登陆广东极值台风的估算

本文利用1949年至1983年西北太平洋台风基本资料,对在我国广东省沿海登陆的台风作统计分析,证实了其年频数分布、地理分布及强度分布都存在一定的规律性,并发现强度分布与地理分布是相互独立的。在此基础上,提出一种估算“多年一遇”极值台风的方法。     

移行台风最大风速的计算

本文探讨了科氏力在台风最大风速计算中的作用,求出了移行台风最大风速计算式;通过对若干台风和强台风个例的试算,表明台风最大风速的计算值与实测值相当一致。     

台风海面最大风速的计算

由于目前利用气象卫星、雷达跟踪和飞机侦察等现代化的仪器装备,仍然很难准确地获得台风最大风速,利用实测台风最大风速与台风中心最低气压所建立的统计方程则常常性能不稳定,本文直接从大气运动方程出发,引入目前流行的经进推广的气压模式,导出了计算台风中心附近海面最大风速公式,这些公式的理论曲线与西太平洋台风风压关系的实验曲线相当吻合,经对1973和1983两年的台风及1970—1978每年的一个特强台风最大风速的试算,结果比较满意,同时分析计算结果表明,在台风中心附近,海面最大风速的计算,椭圆偏心气压结构的台风可以作为圆对称气压结构的台风处理,科氏力可忽略不计。     

湛江周边区域台风风速的长期极值预测

对湛江附近海域1974年至2006年33年的热带气旋过程观测资料进行统计分析.考虑到热带气旋发生频次的影响,建立Poisson-Weibull复合极值分布,对影响湛江地区的台风风速进行长期极值预测,推算出湛江周边区域的多年一遇设计风速,并与传统设计方法进行比较.计算结果表明,复合极值统计模式计算结果较稳定,该方法适用于受热带气旋影响区域的极值风速的长期统计分析.     

登陆华南台风的频数及强度变化特征分析

利用1949—2015年上海台风所提供的热带气旋资料,依据热带气旋登陆华南时的强度,对登陆华南台风的频数、初终旋影响日期、影响期以及登陆位置、强度等气候特征分为3个路段(即西路、中路和东路)进行了分析。结果表明:全年登陆华南热带气旋TCs(指登陆时底层中心附近最大平均风速≥8级的热带气旋)和台风以上(指登陆时底层中心附近最大平均风速≥12级的热带气旋)频数均有不显著的增加趋势,且登陆华南TYs频数占TCs频数的百分比呈不显著的上升趋势,年际变化特征明显,年最多登陆TCs频数是最少登陆TCs频数的9倍,TCs和TYs的年代际变化具有明显的波动特征,登陆时间主要集中在7—9月。登陆地点主要集中在珠江口以西(西路和中路)。登陆华南TCs的平均影响期为78 d,多年平均初旋和终旋影响日期分别为7月8日和9月23日,初旋和终旋影响日期有提早的趋势,其中东路平均10 a的终旋影响日期提前5.8 d。从登陆强度看,整个华南、中路和东路各级热带气旋的强度有不同程度的增强趋势,而从西路进入华南的热带气旋中,强热带风暴的强度是减弱的,而热带风暴和台风以上的强度是增强的。值得注意的是,近十年来以极端强度登陆华南的台风显著增多。     

中国登陆台风的时间分维特征

台风的发生规律是一个长期研究的课题,至今仍在探索之中。法国科学家曼德布罗特（B．B.Mandelbrot）通过对自然界中许多复杂现象层次结构的研究,提出了一种理论──分形几何学（Fractalgeometry）[1]。近年来,分形理论在地貌形态、地震活动和细胞繁殖等方面获得了应用[1,2]。本文拟根据分形理论,对中国登陆台风的发生规律作一研究,以供商榷。1台风的时间分形结构具有分形结构的自然现象的一个重要特点是;只有在一定的尺度内和一定的层次中,它才表现出分形特征,其两端都受到某种特征尺度的限制,这个具有自相似性的范围称为无标度…     

Monte-Carlo模拟与经验路径模型预测台风极值风速的对比

台风是我国东南沿海区域每年发生的严重自然灾害之一。本文分别采用传统的Monte-Carlo模拟方法以及较为先进的经验路径模拟方法预测中国东南沿海区域台风的极值风速(10 m高度处10 min平均值),并对两种方法的预测结果进行了对比。本文将东南海岸线向内陆扩展约200 km的区域划分为0.25°×0.25°的网格,以每个网格点作为研究点。首先采用Monte-Carlo模拟方法产生每个研究点1 000年间的虚拟台风事件。然后采用经验路径模型方法构建了西北太平洋1 000年的热带气旋事件集,采用模拟圆方法从中提取对各个研究站点有影响的台风事件。接着采用Yan Meng风场模型计算每个研究点台风的最大风速,构成极值风速序列。最后采用极值分布模型预测每个研究点不同重现期的极值风速,并对两种不同方法预测的结果进行了对比。研究发现在研究区域的内陆侧经验路径方法预测的风速略高于Monte-Carlo模拟方法预测的结果,而在海岸沿线一带经验路径方法预测的结果略低,这主要是由两种方法构造的虚拟台风的中心压强存在差异以及模型本身的不确定性造成的。本文的研究结果可以为防灾减灾系统提供有益的参考。     

基于QuikSCAT卫星遥感风场的台风最大风速半径反演及个例分析

建立了一种卫星遥感风场的最大风速半径(Rmax )反演方法.该方法基于 QuikSCAT 风场,结合 JTWC 台风参数资料,将遥感平均风剖面与 Holland 台风模型进行最小二乘法拟合来反演 Rmax.2001-2009年13个台风69幅数据反演结果统计分析表明:用气压表征台风强度的 P 算法遥感反演结果与 JTWC 分析结果的标准差为10.7 km,效果较好.此外,通过0513、0519和0221 3个典型台风过程的 Rmax 演变情况分析表明:对于对称性结构较好的成熟台风,反演结果能较好地反映出不同台风的 Rmax 尺寸差别,台风过程中 Rmax 的演变情况符合台风发展情况;台风风场对称性差、地形以及背景流场的影响,是导致 Rmax 反演出现较大偏差主要因素.     

模糊聚类方法在台风登陆地段预报中的应用

本文选取1970—1980年7—9月31个南海台风的资料,挑选出与台风关系密切的环境流场因子及台风前期移速变化的三个层次八个因子。经过标准化处理,建立各因子样本的隶属度函数,并采用相关系数法作标定公式,求出模糊关系矩阵R,且进行复合运算直至R矩阵具有传递性为止。根据客观分类、归并,将31个影响广东沿海地区的台风分成三个类型。然后将1981—1985年6个南海台风个例和三个太平洋台风个例进行验证,正确率均为80％,效果尚令人满意。     

基于模型叠加方法的登陆台风强度预报

登陆台风危害极大,是一种严重的自然灾害.统计表明,地球上台风平均每年造成60亿～70亿美元的经济损失和2万多人的死亡.从全球每年发生的台风次数来看,西北太平洋所占的比例最高,达到33%,因而中国是世界上遭受台风灾害最为严重的国家之一近年来,沿海地区随着社会经济的快速发展,台风灾害呈明显上升的趋势,严重地阻碍了灾区社会经济的可持续发展,因而研究登陆台风的长期变化对国计民生具有重要的现实意义.     

基于物元分析的登陆台风次数预报

利用前期的预后因子进行计算，使物元分析具有了预报功能，通过反复调整各因子的等级分界值（经典域和节域）， 可以使登陆台风次数计算等级和实际等级的历史拟合率达到最大，其结果是比较好的，这对沿海地区的防台减灾具有重要的现实意义。     

登陆华南沿海的热带气旋

本文从理论上分析登陆华南沿海热带所旋的生成、强度和路径，并结合实际总结登陆特点和规律，对有关单位制订防台措施具有参考意义。     

东海台风域内的风速分布

本文从实测气压资料入手,对东海几个典型台风进行数值计算,求得台风域内的风速分布。按不同方向确定气压公式忖数r_0,把过去的一维对称模式推广为二维非对称模式。考虑了台风移动发摩擦影响,摩擦系数取变系数,使计算风场与实测更加符合。为验证模式的可靠性,将气压场、风场分别与相应的实测值进行了比较。讨论了台风风场与中心气压,台风移速,台风多数r_0的关系。     

广东沿海的极值风速概率分布研究

简要论述了当前广泛使用的极值理论和极值分布理论3个概率分布模型——标准耿贝尔(SG)分布、广义极值(GEV)分布和广义帕累托分布(GPD).应用模型推算广东沿海9个站点的极值风速,对比分析结果表明:(1)3个模型都是推算极值风速的合适模型,但GPD模型可更充分地利用实际观测站点数据,风速拟合的PPCC和RMSE指标确定GPD是更优的概率模型; (2)选取的超阚值风速样本服从GPD-Ⅱ型分布,偏向于给出比SG模型和GEV模型更大的极值风速估计值; (3)从工程安全考虑,尤其在观测数据较少情况下推算工程设计风速可优先选用GPD模型.     

基于双注意力机制的台风轨迹预测模型

台风轨迹的准确预测对于减少台风灾害及风险评估意义重大。本文提出了一种基于双注意力机制的台风轨迹预测模型(Dual-Attention-Encoder-Decoder),首先根据台风轨迹数据计算台风轨迹的变化曲率,将台风曲率序列与台风轨迹序列一同作为预测模型的特征输入,充分考虑了台风轨迹中隐藏的转向、偏折信息;然后构建双注意力机制增强的编码器-解码器网络(Encoder-Decoder)作为预测模型,利用特征注意力机制和时间注意力机制分别对模型输入和隐藏状态进行权重分配,能够学习输入特征和预测目标之间的关系,并且有效解决编码器-解码器结构对过长序列预测的性能下降问题,编码器和解码器均采用LSTM网络,能够存储长时间依赖并且收敛性好,不易发生梯度消失或爆炸;最后,本文使用1949—2017年中国气象局提供的西北太平洋台风最佳路径数据集,将DA-Encoder-Decoder模型与BP、SVR、LSTM、ELM等模型进行对比,分别对24 h、48 h、72 h台风轨迹进行预测。结果表明:DA-Encoder-Decoder模型的均方根误差和实际误差距离指标均优于其他四种预测方法,验证了本文方法的有效性。     

基于平均条件超越率和插值法的风速极值预测

船舶和海洋结构物长期服役在恶劣的海洋环境中,受到风、浪、流等各种随机载荷甚至极端载荷的作用,而极端载荷将造成不可逆的结构损伤,严重影响海上作业安全。确定船舶与海洋结构物所在海域的极端天气情况,包括重现期内的最大风速或最大浪高等成为结构设计的关键问题之一。基于平均条件超越率(Arerage Conditional Exceedance Rate,ACER)方法的基本原理,利用蒙特卡罗法产生多组随机风速载荷样本,建立基于极值分布规律的插值计算方法,利用平均超越率和极值的关系,对由蒙特卡罗法产生的模拟随机风速数据进行了重现期为25,50和100a的极值预测。本方法适用于包括非独立同分布在内的任何分布类型数据的极值预测,且通过对比验证了方法的预测精度。     

预报台风风暴潮极值的人工神经网络方法

本文提出预报台风风暴潮极值的人工神经网络方法，并以广东省海门测站为例，进行了具体研究，其拟合相对误差不超过８．１％，预报相对误差不超过９．７％，结果表明，该方法性能良好，可望成为台风风风暴潮极值预后的有效辅助手段。     

基于最大熵原理的台风统计预报

台风以最无序的方式在沿海各地登陆，意味着台风熵达到了极大值。在给定的约束条件下，当台风熵取极大值时，台风强度是一种指数分布。根据最大熵原理和1949年以来中国登陆台风的实测资料，揭示了台风强度的分布形式，提出了台风复发期的概念，这对登陆台风的统计预报有所裨益。     

基于信息扩散技术的华南极端台风灾害风险评估

利用2005—2016年登陆华南地区的12个极端台风灾害样本, 综合考虑了承灾体脆弱性和防灾减灾能力, 对华南地区进行极端台风灾害风险评估, 步骤如下: 1) 以各指标的灰色关联度为基础, 构造华南极端台风的危险性指数、脆弱性指数和防灾减灾能力指数; 2) 根据灾害风险数学表达式, 以层次分析法确定的系统权重为基础, 构造华南地区极端台风灾害风险指数; 3) 通过二维正态扩散技术构造原始信息矩阵和模糊关系矩阵, 利用因素空间理论进行模糊近似推理, 计算得到由风险指数近似估计直接经济损失指数的风险估计值; 4) 利用超概率评估模型, 对极端台风的直接经济损失率进行超概率评估。结果表明, 构造的风险指数与实际情况较为吻合, 计算得到的风险估计值与直接经济损失指数变化趋势较为一致, 均方误差为0.20, 相关系数为0.78。结果还表明, 由极端台风造成的直接经济损失率为0.1%, 已成为常态风险, 华南地区极端台风灾害的超越概率与直接经济损失率呈现出良好的线性关系。     

渤海和南海海域极值风速的置信区间

目前我国海洋台站积累的实测日最大风速资料长度还较短，本文提出采用实测日4次（或3次）平均风速产生日最大风速样本的方法。认为极值风速是随机变量，采用本文方法产生的日最大风速样本，统计推算了渤海和南海海域15个台站的若干年一遇极值风速的统计参数，得到了不同重现期的不同置信水平的极值风速区间，为更合理地确定海洋平台结构设计风荷载提供了依据。