一种提高异常台风路径集合预报技巧的新方法：O-CNOPs
image: 黄色、紫色和蓝色分别表示BVs、SVs和O-CNOPs集合预报; Eijk (i=1, 2, 3; j=1, 2, 3; k=1, 2, 3)表示第i个转向位置误差上限（即60km, 120km, 180km）、第j个转向时间误差上限（即6h, 12h, 18h）和第k个转向角度误差上限（即5°, 10°, 15°）组合形成的精度等级。 view more
Credit: ©《中国科学》杂志社
该研究由中国科学院大气物理研究所段晚锁研究员团队完成。团队基于WRF模式，选取5个路径出现急转向的台风个例（涵盖23个预报时段）开展集合预报试验，系统评估了O-CNOPs方法相较于两种传统方法（BVs和SVs）在提升异常台风路径预报技巧方面的表现。
在1~5天预报时效下，O-CNOPs能够更有效地生成精准预测台风急转向的集合成员。具体而言，在4天和5天预报时效下，分别有近50%和30%的O-CNOPs集合成员成功捕捉到台风急转向；而在同一预报时效下，由SVs和BVs生成的集合成员的成功率均不足10%。此外，O-CNOPs集合平均预报对控制预报的改进更为稳定，平均路径预报误差减少29%以上，而SVs和BVs的集合平均预报仅对控制预报有微小改进（不足3%）。
因此，无论从确定性预报还是概率预报的角度来看，O-CNOPs方法均明显优于SVs和BVs，能够更稳定、更可靠地提升异常台风路径的集合预报技巧。综上，这项研究提出了一种可显著提高异常台风路径预报准确率的集合预报新技术，也为解决这一预报难题提供了可能的解决方案。
论文：
张晗, 段晚锁, 黄永杰, 陈柏纬, Vannitsem S. 2025. 用O-CNOPs方法改进异常台风路径集合预报的可靠性. 中国科学: 地球科学, 55(11): 3846–3861