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Investigación sobre la Predicción de Precipitaciones de Tifones en la Isla de Hainan Basada en Tecnología Dinámica-Estadística-Análoga

Autores: Jiang, Xianling; Ma, Yunqi; Ren, Fumin; Ding, Chenchen; Han, Jing; Shi, Juan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Investigación sobre la Predicción de Precipitaciones de Tifones en la Isla de Hainan Basada en Tecnología Dinámica-Estadística-Análoga


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Modelo de pronóstico
Ciclón tropical
Precipitación acumulada
Isla Hainan
Rendimiento de pronóstico
DSAEF_LTP_HN

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Basado en el modelo de pronóstico de conjunto dinámico-estadístico-analógico para la precipitación de tifones que tocan tierra (modelo DSAEF_LTP), se establece el esquema de pronóstico óptimo para la precipitación acumulada de ciclones tropicales (TC) sobre la isla de Hainan, China (DSAEF_LTP_HN). Para probar el rendimiento de pronóstico de DSAEF_LTP_HN, se comparan sus resultados de pronóstico con otros modelos numéricos. La puntuación de amenaza promedio (TS) de la precipitación acumulada pronosticada por DSAEF_LTP_HN se compara con otros modelos numéricos sobre muestras independientes. Los resultados muestran que para una precipitación acumulada >= 100 mm, la TS producida por DSAEF_LTP_HN alcanza 0.39, ocupando el primer lugar, seguida por ECMWF (0.36). Para una precipitación acumulada >= 250 mm, la TS de DSAEF_LTP_HN (0.04) es solo superada por ECMWF (0.19). Un análisis adicional revela que el rendimiento de pronóstico de DSAEF_LTP_HN para la precipitación de TC está estrechamente relacionado con las características del TC. Cuanto más tiempo impacta el TC en la isla de Hainan y más intensa es la precipitación que se entrega a la isla de Hainan, mejor es el rendimiento de pronóstico de DSAEF_LTP_HN. DSAEF_LTP_HN puede capturar con éxito el centro de la fuerte precipitación. Sin embargo, todavía existe un fenómeno de pronósticos erróneos para algunas precipitaciones intensas de TC, lo que requiere una mejora adicional del modelo en el futuro.

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