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Resumen Técnico del Centro Nacional de Huracanes de modelos de intensidad y trayectoria
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a. Introducción
El término "modelo de pronóstico" se refiere a cualquier herramienta objetiva para generar una predicción de un evento futuro, tales como el estado de la atmósfera. El Centro Nacional de Huracanes (NHC) utiliza muchos modelos de orientación en la preparación de la pista oficial y los pronósticos de intensidad. Los modelos más utilizados en el CNH se resumen en la Tabla 1.
Tabla 1. Resumen de la mayoría de uso común pista Centro Nacional de Huracanes y los modelos de intensidad. "E" se refiere a los principios y "L" se refiere al final de la columna de la puntualidad. "Trk" se refiere a la pista y "int" se refiere a la intensidad de la columna de los parámetros de pronóstico.
Nombre / Descripción
FEDI ID
Tipo
Oportunidad
(E / L)
Parámetros
Oficial NHC pronostica
OFCL
Trk, Int.
NWS / Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) modelo
GFDL
Multi-capa regionales dinámicos
L
Trk, Int.
NWS / Investigación de Huracanes del tiempo y el modelo de predicción (HWRF)
HWRF
Mutlti capas dinámicas regionales
L
Trk, Int.
NWS / Sistema de Pronóstico Global (GFS)
GFSO
Multi-capa global dinámica
L
Trk, Int.
Servicio Nacional de Meteorología Ensamble Global Forecast System (GEFS) AEMN
Consenso
L
Trk, Int.
Reino Unido Oficina Meteorológica del modelo de seguimiento automatizado (UKMET)
UKM
Multi-capa global dinámica
L
Trk, Int.
UKMET con el control de la calidad subjetiva aplicada al tracker
EGRR
De varias capas dinámicas globales
L
Trk, Int.
Marina Sistema Operacional de predicción global (NOGAPS)
NGPS
Multi-capa global dinámica
L
Trk, Int.
Marina de la versión de la GFDL
GFDN
Multi-capa regionales dinámicos
L
Trk, Int.
Medio Ambiente de Canadá Modelo Global multiescala Ambiental
CMC
Multi-nivel mundial dinámica
L
Trk, Int.
Centro Europeo de Pronóstico del Tiempo a Medio Plazo (ECMWF) Modelo
EMX
Multi-capa global dinámica
L
Trk, Int.
modelo Beta y la advección (capa superficial)
BAMS
De una sola capa de trayectoria
E
Trk
modelo Beta y la advección (capa media)
BAMM
De una sola capa de trayectoria
E
Trk
Beta y el modelo de advección
(Capa profunda)
BAMD
De una sola capa de trayectoria
E
Trk
Limitada área del modelo barotrópico
LBAR
De una sola capa regionales dinámicos
E
Trk
Nhc98 (Atlántico)
A98E
Estadística dinámica
E
Trk
NHC91 (Pacífico)
P91E
Estadística dinámica
E
Trk
CLIPER5 (climatología y el modelo de persistencia)
CLP5
Estadística (línea de base)
E
Trk
SHIFOR5 (climatología y el modelo de persistencia)
SHF5
Estadística (línea de base)
E
Int.
Caries SHIFOR5 (climatología y el modelo de persistencia)
DSF5
Estadística (línea de base)
E
Int.
Estadística de intensidad de huracanes Predicción Plan (barcos)
BUQUE
Estadística dinámica
E
Int.
Se envía con un interior descomposición
DSPH
Estadística dinámica
E
Int.
La ecuación del modelo de crecimiento logístico
LGEM
Estadística dinámica
E
Int.
OFCL ciclo anterior, ajustado
OFCI
Interpolados
E
Trk, Int.
GFDL ciclo anterior, ajustado
GFDI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
GFDL ciclo anterior, ajustado con una intensidad variable de compensación de corrección que es función del tiempo previsto. Tenga en cuenta que para la pista, y GHMI GFDI son idénticos
GHMI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
Anterior ciclo HWRF, ajustado
HWFI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
EFP ciclo anterior, ajustado
GFSI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
UKM ciclo anterior, ajustado
UKMI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
EGRR ciclo anterior, ajustado
Egri
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
NGPS ciclo anterior, ajustado
NGPI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
GFDN ciclo anterior, ajustado
GFNI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
Anterior ciclo EMX, ajustado
EMXI
Interpolados-dinámicos
E
Trk, Int.
Promedio de GHMI, Egri, NGPI y GFSI
Guna
Consenso
E
Trk
Versión corregida del Guna los sesgos modelo
CGUN
Se ha corregido un consenso
E
Trk
AEMN ciclo anterior, ajustado
AEMI
Consenso
E
Trk, Int.
Promedio de GHMI, Egri, NGPI, HWFI y GFSI
TCON
Consenso
E
Trk
Versión de TCON corregido los sesgos modelo
TCCN
Se ha corregido un consenso
E
Trk
Promedio de por lo menos 2 de GHMI, Egri, NGPI, HWFI, GFSI, GFNI, EMXI
TVCN
Consenso
E
Trk
Versión de TVCN corregido los sesgos modelo
TVCC
Se ha corregido un consenso
E
Trk
Promedio de LGEM, HWFI, GHMI y DSPH
ICONO
Consenso
E
Int.
Promedio de por lo menos 2 de DSPH, LGEM, GHMI, HWFI y GFNI
IVCN
Consenso
E
Int.
FSU Super-conjunto
FSSE
Se ha corregido un consenso
E
Trk, Int.
Pronóstico modelos varían enormemente en su estructura y complejidad. Pueden ser lo suficientemente simple para funcionar en unos pocos segundos en un ordenador normal, o lo suficientemente complejo como para requerir un número de horas en una supercomputadora. modelos dinámicos, también conocidos como modelos numéricos, son los más complejos y el uso de computadoras de alta velocidad para resolver las ecuaciones físicas que rigen el movimiento de la atmósfera. Los modelos estadísticos, por el contrario, no consideran explícitamente la física de la atmósfera, sino que se basan en las relaciones históricas entre el comportamiento de la tormenta y los detalles específicos de la tormenta, como la ubicación y la fecha. Los modelos estadísticos dinámicos-mezcla de ambas técnicas dinámicos y estadísticos, haciendo un pronóstico basado en establecer relaciones históricas entre el comportamiento de las tormentas y las variables atmosféricas previstas por los modelos dinámicos. Los modelos de trayectoria mover un ciclón tropical (CT) a lo largo basado en el flujo predominante obtenidos a partir de un modelo dinámico separado. Por último, los modelos de conjunto o de consenso se crean mediante la combinación de los pronósticos de una colección de otros modelos. Las siguientes secciones proporcionan una descripción más detallada de los sistemas de modelado y modelos individuales de uso más frecuente en NHC.
b. Temprano versus tardío Modelos
Pronóstico modelos se caracterizan por ser ya sea temprano o tarde, dependiendo de si están disponibles para el pronosticador durante el ciclo de pronóstico. Por ejemplo, considere el ciclo de las 1200 UTC del pronóstico, que comienza con el tiempo de las 1200 UTC sinópticos y termina con la liberación de un pronóstico oficial a las 1500 UTC. La ejecución de las 1200 UTC del NWS / Global Forecast System (GFS) del modelo no está completa y disponible para el pronosticador hasta cerca de las 1600 UTC, una hora después de que el pronóstico es puesto en libertad. Así, el 1200 EFP UTC sería considerado una "tarde" del modelo ya que no podía ser utilizada para preparar el pronóstico oficial de las 1200 UTC. Por el contrario, los modelos BAM están generalmente disponibles dentro de unos minutos de la hora que se inicializan. Por lo tanto, que se denominan "principios" modelos. puntualidad modelo se muestra en la Tabla 1.
Debido a su complejidad, los modelos dinámicos son por lo general, aunque no siempre, los modelos finales. Afortunadamente, existe una técnica para tomar la última edición disponible de un último modelo y ajustar sus previsiones para que se aplique a la hora actual sinópticos y las condiciones iniciales. En el ejemplo anterior, los datos del pronóstico de 6 a 126 horas de los últimos (0600 UTC) de ejecución de la EFP se suavizan y se ajustan a continuación, o desplazado, por lo que el pronóstico de 6 h (válido a las 1200 UTC) coincidiría con lo observado 1200 UTC posición e intensidad de la TC. El proceso de ajuste crea una "temprana" versión del modelo GFS que se convierte en parte de la guía más actualizada disponible para el ciclo de Previsión las 1200 UTC. Las versiones ajustadas de los modelos finales se conocen, en gran parte por razones históricas, como "interpoladas" modelos.
c. Interpretación de Modelos de Predicción
NHC proporciona información detallada sobre la verificación de sus previsiones anteriores con un informe de verificación anual (
http://www.nhc.noaa.gov/verification/verify3.shtml). En promedio, los pronósticos del NHC oficiales suelen tener pequeños errores que cualquiera de los modelos individuales. El NHC pronostica refleja la consideración de toda la orientación de modelo así como la experiencia pronosticador. Por lo tanto, los usuarios deben consultar los productos de pronóstico oficial emitido por el CNH y locales de las Oficinas de Atención Nacional de Meteorología Pronóstico en lugar de verse en la salida de los modelos de pronóstico de sí mismos. Los usuarios también deben ser conscientes de que la incertidumbre existe en todos los pronósticos, y la interpretación adecuada de las previsiones NHC debe incorporar esta incertidumbre. pronosticadores NHC normalmente discutir la incertidumbre en el pronóstico de ciclones tropicales para la Discusión (TCD) de productos. NHC también prepara pronósticos probabilísticos que incorporen previsiones información sobre la incertidumbre (
http://www.nhc.noaa.gov/aboutnhcprobs.shtml).
d. Modelos Estadísticos
Los modelos estadísticos se basan en las relaciones establecidas entre la información específica de la tormenta, como la ubicación y época del año, y el comportamiento histórico de las tormentas. Mientras que estos modelos proporcionan orientación pronóstico clave en las últimas décadas, hoy estos modelos son los más utilizados como puntos de referencia de la habilidad contra la que los modelos más sofisticados y precisos, y el pronóstico oficial NHC se comparan. Los modelos que son menos precisas que un modelo estadístico simple son considerados "torpes" y modelos que son más precisos que los modelos estadísticos son considerados "hábiles". Debido a su simplicidad, los modelos estadísticos se encuentran entre los más rápidos de ejecutar y suelen estar disponibles a los meteorólogos a pocos minutos de inicialización.
Climatología y modelo de persistencia (CLIPER5)
CLIPER5 es un modelo de seguimiento estadístico desarrollado originalmente en 1972 y ampliado para proporcionar pronósticos a 120 horas (5 días) en 1998. Como su nombre lo indica, el modelo CLIPER5 se basa en la climatología y la persistencia. Emplea una técnica de regresión múltiple que las estimaciones de las relaciones entre varios parámetros de la participación activa de TC a un récord histórico de TC para predecir el comportamiento de la pista de la participación activa de TC. Las entradas a la CLIPER5 incluyen el movimiento actual y pasado de la TC en los últimos 12 - y de períodos de 24 horas, la dirección de su movimiento, su latitud y longitud, la fecha y la intensidad inicial. CLIPER5 la actualidad se utiliza principalmente como un punto de referencia para evaluar la habilidad de pronóstico de otros modelos y el pronóstico oficial NHC, más que como una ayuda pronóstico.
El huracán de intensidad de Estadística Pronóstico (SHIFOR5)
SHIFOR5 es un simple modelo estadístico que utiliza la intensidad de la climatología y la persistencia como predictores. En los últimos años se ha visto completada por el decaimiento-SHIFOR.
Caries SHIFOR5
Caries SHIFOR5 es una versión de SHIFOR5 que incluye un componente de debilitamiento en las comunidades terapéuticas se mueven tierra adentro. Caries SHIFOR5 es más a menudo se utiliza como referencia para evaluar la habilidad de pronóstico de otros modelos y el pronóstico oficial de intensidad NHC. A diferencia de CLIPER5, que no es competitivo con los modelos de la pista más compleja, la decadencia-SHIFOR5 proporciona una orientación útil intensidad operativa.
e. Los modelos estadísticos dinámicos-
NHC91/NHC98 Modelos
El nhc98 (Atlántico) y NHC91 modelos (al este del Pacífico) son modelos estadísticos dinámicos que emplean las relaciones estadísticas entre el comportamiento de la tormenta y los predictores utilizados por el CLIPER5, además de depender de factores predictivos pronósticos de flujo de dirección obtenidos a partir de los modelos de pronósticos dinámicos, tales como la profundidad de la capa media-GFS campos de altura geopotencial (un promedio de 1,000 a 100-MB). Estos modelos ya no producen guía de derrota competitivo.
Estadística de intensidad de huracanes Predicción Plan (barcos)
El modelo de los buques es un modelo de intensidad estadística dinámicos basados en relaciones estadísticas entre el comportamiento de las tormentas y las condiciones ambientales estimados a partir de los modelos de pronósticos dinámicos, así como en la climatología y la predicción de persistencia. Debido al uso de los predictores dinámicos, los errores de intensidad media de los buques son típicamente 10% -15% menos que los de SHIFOR5. BUQUES históricamente ha superado a la mayoría de los modelos dinámicos, incluyendo la licencia GFDL, y los barcos ha sido tradicionalmente una de las fuentes más hábiles de la orientación de intensidad de NHC.
BUQUES se basa en las técnicas de regresión múltiple. Los predictores de BUQUES incluyen la climatología y la persistencia, la atmósfera parámetros ambientales (por ejemplo, la cizalladura vertical del viento, la estabilidad, etc), y la entrada oceánicas como la temperatura superficial del mar (TSM) y el contenido de calor oceánico superior. Muchos de los factores predictivos se obtienen de la EFP y se hacen un promedio durante el período de pronóstico de todo. Los datos del desarrollo de las ecuaciones de regresión que se derivan son las comunidades terapéuticas de alta mar desde 1982 hasta el presente. Cada año, las ecuaciones de regresión son re-expresado con base en la inclusión de los datos year.s anterior. Por lo tanto, la ponderación de los factores predictivos puede cambiar de un año a otro. Los predictores que se encuentran actualmente a ser estadísticamente más significativas son: la diferencia entre la intensidad de la corriente y la estimación de la intensidad máxima potencial (MPI), cizalladura vertical del viento, la persistencia y la temperatura en la troposfera superior. Los buques también incluye predictores de datos de satélite como la fuerza y la simetría de la convección, medida a partir de imágenes satelitales infrarrojas y el contenido de calor de la capa superior del océano determina a partir de observaciones de altimetría por satélite.
DeMaria M., y J. Kaplan, 1994: la temperatura superficial del mar y la máxima intensidad de los ciclones tropicales en el Atlántico. Clima J., 7, 1324,1334.
DeMaria, M., M. Mainelli, L.K. Shay, J.A. Knaff, y Kaplan J., 2005: Nuevas mejoras para el esquema de predicción estadística huracán de intensidad (barcos). Wea. Previsión, 20, 531,543.
Caries BUQUES
Caries BUQUES es una versión de los buques que incluye un componente de la descomposición interior. Desde la tierra resultado de las interacciones en el debilitamiento, la decadencia-BUQUES condiciones normales, las previsiones de la intensidad más precisa cuando TC TC encuentro o interactuar con la tierra. Sobre el agua abierto sin interacciones de la tierra, las previsiones de la intensidad de la descomposición buques de carga y serán idénticos.
La ecuación del modelo de crecimiento logístico (LGEM)
LGEM es un modelo de pronóstico de intensidad de la estadística que utiliza la misma entrada de buques, sino en el marco de un sistema de predicción dinámico simplificado, en lugar de una regresión múltiple. La evolución de la intensidad se determina por una ecuación de crecimiento logístico que limita la solución a estar entre cero y el TC es el máximo potencial de intensidad (MPI), donde el MPI se estima a partir de una relación empírica con la temperatura superficial del mar (TSM). El pronóstico del viento máximo depende de la tasa de crecimiento del coeficiente que se calcula a partir de un subconjunto de la entrada al modelo BUQUES. contenido de calor del océano y otros parámetros derivados de los satélites geoestacionarios también se incorporan en el LGEM. Una diferencia importante de los buques es que el LGEM considera la variabilidad en las condiciones ambientales a lo largo de las previsiones mientras que los buques no, la mayoría de los predictores BUQUES se hacen un promedio durante el período de pronóstico de todo, mientras que el equivalente predictores LGEM son un promedio de sólo el 24 horas antes de la hora prevista válida. Además, el MPI en la predicción LGEM es el valor instantáneo, más que la media de periodo de pronóstico utilizados en los buques. Estas diferencias hacen que la predicción LGEM más sensibles a los cambios ambientales en el final del periodo de previsión, sino también hacer la predicción más sensibles a la pista de los errores de pronóstico. Dado que el modelo de promedios LGEM sus predictores en un período de tiempo más corto, también es más capaz para representar los cambios de intensidad de las tormentas que se mueven de agua a la tierra y la espalda sobre el agua en relación con el modelo BUQUES.
