[论文解读] A simple model for predicting the hurricane radius of maximum wind from outer size

Daniel R. Chavas, John A. Knaff|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2021

Tropical and Extratropical Cyclones Research参考文献 40被引用 5

一句话总结

本文提出了一种简单、基于物理的实证模型，仅使用运行输入（最大持续风速、34-kt风半径（R17.5ms）和纬度）即可预测飓风的最大风速半径（Rmax）。该模型通过结合角动量和径向风结构的物理理解，优于现有方法，准确捕捉了由外尺寸增大引起的Rmax随纬度增加的观测趋势。

ABSTRACT

The radius of maximum wind ($R_{max}$) in a hurricane governs the footprint of hazards, particularly damaging wind and rainfall. However, $R_{max}$ is noisy to observe directly and is poorly resolved in reanalyses and climate models. In contrast, outer wind radii are much less sensitive to such issues. Here we present a simple empirical model for predicting $R_{max}$ from the radius of 34-kt wind ($R_{17.5ms}$) that only requires as input quantities that are routinely estimated operationally: maximum wind speed, $R_{17.5ms}$, and latitude. The form of the empirical model takes advantage of our physical understanding of hurricane radial structure and is trained on the Extended Best Track database from the North Atlantic; results are similar for the TC-OBS database. The physics reduces the relationship between the two radii to a dependence on two physical parameters, while the observational data enables an optimal estimate of the quantitative dependence on those parameters. The model performs substantially better than existing operational methods for estimating $R_{max}$. The model reproduces the observed statistical increase in $R_{max}$ with latitude and demonstrates that this increase is driven by the increase in $R_{17.5ms}$ with latitude. Overall, the model offers a simple and fast first-order prediction of $R_{max}$ that can be used operationally and in risk models.

研究动机与目标

• 开发一种简单、基于观测约束的模型，利用风暴外尺寸作为预测因子来预测Rmax。
• 将对飓风径向结构的物理理解与实证数据相结合，以提高预测准确性。
• 证明观测到的Rmax随纬度增加的现象主要由外风半径的增加所驱动。
• 提供一种快速、可靠的工具，用于业务预报和灾害风险建模。

提出的方法

• 该模型采用C15飓风风结构物理模型推导出的函数形式，将Rmax与最大风速、外风半径（R17.5ms）和科里奥利参数（f）相关联。
• 通过在北大西洋的扩展最佳路径和TC-OBS历史飓风数据库上进行回归分析，估计模型系数。
• 通过Mmax/M17.5ms比值引入角动量的径向依赖性和表面摩擦效应，代表表面摩擦的综合影响。
• 模型训练以重现Rmax、Vmax、R17.5ms和纬度之间的观测统计关系，确保物理一致性。
• 设计为计算高效，可轻松集成到业务和风险建模系统中。
• 可通过从新数据集重新估计系数或将C15外风结构模型用作预处理步骤，推广至其他风半径。

实验结果

研究问题

• RQ1 外风半径（R17.5ms）能否被可靠地用于预测飓风Rmax，且精度优于现有方法？
• RQ2 Rmax与纬度之间的关系是如何产生的？其主要驱动力是外尺寸的变化还是其他因素？
• RQ3 结合物理理论与观测数据的混合模型，在预测Rmax方面能否显著优于纯经验或纯物理模型？
• RQ4 R17.5ms中的不确定性如何传播到Rmax预测中？能否通过所提出的模型进行量化？
• RQ5 该模型能否推广至其他风半径，或应用于降尺度处理粗分辨率气候模型输出？

主要发现

• 该模型显著优于现有业务预报方法，可提供更准确的一阶估计。
• 该模型成功重现了观测到的Rmax随纬度增加的统计趋势，该趋势被证明主要由R17.5ms随纬度增加所驱动。
• 该模型在两个独立的历史数据集（扩展最佳路径和TC-OBS）上表现一致，证实了其稳健性。
• 该模型的物理解释基础使其能够捕捉角动量平流和表面摩擦对Rmax的塑造作用，提升了可解释性。
• 通过重新估计系数，该模型可适用于任意风半径，且在有可用SAR风场数据时兼容SAR反演风场数据。
• 该模型可基于输入变量的变异性，实现对Rmax预测的不确定性量化，支持风险建模应用。