蘇瑞雄

（廣西壯族自治區(qū)南寧市賓陽縣氣象局，廣西 南寧 530400）

當(dāng)前，人們已經(jīng)應(yīng)用了計算機(jī)來采集臺風(fēng)各路徑的數(shù)據(jù)。在工作中，人們發(fā)現(xiàn)自動化采集數(shù)據(jù)會存在數(shù)據(jù)采集缺失，數(shù)據(jù)精確度異常的現(xiàn)象。如果應(yīng)用人工校正數(shù)據(jù)的方法，那么將會干涉計算機(jī)自動化采集數(shù)據(jù)和播報數(shù)報的工作，從而降低工作效率，并且人工干涉將耗費(fèi)太多的人力資源，提高了工作成本。為了讓計算機(jī)能智能化，集成化、批量化的處理數(shù)據(jù)，能結(jié)合人們的需求預(yù)估未獲得的數(shù)據(jù)及校正存在偏差的數(shù)據(jù)，人們需要一套科學(xué)的數(shù)據(jù)處理方案。

一、臺風(fēng)路徑集合預(yù)報概述

在播報臺風(fēng)信息時，出于種種因素，氣象部門沒有即時獲取臺風(fēng)信息，或者獲取的臺風(fēng)信息存在誤差。此時，如果沒即時得到數(shù)值或者校正數(shù)值，那么人們將得不到需要的臺風(fēng)信息。為了能夠預(yù)估出沒有獲得的信息，或者即時糾正獲得信息中的偏差，人們把一個時間段內(nèi)的臺風(fēng)信息當(dāng)作集合，然后將集論合的分析應(yīng)用于臺風(fēng)值的預(yù)估中，獲得人們需要的數(shù)值，或者校正數(shù)值的偏差，這就是基于預(yù)估偏差的臺風(fēng)路徑集合預(yù)報方法，人們又稱它為MIX。

二、基于預(yù)估偏差的臺風(fēng)路徑集合預(yù)報方法

（一）氣象資料介紹

為了說明基于預(yù)估偏差的臺風(fēng)路徑集合預(yù)報方法，現(xiàn)采集我市2010～2019年這個時間段的48 場臺風(fēng)信息資料。實(shí)時臺風(fēng)監(jiān)測資料時間不定，各氣象站采集的臺風(fēng)路徑預(yù)報發(fā)布時間不同該次將提出一個假設(shè)，即如果一個站點(diǎn)沒有數(shù)值，或者數(shù)值存在偏差，那么如何利用這個時間段內(nèi)數(shù)值與數(shù)值的關(guān)聯(lián)，提出校正的方案，然后應(yīng)用校正的方式來預(yù)估臺風(fēng)數(shù)值，或者校正臺風(fēng)數(shù)值的偏差。

（二）方法介紹

1.集合預(yù)報規(guī)則

設(shè)氣象站的臺風(fēng)信息為有模式和無模式，有模式為氣象站已經(jīng)獲取了信息，無模式為氣象站未獲取信息。對有模式和無模式作不同的數(shù)值預(yù)估偏差處理，然后獲得已經(jīng)被校正的數(shù)值。而氣象臺發(fā)布的數(shù)值為已經(jīng)被校正過的數(shù)據(jù)。這一技術(shù)方案的應(yīng)用規(guī)則如圖1：

圖1：具體預(yù)報方法技術(shù)路線

2.集合預(yù)報流程

設(shè)數(shù)值的取值為K，基于預(yù)估偏差的臺風(fēng)路徑集合預(yù)報方法實(shí)施流程圖為圖2：

圖2：基于預(yù)估偏差的臺風(fēng)路徑集合預(yù)報方法實(shí)施流程圖

（三）集合預(yù)報模型

1.臨近樣本取值的規(guī)則

無模式發(fā)布路徑預(yù)報與有模式發(fā)布路徑預(yù)報的取值頻次存在差異，并且他們預(yù)估偏差公式、模式權(quán)重分析方法、校正模式預(yù)報公式均存在差異，在探討臨近樣本取值的規(guī)則時，需要分類探討。

2.臨近樣本取值的范圍

臨近樣本取值的范圍參看圖3，有模式和無模式的取值范圍不同，其臨近樣本取值范圍的劃分，目的是為了盡可能地選擇最利于獲取，及最有利于數(shù)值分析的數(shù)值范圍。如果將數(shù)值先設(shè)為有模式。那么將數(shù)值1 視為監(jiān)測實(shí)時數(shù)值，數(shù)值2 視為依數(shù)值計算獲得的預(yù)估數(shù)值，數(shù)值3 為結(jié)合數(shù)值預(yù)估再次獲得的預(yù)估數(shù)值。依用這樣的方式，可以通過數(shù)值的對比來分析數(shù)值是否存在很大的誤差。假設(shè)現(xiàn)沒有獲得數(shù)值，那么跳越數(shù)值1的獲取，而根據(jù)臨近數(shù)值得到數(shù)值1和數(shù)值2的計算，最后應(yīng)用數(shù)差矢量計算得到數(shù)值3的計算。表1 為臨近樣本取值的范圍數(shù)值計算的誤差分析，從數(shù)值分析的結(jié)果可知，無論是第一階的數(shù)據(jù)取值、第二次的計算數(shù)值，第三次的計算數(shù)值，它的數(shù)值精確度都能得到控制，并且監(jiān)測的數(shù)值間隔時間越小，數(shù)值精確度的控制越精準(zhǔn)。

圖3：臨近樣本取值的范圍

表1：臨近樣本取值的范圍數(shù)值計算的誤差分析

3.計算公式的確立

確定預(yù)估偏差分析公式，對于計算有非常重要的意義。只有合理的確定公式，依公式進(jìn)行計算，人們才能夠獲得較為精確的信息。

現(xiàn)計算各模式k 階綜合樣本偏差，確定預(yù)估偏差公式為：

依樣本偏差校正各模式預(yù)報路徑的公式為：

根據(jù)各模式K 階綜合樣本，設(shè)值不同K 階的數(shù)值權(quán)重分配，其公式如下：

結(jié)合公式（1）～（3），確立集合預(yù)報的規(guī)則如下：

4.即為計算公式模式。

以上公式（1）～（4），涉及的參數(shù)取值歸納如表2：

表2：公式（1）～（4）參數(shù)取值及內(nèi)容描述

（四）集合預(yù)報表現(xiàn)

表3 為集合預(yù)報的平均水平，從數(shù)據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果可知，從整體來預(yù)，預(yù)報時效越大，那么預(yù)估偏差越大，然而在24 小時以內(nèi)，預(yù)估的數(shù)值是可以控制到讓人們所接受的范圍內(nèi)的。

表3：集合預(yù)報的平均水平

（五）校正校果驗(yàn)證

該次設(shè)定了有模式和無模式，并且該次不僅要對無模式的數(shù)值結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，還要對有模式和無模式的數(shù)值結(jié)果進(jìn)行校正，為了了解校正的精確性，該次對48 次臺風(fēng)全過程的數(shù)值進(jìn)行校正，對該次提出的計算方案進(jìn)行驗(yàn)證，確獲得的校正預(yù)報表現(xiàn)如表4：從計算的結(jié)果可知，1～6 小時校正平均誤差高于原始平均誤差，特別是1～3 小時集合預(yù)算表現(xiàn)比較差。而這與計算的初始條件不同，計算參數(shù)的調(diào)整不同。不過從總體校正的結(jié)果可知，它的計算結(jié)果是可信的。

表4：非同預(yù)報時臨近樣本集合預(yù)報表現(xiàn)

三、相關(guān)思考及分析

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們未來將應(yīng)用自動化的設(shè)備采集數(shù)值，并且人們將可以共享自動化的設(shè)備采集到的數(shù)值。然而自動化設(shè)備采集數(shù)值會存在數(shù)值不精確，或者數(shù)值因故沒有被獲取的問題。如果應(yīng)用人工干涉，校正數(shù)值的方法，會影響服務(wù)質(zhì)量。為此，人們需要得到一套智能化的數(shù)值預(yù)估偏差的方案。當(dāng)下，人們將集合論及模糊理論應(yīng)用于數(shù)據(jù)校正中，能夠應(yīng)用數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)預(yù)估和校正的數(shù)值，通過實(shí)驗(yàn)可以了解，這套數(shù)值預(yù)估偏差的方案是可行的。

四、小結(jié)

在人們應(yīng)用自動化設(shè)備采集臺風(fēng)數(shù)據(jù)時，有時需要應(yīng)用計算機(jī)自動預(yù)估數(shù)值和校正偏差的數(shù)值。為了便于計算機(jī)完成這項工作，人們應(yīng)用了制訂數(shù)學(xué)模型的方法，來讓計算機(jī)應(yīng)用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計算，完成集合內(nèi)，具有關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)預(yù)估和校正，這一方法，融入了數(shù)據(jù)模糊處理的思路。將這套思路應(yīng)用于臺風(fēng)的數(shù)據(jù)采集中，人們可以應(yīng)用計算機(jī)集成化、智能化、批量化的完成數(shù)據(jù)的預(yù)估和校正上，它減輕了人們的工作負(fù)擔(dān)，提高了氣象臺數(shù)據(jù)處理工作的效率。