文摘
数据从一个密集的网络每天69降水指标的岛在中东地中海克里特岛和气旋气候分析结合统计方法来开发一个雨中诊断模型。对于数据集,0.5×0.5,33年(1979 - 2011)欧洲中期天气预报中心(ECMWF)再分析(ERA-Interim)。飓风轨迹及其特征识别与墨尔本大学算法的援助计划(女士)。感兴趣的区域划分为网格,每个网格通过气旋雨出现的概率估计。这样的概率地图估计三降雨强度类别。地图是评估的概率随机数据的分区以及选择雨期。气旋经过意大利南部发现有更大概率的小雨克里特岛事件与中、大雨事件大多是由南部的气旋轨迹。概率地图的表现非常满意,认识到“影响”的多数飓风和拒绝大多数气旋雨不触发事件。统计指标的敏感性和特异性介于0.5和0.8之间导致有效预测潜力。
1。介绍
流行的增长,旅游,在地中海地区和行业提高其灵敏度,洪水和山体滑坡等自然灾害的影响(1,2]。此外,地中海地区的复杂地形的特点是其山岳志和海岸线很容易受到飓风形成或“风暴之发展形成”[3- - - - - -5]。飓风和降雨(紧密相关1,6)尤其是在地中海,他们有一个巨大的贡献在组织底层流和水分,因此喂降水系统(2,7]。
它受到众多研究人员的关系分析与气旋在地中海地区的雨。大多数研究认为,气旋的属性和频率影响降水机制。两个Hawcroft et al。8)和Catto et al。9)认为,大部分的总降水量在北半球是由温带气旋。同样的验证适用于南半球根据Papritz et al。10)发现,60% - -90%的“强大”降水引发的这些系统。极端降雨也与气旋环流模式。Jansa et al。11]发现暴雨事件(> 60毫米/天)测量在不同的地中海与飓风有关的网站出现在更广泛的区域。此外,Reale和Lionello [2)注意到,有一个更高的检测概率气旋内的距离20°(约2000公里)的强烈的降水事件15地中海沿海地区。地中海降雨减少特别是在冬天是发现与气旋相关的频率下降(12]。气旋环流模式的改变也负责根据分析降水数量和发生在希腊境内(13]。此外,关于未来气候情景,降水的变化与气旋活动的变化是一致的(5,14]。
许多算法和软件已经开发了气旋的识别和跟踪。中间纬度风暴的相互比较诊断(IMILAST)团队评估15个不同的气旋识别和跟踪算法相同的数据集,发现不一致的方案,再分析(ERA-Interim)和模型模拟(ECHAM5 / OM1)等有关变量的数量确定气旋,气旋的频率,和生命周期15,16]。
降水的重要推动力,气旋已经彻底调查关于一生,频率、进化和起源。Campins et al。7)调查了气候学的地中海气旋45年期间(1957 - 2002)指出热那亚湾和塞浦路斯作为两个重要cyclogenetic北非地区与地区,伊比利亚半岛,爱琴海,阿尔及利亚。在这项研究中确定季节性可变性在协议与其他研究4,17- - - - - -21)注意的显著差异在气旋的频率。在尼森等。22)和Flocas et al。19)一个消极的趋势在西方气旋系统标识与地中海东部,一个小增加可以观察到。至于气旋发展,Rudeva和Gulev [23)发现,北半球的气旋在1948 - 2004年期间,气旋大小(半径)影响气旋寿命和强度是一个重要参数。在这个方向上的援助计划西蒙兹女士(24)展示了气旋如何通过气旋的生活半径的增长。
动机是因为降水旋风的存在密切相关,一个伟大的努力已经取得了适当的理解的气旋系统,这项工作表明一个简单的概率模型基于气旋的统计分析,为雨预测。我们的方法是基于概率的估计网格区域的分析关于气旋通道及其协会记录降雨事件。概率估计的所谓的“地图”然后用作一个潜在的司机给预测降雨事件。这里使用的验证过程是灵敏度的措施(称为在其他研究的检测概率),特异性(也称为假警报率),和准确性(25,26]。拟议的方法是评估在中东地中海地区的降雨事件克里特岛,希腊。
2。数据和方法
这项工作的主要目的是估计空间的概率地图气旋雨事件负责。此外,统计方法评估降雨事件的预测。统计分析是扩展包括气旋强度等条件气旋特征,深度,半径。图1提出了一种简单的图解过程的概述。简而言之,在分析三个独立程序的第一步。(a)雨类别选择根据特定的百分位数(取决于应用程序,50、95和99.5在我们的情况下),(b)飓风和他们的特点是公认的选择算法(女士计划这项工作),和(c)选择的感兴趣的领域是分区网格细胞的首选解决方案(0.5×0.5度。纬度。这里)。气旋的时间和空间信息和该地区分区评估飓风的分组和rain-cyclone特性检查关联两个物理过程。概率值计算为每个网格单元根据rain-cyclone协会形成各自的概率地图。分析问题的最后一步使用气旋雨预测验证统计概率地图和原始的气旋的数据。
2.1。数据
在目前的分析我们使用欧洲中期天气预报中心(ECMWF) ERA-Interim再分析数据集,1979年和2011年之间的时期。ERA-Interim数据基地的时间分辨率长达6乘以0000,0600,1200,1800 UTC,定期经度空间分辨率为0.5°×0.5°。领域的平均海平面压力(MSLP)分析识别的气旋的位置和参数以及他们的踪迹。调查是秋天,冬天,春天从9月到5月的几个月。夏季是排除在分析可以忽略不计的降雨量克里特岛。气旋被视为一个整体,不是季节性分组预计将调查在我们的后续工作。季节性因素预计将导致不同的结果关于降雨事件的事实,大多数在克里特岛发生在冬季。域研究的气旋的探测和识别包括中东地中海地区的一部分,延伸4°之间-33°E和32°-43°N。
根据降雨事件感兴趣的领域是克里特岛封闭域内23.4°-26.4°E和34.8°-35.7°N。域的研究和克里特岛边界如图2。在克里特岛降水记录了69每日测量站,编译和水的质量控制部门克里特岛的分级管理。洪水影响了克里特岛也进行调查,选择从几个洪水数据库(http://ceogis-floods.web.auth.gr/)的更多信息可以在27- - - - - -29日]。
2.2。飓风追踪
气旋发现使用墨尔本大学发现和跟踪计划(从现在开始被称为女士计划)基于quasi-Lagrangian角度(30.,31日]。女士计划与PMSL字段投影到极地的球面网格借助双三次的样条函数。识别可能的搜索区域是通过寻找压力梯度的最大值,类似于涡度最大值方法识别。此后,压力最小值确定在选定的地区。这种策略给出了利用寻找关闭和打开的气旋是非常重要的,因为气旋发展在其生命周期。因此,缺少开放的低点可能导致时间序列打破气旋系统。希望et al。32女士)技术为基础开发出了一种前沿分析计划方案更好的识别开放cyclone-precipitation协会因为开放抑郁症的识别是非常重要的,因为他们通常与降雨有关。
气旋半径、深度和强度从MS检索方案,根据以下公式计算。
气旋半径估计 在哪里是辐射线的距离从气旋中心的拉普拉斯算子的点压力为零。担忧的辐射线画的数量每20°(30.,33]。
中央的拉普拉斯算子的压力适当描述气旋强度(30.,33,34]。气旋深度是一个衡量比例的压力梯度和半径
2.3。Cyclone-Rain协会
女士的气旋与援助计划需要与特定的降雨事件感兴趣的地区。Cyclone-rain协会实现时间和空间信息分析的风暴和降雨记录。
两个定义气旋的国家采用的时间演化研究的领域。从这一点上,”打“气旋被定义为气旋在特定时间点的跟踪,同时负责雨出现在克里特岛。因此,“打”气旋都与记录的降雨事件,时间和空间关系描述如下。第二个定义特征的气旋内跟踪进化一些后续的时候会影响由生产雨和感兴趣的领域被称为“影响“气旋。如果一个气旋特征是“打”(雨生产)在某种程度上在其轨道,然后在先前点相同的飓风是一个“影响”旋风,这最终将引发降雨事件在克里特岛。
暂时,气旋特征(如中心)估计每6小时雨每天记录。因此,两个连续的雨之间的气旋录音是那些潜在的触发第二次降雨事件。根据50、95和第99.5百分位数的日常降雨积累,雨雨事件分为三个类别,媒介,大雨,对应于8.5,47.3,和106毫米/天,分别。雨阈值用于这项研究是10、50和100毫米/天的简单,大约对应具体的价值观和发生后“干燥”不到1毫米/天的记录被排除在分析。雨事件定义当降雨量超过1毫米的至少一个记录69电台的克里特岛。
rainfall-cyclone协会的另一个重要方面是气旋中心位置相对于感兴趣的领域(克里特岛)。“足够的影响”飓风中心之间的距离和本地区应小于气旋的半径。一个矩形边界(图2)封闭感兴趣的领域是定义和气旋中心和边界之间欧式距离估计和气旋半径相比,以定义特定的飓风“击中”,因此在克里特岛雨几乎与记录相关联的事件。更复杂的距离不认为是由于不一致的措施跟踪方案关于气旋中心位置和半径。同时,飓风中心的距离是不能直接测量的准确测量站因为气旋结构不是一个精确的圆所以考虑准确的距离可能会导致信息丢失。
2.4。空间概率地图
为了估计的概率气旋内检测到中东地中海地区引发降雨事件在克里特岛的面积我们使用0.5×0.5网格。通过气旋被分配到每个网格根据其中心坐标(longitude-latitude值相比,网格的边界)。概率问题的数量气旋影响克里特岛气旋的总数估计为每一个细胞 在哪里的概率是飓风经过细胞影响的感兴趣的领域雨类别的事件。影响飓风和对应的数量气旋的总数。这两种估计为每个网格和雨每一类。
另一个概率测度应用是weighted-normalized (WNP)乘以估计的概率飓风的数量。结果然后标准化范围在0和1之间的细胞总数为每个类别:下雨
除了概率地图估计气旋有极端的特点。深度的特点,强度,和半径约束大于他们的平均值+ 2倍方差对应于2.3%的数据,考虑到正态分布,甚至更少的正偏态分布的分布。
2.5。预测验证
空间概率地图测试统计指标的敏感性,特异性和准确性,这显示气旋雨事件匹配的性能。100年10倍交叉验证结合蒙特卡罗模拟结果在1000个不同的测试和训练数据集的测试。更具体地说,用10倍交叉验证数据集随机分组在10个不同的类组成的完整的飓风轨迹。这些10实验数据集对应于实验的每一个类作为测试数据集,其余9作为训练数据集。这个过程被重复了100次的著名的蒙特卡罗模拟。
飓风的标准被认为是“影响”取决于一个概率阈值。如果气旋中心坐落在一个网格单元的估计概率(地图)的概率高于定义的阈值,那么气旋被认为是一个“影响”的旋风。阈值优化给高值的三个统计措施敏感性,特异性和准确性。当多个概率地图考虑决定飓风的有效性,每个地图都有一个积极的影响是否气旋影响克里特岛的决定;换句话说每个地图给一个积极的”投票。更具体地说,如果至少有一个地图给出了概率值的定义阈值(积极投票),那么气旋的决定是一个“情感”旋风,最终将“打击”克里特岛。五个不同的概率地图(简单或组合)调查(表1)。
一次飓风在一个特定的追踪发现情感据估计概率地图,这追踪被认为是一个影响途径,最终将“打击”克里特岛。根据这个决定是否或真或假,统计指标敏感性,特异性,和精度估计,构成著名的验证过程25,26]。
以下术语需要定义为了现在的敏感性,特异性和准确性(表2)。
灵敏度测量是由 在敏感性真阳性的比例是所有真正的积极的价值观,认可和积极。灵敏度表示飓风概率地图识别降雨事件的能力。灵敏度越高越气旋导致降雨事件被识别。
描述特异性是由公式 在特异性真正的底片的比例是所有真正的负值,承认与否是负的。特异性表明,气旋概率地图的能力正确地拒绝假设一个气旋引起降雨事件。特异性越高越气旋不是导致降雨事件被识别。
最后,给出了精度
所以精度的比例是正确的积极的和消极的选择由气旋概率映射到整个气旋人口。
3所示。结果/讨论
3.1。分布的影响和打击气旋
合并后的“打”和“影响”1979 - 2011年期间的气旋呈现在图3。小雨事件负责任的气旋的多数是坐落在地中海东部的盆地北部克里特岛(东),在爱琴海(北),和爱奥尼亚海(西北)的克里特岛。媒介和暴雨事件,有关南方气旋活动进一步发现。飓风造成雨介质主要是位于东部的克里特岛。更少的标记为大雨,气旋似乎均匀分布在克里特岛。确定数量的影响和打击气旋协议的结果Kouroutzoglou et al ., (35]关于爆炸事件的频率在地中海东部开发的,他们还发现,近55%的事件发生在冬季,没有病例在夏天,支持我们夏季的排斥。显然,气旋雨变小了事件的数量更大的积累,小雨的多数的降雨事件类别(50 th -第95个百分位)和很少在雨中等类别(99年,第五百分位)。
“打”强热带风暴的可能性以及WNP测量为1979年- 2011年期间如图4。“打击”的概率通过旋风克里特岛较高时通过南部的克里特岛,越来越深厚的积累更大的雨。另一方面,相应的加权概率强调地区东克里特岛的热点“打击”。再热点在这里向南的克里特岛积累更大的下雨。
(一)
(b)
“影响”的相应结果同期气旋呈现在图5。预计,“影响”飓风在距离大于“击中”旋风。气旋经过意大利南部有更大概率的影响克里特岛。“影响”飓风的路径集中向南,在爱奥尼亚西部盆地,中、尤其是暴雨事件。WNP测量,热点可以在地图更杰出的“特定位置”地区。意大利南部的爱奥尼亚海西部地区小雨作为一个重要的热点,突出气旋概率影响克里特岛和气旋(图的数量2在这种情况下)很高。介质和大雨,热点地区南部和加权概率较低而转向的小雨的事件。这些高概率位于地中海中部和东部之间的边界是在对应的结果Kouroutzoglou et al。36),上部水平(500 hPa)爆发性气旋的最大强度和大小和最大地转涡度在500 hPa在地中海形成在同一区域。
(一)
(b)
图6“影响”说明了估计概率地图气旋约束的极端值(上尾巴)深度、半径和强度。“影响”的区域气旋有更高的概率分布有关的人物5。概率在这种情况下高表明气旋极端特色更容易影响到克里特岛。小雨一个健壮的模式影响气旋活动中观察到的更广泛的意大利南部地区所有气旋特征的约束。与极端暴雨事件气旋经过爱奥尼亚盆地南部发现的对应结果Kouroutzoglou et al。36),表面的深度值爆发性气旋中发现Syrte的爱奥尼亚海和海湾南部和西部克里特岛(中部和东部地中海之间的边界)。
(一)
(b)
(c)
3.2。验证测试的概率地图
的潜力预测概率地图是随机测试分区数据集的测试和培训组。概率地图也验证了特定时期洪水事件被记录在克里特岛。
图7介绍了验证结果,评估的概率地图单独或结合雨三个类别。概率阈值选择给最优结果的三个统计措施灵敏度、特异性和准确性。选择的概率阈值,平均每个下雨的概率地图方法类别给所有三个统计结果大于0.6的措施。当谈到选择敏感性和特异性优化,灵敏度是首选达到最优值(接近)。这是至关重要的,特别是对于中、大雨事件,因为灵敏度代表气旋识别影响克里特岛在通道。中、大雨事件是重要的预测,给出一个适当的警告潜在的洪水。
(一)
(b)
(c)
小雨事件,所选阈值的概率是0.3。简单的概率地图“NoCri”达到最好的特异性结果(0.7)(0.56)和最低灵敏度结果。相反,“NoCri + WN”特异性(< 0.6)和灵敏度最低达到0.8。最均衡的成果是通过“WN”和“WN3Cri”的敏感性为0.73,特异性为0.65。对于这些概率地图精度也满意的达到0.67。
结果关于雨中获得了0.2的概率阈值,在气旋被认为是“影响。”“NoCri”和“3 cri”支持相应的特异性达到0.8和0.75。“WN”和“WN3Cri”是那些被认为最满意的给敏感性的结果大于0.7和0.6 specificity-accuracy超越。
暴雨事件,最优结果获得了最低阈值(0.1)相比其他两个雨类别。所有这个阈值概率地图得到很好的结果。特别是“三国际”和“WN3Cri”实现灵敏度接近0,8和specificity-accuracy达到0,7。
一般来说,取得了令人满意的结果对所有雨类别“WN”。“NoCri”是更严格的敏感性和特异性而“NoCri + WN”则青睐完全相反,支持灵敏度。“3 cri”放松的概率灵敏度结果给予高于“NoCri”同样适用于“WN3cri”相比,“WN”。
除了测试随机分区的数据来验证概率地图预测潜力,某些雨期对应于风暴导致洪水也测试和结果呈现在图8。在这种情况下,预选的雨期测试与全球概率阈值获得最优阈值的随机测试和发现的特定事件。光和大雨结果更好的更严格的概率阈值(阈值高于那些随机测试)预计,因为在选定的时间大多数跟踪关注飓风“打击”。相反,当数据分区是随机的,追踪关于降雨事件更不想为了“捕获”的概率阈值需要放松。放松的阈值,在这种情况下有很满意的结果敏感性甚至达到0.8虽然特异性在少数情况下很难达到0.6。只有雨介质的阈值被发现是相同的随机测试和指定的雨期。
(一)
(b)
详细,小雨使用全局阈值,灵敏度达到0.8有“3 cri”概率地图0.5评价和敏感性。“3 cri”概率地图,使用0.5概率阈值,在0.8敏感性和特异性方法0.7。雨为媒介事件,与所有概率地图组合得到了好的结果。然而,“NoCri”、“3 cri,”和“WN”实现最优平衡统计感兴趣的措施。灵敏度达到和超过0.8和特异性范围在0.6和0.8之间。最后,非常令人满意的结果的灵敏度得到大雨事件“0.8对0.1和0.2概率阈值。对全球阈值(0.1),特异性范围在0.5和0.6之间,而校准阈值(0.2)获得特异性结果达到0.8。
总之,全球概率阈值灵敏度虽然雨中给非常满意的结果期校准阈值提高特异性。同时,“WN”在所有情况下获得优异的成绩统计的措施。一般来说,“NoCri”是最严格的概率地图给最低的最高灵敏度和特异性结果和“NoCri + WN”是最放松的概率地图给最低最高的灵敏度和特异性的结果。其余的概率地图给中间结果。
4所示。结论
在目前的研究中,我们估计的概率中东地中海气旋影响克里特岛雨的1979 - 2011年期间的具体日常积累。简单加权概率估计的概率地图网格区域的研究之后评估降雨预测潜力提出另一种雨诊断模型。
气旋的检测和跟踪以及气旋特征如深度、强度、和半径,实现与应用程序的计划。飓风和暴雨事件记录在测量站匹配根据气旋位置相对于克里特岛。飓风影响的简单加权概率克里特岛然后根据影响飓风的数量估计在每个网格单元气旋的总数。为了评估影响的概率地图气旋,气旋数据集分割在随机测试和训练数据组和使用灵敏度、特异性和准确性措施潜力调查他们的预测。泛化的预测验证概率地图实现通过蒙特卡罗模拟(x100)结合10倍交叉验证获得满意的数量的独立实验。的概率地图也评估记录病例著名的洪水在克里特岛。
的高概率影响气旋意大利南部。一般来说,更大的日常雨积累引发的飓风位于南部地区相比低积累每天下雨。关于概率的预测验证地图、敏感性、特异性和准确性措施范围在0.6和0.8之间的随机实验。概率地图估计使用不同概率的措施在所有气旋或部分他们根据极值特征(半径、深度和强度)。地图是概率评估单独或结合给树统计措施非常有效的结果,在所有情况下。根据概率阈值选择和如何严格(高概率阈值)或放松(高概率阈值)的敏感性,特异性和准确性得到更低或更高的分数。选中的概率阈值随着一个气旋特征是影响优化的大部分统计措施的不同组合的概率地图。统计测量的极大兴趣的敏感性,尤其是暴雨事件,事件识别下雨给一个警告潜在的危险。评估特定的洪水在克里特岛也给了有前景的结果达到0.8在许多情况下敏感性和特异性措施。
科学界做出了巨大努力气旋气候学研究[3- - - - - -5]。研究人员已经证明了强气旋外观和降水事件之间的关系(5,13,14]。在这项研究中,我们提出一个进一步的步骤,通过评估的预测潜力气旋系统单独与简单的雨发生概率的估计。结果可以作为useful-complementary信息当结合其他预测工具和方法。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
作者感谢。西蒙兹博士来自墨尔本大学的请提供飓风跟踪算法。他们感谢海伦娜Flocas教授和她的团队的成员国家和Kapodistrian雅典大学通过申请过程提供有价值的指导。