2021年西北太平洋和南海台风预报精度评定.pdf

书书书杨梦琪，陈国民，张喜平，等，年西北太平洋和南海台风预报精度评定气象，（）：，（）：（）年西北太平洋和南海台风预报精度评定杨梦琪，陈国民，张喜平，白莉娜，万日金，曹庆中国气象局上海台风研究所，上海 上海亚太台风研究中心，上海 中国气象局台风数值预报重点实验室，上海 温州市台风监测预报技术重点实验室，浙江温州 上海海洋中心气象台，上海 提要：以中国气象局上海台风研究所整编的“西北太平洋热带气旋最佳路径数据集”为基准，评定了 年西北太平洋和南海海域共 个编号台风的定位定强精度以及路径、强度、登陆点预报精度。评定结果表明：年，中央气象台的平均定位误差为 ，较 年（）减少，平均定强误差为，较 年（）略增大。国内外官方台风预报机构、全球模式及区域模式的全年路径预报平均误差较 年有所增大，近十年（年）主观预报和客观预报方法的路径预报平均误差没有呈现持续减小的趋势。各预报方法的强度预报平均绝对误差在 年有了一定程度的减小，但在 年没有呈现减小趋势。各主观预报和客观预报方法普遍对台风小熊、烟花、查帕卡、狮子山和圆规的 登陆点预报较好。关键词：台风，定位定强误差，路径预报误差，强度预报误差，登陆点预报误差中图分类号：文献标志码：犇 犗 犐：，犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋：（），（）国家重点研发计划（）和中国气象局创新发展专项（）共同资助 年 月日收稿；年月日收修定稿第一作者：杨梦琪，从事台风预报检验技术研究 ：通讯作者：陈国民，从事台风预报精度分析技术研究 ：第 卷 第期 年 月 气象 ，（），犓 犲 狔狑 狅 狉 犱 狊：，引言中国是全球受台风灾害影响损失最严重的国家之一，随着我国沿海、内陆和海洋经济建设的快速发展以及全球气候变化的加剧，台风灾害脆弱性和适应性面临着挑战（，）。世纪以来，登陆我国的台风有增强和增多的趋势（端义宏等，），年尺度及台风影响关键期（月）各月全国台风造成的直接经济损失呈增加趋势（高歌等，），因此提高台风预报精度对降低人民生命和财产损失具有十分重要的意义，而台风预报精度评定是使用好数值预报产品的基础和首要工作（李泽椿等，），也是推动台风预报体系发展的重要组成部分。为了统一和规范我国台风预报检验的内容和指标，年发布了关于台风预报检验的中华人民共和国国家标准（全国气象防灾减灾标准化技术委员会，）。为了评估全球台风预报模式的预报性能，世界天气研究计划架构下的数值试验工作组于 年将全球模式的台风预报性能纳入了模式比较计划，目前共有 个全球模式参与该项比较计划（，；，；，）。美国国家飓风中心（，）基于 台风最佳路径对大西洋和东北太平洋海域热带气旋进行年度评估（，）。日本气象厅（，）基于东京区域气象中心的台风最佳路径对 的台风数值预报模式进行年度评估。中国气象局上海台风研究所自 年至今，在 世 界 气 象 组 织 登 陆 台 风 预 报 示 范 项 目（）、联合国亚太经社会世界气象组织（）台风委员会年度优先计划等相关项目和计划的支撑下，对西北太平洋和南海台风路径与强度预报性能进行年度评估（陈国民等，；，）。本文基于台风所最佳路径数据，利用多指标配合的热带气旋预报检验可视化分析技术（杨梦琪和陈国民，），对 年西北太平洋和南海海域 个编号台风的定位定强，以及路径、强度、登陆点预报精度进行评定，以期为台风业务预报、模式研发改进及台风防灾减灾提供参考。资料与方法 台风最佳路径资料采用中国气象局上海台风研究所整编的“西北太平洋热带气旋最佳路径数据集”，以最佳路径数据集中热带风暴级及以上级别的样本为基准。该数据集从中国气象局热带气旋资料中心（：）获取，现行版本包含 年以来西北太平洋（含南海、赤道以北、以西）海域台风逐的位置和强度。年起，对于登陆我国的台风，在其登陆前 及在我国陆地活动期间，将最佳路径时间频次加密为逐一次（，；，）。年西北太平洋和南海海域共有 个台风活动（热带风暴级及以上），其中热带风暴级（，）有个，强热带风暴级（，）有个，台风级（，）有个，强台风级（，）有个，超强台风级（，）有个（表）。台风定位定强和预报资料本文对 年个官方台风预报机构的定位 气象 第 卷定强数据、个确定性预报方法（个官方台风预报机构、个全球模式、个区域模式）的路径和强度预报，以及个集合预报系统的路径预报精度进行评定。确定性预报方法中，官方台风预报机构包含：中央气象 台、日本 气 象厅、美 国联 合 台风 警报 中 心（，）、韩国气象厅及香港天文台。全球模式包含：中国气象局全球同化 预 报 系 统（，）（瞿安祥等，；沈学顺等，）、美国国家环境预测中心全球预报系统（，）（，）、欧洲中期天气预报中心综合预报系统（，）（，；，）、英 国 数 值（，）（，；，），以及日本数值（，）。区域模式包含：上海台风模式、中国气象局南海台风数值预报系统（，）（徐道生等，；，）、中国气象局区域台风数值预报系统（，）（麻素红等，；），以及上海台风研究所区域台风数值预报系统（，）（，）。集合预报系统包含：上海台风研究所台风集合表 年西北太平洋和南海的 个台风犜 犪 犫 犾 犲犜 狑 犲 狀 狋 狔 狋 狑 狅 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀 狊狅 狏 犲 狉 狋 犺 犲犠 犲 狊 狋 犲 狉 狀犖 狅 狉 狋 犺犘 犪 犮 犻 犳 犻 犮犪 狀 犱狋 犺 犲犛 狅 狌 狋 犺犆 犺 犻 狀 犪犛 犲 犪 犻 狀 台风编号台风名称等级中心气压极值 近中心最大风速极值（）杜鹃热带风暴 舒力基超强台风 彩云热带风暴 小熊热带风暴 蔷琵台风 烟花强台风 查帕卡台风 尼伯特热带风暴 卢碧热带风暴 银河强热带风暴 妮妲强热带风暴 奥麦斯强热带风暴 康森强热带风暴 灿都超强台风 电母热带风暴 蒲公英超强台风 狮子山热带风暴 圆规台风 南川台风 玛瑙台风 妮亚图超强台风 雷伊超强台风 同化预报系统（，）（，；张璟等，）、欧洲中期天气预报中心全球集合预报系统（，）（，；，）、日本气象厅全球集合预报系统（，）（，）、美国国家环境研究中心全球集合预报系统（第期 杨梦琪等：年西北太平洋和南海台风预报精度评定 ，）（，）、英国气象局集合预报系统（，）（，）、加拿大气象局集合预报系统（，）（，）。客观台风预报方法中，、每日起报次（北京时间、时），、上 海 台 风 模式、和 每日起报次（北京时间 和 时）。和 最长预报时效为 ，最长预报时效为 ，最 长 预 报 时 效 为 ，和 最长预报时效为 ，上海 台 风 模 式、和 最长预报时效均为。评定方法本文台风预报精度评定参照 台风业务和服务规定 台风分析和预报质量评定方法（中国气象局，）和台风预报检验国家标准（全国气象防灾减灾标准化技术委员会，）。台风定位和定强精度台风定位定强是台风预报的基础，定位定强的精度不仅对台风路径和强度预报有着至关重要的影响，也会影响台风大风、暴雨、风暴潮的预报准确性（钱传海等，；王志烈和李多武，；余贞寿等，），提高台风中心位置及强度监测水平对于改进台风分析预报精度，从而减少台风的灾害影响具有重要意义（刘思琦等，）。对国内外官方台风预报机构的定位定强精度进行评定，以台风业务定位与最佳路径数据集中相应的位置之间的大圆距离作为定位误差，以台风业务定强与最佳路径数据集中相应的强度之差的绝对值作为定强误差（即定强绝对误差），以台风业务定强与最佳路径数据集中相应的强度之差作为定强偏差。表是根据 年最佳路径数据集中的 级及以上级别的样本，计算得到的个官方台风预报机构全年平均定位和定强误差。年，年平均定位和定强误差最小的为中央气象台，年平均定位误差（）较 年（）减少，年平均定强误差（）较 年（）略增大。表 年官方台风预报机构对 个台风的平均定位和定强误差犜 犪 犫 犾 犲犕 犲 犪 狀狆 狅 狊 犻 狋 犻 狅 狀 犻 狀 犵犲 狉 狉 狅 狉 狊犪 狀 犱 犻 狀 狋 犲 狀 狊 犻 狋 狔犲 狊 狋 犻 犿 犪 狋 犻 狅 狀犲 狉 狉 狅 狉 狊狅 犳狋 犺 犲 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀 狊犫 狔 狋 犺 犲狅 犳 犳 犻 犮 犻 犪 犾 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 犪 犵 犲 狀 犮 犻 犲 狊 犻 狀 方法名称中央气象台日本气象厅 韩国气象厅香港天文台定位次数次 定位误差 定强次数次 定强误差（）年中央气象台全年业务定位误差样本（个）中，定位 无偏 差的 样本（个）占 比 为 ，定位误差大于 且小于 的样本（个）占比 。定位误差超过 的样本（个）占比为，主要集中出现在 号热带风暴杜鹃、号热带风暴尼伯特及 号台风圆规。定位误差较大的样本的共同特征是台风强度较弱，结构松散或有多个环流中心，并且处于远海，业务定位仅能参考实时卫星资料，给台风业务定位带来了一定挑战。而在雷达和地面加密自动站资料的支撑下，近海和登陆台风的定位误差普遍较小（图）。年中 央 气 象 台 全 年 业 务 定 强 偏 差 样 本（个）中，定 强 无 偏差 的样 本（个）占 比 为 ，定强偏强的样本（个，平均偏强）占比为 ，定强偏弱的样本（个，平均偏弱）占比为 。定强偏差离散程度较大的为 号超强台风灿都，主要由定强异常偏强和异常偏弱样本造成（图）。根据中央气象台定强偏差空间分布（图），定强极端偏弱的样本出现在“舒力基”加强为超强台风的初期，以及“灿都”加强为超强台风的前期。定强极端偏强的样本 气象 第 卷注：图中灰色柱代表台风的平均定强绝对误差；图，圆点位置代表中央气象台对台风的业务定位，圆点色彩分别映射定位误差和定强偏差。图中央气象台对 年 个台风的（，）定位误差和（，）定强偏差（，）箱线图和（，）空间分布图 （，）（，）（，）（，），出现在“烟花”登陆浙江舟山之后直至二次登陆浙江平湖之前，“灿都”在上海以东洋面上减弱为强热带风暴之际，以及“玛瑙”减弱为强热带风暴阶段。台风路径预报误差 确定性预报误差 非同样本评定表为 年国内外主观预报和客观预报方法各预报时效的路径预报非同样本平均误差和样本数。个官方台风预报机构、和 预报时效的路径预报平均误差区间分别为 、和 。数值预报为台风业务预报，特别是路径预报提供了客观的技术支撑，但数值预报模式与主观预报相比存在滞后，所以、和 预报时效的主观预报大体上参考、和 预报时效的数值预报。个全球模式、和 预报时效的路径预报平均误差区间分别为 、和 。个区域模式 和 预报时效的路径预报平均误差区间分别为 和 。各预报方法的路径预报平均误差较 年有所增大。近十年（年），主观预报和客观预报方法的路径预报平均误差没有呈现持续减小的趋势（图）。图为 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式、和 路径预报误差箱线图，部分预报方法存在路径预报误差较大的样本，这是导致其全年平均误差偏大的原因之一。全球模式中，的、和 路径预报误差极值分别在 、和 左右，路第期 杨梦琪等：年西北太平洋和南海台风预报精度评定 表 年官方台风预报机构、全球模式及区域模各预报时效的路径预报平均误差（单位：犽 犿）犜 犪 犫 犾 犲犕 犲 犪 狀犲 狉 狉 狅 狉 狊（狌 狀 犻 狋：犽 犿）狅 犳 狋 狉 犪 犮 犽犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 狊犫 狔 狋 犺 犲狅 犳 犳 犻 犮 犻 犪 犾 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 犪 犵 犲 狀 犮 犻 犲 狊，犵 犾 狅 犫 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊，犪 狀 犱狉 犲 犵 犻 狅 狀 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊犪 狋 犲 犪 犮 犺犾 犲 犪 犱狋 犻 犿 犲 犻 狀 不同方法预报时效 主观预报中央气象台 （）（）（）（）（）（）（）（）日本气象厅 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）韩国气象厅 （）（）（）（）（）（）（）（）（）香港天文台 （）（）（）（）（）全球模式 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）区域模式上海台风模式 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）注：括号内为各预报时效的样本数，单位：个。“”表示该预报方法在该预报时效没有预报数据。图历年（，）、（，）和（，）台风路径预报平均误差（，）官方台风预报机构，（，）全球模式及区域模式 （，），（，），（，）（，）（，）径预报误差极值最小的为英国数值（），路径预报误差极值和 路径预报误差中位数小于其他全球模式。区域模式中，、和 路径预报误差中位数最小的为 ，且 的 和 路径预报误差极值最小。图为各客观预报方法 年 预报时效沿着台风实际移动方向误差（，气象 第 卷图 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式（）、（）、（）、（）和（）路径预报误差箱线图 ，（），（），（），（）（）注：蓝色阴影映射 和 双变量核密度估计值，蓝色越深代表核密度估计越大；和 的直方图分别位于坐标轴右方及上方。图 年（）全球模式及（）区域模式的 预报时效 和 联合分布（彩色圆点）（）（）（）和垂直于台风实际移动方向误差（，）的联合分布图（圆点离原点越近，代表路径预报偏差越小）。正（负）值代表预报路径较实况偏快（慢），正（负）值代表预报路径较实第期 杨梦琪等：年西北太平洋和南海台风预报精度评定 况偏右（左）。年，各客观预报方法 预报时效路径预报的特征为：路径预报较实况偏慢的样本数普遍大于偏快的样本数，且路径预报较实况偏左的样本数大于偏右的样本数。路径预报偏差大的样本主要源于 号超强台风舒力基和 号台风南川。除 外，、和 对“舒力基”的路径预报普遍较实况偏慢。各客观预报方法对“南川”的路径预报较实况偏慢且偏左。此外，除 外，、和 对 号强台风烟花的路径预报普遍较实况偏左。同样本评定表分别列出了 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式的路径预报同样本平均误差和样本数。官方台风预报机构的同样本评定表明：路径预报平均误差最小的为（），此外中央气象台、日本气象厅、香港天文台的 路径预报平均误差在 以内。、和 路径预报平均误差较小的为香港天文台（、和 ）和日本气象厅（、和 ）。路径预报平均误差最小的为香港天文台（），其次为中央气象台（）和日本气象厅（）。全球模式的同样本评定表明：以内路径预报平均误差最小的为 ，其次为 。和 路径预报平均误差最小的为 。路径预报平均误差最小的是 ，其次为 。路径预报平均误差最小的为 。区域模式的同样本评定表明：各预报时效（）路径预报平均误差最小的为 （、和 ）。表 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式各预报时效的路径预报同样本平均误差犜 犪 犫 犾 犲犎 狅 犿 狅 犵 犲 狀 犲 狅 狌 狊犿 犲 犪 狀犲 狉 狉 狅 狉 狊狅 犳 狋 狉 犪 犮 犽犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 狊犫 狔 狋 犺 犲狅 犳 犳 犻 犮 犻 犪 犾 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 犪 犵 犲 狀 犮 犻 犲 狊，犵 犾 狅 犫 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊犪 狀 犱狉 犲 犵 犻 狅 狀 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊 犻 狀 不同方法预报时效 主观预报同样本数个 中央气象台 日本气象厅 韩国气象厅 香港天文台 全球模式同样本数个 区域模式同样本数个 上海台风模式 注：“”表示该预报方法在该预报时效没有同样本误差数据。集合预报误差集合平均误差和集合离散度是反映集合预报系统预报能力的重要指标。一个好的集合预报系统不仅要有小的预报误差，还要有合适的集合离散度，集合离散度不宜太小或太大，其大小总体上应与预报误差的大小相当（王晨稀，）。图（非同样本）和图（同样本）为个集合预报系统的集合平均路径预报误差。各集合预报系统的集合平均路径预报误差随预报时效的增长而逐渐加大，、和 各预报时次的误差较大，、气象 第 卷和 的误差较小，其中 、的误差更小（、和 预报时效的同样本集合平均路径误差分别在、以内）。图为个集合预报系统的集合平均路径预报误差和集合离散度双向分位分析图（预报时效）。年个集合预报系统的全年路径预报特点如下：以 （图）、（图）、（图）和 （图）为代表的集合预报系统，随着预报时效的递增，其集合离散度和集合平均路径误差的中位数基本相当。对于 （图），各预报时效的集合离散图 年集合预报系统各预报时效的集合平均路径预报误差（）非同样本比较，（）同样本比较 （），（）图 年台风集合预报系统各预报时效的集合平均路径预报误差和集合离散度双向分位分析图 第期 杨梦琪等：年西北太平洋和南海台风预报精度评定 度中 位 数 大 于 集 合 平 均 路 径 误 差 中 位 数。对 于 （图），随着预报时效的增加，集合平均路径误差的中位数逐渐超过集合离散度的中位数。当集合平均预报误差大于（小于）集合离散度时，集合预报系统低估（高估）了预报的不确定性。因此整体而言，、和 较好地表达了 年西北太平洋台风路径预报的不确定性，而 在一定程度上倾向于高估了台风路径预报的不确定性，则倾向于低估了台风路径预报的不确定性。台风强度预报误差 非同样本评定 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式强度（指近台风中心地面最大风速，下同）预报的平均绝对误差（，）和样本数列于表。官方台风预报机构的强度预报 普遍小于全球模式及区域模式。个官方台风预报机构全年、和 强度预报 区间为 、和 。其 中，各 预 报 时效 强 度预报 最小的机构均为中央气象台。中央气象台、日本气象厅、韩国气象厅和香港天文台的 强度 预 报 无 偏 差 的 样 本 占 比 分 别 为、，预报偏强的样本占比分别为、，预报偏弱的样本占比分别为、。全球模式中，、和 预报时效 最小的均为 （、和）。区域模式中，各预报时效的 最小。进一步分析官方台风预报机构、全球模式及区域模式的历年强度预报（图）。各主观预报表 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式各预报时效的样本数和强度预报平均绝对误差犜 犪 犫 犾 犲犛 犪 犿 狆 犾 犲 狊 犻 狕 犲 狊犪 狀 犱犿 犲 犪 狀犪 犫 狊 狅 犾 狌 狋 犲 犲 狉 狉 狅 狉 狊狅 犳 犻 狀 狋 犲 狀 狊 犻 狋 狔 犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 狊犫 狔 狋 犺 犲狅 犳 犳 犻 犮 犻 犪 犾 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 犪 犵 犲 狀 犮 犻 犲 狊，犵 犾 狅 犫 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊，犪 狀 犱狉 犲 犵 犻 狅 狀 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊犪 狋 犲 犪 犮 犺犾 犲 犪 犱狋 犻 犿 犲 狊 犻 狀 不同方法预报时效 样本数个（）样本数个（）样本数个（）样本数个（）样本数个（）主观预报中央气象台 日本气象厅 韩国气象厅 香港天文台 全球模式 区域模式上海台风模式 注：“”表示该预报方法在该预报时效没有预报数据。和客观预报方法的强度预报 在 年有了一定程度的减小，但在 年没有呈现减小的趋势。年，官方台风预报机构的、和 强度预报 大体在、左右，其中各预报时效都位列第一梯队的为中央气象台。全球模式及区域模式中，强度预报 位列第一梯队的为 和 。图为 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式、和 强度预报偏差箱线图。各主客观预报方法的强度预报共性特征为：各预报时效的最大偏弱幅度普遍大于最大偏强幅度，气象 第 卷强度预报异常偏弱（预报偏差犙 ）的样本数 大 于 强 度 预 报 异 常 偏 强（预 报 偏 差犙 ）的样本数。其中，的 强度预报极端偏弱。对快速增强阶段的台风强度预报能力不足是客观预报方法强度预报极端偏弱的主要原因。图历年（，）、（，）和（，）台风强度预报平均绝对误差（，）官方台风预报机构，（，）全球模式及区域模式 （，），（，），（，）（，），（，）图 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式（）、（）、（）、（）和（）强度预报偏差箱线图 ，（），（），（），（）（）第期 杨梦琪等：年西北太平洋和南海台风预报精度评定 进一步分析全年强度预报偏差中位数（图），若强度预报偏差中位数为负值（正值），表明预报偏弱（偏强）的概率大。全球模式及区域模式各预报时效的强度预报系统性偏差特征如下：以 、为代表的全球模式，以及以上海台风模式和 为代表的区域模式，强度预报偏弱（即低估台风强度）的概率大。以 和 为代表的全球模式和以 为代表的区域模式，强度预报偏强（即高估台风强度）的概率大。系统性偏差不明显。同样本评定强度预报误差同样本评定（表）表明：官方台风预报机构中，各预报时效的强度预报 都较小的为中央气象台。全球模式中，、和 强度预报 最小的为 （、），强度预报 最小的为 （）。此 外，和 预报时效的 明显大于其他个全球模式。将 和 的 强度预报进行同样本比较（个同样本数），强度预报 较小（），较 （）小，的胜出率（预报误差小的样本数占总同样本数的百分比）较 的胜出率高。区域模式中，的、和 强度预报 最小。表 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式各预报时效的强度预报同样本平均绝对误差犜 犪 犫 犾 犲犎 狅 犿 狅 犵 犲 狀 犲 狅 狌 狊犿 犲 犪 狀犪 犫 狊 狅 犾 狌 狋 犲犲 狉 狉 狅 狉 狊狅 犳 犻 狀 狋 犲 狀 狊 犻 狋 狔 犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 狊犪 狋 犲 犪 犮 犺 犾 犲 犪 犱狋 犻 犿 犲犫 狔 狋 犺 犲狅 犳 犳 犻 犮 犻 犪 犾 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 犪 犵 犲 狀 犮 犻 犲 狊，犵 犾 狅 犫 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊犪 狀 犱狉 犲 犵 犻 狅 狀 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊 犻 狀 不同方法预报时效 同样本数个（）同样本数个（）同样本数个（）同样本数个（）同样本数个（）主观预报中央气象台 日本气象厅 韩国气象厅 香港天文台 全球模式 区域模式上海台风模式 注：“”表示该预报方法在该预报时效没有同样本数据。台风登陆点预报误差 年共有个台风登陆我国，登陆时的等级包含 、和 。其中“卢碧”登陆我国次，“烟花”登陆我国次，“小熊”“查帕卡”“狮子山”“圆规”各登陆我国次。表为 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式在台风登陆前 内发布的预报路径与海岸线的交点相对于台风实际登陆点之间的距离误差，分析可见：各主观预报和客观预报方法的 最大登陆误差最小的为中央气象台（），此外中央气象台对“烟花”在浙江平湖（第二次登陆）的 登陆点预报误差仅为 。官方台风预报机构对“烟花”在浙江舟山（首次登陆）的登陆点预报普遍优于区域模式和全球模式。各主观预报和客观预报方法普遍对“小熊”在海南陵水、“烟花”在浙江平湖、“查帕卡”在广东阳江、“狮子山”和“圆规”在海南琼海的登陆点预报较好。气象 第 卷表 年官方台风预报机构、全球模式及区域模式的 犺内登陆点预报误差（单位：犽 犿）犜 犪 犫 犾 犲犜 犺 犲 犾 犪 狀 犱 犳 犪 犾 犾 狆 狅 犻 狀 狋 犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 犲 狉 狉 狅 狉 狊（狌 狀 犻 狋：犽 犿）犪 狋 犺犾 犲 犪 犱狋 犻 犿 犲犫 狔 狋 犺 犲狅 犳 犳 犻 犮 犻 犪 犾 狋 狔 狆 犺 狅 狅 狀犳 狅 狉 犲 犮 犪 狊 狋 犪 犵 犲 狀 犮 犻 犲 狊，犵 犾 狅 犫 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊，犪 狀 犱狉 犲 犵 犻 狅 狀 犪 犾犿 狅 犱 犲 犾 狊 犻 狀 台风名称（编号）小熊（）烟花（）烟花（）查帕卡（）卢碧（）卢碧（）卢碧（）狮子山（）圆规（）登陆等级 登陆点海南陵水浙江舟山浙江平湖广东阳江广东汕头福建东山台湾新竹海南琼海海南琼海主观预报中央气象台 日本气象厅 韩国气象厅 香港天文台 全球模式 区域模式 上海台风模式 注：“”表示台风登陆前 内该预报方法没有预报数据，“”表示该方法没有预报出登陆点。结论本文对 年西北太平洋及南海台风的定位定强精度及路径、强度和登陆点预报精度进行了评定，主要结论如下：（）年，全年平均定位和定强误差最小的为中央气象台，年平均定位误差（）较 年（）减少，年平均定强误差（）较 年（）略增大。（）近十年（年）主观预报和客观预报方法的路径预报平均误差没有呈现持续减小的趋势。年，官方台风预报机构、全球模式及区域模式的全年路径预报平均误差较 年有所增大，区域模式中 各预报时效（）路径 预 报 平 均 误 差 最 小。全 球 模 式 和 区 域 模 式 极端路径误差主要由于对 号超强台风舒力基的路径预报普遍较实况偏慢，以及 号台风南川的路径预报较实况偏慢且偏左造成的。（）、和 较好地表达了 年台风路径预报的不确定性，而 在一定程度上倾向于高估了台风路径预报的不确定性，则倾向于低估了台风路径预报的不确定性。（）各主观预报和客观预报方法的强度预报平均绝对误差在 年有了一定程度的减小，但在 年 没 有 呈 现 减 小 的 趋 势。年，全球模式 的、和 强度预报 最小；区域模式 的、和 强度预报 最小。各预报时效的强度预报最大偏弱幅度普遍大于最大偏强幅度，对快速增强阶段台风强度预报能力不足是预报极端偏弱的主要原因。、上海台风模式和 低估台风强度的概率大，而 、高估台风强度的概率大，强度预报系统性偏差不明显。（）官方台风预报机构对台风烟花在浙江舟山的登陆点预报普遍优于区域模式和全球模式。各主观预报和客观预报方法普遍对“小熊”在海南陵水、“烟花”在浙江平湖、“查帕卡”在广东阳江、“狮子山”和“圆规”在海南琼海的登陆点预报较好。参考文献陈国民，杨梦琪，张喜平，等，年西北太平洋和南海台风预报精度评定 气象，（）：，（）：（）陈国民，张喜平，杨梦琪，等，年西北太平洋和南海台风预报精度评定气象，（）：，第期 杨梦琪等：年西北太平洋和南海台风预报精度评定，（）：（）端义宏，陈联寿，王元，登陆台风异常变化机理北京：科学出版社 ，：（）高歌，黄大鹏，赵珊珊，基于信息扩散方法的中国台风灾害年月尺度风险评估 气象，（）：，（）：（）李泽椿，张玲，钱奇峰，等，中央气象台台风预报业务的发展及思考大气科学学报，（）：，（）：（）刘思琦，林文明，王志雄，等，基于 散射计的热带气旋定位定强研究海洋学报，（）：，（）：（）麻素红，沈学顺，龚建东，等，国家气象中心台风数值预报系统的发展气象，（）：，（）：（）麻素红，张进，瞿安祥，等，垂直分层加密和预报区域扩大对 台风预报的影响气象学报，（）：，（）：（）钱传海，端义宏，麻素红，等，我国台风业务现状及其关键技术 气象科技进展，（）：，（）：（）瞿安祥，麻素红，张进，等，全球预报系统中的台风初始化气象学报，（）：，（）：（）全国气象防灾减灾标准化技术委员会，天气预报检验 台风预报：北京：中国标准出版社 ，：（）沈学顺，陈起英，孙健，等，中央气象台全球中期数值预报业务系统的发展气象，（）：，（）：（）王晨稀，“梅花”台风路径与强度的集合预报 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