себеп болатын Бета әсерін пайдаланады. Циклонның көлемі неғұрлым үлкен болса, Бета әсерінің ықпалы соғұрлым күшті болады. 1990 жылдан бастап BAM-ның үш нұсқасы операциялық түрде қолданылды: 850 hPa-дан 700 hPa-ға дейінгі қабаттағы орташа желдермен BAM-ның (BAMS) жағалауы, 850 hPa-дан 400 hPa-ға дейінгі қабаттағы орташа желдерді пайдаланатын BAM Medium (BAMM) және 1990 жылға дейінгі BAM-мен бірдей BAM Deep (BAMD). Модельдердің болжамдары арасындағы үлкен айырмашылықтар атмосферадағы желдің жылдамдығын өзгеруін де көрсетуі мүмкін, бұл қарқындылық болжамына әсер етуі мүмкін. Ол 1992 жылы операциялық түрде Шекаралық аймақтың синус түрлендіру баротроптық (LBAR) моделі ретінде енгізілді, ол шекаралық жағдайлар үшін GFS-ті пайдаланды. Жапонияның метеорологиялық агенттігі (JMA) 1994 жылы өзінің Тайфун моделін (TYM) әзірледі, ал 1998 жылы агент өзінің динамикалық дауыл толқыны моделін пайдалана бастады. Дауылды зерттеу және болжау (HWRF) моделі – ауа райын зерттеу және болжау (WRF) моделінің мамандандырылған нұсқасы және тропикалық циклонның қозғалысын және қарқындылығын болжау үшін қолданылады. Модельді Ұлттық мұхиттық және атмосфералық басқармасы (NOAA), АҚШ-тың Теңіз зерттеу зертханасы, Род-Айленд университеті және Флорида штатының университеті әзірледі. Ол 2007 жылы операциялық режимде жұмыс істей бастады. Қозғалысты болжаудағы жақсаруларға қарамастан, сандық ауа райы болжамына негізделген тропикалық циклонның қарқындылығын болжау әлі де қиындық тудырады, өйткені статистикалық әдістер динамикалық болжамдардан жоғары тиімділік көрсетуде. Арнайы болжамдардан басқа, Глобалдық болжамдар, мысалы, GFS, Біріктірілген модель (UKMET), NOGAPS, Жапондық глобалдық спектрлік модель (GSM), Еуропалық орташа мерзімдік ауа райын болжау орталығының моделі, Францияның Action de Recherche Petite Echelle Grande Echelle (ARPEGE) және Aire Limit´ee Adaptation Dynamique Initialisation (ALADIN) модельдері, Үндістанның Орташа мерзімдік ауа райын болжау ұлттық орталығының (NCMRWF) моделі, Кореяның Глобалдық деректерді жинау және болжау жүйесінің (GDAPS) және Аймақтық деректерді жинау және болжау жүйесінің (RDAPS) модельдері, Гонконг/Қытайдың Операциялық аймақтық спектрлік моделі (ORSM) және Канаданың Глобалдық қоршаған ортаның көп масштабты моделі (GEM) қозғалысты және қарқындылықты болжау үшін қолданылады.
A tropical cyclone forecast model is a computer program that uses meteorological data to forecast aspects of the future state of tropical cyclones. There are three types of models: statistical, dynamical, or combined statistical dynamic. Since 1972, the Climatology and Persistence (CLIPER) statistical model has been used to help generate tropical cyclone track forecasts. In the era of skillful dynamical forecasts, CLIPER is now being used as the baseline to show model and forecaster skill. The Statistical Hurricane Intensity Forecast (SHIFOR) has been used since 1979 for tropical cyclone intensity forecasting. It uses climatology and persistence to predict future intensity, including the current Julian day, current cyclone intensity, the cyclone's intensity 12 hours ago, the storm's initial latitude and longitude, as well as its zonal (east west) and meridional (north south) components of motion. Within the field of tropical cyclone track forecasting, despite the ever improving dynamical model guidance which occurred with increased computational power, it was not until the decade of the 1980s when numerical weather prediction showed skill, and until the 1990s when it consistently outperformed statistical or simple dynamical models. In 1994, a version of SHIFOR was created for the northwest Pacific Ocean for typhoon forecasting, known as the Statistical Typhoon Intensity Forecast (STIFOR), which used the 1971–1990 data for that region to develop intensity forecasts out to 72 hours into the future. In regards to intensity forecasting, the Statistical Hurricane Intensity Prediction Scheme (SHIPS) utilizes relationships between environmental conditions from the Global Forecast System (GFS) such as vertical wind shear and sea surface temperatures, climatology, and persistence (storm behavior) via multiple regression techniques to come up with an intensity forecast for systems in the northern Atlantic and northeastern Pacific oceans. The version of SHIPS with an inland decay component is known as Decay SHIPS (DSHIPS). The Logistic Growth Equation Model (LGEM) uses the same input as SHIPS but within a simplified dynamical prediction system. A statistical parametric wind radii model has been developed for use at the National Hurricane Center and Joint Typhoon Warning Center which uses climatology and persistence to predict wind structure out to five days into the future. was introduced in 1970 and was used by the National Hurricane Center as part of its operational track guidance through 1989. It was based on a simplified set of atmospheric dynamical equations (the equivalent barotropic formulation) using a deep layer mean wind. During 1972, the first model to forecast storm surge along the continental shelf of the United States was developed, known as the Special Program to List the Amplitude of Surges from Hurricanes (SPLASH). In 1978, the first full physics hurricane tracking model based on atmospheric dynamics – the movable fine mesh (MFM) model – began operating. The Quasi Lagrangian Limited Area (QLM) model is a multi level primitive equation model using a Cartesian grid and the Global Forecast System (GFS) for boundary conditions. The Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) hurricane model was used for research purposes between 1973 and the mid 1980s. Once it was determined that it could show skill in hurricane prediction, a multi year transition transformed the research model into an operational model which could be used by the National Weather Service for both track and intensity forecasting in 1995. By 1985, the Sea Lake and Overland Surges from Hurricanes (SLOSH) Model had been developed for use in areas of the Gulf of Mexico and near the United States' East coast, which was more robust than the SPLASH model. The Beta Advection Model (BAM) has been used operationally since 1987 using steering winds averaged through the 850 hPa to 200 hPa layer and the Beta effect which causes a storm to drift northwest due to differences in the coriolis effect across the tropical cyclone. The larger the cyclone, the larger the impact of the beta effect is likely to be. Starting in 1990, three versions of the BAM were run operationally: the BAM shallow (BAMS) average winds in an 850 hPa to 700 hPa layer, the BAM Medium (BAMM) which uses average winds in an 850 hPa to 400 hPa layer, and the BAM Deep (BAMD) which is the same as the pre 1990 BAM. Large differences between model predictions can also indicate wind shear in the atmosphere, which could affect the intensity forecast as well. It was implemented operationally as the Limited Area Sine Transform Barotropic (LBAR) model in 1992, using the GFS for boundary conditions. The Japan Meteorological Agency (JMA) developed its own Typhoon Model (TYM) in 1994, and in 1998, the agency began using its own dynamic storm surge model. The Hurricane Weather Research and Forecasting (HWRF) model is a specialized version of the Weather Research and Forecasting (WRF) model and is used to forecast the track and intensity of tropical cyclones. The model was developed by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), the U. S. Naval Research Laboratory, the University of Rhode Island, and Florida State University. It became operational in 2007. Despite improvements in track forecasting, predictions of the intensity of a tropical cyclone based on numerical weather prediction continue to be a challenge, since statistical methods continue to show higher skill over dynamical guidance. Other than the specialized guidance, global guidance such as the GFS, Unified Model (UKMET), NOGAPS, Japanese Global Spectral Model (GSM), European Centre for Medium Range Weather Forecasts model, France's Action de Recherche Petite Echelle Grande Echelle (ARPEGE) and Aire Limit´ee Adaptation Dynamique Initialisation (ALADIN) models, India's National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF) model, Korea's Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) and Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) models, Hong Kong/China's Operational Regional Spectral Model (ORSM) model, and Canadian Global Environmental Multiscale Model (GEM) model are used for track and intensity purposes.
Консенсус әдістері
Болжамдық модельдердің консенсусын пайдалану болжау қателігін азайтады. Трек бойынша GUNA моделі GFDL, UKMET модельдеріне, сондай-ақ циклон трекеріне сапаны бақылау қолданғаннан кейін интерполяцияланған нұсқалардың консенсусы болып табылады, АҚШ Әскери-теңіз күштерінің NOGAPS және GFS модельдері. GUNA-ның модельдік бұрмашылықтарға түзетулер енгізілген нұсқасы CGUN деп аталады. TCON консенсусы – GUNA консенсусы плюс Ұраган WRF моделі. Модельдік бұрмашылықтарға түзетулер енгізілген TCON нұсқасы TCCN деп аталады. TCON және ECMWF модельдерінің соңғы екі іске қосылымының кешіктірілген орташасы TVCN консенсусы деп аталады. TVCN-нің модельдік бұрмашылықтарға түзетулер енгізілген нұсқасы – TVCC консенсусы. Солтүстік-батыс Тынық мұхиты және Оңтүстік жарты шар бойынша он мүшелі STIPS консенсусы NOGAPS, GFS, жапондық GSM, Океан/Атмосфера мезомасштабты болжау жүйесі (COAMPS), UKMET, жапондық TYM, NOGAPS шекаралық шарттарымен GFDL, Әуе күштерінің ауа райы агенттігі (AFWA) моделі, Австралия тропикалық циклонның жергілікті аудандық болжау жүйесі және Вебер баротроптық моделінің нәтижелерінен құралады. Болжам жасаудың ансамбльдік әдісін қолдану, көп модельді ансамбль болсын немесе жаһандық модельге негізделген көптеген ансамбль мүшелері болсын, белгісіздікті анықтауға және қателерді одан әрі азайтуға көмектеседі. JMA 2008 жылдың ақпанынан бастап тайфун ансамбльдік болжау жүйесі (TEPS) деп аталатын 11 мүшелі ансамбльдік болжау жүйесін жасады, ол болашаққа 132 сағатқа дейін есептеледі. Ол өзінің GSM-нің төмен ажыратымды нұсқасын (үлкен тор аралығымен) пайдаланады, онда он бұрмаланған мүше және бір бұрмаланбаған мүше бар. Жүйе GSM-мен салыстырғанда орташа есеппен бес күн бұрын қателерді азайтады. Флорида штатының супер ансамблі (FSSE) модельдер жиынтығынан жасалады, содан кейін олардың бұрмашылықтарын азайту үшін оқу кезеңінде әзірленген статистикалық регрессия теңдеулерін қолданады, бұл мүше модельдерінен немесе олардың орташа шешімінен жақсы болжамдар береді. Ол 11 жаһандық модельді пайдаланады, оның ішінде Флорида мемлекеттік университетінде әзірленген бес модель, Бірыңғай модель, GFS, NOGAPS, АҚШ Әскери-теңіз күштерінің NOGAPS, Австралия метеорологиялық зерттеу орталығының (BMRC) моделі және Канаданың Recherche en Prévision Numérique (RPN) моделі. Ол тропикалық циклонның трассасын, қарқындылығын және жауын-шашын болжау бойынша маңызды шеберлік көрсетеді. Жүйелі көмекке негізделген болжам (SAFA) Тайфун туралы ескерту орталығымен таңдамалы консенсус болжамын жасау үшін әзірленді, ол 72 сағаттық уақыт аралығында АҚШ Әскери-теңіз күштерінің NOGAPS моделі, GFDL, Жапония метеорологиялық агенттігінің жаһандық және тайфундық модельдері, сондай-ақ UKMET моделінің қате болжамдарын қараудан алып тастады. SAFA-ның бес жылдық тарихында барлық модельдер жақсарды және операциялар кезінде қате болжамдарды жою қиын болды.
GFS, the Japanese GSM, the Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System (COAMPS), the UKMET, the Japanese TYM, the GFDL with NOGAPS boundary conditions, the Air Force Weather Agency (AFWA) Model, the Australian Tropical Cyclone Local Area Prediction System, and the Weber Barotropic Model. The use of the ensemble method of forecasting, whether it be a multi model ensemble, or numerous ensemble members based on the global model, helps define the uncertainty and further limit errors. The JMA has produced an 11 member ensemble forecast system for typhoons known as the Typhoon Ensemble Prediction System (TEPS) since February 2008, which is run out to 132 hours into the future. It uses a lower resolution version (with larger grid spacing) of its GSM, with ten perturbed members and one non perturbed member. The system reduces errors by an average of five days into the future when compared to its higher resolution GSM. The Florida State Super Ensemble (FSSE) is produced from a suite of models which then uses statistical regression equations developed over a training phase to reduce their biases, which produces forecasts better than the member models or their mean solution. It uses 11 global models, including five developed at Florida State University, the Unified Model, the GFS, the NOGAPS, the United States Navy NOGAPS, the Australian Bureau of Meteorology Research Centre (BMRC) model, and Canadian Recherche en Prévision Numérique (RPN) model. It shows significant skill in track, intensity, and rainfall predictions of tropical cyclones. The Systematic Approach Forecast Aid (SAFA) was developed by the Joint Typhoon Warning Center to create a selective consensus forecast which removed more erroneous forecasts at a 72‑hour time frame from consideration using the United States Navy NOGAPS model, the GFDL, the Japan Meteorological Agency's global and typhoon models, as well as the UKMET. All the models improved during SAFA's five year history and removing erroneous forecasts proved difficult to do in operations.
Күн дақ теориясы
2010 жылғы есепте күннің активтігінің төмендеуі, күшті дауылдардың көбеюімен байланыстырылған. Тарихи деректерді талдау көрсеткендей, күннің максималды активтігі кезінде АҚШ құрлық бөлігіне кем дегенде бір дауылдың тию ықтималдығы 25% болса, ал күннің активтігі төмендеген жылдары бұл көрсеткіш 64% құрады. 2010 жылдың маусым айында АҚШ-тағы дауылдарды болжаушылар бұл мәліметтерді пайдаланбады.
Ураган болжамы моделінің дәлдігі
Дауылдарды болжау модельдерінің дәлдігі дауылдан дауылға едәуір өзгеріп отыруы мүмкін. Кейбір дауылдар үшін дауылдың жолына әсер ететін факторлар салыстырмалы түрде түсінікті болады, соның салдарынан модельдер дәл ғана емес, сонымен қатар ұқсас болжамдар береді. Ал басқа дауылдар үшін дауылдың жолына әсер ететін факторлар күрделірек келеді, және әртүрлі модельдер мүлдем әртүрлі болжамдар шығарады.