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利用人工神经网络模型预测西北太平洋热带气旋生成频数 下载：35 浏览：329

海滢1 陈光华2 《气候变化研究》 2019年6期

摘要:
通过对60年(1950～2009年)北半球夏、秋季(6～10月)热带气旋(TC)频数与春季(3～5月)大尺度环境变量的相关分析,挑选出8个相关性较高的前期预报因子建立人工神经网络(ANN)模型,对2010～2017年8年夏、秋季TC频数进行回报,并将回报结果与传统多元线性回归(MLR)方法所得结果进行对比分析。结果表明,ANN模型对60年历史数据的拟合精度高,相关系数高达0.99,平均绝对误差低至0.77。在8年回报中,ANN模型相关系数为0.80,平均绝对误差为1.97;而MLR模型相关系数仅为0.46,平均绝对误差为3.30。ANN模型在历史数据拟合和回报中的表现都明显优于MLR模型,未来可考虑应用于实际的业务预测中。

基于人工智能技术的热带气旋灾害评估方法研究:以广东省为例 下载：63 浏览：321

张文1 赵珊珊2 万仕全4 封国林3 《气候变化研究》 2018年6期

摘要:
基于历史观测资料,系统地研究了广东省热带气旋(tropical cyclone,TC)风雨及其带来的直接经济损失的空间分布特征。结果表明,粤西沿海地区受TC大风影响最为频繁,但TC经济灾损率和受灾频次在粤西和粤东较重。根据广东省TC风雨和直接经济损失的空间分布特征,将广东分为粤西、粤东、珠三角和粤北4个区域,进而利用演化建模方法建立了广东省各区域TC经济灾损率评估模型。该评估模型模拟的TC经济灾损率与实际值的相关系数达0.66以上,基于该模型对独立样本的预测检验结果与实际值的相关系数达到0.61以上(显著性水平ɑ=0.05)。这表明,基于演化建模方法建立的广东省各区域评估模型在广东省TC灾害评估中有着潜在的应用价值。

两类El Ni?o型对西北太平洋季风槽及热带气旋生成的可能影响 下载：72 浏览：329

张宏杰1 武亮2 黄荣辉1 《气候变化研究》 2018年4期

摘要:
通过对1948～2015年不同El Ni?o事件下西北太平洋季风槽变化和热带气旋(tropical cyclone,TC)生成进行分析,初步探讨了不同El Ni?o型事件对季风槽及其对TC的可能影响。分析结果表明,较东太平洋增暖(eastern Pacific warming,EPW)年,中太平洋增暖(central Pacific warming,CPW)年季风槽偏弱,位置相对偏西、偏北。在CPW年,中(西和东)太平洋海温增暖(降低)引起了从中到西太平洋热带地区的西风异常和中太平洋地区上升运动及对流活动加强,使得季风槽加强东伸,同时西太平洋副高偏弱、偏北,季风槽向北推进;而在EPW年,赤道东(西)太平洋海温增暖(降低)使得赤道地区西风异常显著加强东扩,异常Walker环流的上升支东移至东太平洋,季风活动加强,副高偏强、偏南,这使得季风槽较CPW年相比更强、更偏东。利于TC生成的大尺度环境因子随季风槽强度和位置的变化而发生改变,在CPW年,低层气旋性涡度、高层辐散、高的中层相对湿度以及低垂直风切变区随着季风槽向北移动;而在EPW年,这些因子随季风槽向南、向东偏移。这些大尺度环境因子的变化使得西北太平洋TC生成的位置在CPW年比EPW年更加偏北、偏西。

基于数字地球平台的热带气旋可视化研究 下载：52 浏览：480

毕硕本 贡毓成 路明月 周浩 汤智 《建模与系统仿真》 2020年5期

摘要:
热带气旋常伴随发生暴雨、风暴潮等,对我国东南沿海影响严重。热带气旋可视化能直观地展示其运动状态、发生过程和内部结构,为研究、预报提供支持。基于开源库Cesium构建数字地球平台,介绍了系统架构,验证了点云法对云场数据可视化的适用性,提出了一种基于粒子追踪的改进风场可视化方法,包括风场粒子属性计算、风场粒子绘制及风场粒子管理。仿真试验表明,利用点云法仿真的云场细节丰富、纹理清晰;利用改进方法仿真的风场相较于传统方法,在保证性能损失较少的情况下,实现了动态与渐变效果,更具真实感。为真实再现热带气旋数据中的云场与风场提供了一种可行的技术途径。
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