台风预测的挑战与复杂性 - 台风路径和强度预测存在巨大困难 受台风自身结构、大气环流、海洋环境和地形地貌等多因素共同影响 [4] - 现有观测手段难以穿透狂暴风雨 无法对台风内核对流结构进行高精度实时精细化观测 [4] - 台风内核与周围环境存在复杂多尺度相互作用 导致精准预报异常困难 [4] 历史异常路径案例 - 1986年第16号台风"韦恩"经历5次显著路径转变 包括4次180度转向 [5] - 1991年第19号台风"耐特"经历5次大角度转变 包括3次逆时针打转 [5] - 2001年第16号台风"百合"三度急转弯 出现停滞回旋少动现象 [5] 强度突变的定义与预测困境 - 强度突变指24小时内台风中心附近最大风速变化达到或超过15米每秒 [5] - 目前对快速加强和快速减弱现象仍没有有效的预测手段 [5] 现有观测技术体系 - 构建天、地、海一体化观测网络 包括气象卫星、地基雷达、观测飞机和下投式探空仪 [6] - 通过海洋浮标阵列和自主水下航行器持续监测海洋变化 [6] - 开展系统性科学研究 探索台风与海洋能量交换机制和多尺度对流系统影响 [6] 数值预报技术进展 - 研发全球/区域一体化数值预报模式 求解包含复杂物理过程的方程组 [6] - 开发集合预报技术 通过微小扰动生成多个可能场景以揭示预报不确定性 [6] - 2012年起发展基于多集合预报的台风路径集合预报订正方法 [8] 人工智能技术应用 - 深度学习技术多维度赋能台风研究 革新传统预报范式 [7] - 从快速识别关键特征的"小模型"到深度挖掘隐藏关联的"气象大模型" [7] - 2024年建立新一代全球台风路径超级集合集成预报技术 融合天气预报模型与人工智能模型 [8] 持续存在的预测难点 - 引导台风移动的天气系统细微调整常导致突转或停滞 [8] - 多个台风靠近时相互牵制会使路径发生大幅摆动 [8] - 台风登陆时与地形相互作用影响移动路径与强度 受地形抬升易触发局地特大暴雨 [8] 未来研究方向与挑战 - 对台风内部精细结构的认识和预测仍是难以攀登的"高山" [9] - 近海生成台风从扰动到命名间隔很短 造成预报应对巨大挑战 [9] - 气候变化背景下台风长期定量预测存在很大不确定性 气候模式对海气反馈和云过程刻画有限 [9] - 需要更精细化智能化动态预警 更具韧性基础设施设计和更灵活高效应急响应机制 [9]

台风预测的挑战 - 台风路径与强度的细微偏差可能引发灾难性后果，精准预判未来气候条件下的台风风险尤为重要[3] - 台风是一个在复杂环境中演化的超级系统，其移动路径和强度受到台风自身结构、大气环流、海洋环境、地形地貌等多种因素共同影响[3] - 现有观测手段难以穿透狂暴风雨，对台风内核的对流结构进行高精度、实时的精细化观测[4] - 台风内核结构与其周围环境之间存在复杂的多尺度相互作用，让精准预报变得异常困难[4] 台风路径异常与强度突变 - 台风异常路径是相对于常见路径而出现突然偏折的小概率路径事件，例如1986年台风"韦恩"经历5次显著路径转变包括4次180度转向，1991年台风"耐特"经历5次大角度转变包括3次逆时针打转，2001年台风"百合"三度急转弯且出现停滞回旋[4] - 台风强度突变包括快速加强和快速减弱，一般指24小时内台风中心附近最大风速增加或减小达到甚至超过15米每秒，目前仍没有有效的预测手段[4] - 引导台风移动的天气系统的细微调整常令台风突转或停滞，多个台风靠近会使路径发生大幅摆动，台风登陆时与地形相互作用也会影响其移动路径与强度[7] 预测技术的演进 - 气象工作者构建天、地、海一体化观测网，通过气象卫星、地基雷达、观测飞机、海洋浮标阵列等手段为改进预测提供珍贵资料[5] - 科学家研发全球/区域一体化数值预报模式，根据海量观测数据求解包含复杂物理过程的方程组，生成未来数日的台风路径和强度概率预报[5] - 人工智能技术为改进台风预测带来新途径，深度学习技术正多维度赋能台风研究，革新传统预报范式[6] - 2024年国家气象中心建立了新一代全球台风路径超级集合集成预报技术，将天气预报模型与人工智能模型融合，有助于更精准预报台风路径[7] 未来研究方向与挑战 - 对台风内部精细结构的认识和准确预测仍然是难以攀登的"高山"，对局地狂风、极端暴雨等精准预报依赖于对中小尺度物理过程的深刻理解和超高分辨率模拟能力[8] - 台风如何在热带对流云团中生成仍然是学术界公认的难题，近海生成的台风从扰动到命名可能间隔很短，造成预报应对的巨大挑战[8] - 在气候变化背景下，台风未来活动的长期定量预测存在很大不确定性，目前最先进的气候模式对海气反馈、云过程等关键环节的刻画水平有限[8]