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171.
0716号超强台风“罗莎”是建国以来登陆浙闽交界最晚的一个台风.它经我国台湾岛东北侧打一个圈后登岛,然后在台湾海峡北上,于浙闽交界处登陆,沿温州海岸线缓慢北上后再次入海.“罗莎”的特殊路径一方面与台风附近物理量场分布有关,另一方面可能与全球气候变暖趋势的背景有关.本文分析发现0716号超强台风“罗莎”登陆大陆前后,其附近中低层的物理量场分布对移动路径有密切关系;美国NCEP再分析资料提供的很多物理量如温度、湿度、垂直速度等热力和动力要素对台风未来移动的路径有指示作用;多普勒雷达径向速度演变趋势对台风的短时移动路径预报也有很好的指导意义. 相似文献
172.
0715号台风“利奇马”风暴潮分析 总被引:1,自引:0,他引:1
0715号台风"利奇马"于2007年10月2日23时登陆海南岛,引发了海南岛沿岸不同程度的风暴潮增水,多处岸段出现超过当地警戒潮位的高潮位,给海南省带来较大的经济损失.本文利用海洋站实测潮位资料对0715号台风的风暴潮过程进行分析,并对台风过程中的预报结果进行了总结,旨在进一步掌握风暴潮预报的规律. 相似文献
173.
本文基于中尺度大气模式MM5、区域海洋模式POM及第三代海浪模式WW3建立了综合考虑海气间动力、热力相互作用的区域海气耦合模式系统.利用耦合模式模拟中国南海的两次典型的台风过程,并利用iasotl-1卫星高度计资料验证耦合模式模拟台风浪的有效性.结果表明:耦合模式能够较好地模拟南海台风的移动和强度,但模拟台风系统略偏弱,耦合模式对正常路径台风的模拟效果优干转向型台风;耦合模式能够模拟出南海台风过程中海浪场的演变特征,模拟结果与iason实测值相关性较好,相对误差在可接受范围;区域海气耦合模式为台风等强天气过程中海洋、气象要素演变特征及海-气界面相互作用过程的研究开辟了一条有效途径. 相似文献
174.
175.
176.
台风作用下淤泥质海岸动力地貌响应 总被引:6,自引:0,他引:6
基于200509号麦莎台风(近似百年一遇)作用前后杭州湾北岸龙泉-南竹港实测的海岸地形和水文资料,利用分形技术、冲刷深度和闭合水深等相关概念分析淤泥质海岸的剖面变化、岸线进退以及地形冲淤,进而探讨海岸响应台风作用的动力地貌行为.结果表明:1)台风作用前后的海岸动力地貌过程表现为水下类似沙坝的堆积体削平、凹处填洼,水下平台发育锯齿或较小的坝--槽,海岸剖面的分维数降低,剖面坡度处于平缓;2)麦莎台风对海床的整体冲淤幅度不大,这可能是由于研究区大潮讯的增水致使波浪对海床的塑造能力减弱以及码头的遮蔽作用造成;3)台风作用对海岸的冲刷深度约为0.8 m,闭合水深为9.5 m,近岸-1 m邻近区成为海岸响应台风作用最敏感的地带;泥沙主要在0 m到闭合水深区间的海床发生纵、横向运移. 相似文献
177.
利用海底地震仪数据分析台风对海底环境噪音的影响 总被引:4,自引:2,他引:2
在海底布设的海底地震仪(OBS)能比较清晰地记录到海底的环境噪音,而台风可以直接或间接的产生在海底传播的弹性波,从而影响海底的环境噪音,并在较大程度上影响OBS的数据记录。本文通过分析台风对工作区的整个影响过程中OBS记录数据的振幅变化,再选择合适的滤波方式,首次发现台风产生的风浪及涌浪在短周期海底地震仪的记录数据上有良好的表现特征,指出了台风对海底环境噪音的另一种可能的影响方式,并由此得出:1)台风产生的风浪和涌浪对海底环境噪音的影响模式不同;2)风浪和涌浪所加强的海底环境噪音的范围和程度不同;3)短周期OBS可以比较清晰的记录涌浪信息,其周期主要是6—8 s,且能量稳定(简称“8秒现象”)。这三点结论为后期的海洋地震研究和海洋学其他研究提供经验与借鉴。 相似文献
178.
利用NCEP1°×1°的再分析资料,用大尺度水汽通量流函数和速度势以及水汽收支对台风“麦莎”在移动过程中水汽输送流函数和速度势进行了分析。结果表明:台风“麦沙”在北上过程中,主要有2支水汽通道,一支是从太平洋开始向西经赤道到达印度洋,在索马里转向,经过孟家加拉湾呈西南气流向西北方向输送;另一支来自副高南侧偏东气流。计算分析还表明,用无辐散风流场来定台风中心要比用总的流场更精确。 相似文献
179.
社交媒体数据可以为台风灾害追踪、灾时救援和灾情评估提供及时有效的信息。现有研究常采用主题建模和情感分析等技术对台风期间社交媒体平台(如新浪微博等)舆论话题和情感变化进行研究。在省域范围内以小时为时间粒度的多维度有效性论证尚有欠缺,且在舆情分析时未能区分用户群体差异。本文以台风“利奇马”为例,在浙江省域范围内,以新浪微博数据为研究对象,首先从词频分析、台风关注度时空变化以及特定灾害事件响应3个角度探讨了微博数据对台风灾情响应的有效性;其次采用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型技术挖掘微博文本主题信息,并根据Louvain算法对主题社团进行划分;然后开发了一种基于自定义情感词典的情感分析方法用于情感指数计算,与SnowNLP相比情感倾向性预测精度得到了提高;最后分析了台风期间官方和民众在新浪微博平台上的话题关注以及情感演变差异。结果表明:① 在省级范围内,微博数据能有效反映台风动态和灾害时空分布;② 台风事件微博文本的主题变化反映了灾情不同阶段舆论关注点的动态变化;③ 官方微博文本比民众微博文本具有更明确的主题社团结构;④ 台风事件相关微博文本中的消极情绪在台风登陆后显著增加,其中民众微博文本对台风灾害的情绪响应更及时,官方微博文本中的情感表达始终相对积极。 相似文献
180.