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台风灾害时空特征分析与评估模型构建随着全球气候变化趋势的加剧，台风灾害对人类社会和自然环境造成的影响日益显著。
为了更好地应对台风灾害，需要深入了解台风灾害的时空特征，并构建科学有效的评估模型。
本文将对台风灾害的时空特征进行分析，并基于此提出评估模型的构建思路。
一、台风灾害的时空特征分析1. 台风季节分布特征台风主要活跃于夏秋季节，且在不同区域表现出不同的季节分布特征。
例如，在西北太平洋地区，台风主要活动于7月到10月，而在北大西洋地区，台风则主要集中在8月到10月。
这种季节分布特征的了解对预测台风灾害的发生具有重要意义。
2. 台风路径偏向性分析通过分析历史台风路径数据，可以发现在一定范围内，不同区域的台风路径表现出一定的偏向性。
例如，在西太平洋地区，台风路径相对较为规则，多呈东北或西南方向，而在北大西洋地区，台风路径则相对无规律。
这种偏向性分析有助于评估不同区域台风灾害的风险程度。
3. 台风灾害损失评估台风灾害对人类社会和自然环境造成的损失巨大。
通过对过往台风灾害事件的统计和分析，可以评估不同等级的台风灾害对经济、农业、生态环境等方面的影响程度，为未来的灾害管理和预警提供科学依据。
二、评估模型构建思路1. 数据收集与预处理首先，需要收集并整理历史台风灾害事件的数据，包括台风路径数据、灾害损失数据等。
对于路径数据，可以利用卫星遥感技术获取，并结合地理信息系统分析。
对于损失数据，可以利用相关统计数据和调查问卷等方式获取。
然后，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪等，以确保数据的准确性和完整性。
2. 特征提取与选择在数据预处理的基础上，需要进行特征提取与选择。
可以利用统计分析和机器学习等方法，提取与台风灾害相关的特征变量，如台风路径长度、路径偏向性指数、平均风速等。
然后，根据特征的相关性和重要性，进行特征选择，筛选出最具代表性和区分度的特征变量。
3. 模型构建与评估基于经过特征选择的数据集，可以利用机器学习、神经网络等方法构建评估模型。
西北太平洋打转台风的时空规律芮建勋;何梦梦【摘要】以西北太平洋打转台风(分为顺时针与逆时针两类)为例,研究了1949 ～2011年期间打转台风的时空规律.结果表明:打转台风主要发生在洋面,主要分布在110°E～150°E、10°N～30°N区域范围内.台风打转后的发展方向以偏北为主,也有一部分打转后西行,绝大多数顺时针打转台风的打转中心位置随纬度的增加而偏东.打转台风生成的高发期为7～10月,占总数的73.7％,8月份生成次数最多,2月份生成次数最少.我国的南海区域和菲律宾以东洋面是生成打转台风的两个高频区,夏季和秋季是打转台风活动的高发期,夏季的打转台风生成次数稍低于秋季,但是其深入内陆的范围广于秋季,并且台风打转中心位置在夏季达到最北.%The paper takes turning typhoons (both clockwise and anticlockwise) in the Western North Pacific as an example,and studies the spatio-temporal characteristics of turning typhoons which happened during the period 1949 ～ 2011.The study result shows that turning typhoons mainly come out in the ocean area between 110°E-150°E and 10°N-30°N,and their moving direction is most northward or sometimes westward.With latitude increasing,the centers of most clockwise typhoons are eastward.The high frequency of turning typhoons occurrence is usually from July to October,accounting for 73.7％ of the total.There are two high-frequency regions of turning typhoons,one is the South China Sea and the other is the east ocean of Philippines.There are two high-incidence season,summer and autumn.The frequency in summer is lower than in autumn but it makes wider range inland and the center gets to the northernmost.【期刊名称】《上海师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(042)003【总页数】6页(P320-325)【关键词】打转台风;时空规律;季节变化;西北太平洋区域【作者】芮建勋;何梦梦【作者单位】上海师范大学旅游学院,上海200234;上海师范大学旅游学院,上海200234【正文语种】中文【中图分类】P4470 引言热带气旋是发生在热带或副热带洋面上的低压、气旋性涡旋.当它的强度发展到一定程度之后,称谓也相应有了变化,在西北太平洋称之为台风(大西洋称为飓风).按照其强度,世界气象组织将热带气旋分为热带低压(TD)、热带风暴(TS)、强热带风暴(STS)、台风(TY)、强台风(STY)、超强台风(SuperTY),其中台风(近中心最大风速大于32.7 m/s)以上等级的热带气旋具有很强的破坏力.强烈的热带气旋常伴有大风、暴雨、风暴潮等,是一种重要的灾害性天气系统[1].在全球几大热带气旋生成区中,中国位于热带气旋发生频率最高(占全球总发生数的1/3以上)、强度最强(约有一半以上的热带气旋发展成台风)的西北太平洋西岸[2].受东风带和副热带高压的影响,西北太平洋上生成的热带气旋中大部分移向中国、日本、菲律宾、越南和韩国等地并登陆.因此,我国是世界上少数几个受热带气旋影响严重的国家之一,平均每年有7个台风登陆,最多12个左右[3-4].而且,每次登陆我国的台风都造成大面积的农作物受害,使粮食减产,造成重大经济损失,同时带来巨大的人员伤亡.近百年来,不少学者对西北太平洋热带气旋的活动进行了大量研究.周俊华等[1]研究了1949～1999年西北太平洋热带气旋的时空分异,同时评估了热带气旋造成的灾害;古月[5]分析了1949～2010年这62年间西北太平洋热带气旋的空间分布规律;王磊等[3]发现了近30年登陆我国的西北太平洋热带气旋活动的时空变化特征;陈敏等[6]根据1949～1996年的资料指出了台风源地随季节变化的关系;袁金南等[7]针对1945～2005年西北太平洋上不同强度热带气旋的时空变化特征进行了研究分析,Chan研究了西北太平洋台风的年际与年代际变化[8].综上所述,目前关于热带气旋时空分布规律的研究比较多,而有关台风路径突变、台风打转的空间分布规律方面的研究不是很多,仅有少量文献,如地形对台风路径的影响[9],逆时针打转路径的可能原因[10],打转台风的一些统计特点[11]等.对于运用历史台风数据,系统地进行打转台风时空规律的研究,还比较少见.因此,本文作者将充分借鉴前人的研究成果,运用1949～2011年西北太平洋区域台风历史数据库,对台风路径突变中的打转现象及其时空规律进行系统研究,提升对台风路径突变的认识,从而提高台风路径突变的预报水平,减少台风灾害所带来的损失.1 研究区概况及数据处理1.1 研究区概况在全球几大热带气旋生成区中,西北太平洋是形成热带气旋数量最多、强度最强的一个海区.绝大多数的西北太平洋热带气旋发源于5°N～25°N之间,即南海到我国台湾省以及菲律宾以东的洋面上,包括马里亚纳、加罗林及马绍尔群岛所在海域. 西北太平洋海域也是全年各月都有台风发生的唯一地区[12].在5～12月每月的台风数平均在1个以上.台风出现的盛期为7～10月,约占全年台风总数的70%,其中又以8、9月最多,约占全年台风总数的41%.在1970～2001年这32年间生成的热带气旋年均27个,其中登陆的就有256个[4].且在2000～2008年这8年间发生超强台风的个数几乎占全球发生总数的一半(47.7%)[13].1.2 数据源及处理方法台风数据主要采用中国台风网“CMA-STI热带气旋最佳路径数据集”(1949～2011年).考虑到计算与分析的需要,基于MySQL数据库平台设计了台风数据库,主要属性项包括台风编码、时间、强度、经纬度、最大风力(级)、最大风速(m/s)、中心气压(102Pa)、移动速度(km/h)、移动方向、七级风圈半径(km)、十级风圈半径(km)等.2 打转台风的总体特征2.1 西北太平洋台风的年际变化特征图1 1949～2011年逐年台风与打转台风发生次数图从图1中可以看出,从1949～2011年的63年中,共有2172条台风记录(将在同一个区域同时发生的多条台风分开并各记为一条,尽管部分台风存在的时间较短).相邻的2个年份中,台风发生次数的多寡呈现交替分布,逐年连续增加或减少的现象很少.台风发生次数平均每年35次,最多的是1967年(56次),其次是1971年(53次),这和余帆等[14]关于近60年西北太平洋台风年代际变化特征的研究相符合.另外,按照每10年一统计,台风发生次数总和从高到低依次是1960年代(420次)、1970年代(394次)、1980年代(348次)、1950年代(336次)、1990年代(314次)、21世纪前十年(279次).可见,1960、70年代的台风最多,近些年出现减少趋势.在这63年中,台风数量减少的年份多为厄尔尼诺年,增加的多为反厄尔尼诺年,这与何敏等指出的台风活动在反厄尔尼诺年增加,厄尔尼诺年减少的结论相一致[15].另外,台风生成次数在1961～1971 年间明显迅速增多,但在1972年突然降到40次以下,且1975年以后次数再没有超过40次.这符合Chan等指出的热带气旋的生成次数在1960年代初到1970年代中期具有减少的趋势[16].2.2 打转台风的统计规律(1) 如图1,在上述63年中,台风路径中较明显的打转共有278次,平均每年4.5次.其中,每年最多的打转次数及其对应年份分别是11次(1967年)、9次(1985年、1966年、1978年)、8次(1970年).其中1967年前后各5年内,台风打转次数较多,其余年份打转次数较少,有5个年份为0.特别是21世纪以来,台风的打转次数较少,有些年份没有发生较明显的打转现象.可以看出,这和台风的年际变化规律有一定的相似.(2) 按照打转方向分类,顺时针打转共有105次(占37.77%),逆时针打转173次(占62.23%).顺时针打转的台风数量明显少于逆时针打转台风的数量,这可能是由台风周围的各块高压对台风影响的时间次序不同引起的[17].2.3 台风打转后的发展方向如图2(a),按照台风打转后的发展方向,向西北82次、向东北79次、向西南43次、向西33次、向东南20次、向东10次、向北7次、向南4次.从总体上看,台风打转后以偏北方向(西北和东北)发展为主,但也有相当一部分台风在打转后西行.图2 台风打转后发展方向顺时针打转后的台风发展方向,如图2(b),以向西北(28次)、向西南(27次)为主,这两个方向各占26.67%和25.71%,向东北(19次)发展的占18.10%,向西(13次)发展的占12.38%;逆时针打转后的台风发展方向,如图2(c),以向东北(59次)、向西北(54次)为主,这两个方向各占34.10%和31.21%,向西(20次)发展的占11.56%,向西南(17次)发展的占9.83%.根据研究表明,西行打转台风影响东部沿海地区的数量(仅占11.87%)虽然不大,但也不能忽视.3 打转台风的时空分布3.1 打转台风的空间分布特征图3 西北太平洋累年打转台风几何中心位置分布图通过计算打转台风几何中心并制图(如图3所示,用圆圈和三角形符号表示台风打转之处的几何中心).打转台风主要发生在洋面,主要位于110°E～150°E、10°N～30°N区域范围内.以菲律宾群岛、台湾省一直到长江口这一线为界,其中西侧的南海区域打转台风所占数量最多、密度最大.东侧的西北太平洋区域,打转台风主要集中在130°E附近,140°E以东分布相对稀疏.3.1.1 逆时针打转台风的空间分布特征如图3(三角形符号),逆时针打转的台风主要位于110°E～140°E、10°N～30°N区域范围内,多集中于南海区域和菲律宾以东的洋面上.首先,逆时针打转台风登陆的地点主要在海南岛,少量在福建省,极少会登陆我国其他地区.其次,与顺时针打转台风登陆福建省的位置比较,逆时针打转台风的登陆位置要更偏北些,几乎到了我国福建省与江西省边界处.3.1.2 顺时针打转台风的空间分布特征图3中(圆圈代表顺时针打转的台风中心),顺时针打转的台风主要分布在110°E～150°E、10°N～25°N的区域范围内.绝大多数顺时针打转台风的打转中心位置随纬度的升高出现向东偏移的现象,从而在经度上扩大了其活动范围,但是大多数在纬度上却比逆时针打转台风偏低.而且顺时针打转台风在南海地区的分布要比逆时针打转台风的分布稀疏些,其登陆的位置主要在福建省.3.2 打转台风的时间分布特征3.2.1 累年月际变化特征(1) 台风生成次数的累年月际变化特征图4 1949～2011年西北太平洋累年每月台风和打转台风生成次数图利用最新资料统计1949～2011年这63年间西北太平洋各月台风的生成次数(图4实线).从图4中可以看出,各月台风发生次数在6～11月,基本以8月份为中心呈正态分布,7～10月是台风发生比较频繁的月份,这4 个月占总数的68.66%,其中8月份发生次数最多,占总次数的23.07%.而2月份发生次数最少,为19次,仅占总次数的0.87%.(2) 打转台风生成次数的累年月际变化特征图4中虚线是1949～2011年这63年间西北太平洋各月打转台风生成次数.从图4中可以看出,打转台风生成次数与台风生成次数的趋势基本一样,6～11月打转台风生成次数占全年的86.3%,尤其是7～10月其生成次数均超过全年平均数量,占总数的73.7%.可以说这4个月也是西北太平洋打转台风生成的高发期,其中8月为生成次数最多的月份,平均每年1.2个,占到总数的27.7%.但1～5月,却很少有打转台风生成,仅占总数的10%,其中2月份生成的打转台风次数最少,平均每年0.03个.3.2.2 累年季节变化特征如图5,冬季(12月至次年2月,图5a)和春季(3～5月,图5b)为打转台风生成次数的低谷期,从打转台风的数量上来看,冬季(20次)和春季(19次)几乎持平.从打转台风的几何中心位置分布来看,冬季打转台风分布比较集中,主要在菲律宾以东洋面(10°N～15°N之间),少量在我国南海区域,影响范围比较小;春季打转台风的整体分布较为稀疏,出现向东分散的现象,且菲律宾以东洋面的密集区基本上已经消失,而分布在我国南海区域的打转台风已经由10°N向北移动至15°N.夏季(6～8月,图5c)和秋季(9～11月,图5d)两个季节是打转台风活动的高发期,不仅生成打转台风的次数迅速增多(最高可达到70次左右),而且分布范围也更广,基本覆盖了整个西北太平洋地区.夏季的两个打转台风的高值区(菲律宾以东洋面和我国南海区域)相对于冬季和春季的位置又向北移动,大概移动到了20°N,其中南海的高频区已经明显靠近我国大陆,菲律宾以东的高频区几乎北移到我国台湾省的东面.相对于夏季,秋季的打转台风生成次数稍高,而且其分布范围在纬度上有所降低,但是在经度上却向东移动.整体分布上没有夏季集中,而且打转台风的几何中心位置出现南移现象.又因为其分布整体向东移动,所以对我国大陆的影响逐渐减小.在四个季节中,只有夏、秋两季有打转台风登陆,但是从深入内陆的范围来看,夏季打转台风深入的范围比秋季要广一些,可到达福建省内陆,说明了夏季打转台风的强度较大.从春季到夏季,打转台风的几何中心位置逐渐向北移动,在夏季达到最北,秋季又逐渐南移,这与陈敏等[3]指出的台风源地的季节变化规律相一致.所以西北太平洋上打转台风有着明显的季节变化规律.图5 西北太平洋累年打转台风几何中心位置季节分布图4 结论根据中国台风网1949～2011年这63年间的台风数据,对西北太平洋打转台风的时空特征进行了研究,得到以下结论:(1) 较明显的打转台风共有278次,1967年前后各5年内台风打转次数较多.从整体上来看,台风打转后的发展方向以偏北(西北和东北)为主,也有一部分打转后西行.(2) 打转台风主要发生在洋面,主要分布在110°E～150°E、10°N～30°N区域范围内.以菲律宾群岛、台湾省一直到长江口这一线为界,其中西侧的南海区域打转台风所占数量最多、密度最大.东侧的西北太平洋区域,打转台风主要集中在130°E附近,140°E以东分布相对稀疏.(3) 顺时针打转的台风要少于逆时针打转的台风,且大多数顺时针打转台风中心位置的纬度要低于逆时针打转的台风.(4) 随着纬度的升高,绝大多数顺时针打转台风的打转中心位置出现偏东现象.(5) 打转台风生成的高发期为7～10月,占总数的73.7%,其中8月是生成次数最多的月份,占到总数的27.7%.2月份生成的打转台风次数最少,平均每年0.03个. (6) 夏季打转台风主要有两个生成次数高频区,分别为我国的南海区域和菲律宾以东的洋面.从季节上看,夏季和秋季是打转台风活动的高发期,夏季的打转台风生成次数稍低于秋季,但是其深入内陆的范围广于秋季.从春季到夏季其打转中心位置逐渐向北移动,夏季达到最北,秋季又逐渐南移.参考文献:[1] 周俊华,史培军,陈学文.1949～1999年西北太平洋热带气旋活动时空分异研究[J].自然灾害学报,2002,11(3):44-49.[2] 刘欢,刘荣高.1990年-2009年西北太平洋热带气旋活动分析[J].资源科学,2012,34(2):242-247.[3] 王磊,陈光华,黄荣辉.近30 年登陆我国的西北太平洋热带气旋活动的时空变化特征[J].南京气象学院学报,2009,32(2):182-188.[4] 李英,陈联寿,张胜军.登陆我国热带气旋的统计特征[J].热带气象学报,2004,20(1):14-23.[5] 古月.1949-2010年西北太平洋热带气旋特征分析[J].内蒙古气象,2012,1:3-7.[6] 陈敏,郑永光,陶祖钰.近50年(1949-1996)西北太平洋热带气旋气候特征的再分析[J].热带气象学报,1999,15(1):10-16.[7] 袁金南,林爱兰,刘春霞.60年来西北太平洋上不同强度热带气旋的变化特征[J].气象学报,2008,66(2):213-223.[8] CHAN J C L.Interannual and interdecadal variations of tropical cyclone activity over the western North Pacific[J].Meteorology atmospheric Physics,2005,89:143-152.[9] 罗哲贤,陈联寿.台湾岛地形对台风移动路径的作用[J].大气科学,1995,19(6):701-706.[10] 罗哲贤.热带气旋逆时针打转异常路径的可能原因[J].中国科学(B辑),1991,(7):769-775.[11] 陈景奎.打转台风的一些统计特点[J].气象科技,1977,6:5-6.[12] 陈光华,黄荣辉.西北太平洋热带气旋和台风活动若干气候问题的研究[J].地球科学进展,2006,21(6):611-616.[13] 郑文荣,李江南,蔡建春,等.西北太平洋超强台风时空分布特征及其成因[J].海洋预报,2009,26(4):19-24.[14] 余帆,李培,李向军,等.近60年西北太平洋台风年代际变化特征及成因的初步分析[J].海洋预报,2012,29(1):1-5.[15] 何敏,宋文玲,陈兴芳.厄尔尼诺和反厄尔尼诺事件与西北太平洋台风活动[J].热带气象学报,1999,15(1):17-25.[16] CHAN J C L,SHI J E.Long-term trends and interannual variability in tropical cyclone activity over the western North Pacific[J].Geophysical Research Letters,1996,23(20):2765-2767.[17] 钮学新.台风打转及打转以后的路径[J].海洋通报,1982,3(2):7-10.。
2015年全国大学生统计建模大赛论文题目：西北太平洋台风特征评价及其随机路径模拟参赛队员：方根深李瑞琪韩若愚指导教师：王勇智参赛单位：同济大学目录表格和插图清单 ------------------------------------------------------ 2 1、引言 ---------------------------------------------------------------- 41.1台风简介与建模背景----------------------------------------------------------- 41.2文献综述 -------------------------------------------------------------------------- 42、相关理论----------------------------------------------------------- 52.1大气流体动力理论-------------------------------------------------------------- 52.2随机过程相关理论-------------------------------------------------------------- 63、数据来源及研究路线-------------------------------------------- 63.1数据来源及描述----------------------------------------------------------------- 63.2研究路线 -------------------------------------------------------------------------- 74、建模过程与模型描述-------------------------------------------- 84.1西北太平洋台风对我国影响估计-------------------------------------------- 84.2台风特征统计与描述----------------------------------------------------------- 84.3台风起点统计与建模----------------------------------------------------------- 94.4台风路径统计与建模--------------------------------------------------------- 104.5台风终点统计与建模--------------------------------------------------------- 124.6 台风路径形成 ----------------------------------------------------------------- 135、模型检验与评价------------------------------------------------- 145.1 模型检验 ----------------------------------------------------------------------- 145.2 模型评价 ----------------------------------------------------------------------- 15参考文献 -------------------------------------------------------------- 16表格插图清单表1 中国气象局热带气旋中心位置资料表 (7)图1 台风移动的平均方向 (6)图2 台风建模区域划分 (6)图3 基于统计理论台风风荷载评价过程 (6)图4 西北太平洋台风时间分布规律和对我国影响 (8)图5 我国主要受影响区域分布 (8)图6 历史台风中心压强与风速极值的回归分析 (9)图7 台风起点主要分布区域统计和模拟 (10)图8 各区域单位统计时间行进距离分布拟合 (11)图9 各区域转向角度分布统计 (12)图10 历史台风终点分布与累积终止频率 (13)图11 台风随机路径模拟 (14)图12 同一起始点影响区域检验 (14)图13 台风影响区域检验 (15)西北太平洋台风特征评价及其随机路径模拟【摘要】西北太平洋地区的是世界台风发生最多的区域，我国亦是遭受台风灾害最为严重的几个国家之一，特别是东南沿海区域在每年8月受强台风的影响，往往造成严重的生命财产损失。
台风生成和路径预测模型构建与验证方法探索台风是一种热带气旋，具有强风、大雨和强烈的风暴潮等特点，给沿海地区和岛屿带来巨大的灾害。
准确预测台风的生成和路径对于保护人民的生命和财产，以及做出应对措施具有重要意义。
因此，构建可靠的台风生成和路径预测模型并验证其方法的有效性成为研究的焦点。
一、台风生成模型构建与验证方法探索台风的生成与环境条件密切相关，其中海洋温度、水汽含量、气流的正压和反压等因素对台风生成起着重要作用。
针对这些因素，研究者首先需要构建可靠的台风生成模型。
该模型需要基于历史台风数据和大气环流资料等多种数据，利用数学模型和机器学习算法进行分析和预测。
为了验证台风生成模型的准确性，研究者可以使用实测数据和模拟数据进行对比。
实测数据包括历史台风的生成过程和环境条件，模拟数据可以通过建立已知生成模型生成的数据。
通过对比实测数据和模拟数据的结果，可以评估模型的准确性和可靠性。
另外，还可以使用交叉验证方法来验证台风生成模型的效果。
研究者可以将历史数据分为训练集和验证集，并使用训练集来构建模型。
然后，利用验证数据集来验证模型的预测能力。
通过对比模型的预测结果和验证数据的实际情况，可以评估模型的准确性和适用性。
二、台风路径预测模型构建与验证方法探索台风的路径受多种因素影响，包括大气环流、地形地貌、海洋温度等。
研究者需要构建可靠的台风路径预测模型，以便提前预测台风的行进路径，为相关地区做好防灾准备。
构建台风路径预测模型的方法多种多样，常用的方法包括数学模型、统计方法和机器学习算法等。
数学模型可以基于物理方程和大气动力学原理，通过求解方程组来预测台风的路径。
统计方法可以基于历史台风路径数据进行统计分析和建模，以预测未来台风的路径。
机器学习算法可以基于大量台风数据进行训练，建立预测模型，通过对新数据的学习和预测来预测台风的路径。
验证台风路径预测模型的方法也是多种多样的。
一种常用的方法是使用历史台风路径数据进行回测。
大气工程中的台风风场模拟与预测研究近年来，随着全球气候的变化以及人类对天气异常事件关注度的提高，大气工程中的台风风场模拟与预测研究变得愈发重要。
台风作为一种极端天气现象，其猛烈的风力和降水量常常给人们的生命和财产安全带来严重威胁。
因此，精确地模拟和预测台风的风场对于防灾减灾工作至关重要。
首先，我们来看一下台风风场的模拟研究。
模拟台风风场有助于我们理解台风内部复杂的风速和风向分布，以及不同气象因子间的相互作用。
现代气象学使用数值模型来模拟台风风场。
这些数值模型将地球大气分割为一个个网格，通过对每个网格点上的物理过程进行数值求解，来模拟整个气候系统的演变。
模拟台风风场需要输入大量的初始条件和边界条件，其中初始条件是指模拟起始时刻，各个网格点上的温度、压力、湿度等气象因素的数值；边界条件是指模拟区域的外边界上的气象因素的数值。
通过不断调整这些初始条件和边界条件，科学家们试图使模拟结果与实际观测结果越来越接近。
台风风场模拟研究的发展可以帮助我们更好地了解台风的形成机制和演变规律，进而为台风预测和预警工作提供依据。
接下来，我们来讨论一下台风风场的预测研究。
与模拟研究相比，台风风场的预测更加具有挑战性。
预测需要根据已有的观测数据，通过建立统计模型或者机器学习算法来推断未来台风风场的分布。
然而，天气系统的复杂性使得预测变得非常困难。
预测台风风场的关键在于正确地估计初始条件和边界条件，以及准确地模拟台风内部的物理过程。
过去，预测的准确性很大程度上依赖于人工经验和气象学家的主观判断。
但是，随着计算机技术和观测设备的发展，我们可以利用更多的观测数据和更先进的数值预测模型来提高预测的准确性。
例如，现在我们可以通过气象卫星、雷达和浮标等设备获取到更为精确的台风观测数据，这些观测数据可以用于改进预测模型的初始条件；另外，数值预测模型的发展也为预测研究提供了强大的工具，包括动力－统计结合预报方法、集合预报方法、人工智能方法等。
第31卷第6期2007年11月大 气 科 学Chinese Journal of Atmospheric Sciences Vol 131 No 16Nov.2007收稿日期 2007205230,2007206221收修定稿资助项目 国家自然科学基金项目40631005、40620130113、40775049作者简介 王会军,男,1964年出生,博士,研究员,研究方向:气候变异、古气候数值模拟、气候预测。
E 2mail :wanghj @关于西太平洋台风气候变异和预测的若干研究进展王会军 范可 孙建奇 郎咸梅 林美静中国科学院大气物理研究所,北京 100029摘 要 在概述近几十年来关于大气环流和海温等条件与台风活动关系方面以中国学者为主的研究之后,重点介绍了最近关于西太平洋台风气候年际变异和预测研究的若干新的进展。
主要包括:西太平洋台风活动频次和登陆中国台风的气候年际变化特征,以及从动力数值模式和动力统计方法两个方面如何进行台风气候的预测。
关于台风气候的年际变异,重点介绍了有关台风气候年际变异和南极涛动、北太平洋涛动、北太平洋海冰覆盖面积指数以及西太平洋暖池热状态之间的联系。
关于台风气候的动力数值预测,介绍了基于中国科学院大气物理研究所的气候模式所进行的第一个针对西太平洋台风气候的预测试验结果。
本文还介绍了一个动力统计预测模型及其回报情况。
关键词 西太平洋台风 年际变异 南极涛动 北太平洋涛动 气候预测文章编号 100629895(2007)0621076206 中图分类号 P461 文献标识码 ASome Advances in the R esearches of the Western North Pacif ic TyphoonClimate V ariability and PredictionWAN G Hui 2J un ,FAN Ke ,SUN Jian 2Qi ,L AN G Xian 2Mei ,and L IN Mei 2JingI nstit ute of A t mos p heric Physics ,Chinese A cadem y of S ciences ,Bei j ing 100029Abstract This paper briefly reviewed the studies of the relationships between the typhoon activity and the atmos 2pheric circulation as well as the sea surface temperature in the first part.Then the authors introduced some new re 2search results about the interannual variability and prediction of the typhoon climate ,including the f requency of ty 2phoon genesis and landfall ,as well as the typhoon climate prediction by using both the numerical climate model and the dynamical 2statistical model.These researches relate the Antarctic oscillation ,the North Pacific oscillation ,sea ice coverage ,and thermal state of the warm pool over the western Pacific.On the prediction aspect ,the paper intro 2duced the first attempt to make the seasonal prediction of the typhoon climate by use of the climate model developed at the Institute of Atmospheric Physics ,Chinese Academy of Sciences ,and a new dynamical 2statistical model for the prediction of the typhoon f requency.K ey w ords the western North Pacific typhoon ,interannual variability ,Antarctic oscillation ,the North Pacific os 2cillation ,climate prediction1 关于大气环流和海温等与台风活动关系的研究 西太平洋台风活动对我国影响很大,尤其是登陆台风,除了带来丰沛的降水以外,还经常引起严重的灾害。
台风生成机制及预测模型研究引言•台风是一种强烈的自然灾害，给人们的生命和财产安全带来了巨大威胁。
•研究台风生成的机制和预测模型，对准确预报台风的路径和强度，提前采取相应的防御措施具有重要意义。
台风生成机制大气环流条件•台风生成需要特定的大气环流条件。
•低垂直风切变和高海温是台风生成的关键因素。
热带扰动•台风的形成通常始于一个热带扰动。
•热带扰动是大气中的一个局部气旋，具有一定的旋转和对流。
台风的发展过程•台风的发展过程可分为几个阶段：热带扰动、热带低压、热带风暴、台风。
台风预测模型数值模型•数值模型是目前台风预测最常用的方法之一。
•数值模型通过收集大气和海洋数据，利用数学模型对台风进行模拟和预测。
统计模型•统计模型是通过分析历史台风数据得出的预测模型。
•统计模型基于历史数据的统计关系来进行预测。
人工神经网络模型•人工神经网络模型是一种模仿人脑神经网络结构的预测模型。
•人工神经网络模型可以学习和记忆大量数据，通过模拟人脑的处理方式来预测台风。
混合模型•混合模型是将数值模型、统计模型和人工神经网络模型综合使用的预测方法。
•混合模型的预测结果更加准确可靠。
台风预测的挑战基于不确定性•台风预测面临着许多不确定性。
•大气环流的复杂性和数据获取的限制使得精确预测台风变得困难。
台风路径和强度的预测•台风路径和强度的预测是台风预测中的两个主要挑战。
•预测台风路径需要考虑大气环流、地理因素以及其他外部影响因素。
•预测台风强度需要考虑海洋热力、大气环流和其他内外因素。
台风预测的改进方法改进的观测和数据收集•通过提高观测设备的精确度和数据采集的频率，可以提高台风预测的准确性。
影响因素的研究•深入研究大气环流、海洋热力和其他影响台风生成的因素，可以提高预测模型的预测能力。
模型优化和改进•针对台风预测模型存在的问题，进行模型优化和改进工作，提高预测的准确性和可靠性。
结论•台风生成机制和预测模型的研究对准确预测台风的路径和强度具有重要意义。
台风路径的预测与研究方法近年来，随着气候变化的加剧，台风频发成为了国际社会关注的焦点。
为了有效应对台风的袭击，科学家们通过研究与预测台风路径，帮助政府与民众及时做好防御与救援准备工作。
本文将探讨台风路径预测的研究方法。
一、卫星遥感技术卫星遥感技术是目前台风路径预测中最为常用的方法之一。
通过卫星上搭载的多光谱仪器，可以实时监测大气水汽含量、云层形态和表面温度等变化。
这些数据能够提供有关台风形成和路径变化的重要线索，从而帮助预测台风的移动方向和强度。
二、数值预报模型数值预报模型基于大气力学和热力学方程，将观测数据代入计算模型中，通过数学模拟推测未来几天的台风路径。
数值预报模型在实践中的应用已经取得了一定的成功。
不过，由于大气现象的复杂性和模型的不完善性，数值预报模型仍然存在一定的误差。
三、统计方法统计方法通过分析历史台风路径和相关气象因素的数据，建立统计模型来预测未来台风的路径。
通过长时序列的观测数据分析，可以发现一些与台风路径相关的规律。
统计方法尽管对于短期预测具有一定的局限性，但在长期趋势的分析上仍然具有一定的参考价值。
四、群体智能算法群体智能算法是近年来发展起来的一种新型预测方法。
通过模拟生物群体行为，利用算法进行计算，来模拟和预测台风路径。
例如，人工鱼群算法、粒子群优化算法等。
这些新兴的算法在一定程度上可以提高台风路径预测的准确性和可靠性。
五、集成预测方法为了进一步提高台风路径预测的准确性，科学家们也开始尝试将多种方法进行集成。
根据不同方法的权重和性能，将各种模型的预测结果综合起来，形成最终的预测结果。
这种集成预测方法可以有效地降低不同模型的误差，提高综合预测的准确性。
总结起来，台风路径的预测与研究是一门复杂的科学。
通过卫星遥感、数值预报模型、统计方法、群体智能算法以及集成预测方法等多种方法的综合运用，可以提高台风路径预测的准确性和可靠性。
然而，由于大气现象的复杂性和模型的限制性，预测结果仍然存在一定的误差。
台风灾害风险评估模型的建立与分析自然灾害是人类所难以掌控的事情，台风是一种普遍发生于夏秋季节的自然灾害，给人们的生产生活带来了巨大的影响。
而对于台风灾害的评估和预警，则是防范和应对台风灾害的重要手段。
台风灾害风险评估模型的建立与分析，是预测和解决台风灾害的重要方法。
1. 台风灾害的概念与影响台风是指热带气旋中最强劲的一种，其风速能够达到每小时120公里以上，甚至可以超过每小时200公里。
台风经过陆地时，在短时间内就可以带来强烈的风暴潮、暴雨等极为严重的灾害，并对海上船舶、设施和周边地区的生产、生活等造成巨大的影响。
2. 台风灾害的评估指标（1）台风路径长度和路径偏角：以往台风的路径长度和可能的路径方向将是预测台风行进总体路线的重要指标。
（2）台风的最大强度：通过评估台风的最大风速和相关性数据分析，为人们提供台风影响的准确数据。
（3）台风的持续时间：将台风从产生到消失期间的持续时间计算出来，可以更好地评估其对生产和生活的影响程度。
（4）台风的频率：评估台风在指定区域的发生率，以及每年在该区域的预估台风总数，是了解该区域台风灾害的发生概率的重要方式。
3. 台风灾害风险评估模型（1）概率模型：该模型基于历史数据，通过统计台风路径、时间、风暴浪高、沿海地形等指标，进行统计和分析，得出该地区可能遭受台风灾害的概率。
（2）定量模型：该模型基于物理模型和经验模型，结合历史数据、卫星遥感数据、观测站数据等，精确计算出台风路径、强度、潮汐、海流速度、珊瑚礁覆盖率等因素，建立模型，并用数值模拟和预测方法实现对预测结果的验证。
（3）概率分组模型：该模型基于现有的基于概率的风险评估方法，将各种台风危险性分为数个组别，并用珊瑚礁和潮汐覆盖率等指标来判断某个地区是否会受到台风灾害的影响。
4. 台风灾害风险评估模型的分析（1）在建立台风灾害风险评估模型时，应该充分考虑到各种因素的影响，避免只注重单一指标的误导性。
（2）台风灾害风险评估模型的准确性，不仅要求数据精细和预测模型的完善，还要依赖合理的统计方法和多角度视角的分析。
台风路径预测的气候数据分析与建模研究气候数据分析与建模研究可为台风路径预测提供重要支持。
作为一种自然灾害，台风给人们的生活和财产带来了巨大的破坏和损失。
为了缓解这种破坏性，科学家们通过分析气候数据和建立预测模型来提前预测台风的路径。
气候数据分析与建模研究在台风路径预测中发挥了重要作用。
首先，气象观测数据是台风路径预测的基础。
气象观测站点通过气象观测仪器记录了大量的气象数据，如气温、湿度、气压、风向和风速等。
这些观测数据可用于分析台风的形成、演变和路径，为建立预测模型提供必要的数据信息。
气象观测数据的分析可以帮助科学家们了解台风形成的气候条件，并判断台风的强度和可能的路径。
其次，气候模型的建立对于台风路径预测具有重要意义。
气候模型是基于气象观测数据和气象原理建立的数学模型，可以模拟大气环流和气候变化的模式。
通过建立适当的气候模型，科学家们可以模拟台风的生成、发展和路径。
气候模型可以对不同气象参数进行计算和预测，提供台风路径预测所需的数据支持。
此外，气候数据的分析和建模研究还可以通过统计学方法来提高台风路径预测的准确性。
通过分析历史台风数据和相关气候数据，科学家们可以找到与台风路径相关的气候特征，并建立相应的预测模型。
统计学方法可以通过对大量数据的分析和比较，找出台风路径的规律和趋势，从而提高预测的准确性。
在气候数据分析和建模研究中，科学家们使用的工具和技术非常多样。
其中，数据采集和处理技术是非常重要的一部分。
科学家们利用现代气象观测仪器和卫星遥感技术来获取大量的气象数据，并利用数据分析和挖掘技术来对这些数据进行处理和分析。
此外，数学模型的建立和计算机仿真技术的应用也是气候数据分析和建模研究的重要手段。
虽然气候数据分析和建模研究在台风路径预测中起到了重要的作用，但仍然存在一些挑战和不确定性。
一方面，天气系统和气候变化是非常复杂的，其演变和相互影响受到很多因素的制约。
另一方面，观测数据的质量和覆盖范围也会对预测结果产生影响。
基于机器学习的台风预测模型开发随着科技的不断进步，人类可以越来越准确地预测自然灾害的发生。
台风是我国常见的自然灾害之一，如何准确地预测台风的路径和强度，可以有效地避免人员伤亡和财产损失。
本篇文章将探讨基于机器学习的台风预测模型开发。
一、机器学习技术机器学习是一种人工智能领域的重要技术，在数据挖掘、自然语言处理、图像识别等领域都有广泛的应用。
机器学习的基本思想是利用历史数据进行学习，然后对新数据进行预测或分类。
在自然灾害预测中，也可以利用机器学习技术进行预测模型的开发。
二、机器学习在台风预测中的应用传统的台风预测方法基于气象学原理和统计分析方法，需要复杂的数学模型和专业知识，预测准确率有限。
而基于机器学习的台风预测模型则可以利用大量的历史数据进行学习，实现更准确的预测。
目前，利用机器学习技术进行台风预测已经有了一定的成果。
比如，可以通过监测卫星数据和海洋气象数据，进行特征提取和分类识别。
也可以利用集成学习或深度学习方法，对不同气象数据和卫星数据进行融合，提高预测准确度。
三、基于机器学习的台风预测模型开发基于机器学习的台风预测模型开发可以分为以下几个步骤：1.数据采集与预处理。
从气象卫星、气象观测站等数据源中获取大量的历史台风数据，并对其进行清洗和标注，方便后续分析和学习。
2.特征提取与筛选。
从历史台风数据中提取特征，比如风速、气温、气压、湿度等，然后进行筛选和加工，选出最具代表性和预测能力的特征。
3.模型构建与训练。
根据经验确定合适的机器学习算法和模型结构，比如决策树、神经网络、支持向量机等，然后将筛选好的特征进行匹配，构建模型并进行训练和优化。
4.模型测试与评估。
将优化后的模型应用于新的台风数据上进行测试和评估，比较其预测结果与实际结果之间的误差和准确度，进行模型优化和调整。
5.模型应用与推广。
当模型达到一定的准确度和稳定性后，可以将其推广到实际应用中，提供参考和决策支持。
四、未来发展趋势随着机器学习技术的快速发展和应用拓展，基于机器学习的台风预测模型也将更加准确和智能化。
基于时间序列分析的台风影响预测研究随着全球气候的变化，台风频率和强度也在逐年增加。
每当台风来临时，不仅会给人们带来巨大的经济损失和生命财产的威胁，还会导致城市交通的瘫痪、电力中断、人员疏散等种种问题。
如何提前做出判断和准确地预测台风的影响程度，是台风防灾减灾工作中的一项重要任务。
时间序列分析方法是预测和信号处理中的一种重要方法，可以用于研究台风的轨迹、强度和对地区的影响程度。
该方法适用于一系列按时间顺序排列的数据点（如温度、降雨量、气压、风速、灾情等），通过对历史数据的分析建立模型，来对未来的事态做出预测。
本文将基于时间序列分析方法，探究台风的影响预测研究。
一、基本原理时间序列分析的核心是建立一个数学模型，使用该模型对时间序列进行拟合和预测。
常用的方法包括：1.平稳性检验平稳性是时间序列分析的基础前提。
在时间序列中，如果某个变量同时满足均值、方差和协方差不随时间变化，就称其为平稳时间序列。
为了满足平稳性的要求，我们可以采用差分法、移动平均法等方法进行数据预处理。
2.建立模型常用的时间序列模型有AR、MA、ARMA、ARIMA、VAR等模型。
其中AR是自回归模型，MA是移动平均模型，ARMA是自回归移动平均模型，ARIMA是差分自回归移动平均模型，VAR 是向量自回归模型。
通过建立模型对历史数据进行拟合，并预测未来数据的趋势与规律。
3.模型检验和评估检验和评估模型的可靠性和精度。
包括残差序列的正态性检验、自相关性检验、偏自相关性检验、预测精度等。
二、台风影响预测模型的建立1.台风路径预测台风路径预测是指对未来台风的移动路径和趋势进行预测。
台风路径预测常用的方法包括数值预报、统计模型和人工智能等。
其中，经典的统计方法主要是多元线性回归方法和正态分布模型。
这些模型采用历史台风的相关参数来预测未来台风的路径和轨迹。
2.台风强度预测台风强度预测是指对未来台风的风速、海浪等强度参数进行预测。
台风的强度受海洋温度、大气环流、地形条件和前面台风的影响等多种因素的影响，因此难以利用单一的方法进行预测。
《考虑历史和未来气候变化的台风风场多尺度模拟》篇一考虑历史与未来气候变化下的台风风场多尺度模拟一、引言台风，作为自然界的一种重要气候现象，其风场的多尺度模拟研究对于防灾减灾、气候预测及科学研究具有重要意义。
随着科技的发展，对台风风场的模拟研究已不再局限于单一尺度和时间维度，而是更加全面地考虑历史和未来气候变化的影响。
本文将探讨考虑历史和未来气候变化下的台风风场多尺度模拟的背景、目的和意义。
二、台风风场多尺度模拟概述台风风场多尺度模拟是指从微观到宏观，对台风风场进行不同尺度的模拟。
这一过程涉及到气象学、流体力学、数值模拟等多个学科的知识。
通过对台风风场的多尺度模拟，可以更准确地预测台风的路径、强度和风速分布，为防灾减灾提供科学依据。
三、历史气候变化对台风风场的影响历史气候变化对台风风场有着显著的影响。
通过对历史气象数据的分析，我们可以发现全球气候变暖导致台风生成频率、强度和路径都发生了变化。
因此，在台风风场多尺度模拟中，必须考虑历史气候变化的影响，以提高模拟的准确性和可靠性。
四、未来气候变化下的台风风场多尺度模拟未来气候变化将进一步影响台风风场的形成和演变。
为了更好地应对未来气候变化带来的挑战，我们需要对未来气候变化下的台风风场进行多尺度模拟。
这需要结合气候模型、气象数据和数值模拟技术，对未来台风的路径、强度和风速分布进行预测。
同时，还需要考虑人类活动对气候的影响，以及气候变化对台风风场的影响机制。
五、台风风场多尺度模拟的方法与技术台风风场多尺度模拟需要采用先进的气象观测技术、数值模拟方法和计算机技术。
首先，通过气象卫星、雷达等设备获取台风的风速、气压、湿度等数据；其次，利用数值天气预报模型对台风进行高精度的模拟；最后，通过计算机技术对模拟结果进行分析和处理，得到台风的路径、强度和风速分布等信息。
六、研究展望与结论考虑到历史和未来气候变化下的台风风场多尺度模拟具有十分重要的科学和社会价值。
首先，通过精确的模拟可以更好地预测台风的路径和强度，为防灾减灾提供科学依据。
台风影响问题数学摘要：1.台风影响问题的背景介绍2.台风影响问题的数学模型3.台风影响问题的数学解决方案4.结论和展望正文：一、台风影响问题的背景介绍台风是发源于热带洋面上的一种强烈的热带气旋，会给沿海地区带来狂风暴雨，引发洪涝、山体滑坡等自然灾害，严重影响人们的生产和生活。
因此，研究台风影响问题，对于防灾减灾、保障人民生命财产安全具有重要意义。
二、台风影响问题的数学模型数学作为自然科学的语言，能够精确描述和分析台风影响问题。
研究台风影响问题的数学模型主要包括以下两个方面：1.台风路径预测模型：台风路径预测是台风影响问题研究的关键环节。
通过构建数学模型，可以预测台风的移动路径、速度和强度，为政府部门制定防台风措施提供科学依据。
目前，台风路径预测模型主要包括统计模型、数值模型和机器学习模型等。
2.台风影响评估模型：台风影响评估是预测台风对沿海地区可能造成的损失。
通过构建数学模型，可以评估台风引起的洪涝、山体滑坡等灾害的风险，为政府部门制定防灾减灾措施提供参考。
台风影响评估模型主要包括经济损失模型、人员伤亡模型等。
三、台风影响问题的数学解决方案运用数学模型研究台风影响问题，可以得到以下解决方案：1.提高台风路径预测的准确性：通过不断优化台风路径预测模型，提高预测的准确性，有助于政府部门更精准地制定防台风措施，减少人民生命财产的损失。
2.制定个性化的防灾减灾方案：根据台风影响评估模型的结果，可以针对不同地区制定个性化的防灾减灾方案，提高防灾减灾工作的针对性和有效性。
四、结论和展望运用数学方法研究台风影响问题，有助于提高台风路径预测的准确性，制定个性化的防灾减灾方案，为防灾减灾工作提供科学依据。
然而，目前台风影响问题的数学研究仍存在诸多挑战，如模型的复杂性、数据不足等。
基于核密度估计的经验路径模型在西北太平洋虚拟台风构建中的应用徐晓武;陈永平;谭亚;刘畅;李尚鲁;车助镁【期刊名称】《海洋学报》【年(卷),期】2024(46)3【摘要】合理评估台风对沿海区域的影响程度与风险对于科学抵御台风灾害而言十分重要,而我国具有详细的台风观测记录至今也仅有60多年的历史,这使得在推算具有一定重现期的极值风速及相应的极值波高和潮位等特征参数时存在局限性,同时台风观测样本量的不足也限制了如深度学习等数据驱动型模型在台风灾害预报中的应用。
因此,有必要基于实际台风行进规律构建虚拟台风以克服历史数据量不足的问题。
故本文采用基于核密度估计的经验路径模型,在西北太平洋海域构建了18 671场虚拟台风,将虚拟台风的起始与终止位置、发生频数、行进速度和行进方向等参数与实际发生的台风进行统计意义上的对比分析。
结果表明,基于本文方法构建的虚拟台风总体上符合西北太平洋历史台风的行进规律。
通过这些虚拟台风的构建,可为中国沿海极值波浪和风暴增水研究提供数据量足够且性能可靠的虚拟台风样本数据库。
【总页数】11页(P1-11)【作者】徐晓武;陈永平;谭亚;刘畅;李尚鲁;车助镁【作者单位】河海大学水灾害防御全国重点实验室;河海大学港口海岸与近海工程学院;浙江省海洋监测预报中心【正文语种】中文【中图分类】P444;P721【相关文献】1.应用台风风场经验模型的台风极值风速预测2.西北太平洋台风路径的聚类分析3.AAS:基于逻辑生长方程的西北太平洋台风强度预报模型4.基于HY-2A/SCAT数据的西北太平洋台风应用研究5.西北太平洋转向路径和西北移路径登陆台风的水汽输送特征对比分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于气象大数据的台风强度预测统计模型研究汤婷婷;李晴岚;李广鑫;彭玉龙【摘要】台风是一种破坏力极强的灾害性天气系统，做好台风路径和强度预报是防灾减灾的关键。
除了气候性因子、台风持续性因子以及环境背景场因子，文章还考虑了在近海时，受陆地影响下，台风强度演变的情况，引入了新变量，即海陆比。
将2000—2014年西北太平洋的所有台风样本分成海盆样本和近海样本，研究它们在12、24、36和48小时间隔的强度演变规律。
本研究利用1°×1°美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心提供的 FNL全球再分析资料(Final Operational Global Analysis)数据，采用逐步回归和主成分分析法的多元统计回归模型预测台风强度，并比较了两种模型在台风强度预测上的表现。
综合深海盆和近海台风强度的预测结果可以看出，文章提供的近海台风强度预报方法，比国内外的其他研究更具有防台减灾的实际应用价值。
%Tropical cyclone (TC) is a destructive weather system. Accurate and timely forecast of the TC’s intensity and track is vital for disaster prevention and mitigation. This study proposed statistical regression methods to forecast the TC’s intensity change for 12, 24, 36 and 48 hours in the future over the Northwest Paciifc Ocean. In addition to the conventional factors of climatology and persistence, this study took into account the land effect on the TC’s intensity change by introducing a new factor, i.e. the ratio of sea to land, into the statistical regression models. Three sets of TC samples, ocean basin samples, offshore samples, and total TC samples for the years 2000—2014 were applied to develop the intensity forecasting models. Final operational global analysis proposed by 1°×1° National Centers forEnvironmental Prediction/National Centre for AtmosphericResearch were used as the predictors for the environmental effects. Two methods, stepwise regression and principal component analysis, were employed to develop the TC intensity forecasting models. Due to the consideration of the ratio of sea to land, the intensity forecasting performance for offshore TCs was signiifcantly improved. Therefore, the proposed models are valuable for practical disaster prediction.【期刊名称】《集成技术》【年(卷),期】2016(005)002【总页数】12页(P73-84)【关键词】热带气旋;强度;预报;逐步回归;主成分分析【作者】汤婷婷;李晴岚;李广鑫;彭玉龙【作者单位】中国科学技术大学合肥 230026; 中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055;中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055;中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055;中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055【正文语种】中文【中图分类】TG156我国是受台风灾害影响较大的国家，台风给人民的财产安全带来了严重的损失。
台风形成的人工智能预测研究摘要台风是自然界中一种强大且破坏性巨大的气象灾害。
为了更好地预测台风的形成和路径，科学家们一直在研究各种方法和技术。
其中，人工智能的应用逐渐成为一种有效的台风预测工具。
本文将探讨人工智能在台风形成预测方面的研究进展，并讨论其潜在应用和挑战。
引言台风是一种由热带海洋上混合层湍流、热力强迫和相互作用驱动的强风旋涡系统。
它不仅具有极高的风速和巨大的降水量，还能够引发海上风浪和飓风潮，对沿岸地区造成严重毁灭性的影响。
因此，准确地预测台风的形成和路径对于减少灾害损失和保护人民生命财产具有重要意义。
过去，台风的预测主要依赖于气象学家的经验和数值模型的计算。
然而，由于气候系统的非线性特征和复杂的相互关系，传统的预测方法往往存在一定的局限性。
新兴的人工智能技术为台风预测提供了一种全新的思路和方法。
人工智能在台风形成预测中的应用1. 数据驱动的预测模型人工智能的一大优势是可以处理大规模数据。
在台风形成预测中，科学家们利用历史台风数据和其他环境参数，通过机器学习算法构建数据驱动的预测模型。
这些模型可以分析和识别出导致台风形成的关键因素，从而预测未来的形成概率。
2. 图像识别技术台风形成过程中，卫星图像和雷达图像可以提供丰富的信息。
科学家们利用深度学习和图像识别技术，可以自动地识别和分析这些图像中的台风迹象，从而实现对台风形成的实时监测和预测。
3. 基于大数据的模式识别通过收集和分析大量的历史台风数据和环境参数，科学家们可以通过人工智能算法发现并识别出不同的台风形成模式。
这些模式可以用来预测未来台风的形成概率，并提供参考和指导对应的防灾措施。
4. 多模型集成由于台风形成受多个因素的影响，单一的预测模型往往无法全面准确地预测。
科学家们提出了将多种不同的模型进行集成的方法，通过综合考虑不同模型的预测结果，可以提高台风形成的预测准确性。
人工智能预测台风形成的挑战尽管人工智能在台风预测中显示出巨大的潜力，但仍然存在一些挑战需要克服。
中国科学 D 辑: 地球科学2007年 第37卷 第9期: 1260~1266收稿日期: 2007-04-04; 接受日期: 2007-06-04国家自然科学基金(批准号: 40620130113, 40523001, 40631005)、中国科学院优秀团队计划和中国科学院知识创新工程领域前沿项目(批准号: IAPX087015132)资助《中国科学》杂志社SCIENCE IN CHINA PRESS 西北太平洋台风生成频次的新预测因子和新预测模型范 可*(中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心, 北京 100029)摘要 研究了冬春季大气环流对西太平洋台风生成频次的影响, 确定了影响西北太平洋台风生成频次的新预测因子, 它们是冬、春季的北太平洋海冰面积指数、春季北太平洋涛动指数. 并结合前人已有的工作基础, 采用多元回归方法建立了一个西北太平洋台风生成频次的新预测模型. 该模型能很好地拟合1965~1999年西太平洋台风生成频次的年际变化, 拟合率是0.79. 这个预测模型比较合理地预测了2000~2006年的台风频次的年际变化. 该研究工作不仅说明了新的预测因子能很好地预测西北太平洋台风活动频次的年际变化, 而且应用它们建立的新台风预测模型, 也将有望应用于西北太平洋台风活动频次的季节预测中, 期望能提高台风活动频次的预测水平.关键词 预测因子 西太平洋台风活动频次 预测模型 西北太平洋是全球海域内台风生成最多的地方, 并且一年中都可能有台风活动, 但台风活动最集中的季节是6~10月. 中国学者很早就注意到西北太平洋台风的生成和发展与大尺度环流和海温等热力条件密切相关, 并且从天气分析和个例分析角度对西北太平洋台风活动的夏季环流特征作了大量的研究.陈联寿[1]研究了盛夏东亚中高纬流型与台风路径的关系. 许健民等[2]指出夏季在西北太平洋的热带地区, 当对流层上层和下层同时由纬向型转变成经向型时, 往往与强台风或多台风有关系. 方宗义[3]研究了台风发生发展的云型特征与高空环境流场的关系. 丁一汇[4]则比较了西北太平洋台风频繁年和稀少年中热带和中高纬的大气环流特征.此外, 早期的学者还注意到了南半球大气环流与西北太平洋台风活动的关系[5~15]. 他们研究表明:西北太平洋台风生成通常与南半球的经向环流、澳大利亚的冷空气爆发. 越赤道气流的强度及赤道辐合带等有关. 研究还表明了赤道东太平洋的海温异常通过影响赤道太平洋低纬的纬向环流和赤道辐合带, 进而影响台风的生成频次[16~20]. 在国外也开展了很多关于台风活动年际变化的研究, 其中很多研究都关注ENSO 对台风活动的影响. 此外, Cray [21], Chan [22]的研究揭示了平流层的准两年振荡是影响台风年际变化的另一个因素.在实际的业务工作中, 建立和发展动力统计预测模型来预测台风活动的年际变化是非常重要 的[23,24]. Chan 等[25]等建立了一个统计模型预测西北太平洋地区的热带气旋活动. 在这个模型中, 预测因子包括了反映ENSO 的各项指数和东亚及西北太平洋的环流因子等, 预测因子都是前年的4月-当年的3月的第9期范可: 西北太平洋台风生成频次的新预测因子和新预测模型1261月指数. 然而, 该模型没有很好地预测出1997年和1998年台风的活动, 而这两年夏季又分别是ENSO的暖事件和冷事件发生的年份. 之后, Chan 等[26]又加入了新的预测因子包括了南方涛动指数, 澳大利亚季风强度及南太平洋副高强度等, 改进了原有的预测模型. 然而, 随着近年来台风给中国造成的灾害日益增多, 寻找台风活动新的预测因子和提高台风活动的季节预测水平, 就显得极其重要和迫切.最近, 王会军等[27]研究发现, 北太平洋涛动(NPO)在6~9月(正NPO表示弱的阿留申低压和北太平洋高压)与西北太平洋台风和大西洋飓风年生成频次在1949~1998年中年际变化上有显著的相关关系, 并研究了其中的可能机制. 范可[28]揭示了冬、春季北太平洋海冰面积指数和西北太平洋台风年生成频次在1965~2004等中年际变化有显著的负相关的关系并讨论了其中可能的机制. 由此, NPO和冬、春季北太平洋海冰面积指数将有可能是西北太平洋台风活动的新预测因子. 此外, 王会军等[29]在他们已有的工作基础上, 首次利用气候模式成功地对中国2006年夏季西太平洋地区台风活动频次开展了实时气候预测. 基于此, 本文将集中研究冬春季节大气环流异常对西太平洋台风年生成频次的影响, 并考虑了NPO 及北太平洋海冰这些新的预测因子及其他冬春季环流因子, 进而建立一个台风活动频次的新预测模型. 希望这个预测模型能应用于今后的台风活动的实时气候预测中, 也期望新的预测模型与大气环流模式预测相结合, 提高台风活动频次的气候预测水平.1资料西北太平洋活动频次定义为一年中西北太平洋生成的台风数, 其中, 台风定义为最大风速大于74 mi/h (或者119.1 km/h)的热带气旋. 西北太平洋地区包括南海. 台风资料来自美国的联合台风预警中心(Joint Typhoon Warning Center). Hadley中心的1°×1°月平均海冰密度资料. 月平均海温资料来自美国海洋和大气中心, NCEP/NCAR的2.5°×2.5°月平均大气资料. 所有资料长度是1964~2006年. NINO34指数定义为120°W~170°W, 5°S~5°N区域内海温距平. 北太平洋海冰指数是根据范可[28]定义. 所有的数据都去掉了线性趋势. 冬季(DJF)是指前一年的12月到次年1月和2月季节平均, 春季(MAM)指当年3月, 4月和5月的季节平均.2冬春季大气环流的新预测因子和西北太平洋台风活动频次在这一节中, 我们通过分析与西北太平洋台风活动频次显著相关的冬、春季环流, 进而确定新的预测因子.图1给出了西太平洋台风活动频次与冬季850 hPa位势高度的相关场和春季海平面气压的相关场. 冬季, 显著的正相关区在北太平洋高纬, 显著的负相关区在北太平洋中低纬以及与澳洲季风活动相关的南半球低纬地区. 冬、春季, 在北太平洋地区显示出NPO的正位相(NPO指数可以定义为标准化的65°N, 175°E, 25°N, 165°E两格点的海平面气压之差). 春季NPO与西太平洋台风频次的相关系数是0.49, 达到99%的可信度水平, 说明了春季的NPO是显著影响西太平洋台风频次的一个重要因子. 王会军等[27]研究表明, 在150 hPa上, NPO的正异常将引起太平洋区的20°~40°N西风急流加强, 由于西风急流的加强, 其南侧的异常反气旋型环流形成, 其北侧的异常气旋型环流形成, 结果导致西太平洋地区有东风异常存在, 热带太平洋纬向风垂直切变减弱, 进而影响台风生成. 我们基于他们的研究结果及图1的分析, 认为春季的NPO有可能是西北太平洋台风生成频次的一个新预测因子.另一个新的预测因子是冬、春季的北太平洋海冰面积指数, 这是根据范可[28]研究结果. 他们的研究表明冬、春季的北太平洋海冰面积指数与西北太平洋台风年生成频次在1965~2004年中有显著的反相关的关系, 他们的相关系数分别是−0.42和−0.49(均超过了99%的显著性水平). 冬、春季北太平洋海冰正异常下, 西北太平洋台风生成频次减少. 他们分析了春季北太平洋海冰面积指数的正(负)异常下, 相关的西北太平洋的热带环流和海温条件, 发现这些环流和海温的异常将导致不利(有利)台风在6~10月生成的动力和热力环境. 基于此, 我们将冬、春季的北太平洋海冰面积指数也作为台风预测的新因子, 建立台风预测模型.我们分析了西北太平洋台风频次与冬季1000 hPa的气温相关场(图略), 图中, 北太平洋高纬地区1262中国科学D辑地球科学第37卷图1 西太平洋台风活动频次在1965~1999年分别与冬季850 hPa的位势高度相关场和春季海平面气压相关场阴影区是相关信度超过95%的信度. (a) 冬季850 hPa的位势高度;(b)春季海平面气压是显著的正相关区, 显著的负相关区在西北太平洋和赤道西太平洋及南半球的中低纬地区, 还有东亚地区. 这就说明冬季东亚冷空气和南海地区冷涌活跃, 是有利于台风活动频繁发生. 李崇银等[30]研究指出持续强的东亚冷空气将导致赤道西太平洋对流加强和赤道西风异常, 进而激发春季之后的ENSO事件爆发. 而很多研究也表明夏季ENSO事件是有利于西太平洋台风活动频繁发生. 因此, 赤道西太平洋两侧的低纬地区的冷空气也是预测西太平洋活动频次的一个关键因子.前面提到, 已有研究[10,12,14]指出赤道东太平洋的海温负异常将有利于西北太平洋台风生成, 反之. 因此, 我们也将NINO34指数作为预测因子之一. 此外, 我们考虑与台风生成频次相关低层相对涡度场(图2(a)). 我们分析了西北太平洋台风生成频次与850 hPa在春季和6~10月两个季节的相对涡度的相关场. 我们发现在热带西太平洋区(5°~20°N)从春季到6~10月都是显著的正相关地区, 这说明热带西太平洋区的涡度场对台风的影响从春季到6~10月有很好的季节持续性, 这一地区涡度的持续性可能由于低频活动的原因. 因此, 我们将春季热带西太平洋地区的850 hPa平均相对涡度作为台风预测另一个因子.风垂直切变幅度是影响西北太平洋台风活动的一个重要的动力因子[22,23]. 风垂直切变幅度定义为为200 hPa的纬向风减去850 hPa的纬向风的绝对值. 就气候平均态而言, 西太平洋低纬地区在6~10月是弱的垂直风切变形势, 这就使得6~10月是一年中西太平洋台风生成台风最多的时期. 我们给出了西北太平洋台风频次与春季风垂直切变幅度的相关场(图2(b)). 发现从春季到6~10月, 也可能由于大气低频活动, 热带西太平洋地区是持续的负相关区. 因此, 春季热带西太平洋风垂直切变幅度是台风频次年际变化的一个重要预测因子.图2 西太平洋台风活动频次在1965~1999年与春季850hPa的相对涡度相关场(a) 风垂直切变幅度; (b) 阴影区同图1根据以上的分析, 我们确定了影响西北太平洋台风活动频次的新预测因子, 它们是春季的NPO, 冬、春季的北太平洋海冰面积指数. 根据前人的研究和以上的环流分析, 确定了其他的环流预测因子, 它们是850 hPa的冬季位势高度场上的北太平洋高纬区第9期范可: 西北太平洋台风生成频次的新预测因子和新预测模型1263环流, 北太平洋低纬区环流, 与澳洲季风相关的南半球低纬环流; 冬季1000 hPa温度场上的两半球的低纬区温度, 它表示两半球低纬冷空气活动; 冬季的NINO34指数; 春季850 hPa西北太平洋地区的涡度; 春季西北太平洋地区的风切变辐度.3新预测因子的可能机制和个例分析王会军等[27]研究表明6~9月NPO的变化和西太平洋及热带大西洋区的纬向风垂直切变幅度、海平面气压以及海表面温度、区域大气辐散辐合等存在显著的关联, 而这些气候环境的变化都和台风及飓风生成与发展的热力或动力过程密切相关. 这就是NPO 与台风及飓风频次相联系的原因. 他们还研究了与NPO相关的大气遥相关和两区域的大气环流, 发现NPO的变化将引起高层西风急流的变化, 从而导致热带西太平洋的垂直风切变幅度的变化. 在本文中, 我们发现春季的NPO对西北太平台风年生成频次也有显著的正相关关系并有很好的预测意义. 图3给出了NPO分别与春季和6~9月的海平面气压相关场, 图中, 扣去了南方涛动指数(SOI)的线性回归部分. 图3可见, NPO的异常确实能引起西北太平洋低纬环流的异常, 进而导致台风活动的热力和动力条件的改变. 因此, 春季NPO是预测西北太平洋台风活动并有物理意义的新预测因子.范可[28]研究了冬、春季北太平洋海冰面积与西北太平洋台风活动年频次的可能联系机制. 他们的研究发现, 春季北太平洋海冰面积异常有可能通过北太平洋区高-低纬间的大气遥相关(图4)影响到春季的热带西太平洋的环流, 而热带西太平洋环流在春-夏季有很好的季节持续性, 从而导致了夏季西北太平洋台风活动的动力条件改变.为了更好地说明以上的新预测因子与西北太平洋台风频次的关系, 我们选取1997年和1998年作个例分析. 1997(1998)是台风生成频次异常多(少)的年份, 同时也是春季北太平洋海冰面积指数负(正)异常年份. 图5给出了1997年和1998年两年的大气环流的差异场. 图5(a)海平面气压差异场显示了, 北太平洋地区是NPO正异常, 即北太平洋高纬是海平面气压正异常, 而西北太平洋地区是海平面气压负异常, 这就有利于1997年台风频次异常多, 图5(a)与图3 的分布是一致的.范可[28]的研究指出春季北太平洋海冰面积指数的异常有可能通过图4所显示的NPO或北太平洋区高纬-低纬大气遥相关, 影响热带西太平洋的环流, 从而导致台风活动的动力条件改变. 200 hPa纬向风差异场(图5(b)), 显示出了北太平洋区高纬-低纬的大气遥相关以及热带西太平洋区的东风异常. 图5(c)给出了6~9月的200 hPa纬向风的差异场, 发现热带西图3 春季的NPO与海平面气压相关场(a) 春季; (b) 6~9月. 阴影区同图1, 所有格点都扣去了SOI的线性回归图4 格点(65°N, 170°E)春季海平面气压场与春季20 hPa的纬向风相关场阴影区同图1, 黑线表示大气遥相关1264中国科学D辑地球科学第37卷太平洋区的东风异常仍然维持. 我们再分析了850 hPa的相对涡度差异场(图略), 发现西北太平洋地区低层从春季-夏季是显著的正涡度异常. 以上1997~ 1998年的个例分析支持了我们前面的研究结论, 也说明了新的预测因子的确具有很好的物理意义.图5 1997年和1998年的环流差异(a) 春季的海平面气压; (b) 春季200 hPa纬向风差异; (c)6~9月200 hPa纬向风差异4西北太平洋台风活动频次的预测模型通过以上的分析, 我们确定了西北太平洋台风活动频次的主要的预测因子, 由于这些因子选取的是冬、春季节, 因此, 它们对台风活动盛期6~10月的季节预测具有很好的预测意义. 于是, 我们采用多元回归分析, 选取九个冬春季节的大气环流和气候因子(包括了我们新近研究的新预测因子), 建立预测模型. 这九个因子分别为: X1是春季北太平洋涛动指数; X2是冬季850 hPa西太平洋低纬区的区域平均的位势高度(30°S~20°N, 90°~180°E), 它表示了北太平洋和南半球的低纬环流; X3是冬季北太平洋高纬区的区域平均的位势高度(50°~60°N, 180°E~140°W), 表示了北太平洋高纬环流; X4是冬季1000 hPa的西太平洋低纬区的区域平均气温(20°S~20°N, 100°~140°E), 表明了两半球低纬的冷空气活动; X5是冬季Ni no34指数; X6是冬季北太平洋海冰面积指数; X7是春季北太平洋海冰面积指数; X8是850 hPa春季低纬西太平洋区(5°~15°N, 130°~145°E)的区域平均的涡度; X9是春季低纬西太平洋区(5°~15°N, 140°~160°E)的区域平均的风垂直切变幅度. Y是西太平洋的台风活动年频次. 表1给出各预测因子与西北太平洋台风生成频次在1965~1999年的相关系数列表. 相关系数均超过95%以上的显著性水平.表1 西北太平洋台风生成频次与各项预测因子在1965~1999年的相关系数X1X2X3X4X5X6X7X8X9 WNPTF0.48−0.490.51−0.50 −0.44 −0.4 −0.48 −0.48−0.63建立预报方程如下:123467890.080.050.080.210.080.110.290.140.3.Y X X X X XX X X X=−+−+−−+−5该方程通过了显著性检验,其拟合率是0.79, 超过99%的可信度检验. 方程中各项因子的系数的正、负号表示了与西太平洋台风活动频次的正、负相关关系, 我们注意到除了冬季Ni no34(X5)的系数是正值外, 其他因子与前面的环流分析是一致的. 这说明了冬季的ENSO异常对西太平洋台风频次的影响具有复杂性,尤其在其他大气环流和北太平洋海冰等因子的共同作用下,它与西太平洋台风活动频次的反相关关系出现了变化. 我们给出了1965~1999年实际的西太平洋台风活动频次曲线和拟合曲线(图6), 图中可见两第9期范可: 西北太平洋台风生成频次的新预测因子和新预测模型 1265者的年际变化拟合很好, 尤其是这个预测模型能很好拟合1997年和1998年的台风频次的变化, 而这两年的夏季分别是ENSO 的暖位相和冷位相年, 这说明此预测模型确实能很好地反映西太平洋台风的年际变化规律, 其中的各项预测因子都有很好的物理意义.图6 实际西太平洋台风活动频次(实线)和拟合预测曲线(虚线)拟合时段是1965~1999年, 预测时段是2000~20065 对于预测模型的预测检验我们应用以上的预测模型, 对2000~2006年7年的西太平洋台风作预测检验. 预测和实况在2000~ 2006年中年际变化趋势非常一致(图6), 7年中模式预测(实际)的台风数分别是15.7(15), 16.6(20), 17.8(16), 16.6(17), 19.7(21), 19(16), 17.6(15). 因此, 该预测模型具有合理地预测台风的年际变化的能力, 并对将来的台风实时气候预测具有潜在的应用意义.6 结论西太平洋台风活动主要集中在6~10月, 因此, 我们研究冬春季节的大气环流对西太平洋台风活动频次的影响并从中确定主要的预测因子, 这对建立和发展台风活动的动力预测模型尤为必要. 在本文中, 我们基于台风生成频次相关的大气环流, 确定新的预测因子并建立了一个新的预测模型. 预测模型中考虑的预测因子有: 春季NPO; 冬、春季北太平洋海冰面积指数, 冬季850 hPa 西太平洋低纬区的区域平均的位势高度(30°S~20°N, 90~180°E); 是冬季北太平洋高纬区的区域平均的位势高度(50°~60°N, 180°E~140°W); 冬季1000 hPa 的西太平洋低纬区的区域平均气温(20°S~20°N, 100°~140°E); 冬季Nino34指数; 850 hPa 春季低纬西太平洋区(5°~15°N, 130°~145°E)的区域平均的涡度; 春季低纬西太平洋区(5°~15°N, 140°~160°E)的区域平均的风垂直切变幅度. 每个因子不仅与西北太平洋台风生成频次有显著的相关关系, 而且还有很好的物理意义.这个新预测模型比较合理地反映了1965~1999年西北太平洋台风频次的年际变化, 尤其是对1997和1998年(一些预测模型不能很好的反映台风在这两年中的变化). 预测模型对2000~2006年的台风频次的预测结果合理. 然而, 我们今后还要继续对该预测模型作性能检验, 并考虑加入其他重要的预测因子, 进而不断改进该预测模型. 致谢 感谢审稿者的宝贵意见.参 考 文 献1 陈联寿. 盛夏亚洲中高纬流型与西太平洋台风路径的关系. 气象学报, 1965, 35: 476—4852 许建民, 谷美荣. 北半球夏季西太平洋热带地区的环流特征及其与台风发生的关系. 大气科学, 1978, 2: 174—1783 方宗义. 台风发生发展中的云型特征与高空环境流场的关系.大气科学, 1982, 6: 274—2824 丁一汇. 影响西太平洋台风形成的大尺度环流条件.海洋学报,1983, 5: 561—5745 李宪之. 台风生成的综合学说. 气象学报, 1956, 27: 87—896 陶诗言, 徐淑英, 郭其蕴. 夏季东亚热带和副热带地区经向和纬向环流型的特征. 气象学报, 1962, 32: 91—1037 王作述, 何诗秀, 方宗义, 等. 西北太平洋ITCZ 多台风发生的初步研究. 气象科学, 1982, 1, 2: 132—1398 何诗秀, 张宝严, 傅秀琴. 西北太平洋盛夏台风频数与大尺度环流条件的关系. 热带气象, 1986, 2: 251—2569 李曾中. 越赤道气流与中国天气关系的初步统计分析. 气象,1986, 4: 11—1410 潘怡航. 赤道东太平洋的热力状况对西太平洋台风发生频率的影响. 气象学报, 1982, 40: 25—3311 Chan J C L. 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