由于台风的发生发展受复杂的多时空尺度过程的作用和影响，传统的单一确定性预报形式提供的台风预报存在较大的不确定性，且很难定量估计。对此，国际上越来越多的业务预报机构开始将集合预报的思想和方法应用到台风预测中，尝试定量估计台风预报的不确定性，并以概率的形式给出台风预报。

然而，传统的集合平均算法在台风预报中存在明显缺陷，即台风相关结构在不同集合成员间存在位置偏差，造成了集合平均后台风结构过度平滑和扭曲及台风强度的明显低估。尽管学术界已广泛认识到上述的台风集合平均预报的问题，但至今仍然没有很好地解决。

目前，国际上对台风的路径和强度采用一致性(Consensus)预报，即对各个集合预报成员中台风的路径和强度标量进行平均。这一方法规避了台风集合成员间的位置偏差所带来的影响。然而，该方法仅适用于台风路径和强度的集合平均预报，无法与台风结构的集合平均预报场相匹配。而台风的结构预报通常是预测台风伴随的强天气事件(比如降水、大风等)的关键。显然，传统的台风集合平均方法无法对台风结构及相应的动力和热力过程进行有效的描述。

针对这一问题，中国气象局上海台风研究所张璟博士和合作者提出了一种新的基于结构特征的集合平均算法(Feature-oriented Mean, FM)。FM方法先将不同集合成员中的相似的天气特征调整至它们的平均位置，再对移动后的集合成员的振幅进行平均。最近，张璟等(Zhang et al., 2021)进一步将FM方法应用于台风的集合平均预报。图1为飓风Maria和台风Noru的SLP面条图。FM把第1天、2.5天、第5天的20个集合成员的台风中心移动到平均位置。可以看出，FM是一种特征依赖的调整，比简单的平移更符合实际。

图1  FM集合成员移动效果图(a)飓风Maria(b)台风Noru

对2017年飓风Maria的第5天集合平均预报分析表明，FM方法由于减小了集合成员间台风的位置偏差，相比传统的AM方法(图2a, b)，台风低层和中层的涡旋结构明显得到加强(图2c, d)，与观测更为接近。

图2  2017年9月17日00时预报第五天的台风Maria的(a)AM表面气压场(等值线)和10米风速(填色)，(b)AM的500hPa风场(箭头)和风速(填色)。(c, d)类似(a, b)，但是为FM预报场。

对FM、AM以及一致性预报方法的预报技巧分析表明，三种方法在台风路径预报方面表现相当(图3a)。但是，对于台风强度预报，FM在2.5天以后的预报技巧显著高于AM(图3b)。由于FM和一致性预报方法均是提取了各个集合成员中的台风中心强度，因此在台风强度预报方面差别并不显著。

图3  大样本平均的FM预报(蓝色)、一致性预报(红色)和AM预报(绿色)的(a)台风路径误差和(b)台风最低海表气压误差。

该研究论文2021年在《Weather and Forecasting》发表，第一作者为上海台风研究所张璟博士，通讯作者为上海台风研究所李泓研究员和复旦大学冯杰研究员。在未来的研究中，课题组将继续开展FM方法在台风降水预报中的应用。

参考文献:

Zhang J, Feng J*, Li H*, et al., 2021. Unified ensemble mean forecasting of tropical cyclones based on the feature-oriented mean method [J]. Wea Forecasting, 36(6): 1945-1959.