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我们需要包括气旋强度预测模型中的信息MJO就可吗?

MM阿里*

Ocean-Atmospheric预测研究中心,塔拉哈西佛罗里达州立大学的高度层32306,美国

*通讯作者:
MM阿里
海洋-大气预测研究中心
佛罗里达州立大学,
塔拉哈西
32306 FL,
美国、
电子邮件:
alex.mazheika@gmail.com

收到:2022年1 - 2月,手稿没有。集选区- 22 - 52776;编辑分配:03 - 2月- 2022 QC前没有。集选区- 22 - 52776 (PQ);综述:2022年- 2月17日,QC。集选区- 22 - 52776;接受:2022年- 2月21日,手稿。集选区- 22 - 52776 (A);发表:2022年- 2月28日,DOI: 10.4172 / 2229 - 371 x.13.1.003。

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文摘

热带气旋是最严重和最具破坏性的自然灾害影响通过强风、暴雨和风暴潮,反过来取决于风和当地的深度测量法。除了努力提高飓风预测的物理模型,值得调查是否包括任何未知的参数可以提高飓风预测。Madden-Julian振荡称为。MJO就可这样至少探索现象之一,对气旋强度产生影响。这个简短的报告调查的影响在飓风风力大小MJO就可为进一步探索提供一个机会融入动态模型的可能性。

关键字

强热带风暴强度、自然灾害、风暴潮、人工神经网络

描述

热带气旋是最严重和最具破坏性的自然灾害影响人,牲畜,农业和沿海地区的经济。风暴潮的破坏是另一个方面是由气旋特别是低洼和平面区域。风暴潮的严重程度取决于飓风强度,风暴的方向接近海岸地形的旁边。因此,预测飓风强度及其与最低的不确定性是大有好处的管理当局计划疏散和减轻灾害的过程。

大部分的印度洋萧条或气旋起源于海洋,消散在海洋本身或交叉的土地,然后消散。他们中的一些人甚至穿越大陆,进入另一个盆地。上面的飓风轨迹的类别所示图1。大多数在印度洋气旋系统形式从4月至6月与5月峰值或从9月到12月11月峰值(图2)。

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图1:飓风追踪(a)在海面上,土地(没有消散。142年飓风;绿色的颜色);(b)在海面上,消失在大海本身没有穿越土地(没有。气旋60;绿色的颜色),在海面上,消失在大海穿越后的土地(没有。气旋22;红色);(c)形成对土地和大海(没有消散。气旋4; red in color) and (d) formed over land and dissipated overland (no. of cyclones 3; green in color).

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图2:所有类别的气旋系统中形成不同的个月期间1974 - 2019。条上的数字显示系统的数量。

在海洋表面温度、海洋热含量、上层分歧,和许多其他大气和海洋参数和过程是影响气旋,Madden-Julian振荡称为M.J.O.是最少的探索现象对气旋强度产生影响。

一个M.J.O是占据主导地位的全球热带sub-seasonal模式变化在热带地区(1]。这一个区域的相对活跃的对流,环绕着地球Zhang et al . 20202,3]。因此,这一现象在全球范围内影响天气和气候变化。在这种背景下,阿里et al . 2021 M.J.的影响进行了探讨O独自气旋强度而不考虑其他因素(4]。他们使用这种分析的人工神经网络方法。这种方法是一种强大的数据挖掘和机器学习工具计算的输入-输出关系。这是一个信息处理模式,有点类似于生物系统在人类的大脑。

他们的研究显示,M.J.统计分析O是另一个重要的现象,需要考虑气旋强度预测。风速之间的偏差估计使用这种方法和实际观测介于-20节,+ 20节为80%的情况下,大部分的气旋类别。此外,他们发现M.J.的影响O在风速随着振幅的增加而增加,影响更多的飓风强度。他们还注意到,其影响活动时更在印度洋和两相邻阶段相比M.J.的其他四个阶段O (表1)。

所有阶段
分散指数(SI) 数量的点 相关 系数
类别/阶段 所有 ≥1 ≥1.5 ≥2 所有 ≥1 ≥1.5 ≥2 所有
D 0.485 0.476 0.467 0.323 720年 457年 255年 110年 0.431
DD 0.428 0.428 0.383 0.278 505年 328年 189年 84年 0.423
CS 0.381 0.387 0.345 0.264 394年 253年 148年 66年 0.427
SCS 0.271 0.263 0.208 0.138 180年 118年 76年 33 0.467
vsc 0.183 0.152 0.149 0.085 94年 63年 40 21 0.638
阶段1,2,3,4
分散指数(SI) 数量的点 相关 系数
类别/
阶段
所有 ≥1 ≥1.5 ≥2 所有 ≥1 ≥1.5 ≥2 所有
D 0.473 0.463 0.447 0.430 432年 291年 170年 77年 0.435
DD 0.408 0.396 0.352 0.252 310年 217年 130年 58 0.503
CS 0.370 0.342 0.310 0.248 240年 166年 102年 43 0.478
SCS 0.255 0.259 0.206 0.134 110年 74年 50 21 0.605
vsc 0.174 0.174 0.121 0.055 53 35 24 13 0.705

表1。振幅MJO就可对估计风速的影响分散指数(SI)的所有类别的气旋系统振幅(我),(2)振幅≥1,(3)≥1.5 (iv)≥2分别为验证数据集。点的数量为每个类别(D:抑郁,DD:深度抑郁,CS:气旋风暴,SCS:严重的气旋风暴,和vsc:非常严重的气旋风暴)。

这项研究是纯粹的统计调查。需要更详细的研究,特别是使用动态模型来更基于实物的结论和答案是否合并M.J.O.信息的统计和动态模型将提高可预见性强热带风暴。

引用