全球季节性热带气旋预测研究综述

本文由Philip Klotzbach（科罗拉多州立大学）、Eric Blake（美国国家海洋和大气管理局/国家飓风中心）、Joanne Camp（英国气象局）等来自12个机构的学者联合撰写，发表于2019年9月的《Tropical Cyclone Research and Review》（第8卷，第3期）。论文系统梳理了全球12家机构在季节性热带气旋（Tropical Cyclone, TC）预测领域的方法、输出结果及预测技巧，并探讨了未来研究方向。

研究背景与目标

季节性TC预测始于20世纪80年代，由澳大利亚气象局的Neville Nicholls和大西洋盆地的William Gray（科罗拉多州立大学）开创。早期预测基于统计模型，利用厄尔尼诺-南方振荡（ENSO）等气候现象与TC活动的历史关系。随着技术进步，动态模型（Dynamical Models）和混合统计-动态模型（Hybrid Statistical/Dynamical Models）逐渐成为主流。本文旨在：
1. 总结当前全球各海域（如北大西洋、西北太平洋等）的季节性TC预测方法；
2. 评估不同模型的实时预测技巧（2003-2018年）；
3. 探讨超季节性（如多年尺度）预测的潜力；
4. 提出未来改进方向。

主要观点与论据

1. 预测方法与技术

统计模型：基于历史气候指数（如ENSO、海表温度SST）与TC活动的相关性。例如，科罗拉多州立大学（CSU）的模型结合CFSR再分析数据和类比年份选择技术。
动态模型：通过全球环流模型（GCM）模拟TC生成环境。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的SEAS5模型能预测TC路径密度和登陆概率，其水平分辨率提升显著改善了TC climatology的模拟精度（图6）。
混合模型：动态模型预测大尺度气候因子，统计模型关联这些因子与TC活动。例如，热带风暴风险公司（TSR）将北大西洋分为三个子区域，分别预测飓风频率后汇总（图3）。

支持证据：
- CSU的北大西洋飓风预测（1984-2018年）显示，8月发布的命名风暴数量预测与观测值的相关系数达0.74（图2）。
- ECMWF的SEAS5模型对西北太平洋ACE指数的预测技巧（相关系数0.78）优于前代系统（Stockdale et al., 2018）。

2. 预测技巧评估

北大西洋盆地：
- 早期（4月）预测技巧较低（相关系数r~0-0.2），6月提升至中等（r~0.2-0.4），8月达高技巧（r~0.5-0.8）（图1）。
- NOAA的CFS-T382高分辨率模型在东亚登陆TC预测中表现优异（Murakami et al., 2016a）。

西北太平洋盆地：
- TSR对强台风数量和ACE指数的7月预测技巧显著（r=0.65-0.75）（图4）。
- 上海台风研究所（STI）的混合模型（CFSv2驱动）对TC生成数的预测技巧从1月起即达0.62-0.80（图8）。

其他海域：
- 澳大利亚气象局的Support Vector Regression（SVR）模型在澳大利亚区域（AR）的预测误差比传统线性判别分析（LDA）降低26%。

3. 超季节性预测

近年研究尝试将预测扩展至多年尺度（如2-10年）。北大西洋因显著的年代际信号成为重点：
- Smith et al.（2010）首次证明TC频率在多年尺度上的可预测性；
- Caron et al.（2018）指出，多模型集合（如NMME）对登陆TC的预测技巧优于气候学基准。

4. 未来研究方向

论文提出以下建议：
1. 数据改进：利用ERA5等新再分析数据优化统计模型；
2. 技术创新：探索机器学习方法，提升ENSO中性季的预测能力；
3. 区域化预测：发展针对特定区域（如登陆带）的精细化模型；
4. 跨学科合作：通过http://www.seasonalhurricanepredictions.org整合多机构预测。

论文价值与意义

1. 学术价值：首次系统比较全球主要TC预测机构的方法与技巧，为气候动力学和灾害防控研究提供基准。
   
2. 应用价值：实时预测技巧的提升（如8月北大西洋ACE预测r>0.7）可直接支持应急管理和保险行业。
   
3. 前瞻性：超季节性预测的探索为长期气候适应策略奠定基础。
   

亮点

1. 多机构协作：涵盖政府、高校和私营部门的26家预测机构数据；
   
2. 技术多样性：从纯统计到高分辨率动态模型的全面对比；
   
3. 跨盆地验证：首次同步评估北大西洋、西北太平洋等6个海域的预测能力。
   

（注：全文引用文献均来自原文档参考文献列表，具体可参见原文DOI: 10.6057/2019TCRR03.03）