Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Định lượng ảnh hưởng của sự không chắc chắn trong dự báo tới dự đoán lũ bão
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một khuôn khổ để định lượng rủi ro, bao gồm (1) các tác động của sai số dự báo, (2) khả năng giải quyết các đặc điểm lưới quan trọng cho dự báo cụ thể theo địa điểm một cách chính xác, và (3) một khung làm cho chúng ta tiến gần hơn tới các quyết định dựa trên hiệu suất/chi phí, trong thời gian thực thi cực kỳ nhanh chóng. Một yếu tố chính hiện còn thiếu trong các nghiên cứu trước đây là mối quan hệ giữa các tác động của sai sót ngẫu nhiên kết hợp và độ thiên lệch trong các mô hình dự đoán thời tiết số (NWP) và độ thiên lệch cùng với sai số ngẫu nhiên trong các mô hình lũ bão. Cách tiếp cận này xem xét số bậc tự do trong các dự báo hiện tại và phát triển một phương trình để định lượng các loại sai sót này trong một hệ thống thống nhất, dựa trên số bậc tự do trong các dự báo NWP. Nó cho thấy phương pháp này có thể được sử dụng để cung cấp thông tin về các dự báo và cùng với sự không chắc chắn kết hợp xuất phát từ tất cả các đóng góp cá nhân. Một lợi ích quan trọng tiềm năng từ các nghiên cứu sử dụng phương pháp này sẽ là khả năng ước lượng tài chính và các thỏa hiệp khác giữa các phương pháp sơ tán “nhanh” có chi phí cao hơn và các phương pháp sơ tán “chậm” có chi phí thấp hơn. Các phân tích ở đây cho thấy sự không chắc chắn vốn có trong các quyết định này phụ thuộc mạnh mẽ vào thời gian dự báo và vị trí địa lý. Các phương pháp dựa trên tập hợp các cực đại lũ bão không nắm bắt được sự không chắc chắn này và sẽ khó khăn để sử dụng cho mục đích này. Đặc biệt, nó được chỉ ra rằng độ thiên lệch của mô hình lũ bão có thể đóng vai trò chủ yếu trong việc làm sai lệch xác suất dự báo.
Từ khóa
#định lượng #không chắc chắn #mô hình dự đoán thời tiết số #lũ bão #sai số #bậc tự doTài liệu tham khảo
Bunya S, Dietrich JC, Westerink JJ, Ebersole BA, Smith JM, Atkinson JH, Jensen R, Resio DT, Luettich RA, Dawson C, Cardone VJ, Cox AT, Powell MD, Westerink HJ, Roberts HJ (2010) A high resolution coupled riverine flow, tide, wind, wind wave and storm surge model for Southern Louisiana and Mississippi: part I—model development and validation. Mon Weather Rev 138:345–377
Chow S (1971) A study of the wind field in the planetary boundary layer of a moving tropical cyclone. MS thesis, New York University
Das HS, Jung H, Ebersole B, Wamsley T, Whalin RW (2010) An efficient storm surge forecasting tool for coastal Mississippi. Coast Eng Proc 32(1):21
Dietrich JC, Bunya S, Westerink JJ, Ebersole BA, Smith JM, Atkinson JH, Jensen R, Resio DT, Luettich RA, Dawson C, Cardone VJ, Cox AT, Powell MD, Westerink HJ, Roberts HJ (2010) A high resolution coupled riverine flow, tide, wind, wind wave and storm surge model for Southern Louisiana and Mississippi: part II—synoptic description and analyses of Hurricanes Katrina and Rita. Mon Weather Rev 138:378–404
Galarneau TJ, Hamill TM (2015) Diagnosis of track forecast errors for Tropical Cyclone Rita (2005) using GEFS reforecasts. Weather Forecast 30:1334–1354. doi:10.1175/WAF-D-15-0036
Hamill TM, Brennan MJ, Brown B, DeMaria M, Rappaport EN, Toth Z (2012) NOAA’s future ensemble-based hurricane forecast products. Bull Am Meteorol Soc 93(2):209–220
Holland GJ (1980) An analytic model of the wind and pressure profiles in hurricanes. Mon Weather Rev 108:1212–1218
IPET (2008) Interagency performance evaluation task force. The storm, vol 4. https://IPET.wes.army.mil
IPET (2009) Performance evaluation of the New Orleans and Southeast Louisiana hurricane protection system: final Report. https://ipet.wes.army.mil/
IPET (2010) Interagency performance evaluation task force. Engineering and operational risk and reliability analysis, vol 8, June 2009. https://IPET.wes.army.mil
Irish JL, Resio DT (2010) A hydrodynamics-based surge scale for hurricanes. Ocean Eng 37(1):69–81
Irish JL, Resio DT, Ratcliff JJ (2008) The influence of storm size on hurricane surge. J Phys Oceanogr 38(9):2003–2013
Irish JL, Resio DT, Cialone MA (2009) A surge response function approach to coastal hazards assessment. Part 2: quantification of spatial attributes of response functions. Nat Hazards 51:183–205
Irish JL, Resio DT, Divoky D (2011) Statistical properties of hurricane surge along a coast. J Geophys Res 116:C10007
Jelesnianski CP (1967) Numerical computation of storm surges with bottom stress. Mon Wea Rev 95:740–756
Jelesnianski CP, Chen J, Shaffer WA (1992) SLOSH: sea, lake, and overland surges from hurricanes. NOAA Technical Report, NWS 48. Washington, DC
Kerr PC, Donahue AS, Westerink JJ, Luettich RA Jr., Zheng LY, Weisberg RH, Huang Y, Wang HV, Teng Y, Forrest DR, Roland A, Haase AT, Kramer AW, Taylor AA, Rhome JR, Feyen JC, Signell RP, Hanson JL, Hope ME, Estes RM, Dominguez RA, Dunbar RP, Semeraro LN, Westerink HJ, Kennedy AB, Smith JM, Powell MD, Cardone VJ, Cox AT (2013) U.S. IOOS coastal and ocean modeling testbed: inter-model evaluation of tides, waves, and hurricane surge in the Gulf of Mexico. J Geophys Res 118:5129–5172
Leuttich RA, Wright LD, Signell R, Friedrichs C, Friedrichs M, Harding J, Fennel K, Howlett E, Graves S, Smith E, Crane G, Baltes R (2013) Introduction to special section on the US IOOS coastal and ocean modeling testbed. J Geophys Res 118:6319–6328
Levinson DH, Vickery PJ, Resio DT (2010) A review of the climatological characteristics of land falling Gulf hurricanes for wind, wave, and surge hazard estimation. J Ocean Eng 37(1):13–25
Lin N, Emanuel KA, Smith JA, Vanmarcke E (2010) Risk assessment of hurricane storm surge for New York City. J Geophys Res 115:D18121
Myers VA (1975) Storm tide frequencies on the South Carolina Coast. NOAA Tech. Rep. NWS-16, p 79
Niedoroda AW, Resio DT, Toro GR, Divoky D, Das HS, Reed CW (2010) Analysis of the coastal Mississippi storm surge hazard. Ocean Eng 37(1):82–90
NRC (National Research Council), (2014) Reducing coastal risk on the east and gulf coasts. National Acadamies Press, Washington, DC
Powell MD, Murillo S, Dodge P, Uhlhorn E, Cardone V, Cox A, Otero S, Carrasco N, Annone B, St. Fleur R (2010) Reconstruction of Hurricane Katrina’s wind fields for storm surge and wave hindcasting. Ocean Eng 37(1):26–36
Rappaport EN, Franklin JL, Schumacher AB, DeMaria M, Shay LK, Gibney EJ (2010) Tropical cyclone intensity change before US gulf coast landfall. J Am Meteorol Soc. doi:10.1175/2010WAF2222369.1
Resio DT, Irish JL (2015) Tropical cyclone storm surge risk. Curr Clim Change Rep 1:74–84
Resio DT, Westerink JJ (2008) Modeling the physics of storm surges. Phys Today 61(9):33–38
Resio DT, Irish JL, Cialone MA (2009) A surge response function approach to coastal hazards assessment—part 1: basic concepts. Nat Hazards 51:163–182
Resio DT, Irish JL, Westerink JJ, Powell NJ (2013) The effect of uncertainty on estimates of hurricane surge hazards. Nat Hazards. doi:10.1007/s11069-012-0315-1
Thompson EF, Cardone VJ (1996) Practical modeling of hurricane surface wind fields. ASCE J Waterw Port Coast Ocean Eng 122(4):195–205
Toro GR, Niedoroda AW, Reed CW, Divoky D (2010) Quadrature-based approach for the efficient evaluation of surge hazard. Ocean Eng 37(1):114–124
Vickery PJ, Skerjl PF, Twisdale LA (2000) Simulation of hurricane risk in the US using empirical track model. J Struct Eng 126:1222–1237
Westerink J, Luettich R, Baptists A, Scheffner N, Farrar P (1992) Tide and storm surge predictions using finite element model. J Hydraul Eng. doi:10.1061/(ASCE)0733-9429(1992)118:10(1373)
Westerink JJ, Luettich RA, Feyen JC, Atkinson JH, Dawson C, Roberts HJ, Powell MD, Dunion JP, Kubatko EJ, Pourtaheri H (2008) A basin-to channel-scale unstructured grid hurrican storm surge model applied to southern Louisiana. Mon Weather Rev 136(3):833–864
Zhang Z, Krishnamurti TN (1997) Ensemble forecasting of hurricane tracks. Bull Am Meteorol Soc 78(12):2785–2795
Zhang Z, Krishnamurti TN (1999) A perturbation method for hurricane ensemble predictions. Mon Weather Rev 127:447–451