Jump to content

Модель прогноза тропических циклонов

Это хорошая статья. Нажмите здесь для получения дополнительной информации.

, время от времени все еще случаются значительные ошибки траектории Эрнесто (2006) Как видно из раннего прогноза . Официальный прогноз NHC Флоридой фактическая траектория урагана — белая линия над обозначен голубым цветом, а .

Модель прогноза тропических циклонов — это компьютерная программа, которая использует метеорологические данные для прогнозирования аспектов будущего состояния тропических циклонов . Существует три типа моделей: статистические, динамические и комбинированные статистико-динамические. [1] Динамические модели используют мощные суперкомпьютеры со сложным программным обеспечением для математического моделирования и метеорологические данные для расчета будущих погодных условий . Статистические модели прогнозируют эволюцию тропического циклона более простым способом, путем экстраполяции наборов исторических данных, и, таким образом, их можно быстро запускать на таких платформах, как персональные компьютеры . Статистически-динамические модели используют аспекты обоих типов прогнозирования. Для тропических циклонов существуют четыре основных типа прогнозов: траектория , интенсивность, штормовой нагон и осадки . Динамические модели не разрабатывались до 1970-х и 1980-х годов, а более ранние усилия были сосредоточены на проблеме штормовых нагонов.

Трековые модели не демонстрировали способности прогнозировать по сравнению со статистическими моделями до 1980-х годов. Статистически-динамические модели использовались с 1970-х по 1990-е годы. Ранние модели используют данные предыдущих запусков моделей, а поздние модели выдают результаты после отправки официального прогноза ураганов. Использование консенсусных , ансамблевых и суперансамбльных прогнозов снижает ошибки больше, чем любая отдельная модель прогноза. Как консенсусные, так и суперансамблевые прогнозы могут использовать рекомендации глобальных и региональных моделей для повышения производительности больше, чем любой из их соответствующих компонентов. Методы, используемые Объединенным центром предупреждения о тайфунах, показывают, что прогнозы суперансамбля являются очень мощным инструментом для прогнозирования траекторий.

Статистическое руководство

[ редактировать ]
r-CLIPER для урагана Изабель (2003 г.)

Первым статистическим руководством, использованным Национальным центром ураганов , была методика аналоговых ураганов (HURRAN), которая была доступна в 1969 году. Она использовала недавно разработанную базу данных тропических циклонов Северной Атлантики для поиска штормов с похожими траекториями. Затем он сместил их следы по текущему пути шторма и использовал местоположение, направление и скорость движения, а также дату, чтобы найти подходящие аналоги. Этот метод хорошо себя зарекомендовал применительно к штормам к югу от 25-й параллели , которые еще не повернули на север, но плохо с системами, близкими к рекривизне или после нее. [2] С 1972 года статистическая модель климатологии и устойчивости (CLIPER) используется для составления прогнозов траектории тропических циклонов. В эпоху умелых динамических прогнозов CLIPER теперь используется в качестве основы для демонстрации навыков моделей и прогнозистов. [3] Статистический прогноз интенсивности ураганов (SHIFOR) используется с 1979 года для прогнозирования интенсивности тропических циклонов. Он использует климатологию и постоянство для прогнозирования будущей интенсивности, включая текущий юлианский день , текущую интенсивность циклона, интенсивность циклона 12 часов назад, начальную широту и долготу шторма, а также его зональные (восток-запад) и меридиональные (север-юг) ) компоненты движения. [2]

В период с 1970-х по 1990-е годы была разработана серия статистико-динамических моделей, в которых использовались уравнения регрессии, основанные на результатах CLIPER и последних результатах моделей примитивных уравнений , запущенных в Национальном метеорологическом центре, затем в Национальных центрах экологического прогнозирования , и получили название NHC73. NHC83, NHC90, NHC91 и NHC98. [1] [4] В области прогнозирования траекторий тропических циклонов , несмотря на постоянное совершенствование управления динамическими моделями, которое происходило с увеличением вычислительной мощности, только в десятилетии 1980-х годов числовое прогнозирование погоды продемонстрировало свои навыки , и до 1990-х годов, когда оно постоянно превосходило статистические или простые динамические модели. [5] В 1994 году была создана версия SHIFOR для северо-западной части Тихого океана для прогнозирования тайфунов , известная как Статистический прогноз интенсивности тайфунов (STIFOR), в которой использовались данные 1971–1990 годов для этого региона для разработки прогнозов интенсивности на 72 часа вперед. . [6]

Что касается прогнозирования интенсивности, Статистическая схема прогнозирования интенсивности ураганов (SHIPS) использует взаимосвязи между условиями окружающей среды из Глобальной системы прогнозирования (GFS), такими как вертикальный сдвиг ветра и температура поверхности моря , климатология и устойчивость (поведение шторма) с помощью множественных методов регрессии. разработать прогноз интенсивности для систем северной Атлантики и северо-восточной части Тихого океана. [1] Аналогичная модель была разработана для северо-западной части Тихого океана и южного полушария, известная как Система статистического прогнозирования интенсивности (STIPS), которая учитывает взаимодействие с сушей посредством входных условий окружающей среды из модели Оперативной глобальной системы прогнозирования ВМФ (NOGAPS). [7] Версия SHIPS с внутренним компонентом распада известна как Decay SHIPS (DSHIPS). Модель уравнения логистического роста (LGEM) использует те же входные данные, что и SHIPS, но в рамках упрощенной системы динамического прогнозирования. [1] В рамках прогнозирования осадков тропических циклонов была разработана модель климатологии и устойчивости осадков (r-CLIPER) с использованием микроволновых данных об осадках со спутников, находящихся на полярной орбите над океаном, и измерений осадков первого порядка с суши, чтобы получить реалистичное распределение осадков для тропических циклонов. циклоны на основе прогноза Национального центра ураганов. Работает с 2004 года. [8] Статистически-параметрическая модель радиусов ветра была разработана для использования в Национальном центре ураганов и Объединенном центре предупреждения о тайфунах, которая использует климатологию и устойчивость для прогнозирования структуры ветра на пять дней вперед. [2]

Динамическое руководство

[ редактировать ]
Пример запуска SLOSH

Первая динамическая модель прогнозирования траекторий ураганов, Модель прогнозирования траекторий баротропных тропических циклонов Сандерса (SANBAR), [9] был введен в 1970 году и использовался Национальным центром ураганов в рамках своего оперативного руководства до 1989 года. Он был основан на упрощенном наборе уравнений динамики атмосферы (эквивалентная баротропная формула) с использованием среднего значения ветра в глубоких слоях.

В 1972 году была разработана первая модель прогнозирования штормовых нагонов вдоль континентального шельфа США, известная как Специальная программа по составлению списка амплитуд нагонов от ураганов (SPLASH). [10] В 1978 году начала работать первая полнофизическая модель отслеживания ураганов, основанная на атмосферной динамике – модель подвижной мелкой сетки (MFM). [11] Модель квазилагранжевой ограниченной области (QLM) представляет собой многоуровневую модель примитивных уравнений, использующую декартову сетку и глобальную систему прогнозирования (GFS) для граничных условий. [2] В начале 1980-х годов было обнаружено, что ассимиляция ветров, полученных со спутников, на основе водяного пара, инфракрасных и видимых спутниковых изображений, улучшает прогнозирование траектории тропических циклонов. [12] Модель урагана Лаборатории геофизической гидродинамики (GFDL) использовалась в исследовательских целях в период с 1973 по середину 1980-х годов. Как только было установлено, что он может продемонстрировать свои навыки в прогнозировании ураганов, многолетний переходный период превратил исследовательскую модель в оперативную модель, которая могла использоваться Национальной метеорологической службой для прогнозирования как траектории, так и интенсивности в 1995 году. [13] К 1985 году модель «Морское озеро и наводнения от ураганов на суше» (SLOSH) была разработана для использования в районах Мексиканского залива и вблизи восточного побережья США, которая была более надежной, чем модель SPLASH. [14]

Модель бета-адвекции (BAM) используется в эксплуатации с 1987 года с использованием направляющих ветров, усредненных по слою от 850 до 200 гПа, и эффекта Бета, который заставляет шторм дрейфовать на северо-запад из-за различий в эффекте Кориолиса в тропическом циклоне. [15] Чем больше циклон, тем сильнее, вероятно, будет воздействие бета-эффекта. [16] Начиная с 1990 года, в эксплуатацию эксплуатировались три версии BAM: средний ветер BAM на мелководье (BAMS) в слое от 850 до 700 гПа, средний BAM (BAMM), в котором используются средние значения ветра в слое от 850 гПа до 400 гПа, и BAM Deep (BAMD), который аналогичен BAM до 1990 года. [4] Для слабого урагана без хорошо развитой центральной грозовой активности BAMS работает хорошо, поскольку слабые штормы, как правило, управляются слабыми ветрами. [1] По мере того, как шторм становится сильнее, а связанная с ним грозовая активность вблизи его центра становится глубже, BAMM и BAMD становятся более точными, поскольку эти типы штормов в большей степени управляются ветрами на верхних уровнях. Если прогноз по трем версиям аналогичен, то синоптик может сделать вывод, что существует минимальная неопределенность, но если версии сильно различаются, то у синоптика меньше уверенности в предсказанном пути из-за большей неопределенности. [17] Большие различия между прогнозами модели также могут указывать на сдвиг ветра в атмосфере, что также может повлиять на прогноз интенсивности. [1]

Протестированная в 1989 и 1990 годах баротропная модель Вика Ооямы (VICBAR) использовала сплайн-представление переменных кубической формы B для объективного анализа наблюдений и решений уравнений прогнозирования мелководья во вложенных областях, с граничными условиями, определяемыми как глобальные прогнозная модель. [18] В 1992 году она была реализована как баротропная модель синусоидального преобразования ограниченной площади (LBAR) с использованием GFS для граничных условий. [2] К 1990 году Австралия разработала собственную модель штормового нагона, которую можно было запустить за несколько минут на персональном компьютере. [19] Японское метеорологическое агентство (JMA) разработало собственную модель тайфуна (TYM) в 1994 году. [20] а в 1998 году агентство начало использовать собственную модель динамического штормового нагона . [21]

Прогноз NOAA относительно урагана Ирен

Модель исследования и прогнозирования погоды ураганов (HWRF) представляет собой специализированную версию модели исследования и прогнозирования погоды (WRF) и используется для прогнозирования направления и интенсивности циклонов тропических . Модель была разработана Национальным управлением океанических и атмосферных исследований (NOAA), Лабораторией военно-морских исследований США , Университетом Род-Айленда и Университетом штата Флорида . [22] Он вступил в строй в 2007 году. [23] Несмотря на улучшения в прогнозировании траектории, прогнозирование интенсивности тропического циклона на основе численного прогноза погоды по-прежнему остается сложной задачей, поскольку статистические методы продолжают демонстрировать более высокую эффективность по сравнению с динамическим управлением. [24] Помимо специализированных руководств, глобальные руководства, такие как GFS, унифицированная модель (UKMET), NOGAPS, японская глобальная спектральная модель (GSM), модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды , французская Action de Recherche Petite Echelle Grande Echelle (ARPEGE) и модели Aire Limit´ee Adaptation Dynamique Initialisation (ALADIN), модель Индийского национального центра среднесрочного прогнозирования погоды (NCMRWF), модели Корейской глобальной системы ассимиляции и прогнозирования данных (GDAPS) и региональной системы ассимиляции и прогнозирования данных (RDAPS), Гонконг /Китайская оперативная региональная спектральная модель (ORSM) и канадская глобальная экологическая многомасштабная модель (GEM) используются для отслеживания и определения интенсивности. [2]

Своевременность

[ редактировать ]

Некоторые модели не производят выходные данные достаточно быстро, чтобы их можно было использовать в цикле прогнозирования сразу после запуска модели (включая HWRF, GFDL и FSSE). Большинству вышеупомянутых моделей отслеживания (кроме CLIPER) требуются данные глобальных погодных моделей , таких как GFS, которые выдают выходные данные примерно на четыре часа после синоптических времен 00:00, 06:00, 12:00 и 18:00 по всемирному координированному времени (UTC). Для половины своих прогнозов NHC выпускает прогнозы только через три часа после этого времени, поэтому некоторые «ранние» модели — NHC90, BAM и LBAR — запускаются с использованием прогноза 12-часовой давности на текущее время. «Поздние» модели, такие как GFS и GFDL, заканчивают свое действие после того, как рекомендация уже выпущена. Эти модели интерполируются до текущей позиции шторма для использования в следующем цикле прогноза – например, GFDI, интерполированная версия модели GFDL. [1] [25]

Методы консенсуса

[ редактировать ]
Вверху : модель WRF, моделирующая следы урагана Рита . Внизу : распространение многомодельного ансамблевого прогноза NHC.

Использование консенсуса прогнозных моделей уменьшает ошибку прогноза. [26] В отслеживающем отношении модель GUNA представляет собой консенсус интерполированных версий GFDL, UKMET с контролем качества, применяемого к моделям отслеживания циклонов, моделей NOGAPS ВМС США и GFS. Версия GUNA, исправленная с учетом систематических ошибок модели, известна как CGUN. Консенсус TCON — это консенсус GUNA плюс модель Hurricane WRF. Версия TCON, скорректированная с учетом систематических ошибок модели, известна как TCCN. Лагированное среднее значение двух последних запусков членов в рамках модели TCON плюс ECMWF известно как консенсус TVCN. Версия TVCN с поправкой на предвзятость модели представляет собой консенсус TVCC. [1]

В начале 2013 года NAVGEM заменила NOGAPS в качестве основной оперативной модели глобального прогнозирования ВМФ. На сезон 2013 года и до тех пор, пока не будет проведена проверка модели, она не используется при разработке каких-либо консенсусных прогнозов.

Что касается интенсивности, то комбинация моделей LGEM, интерполированного GFDL, интерполированного HWRF и DSHIPS известна как консенсус ICON. Лагированное среднее значение двух последних запусков моделей в рамках консенсуса ICON называется консенсусом IVCN. [1] В северо-западной части Тихого океана и южном полушарии консенсус STIPS из десяти членов формируется на основе результатов NOGAPS. GFS, японская GSM, связанная система мезомасштабного прогнозирования океана и атмосферы (COAMPS), UKMET, японская TYM, GFDL с граничными условиями NOGAPS, модель метеорологического агентства ВВС (AFWA), австралийская система локального прогнозирования тропических циклонов и баротропная модель Вебера. [7]

Ансамблевые методы

[ редактировать ]

Ни одна модель не может быть абсолютно точной, потому что невозможно узнать все об атмосфере достаточно своевременно, а проводимые атмосферные измерения не являются абсолютно точными. [27] Использование ансамблевого метода прогнозирования, будь то многомодельный ансамбль или многочисленные члены ансамбля на основе глобальной модели, помогает определить неопределенность и дополнительно ограничить ошибки. [28] [29]

С февраля 2008 года JMA разработало ансамблевую систему прогнозирования тайфунов, состоящую из 11 участников, известную как Система ансамблевого прогнозирования тайфунов (TEPS), срок действия которой составляет 132 часа. Он использует версию GSM с более низким разрешением (с большим шагом сетки) с десятью возмущенными элементами и одним невозмущенным элементом. Система уменьшает количество ошибок в среднем на 40 километров (25 миль) через пять дней по сравнению с GSM с более высоким разрешением. [30]

Суперансамбль штата Флорида (FSSE) создается на основе набора моделей, в которых затем используются уравнения статистической регрессии, разработанные на этапе обучения, чтобы уменьшить их систематические ошибки, что дает прогнозы лучше, чем модели-члены или их среднее решение. Он использует 11 глобальных моделей, в том числе пять, разработанные в Университете штата Флорида , унифицированную модель, GFS, NOGAPS, NOGAPS ВМС США, модель Австралийского бюро метеорологических исследовательских центров (BMRC) и канадскую модель Recherche en Prévision Numérique (RPN). ) модель. Он демонстрирует значительные навыки в прогнозировании траектории, интенсивности и количества осадков тропических циклонов. [31]

Система прогнозирования системного подхода (SAFA) была разработана Объединенным центром предупреждения о тайфунах для создания выборочного консенсусного прогноза, который исключил из рассмотрения более ошибочные прогнозы на 72-часовой период времени с использованием модели NOGAPS ВМС США, GFDL, Японского метеорологического агентства. Глобальные модели агентства и модели тайфунов, а также УКМЕТ. За пятилетнюю историю SAFA все модели улучшились, и устранение ошибочных прогнозов оказалось затруднительным в операционной деятельности. [32]

Теория солнечных пятен

[ редактировать ]

Отчет 2010 года связывает низкую активность солнечных пятен с высокой активностью ураганов . Анализ исторических данных показал, что вероятность того, что хотя бы один ураган обрушится на континентальную часть Соединенных Штатов в год пика солнечных пятен, составляла 25%; вероятность 64% в год с низким количеством солнечных пятен. В июне 2010 года предсказатели ураганов в США не использовали эту информацию. [33]

Точность модели прогноза ураганов

[ редактировать ]

Точность моделей прогноза ураганов может значительно варьироваться от шторма к шторму. Для некоторых штормов факторы, влияющие на траекторию ураганов, относительно просты, и модели не только точны, но и дают схожие прогнозы, в то время как для других штормов факторы, влияющие на траекторию ураганов, более сложны, и разные модели дают очень разные прогнозы. [34]

См. также

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б с д и ж г час я Национальный центр ураганов (июль 2009 г.). «Техническое резюме моделей отслеживания и интенсивности Национального центра ураганов» (PDF) . Национальное управление океанических и атмосферных исследований . стр. 1–7 . Проверено 26 февраля 2011 г.
  2. ^ Перейти обратно: а б с д и ж Чан, Джонни КЛ и Джеффри Д. Кеперт (2010). Глобальные перспективы тропических циклонов: от науки к смягчению последствий . Всемирная научная. стр. 288–292. ISBN  978-981-4293-47-1 . Проверено 24 февраля 2011 г.
  3. ^ Кнафф, Джон А.; Демария, Марк; Сэмпсон, Чарльз Р.; Гросс, Джеймс М. (февраль 2003 г.). «Статистические 5-дневные прогнозы интенсивности тропических циклонов, полученные на основе климатологии и устойчивости» (PDF) . Погода и прогнозирование . 18 : 80–81. Бибкод : 2003WtFor..18...80K . doi : 10.1175/1520-0434(2003)018<0080:SDTCIF>2.0.CO;2 . ISSN   1520-0434 . Проверено 25 февраля 2011 г.
  4. ^ Перейти обратно: а б Симпсон, Роберт Х. (2003). Ураган!: Борьба с катастрофой: прогресс и проблемы после Галвестона, 1900 год . Американский геофизический союз . п. 110. ИСБН  978-0-87590-297-5 . Проверено 25 февраля 2011 г.
  5. ^ Франклин, Джеймс (20 апреля 2010 г.). «Проверка прогнозов Национального центра ураганов» . Национальный центр ураганов . Проверено 2 января 2011 г.
  6. ^ Чу, Ян-Хва (ноябрь 1994 г.). «Регрессионная модель для прогноза интенсивности тропических циклонов в западной части северной части Тихого океана» . Лаборатория военно-морских исследований США . Архивировано из оригинала 8 апреля 2013 года . Проверено 15 марта 2011 г.
  7. ^ Перейти обратно: а б Сэмпсон, Чарльз Р., Джон А. Кнафф и Марк ДеМария (1 марта 2006 г.). «Консенсус модели статистической интенсивности для Объединенного центра предупреждения о тайфунах» (PDF) . Проверено 15 марта 2011 г. {{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  8. ^ Национальный исследовательский совет (США). Комитет по будущему миссий по измерению осадков, Национальный исследовательский совет (США). Совет по атмосферным наукам и климату (2007 г.). Роль NOAA в оценке и применении глобальных осадков с помощью космических технологий . Пресса национальных академий. ISBN  978-0-309-10298-8 .
  9. ^ Р.В. Берпи (2008). «Модель прогнозирования траектории баротропных тропических циклонов Сандерса (SANBAR)» . Метеорологические монографии . 33 (55): 233–240. дои : 10.1175/0065-9401-33.55.233 .
  10. ^ Желеснянски, К.П., Дж. Чен и В.А. Шаффер (апрель 1992 г.). «SLOSH: Морские, озерные и сухопутные нагоны от ураганов. Технический отчет NOAA NWS 48» (PDF) . Национальное управление океанических и атмосферных исследований . п. 2 . Проверено 15 марта 2011 г. {{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  11. ^ Шуман, Фредерик Г. (сентябрь 1989 г.). «История численного прогноза погоды в Национальном метеорологическом центре» . Погода и прогнозирование . 4 (3): 286–296. Бибкод : 1989WtFor...4..286S . doi : 10.1175/1520-0434(1989)004<0286:HONWPA>2.0.CO;2 . ISSN   1520-0434 .
  12. ^ Ле Маршалл; ДФ; Л. М. Лесли и А. Ф. Беннетт (1996). «Тропический циклон Бети – пример преимуществ ассимиляции почасовых спутниковых данных о ветре» (PDF) . Австралийский метеорологический журнал . 45 : 275.
  13. ^ Лаборатория геофизической гидродинамики (28 января 2011 г.). «Оперативный прогноз траектории и интенсивности ураганов» . Национальное управление океанических и атмосферных исследований . Проверено 25 февраля 2011 г.
  14. ^ Ярвинен Б.Дж. и Си.Дж. Нойманн (1985). «Оценка модели штормового нагона SLOSH» . Бюллетень Американского метеорологического общества . 66 (11): 1408–1411. Бибкод : 1985BAMS...66.1408. . дои : 10.1175/1520-0477-66.11.1408 .
  15. ^ Глоссарий метеорологии (июнь 2000 г.). «Бета-эффект» . Американское метеорологическое общество . Архивировано из оригинала 6 июня 2011 года . Проверено 5 мая 2008 г.
  16. ^ «Раздел 1. Влияние на движение тропических циклонов» . ВМС США . 2011 . Проверено 25 февраля 2011 г.
  17. ^ Уорнер, Томас Томкинс (2010). Численный прогноз погоды и климата . Издательство Кембриджского университета . стр. 266–275. ISBN  978-0-521-51389-0 . Проверено 11 февраля 2011 г.
  18. ^ Демария, Марк; Аберсон, Сим Д.; Оояма, Кацуюки В.; Лорд, Стивен Дж. (1992). «Вложенная спектральная модель для прогнозирования траектории ураганов» . Ежемесячный обзор погоды . 120 (8): 1628–1643. Бибкод : 1992MWRv..120.1628D . doi : 10.1175/1520-0493(1992)120<1628:ANSMFH>2.0.CO;2 . ISSN   1520-0493 .
  19. ^ Хабберт, Грэм Д., Грег Дж. Холланд, Лэнс М. Лесли, Майкл Дж. Мэнтон (март 1991 г.). «Компьютерные методы: система реального времени для прогнозирования штормовых нагонов тропических циклонов» . Погода и прогнозирование . 6 (1): 86–87. Бибкод : 1991WtFor...6...86H . doi : 10.1175/1520-0434(1991)006<0086:ARTSFF>2.0.CO;2 . ISSN   1520-0434 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  20. ^ Зшау, Йохен и Андреас Н. Купперс (2003). Системы раннего предупреждения для уменьшения опасности стихийных бедствий . Спрингер. п. 172. ИСБН  978-3-540-67962-2 . Проверено 16 марта 2011 г.
  21. ^ Хигаки, Масакадзу, Хиронори Хаясибара и Футоши Нодзаки (20 апреля 2009 г.). «Описание модели прогнозирования штормовых нагонов Японского метеорологического агентства» (PDF) . Японское метеорологическое агентство . п. 25 . Проверено 15 марта 2011 г. {{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  22. ^ «Точность прогнозов погоды повышается благодаря новой компьютерной модели» . UCAR Пресс-релиз . Архивировано из оригинала 19 мая 2007 года . Проверено 9 июля 2007 г.
  23. ^ «Новая усовершенствованная модель ураганов помогает прогнозистам NOAA» . Журнал НОАА . Проверено 9 июля 2007 г.
  24. ^ Раппапорт, Эдвард Н.; Франклин, Джеймс Л.; Авила, Ликсион А.; Бэйг, Стивен Р.; Бевен, Джон Л.; Блейк, Эрик С.; Берр, Кристофер А.; Цзиинг, Цзянн-Гво; Джакинс, Кристофер А.; Кнабб, Ричард Д.; Ландси, Кристофер В.; Майнелли, Мишель; Мэйфилд, Макс; МакЭди, Колин Дж.; Паш, Ричард Дж.; Сиско, Кристофер; Стюарт, Стейси Р.; Триббл, Аша Н. (апрель 2009 г.). «Достижения и проблемы Национального центра ураганов». Погода и прогнозирование . 24 (2): 395–419. Бибкод : 2009WtFor..24..395R . CiteSeerX   10.1.1.207.4667 . дои : 10.1175/2008WAF2222128.1 . S2CID   14845745 .
  25. ^ Франклин, Джеймс Л. (21 мая 2006 г.). «Отчет о проверке прогнозов Национального центра ураганов на 2005 год» (PDF) . Национальный центр ураганов . п. 6 . Проверено 26 февраля 2011 г.
  26. ^ Кимберлейн, Тодд (июнь 2007 г.). «Разговор о движении и интенсивности тропических циклонов» . Центр гидрометеорологических прогнозов . Проверено 21 июля 2007 г.
  27. ^ Эпштейн, ES (декабрь 1969 г.). «Стохастический динамический прогноз». Теллус . 21 (6): 739–759. Бибкод : 1969Tell...21..739E . дои : 10.1111/j.2153-3490.1969.tb00483.x .
  28. ^ Гримит, Эрик П.; Масс, Клиффорд Ф. (октябрь 2004 г.). «Переопределение взаимосвязи между распространением ансамбля и навыками с вероятностной точки зрения» (PDF) . Университет Вашингтона . Архивировано из оригинала (PDF) 12 октября 2008 года . Проверено 2 января 2010 г.
  29. ^ Чжоу, Бинбин; Ду, Джун (февраль 2010 г.). «Прогнозирование тумана на основе многомодельной мезомасштабной системы ансамблевого прогнозирования» (PDF) . Погода и прогнозирование . 25 (1): 303–322. Бибкод : 2010WtFor..25..303Z . дои : 10.1175/2009WAF2222289.1 . S2CID   4947206 . Проверено 2 января 2011 г.
  30. ^ Ямагути, Мунехико и Такуя Комори (20 апреля 2009 г.). «Описание системы ансамблевого прогнозирования тайфунов Японского метеорологического агентства» (PDF) . Японское метеорологическое агентство . стр. 14–15 . Проверено 15 марта 2011 г.
  31. ^ Палмер, Тим и Рената Хагедорн (2006). Предсказуемость погоды и климата . Издательство Кембриджского университета. стр. 532–545. ISBN  978-0-521-84882-4 . Проверено 26 февраля 2011 г.
  32. ^ Сэмпсон, Чарльз Р., Джон А. Кнафф и Эдвард М. Фукада (июнь 2007 г.). «Заметки и переписка: оперативная оценка выборочного консенсуса в западной части северной части Тихоокеанского бассейна» . Погода и прогнозирование . 22 (3): 671–675. Бибкод : 2007WtFor..22..671S . дои : 10.1175/WAF991.1 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  33. ^ Уэймер, Джим (1 июня 2010 г.). «Исследователи: Меньше солнечных пятен, больше штормов». Мельбурн, Флорида: Флорида сегодня. стр. 1А.
  34. ^ [НУЛЕВОЙ]. «Ураганы: наука и общество: точность модели прогноза ураганов» .
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 5d601974523eb1409d9c7f9ef158baa2__1717538280
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/5d/a2/5d601974523eb1409d9c7f9ef158baa2.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Tropical cyclone forecast model - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)