吹走：关于飓风预测科学的3个问题

蒙特塞拉特博士福森斯是北卡罗来纳州立大学飓风研究小组的一员联谢博士，海洋，地球和大气科学教授。博士统计学生Danny Modlin在团队中排队。

抽象的：如何准确飓风模型是，真的吗？在飓风预测中妨碍了准确性的问题是什么，我们如何改善我们的预测越来越发展？

FIENTES：天气是一个混乱的系统和飓风，特别是登陆，非常困难

预测。飓风预测的巨大改善，飓风沿海人口越来越多，飓风与飓风有关的死亡事故导致了巨大的情况下，巨大的进展。真正的挑战是，我们的预测是整个赛季，它依赖于天气模式和气候指数（海面温度的函数[SST]），这两者都非常难以预测。

我们在6月1日之前更新飓风预报，当时我们有更多关于我们回归模型中这些重要预测因子的信息。随着更多统计学家涉及，我们应该能够提供更好的措施与预测相关的不确定性，并且我们获得更高质量的信息，以表征天气模式和SST（最相关的预测因子），例如卫星数据，地面网络- 和海洋的传感器，和赫尔特里克斯我们应该能够更好地改善预测。

抽象的：你是如何创建一个可以预测飓风的模型？

FIENTES：我与Oceanographer博士联合志谢博士创造了季节性飓风预测 - 这是一个新闻中的气象学家在4月1日开始谈论的那个，这估计了预测有多少名暴风雨以及有多少飓风会降落。我们的模型评估了从最近100年的大西洋飓风位置和强度的数据以及其他变量 - 包括天气模式和SST。我们使用回归模型，这将在许多变量与其彼此之间的影响之间进行关系，以总结数据。我们估计飓风数量与观察到的历史数据之间的关系（天气模式和SST）。然后，我们将目前的关于SSTS和天气模式的信息插入，并进行预测。

被命名的风暴通常是根据过去发生的事件和当前的气候因素来预测的。我们提供了可能性;我们不能说，本赛季的第五个是风暴将于2010年9月2日袭击了NC.的外部银行。我们只能说，在6月1日至11月30日之间击中美国东南部海岸的主要飓风有一些概率（今年70％的机会）。

抽象的：统计学家如何参与预测飓风的科学？

FIENTES：所有用于飓风季节性预测的模型都是统计模型。飓风预测中的一个重要挑战是量化和表征预测中的不确定性，因为统计数据是不确定性的科学，我认为统计学家完全自然地参与预测飓风。但是，我们当然无法提供合理和有用的模型，而不会对气候和天气进行良好的理解。