现行版本的热带气旋预报精度评定数据集提供西北太平洋（含南海，赤道以北，东经180°以西）海域热带气旋路径和强度预报误差，并对极端大误差样本（判断方法见表1）进行标识。

2024年起，评定样本为每个热带气旋达到热带风暴及以上级别的所有预报样本，未达到热带风暴级别和国家气象中心发布停编消息后的样本不参与评定，评定依据为CMA最佳路径数据集。

使用本数据集的部分或全部数据时，请注明出处(tcdata.typhoon.org.cn)，并引用以下文献（点击DOI号访问）：

• 杨梦琪, 陈国民, 张喜平, 汤立春, 白莉娜, 郭蓉, 2024. 2022年西北太平洋和南海台风预报精度评定[J]. 气象, 50(5): 630-641. doi: 10.7519/j.issn.1000-0526.2024.031404

YYYY_tc_tra_err.csv ——

YYYY：为年份，以四位数字表示；

_tc_tra_err：表示热带气旋路径预报精度评定数据集。

YYYY_tc_int_err.csv ——

YYYY：为年份，以四位数字表示；

_tc_int_err：表示热带气旋路径预报精度评定数据集。

数据以csv文本文件保存。

热带气旋路径预报精度评定样例数据如下：

热带气旋强度预报精度评定样例数据如下：

表1 数据字段说明

缩写	数据类型	含义和格式说明
fcst_method	字符型	预报方法名称，详见预报方法说明。
TC_ID	整型	我国对热带气旋的编号，年份的最后两位数+两位数的编号。
int_time	整型	起报时刻YYYYMMDDHH（世界时），YYYY年, MM月, DD日，HH时。
fcst_lead_time	整型	预报时效（单位：小时）。
fcst_lon	实型	预报经度（单位：°E）。
fcst_lat	实型	预报纬度（单位：°N）。
fcst_vmax	实型	预报强度（单位：米/秒）。
tra_err	实型	距离误差（单位：公里），台风中心预报位置与实况位置之间的距离。
int_err	实型	强度误差（单位：米/秒），台风预报强度与实况强度之差。
int_err_abs	实型	强度绝对误差（单位：米/秒），台风预报强度与实况强度之差的绝对值。
Is it a forecasting bust ? 0: no, 1: yes	整型	判断距离误差（tra_err）或强度绝对误差（int_err_abs）是否属于极端大误差样本。如果tra_err或int_err_abs大于等于其所在分组（按年份和fcst_method分组）所有误差样本的95百分位值，则标记为1；若小于该95百分位值，则标记为0。

热带气旋路径预报精度评定数据

2024_tc_tra_err.csv

热带气旋强度预报精度评定数据

2024_tc_int_err.csv

类别	fcst_method	台风预报机构或预报方法全称	所属机构
综合预报	babj	中国气象局（CMA）国家气象中心	CMA
	jawt	日本气象厅（JMA）	JMA
	pgtw	美国联合台风警报中心（JTWC）	JTWC
	rksl	韩国气象厅（KMA）	KMA
	vhhh	香港天文台（HKO）	HKO
全球数值 预报模式	ggfs	中国气象局全球同化预报系统（CMA-GFS）	CMA
	ecmf	欧洲中期天气预报中心综合预报系统（ECMWF-IFS）	ECMWF
	japn	日本气象厅数值预报系统（JMA-GSM）	JMA
	avno	美国国家环境预报中心全球预报系统（NCEP-GFS）	NCEP
	egrr	英国气象局数值预报系统（UKMO-MetUM）	UKMO
区域数值 预报模式	gtym	中国气象局区域台风数值预报系统（CMA-TYM）	CMA
	gztm	中国气象局南海台风数值预报系统（CMA-TRAMS）	ITMM/CMA
	shtm	上海区域-台风一体化模式（SWARMS-TC）	STI/CMA
	hwrf	美国国家环境预报中心飓风研究和预报系统（HWRF）	EMC/NCEP
人工智能 气象大模型	fengqing	人工智能全球中短期预报系统（风清）	CMA, Tsinghua University
	fengwu	人工智能全球天气预报模型（风乌）	Shanghai AI Laboratory
	fuxi	基于机器学习的全球天气预报模型（伏羲）	Fudan University
	pangu	人工智能全球气象预报模型（盘古）	Huawei Cloud
	aifs	人工智能预报系统（AIFS）	ECMWF
	fourcastnet	基于傅里叶的神经网络全球天气预报模型（FourCastNet）	NVIDIA
	graphcast	基于机器学习的全球天气预报模型 （GraphCast）	Google DeepMind