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。

湛江近海台风风速复合极值分析

采用Poisson-Weibull复合极值分布方法对湛江近海36年的风暴过程资料进行统计分析。推算出湛江近海的多年一遇设计风速,并单一因素设计方法进行比较。计算结果表明,复合极值统计模式计算结果较稳定。

基于卫星微波数据与深度学习的台风风速预测模型研究

文章基于卫星微波数据与深度学习技术,提出了一种台风风速估计的方法。通过对卫星微波数据进行预处理和特征提取,建立基于深度学习的模型。实验结果表明,该方法能够实现对台风风速的精确估计,具有较高的准确性和稳定性。

台风最大风速预测建模仿真与研究

研究及时并准确地预测台风最大风速,对于气象防灾减灾有重大意义。针对影响台风最大风速的因素较多、众多影响因素与台风最大风速之间存在非线性关系、不同地区数据样本集间差异性很大等问题,采用仿射传播聚类方法与稀疏贝叶斯回归模型相结合,建立了一种新的台风最大风速预测的混合模型。上述模型首先采用仿射传播聚类算法快速客观地对训练样本进行聚类,并将其划分为若干个子类,再用稀疏贝叶斯回归模型对各子类样本分别建立稀疏高效的子模型。试验结果表明,上述混合模型不仅能够满足台风最大风速预测的绝对误差的预定要求,而且预测的绝对误差明显小于同等条件下的其它回归模型预测的绝对误差。

地形对涡量传播和台风切向风速变化的参数敏感性

设计了一个高分辨率的浅水模式,以研究地形参数和纬向基流在涡旋Rossby波传播和台风切向风速变化中的作用。结果表明,无纬向基流条件下,岛屿地形的水平尺度对涡旋Rossby波传播的影响表现在:随地形水平方向尺度的增大,扰动涡度场环绕地形顺时针方向旋转的趋势增强,局域风速增幅减小,增强了平均风速的减弱。纬向东风基流条件下,热带气旋的局域风速及其平均切向风速的演变受台风与地形间距的改变以及地形作用时间长短的影响:当台风逐渐靠近地形时,局域风速增幅增强,平均风速逐渐减小;当台风逐渐远离地形时,出现相反的变化。

考虑大气环境影响的台风极值风速研究

随着全球环境的不断变化,台风的发生也有着较大的影响.为了考虑大气环境对台风极值风速的影响,以起点模型、路径模型和强度模型构成台风模型,该模型的三个组成部分是由研究点的相对海平面温度、绝对涡度、250 hPa和850 hPa垂直风切以及600 hPa相对湿度等大气环境所决定.首先,详细阐述起点模型、路径模型和强度模型的理论基础;然后,以香港地区为研究点,进行了台风关键参数相关性分析和不同重现期下的台风极值风速预测,并将研究结果与历史数据计算结果进行对比.研究结果发现:本模型的模拟结果与历史观测数据结果有着较好吻合度,表明此模型的可靠度;模拟结果略大于历史观测数据表明,在全球变暖的大环境下,台风极值风速较以往略有提高.

应用极值I型分布估算厦门市极端风速

根据厦门市1958～2007年的年风速数据,应用极值I型分布函数对厦门市不同重现期的最大和极大风速做出估算,并用柯尔莫戈洛夫(Колмогоров)检验法对此结果做出拟合优度检验。并比较规范值与估算值,验证极值I型分布函数对厦门市风速拟合的可行性。

你知道吗?台风除了危害也有不少好处哦

每年夏天,我国南方沿海一带都会遭受台风的侵袭,人们的生活受到了很大的影响。带来狂风台风会带来狂风,台风风速大都在17米/秒以上,甚至在60米/秒以上。据测,当风力达到12级时,垂直于风向平面上每平方米风压可达230千克。这是什么概念呢?这样的风压能把万吨巨轮抛向半空拦腰折断,也可把巨轮推入内陆,还会损坏甚至摧毁陆地上的建筑、桥梁、车辆等。 。

台风灾害知多少

在所有的气象灾害当中,台风的破坏力最强,因为它集齐了狂风、暴雨、巨浪、风暴潮、龙卷风,还可能引发洪水、泥石流、内涝等灾害,以致常常形成灾害链,构成群发性灾害。台风有什么危害狂风.台风风速大都在17米/秒以上,甚至在60米/秒以上。据测,当风力达到12级时,垂直于风向平面上每平方米风压可达230公斤。因此台风等大风及其引起的海浪可以把万吨巨轮抛向半空拦腰折断,也可把巨轮推入内陆;飓风级的风力足以损坏甚至摧毁陆地上的建筑、桥梁、车辆等。

耦合台风天气预报模式和实测数据的神经网络风速预测

基于准定常假定,风荷载与风速平方成正比。为了实现对结构的台风动力效应进行分析预测,建立了耦合数值天气预报(weather research and forecast,WRF)模式和现场实测数据的风速预测神经网络模型,开展台风短期风速的高精度预测。利用该模型对2017年"泰利"和2018年"康妮"的台风风场进行模拟和预测。为了提高神经网络训练效率和短期风速预测精度,使用经验模态分解和小波变换对风速数据进行分解,将分解后的风速分量作为神经网络的输入。结合数据分解方法,分别采用BP、Elman、GRNN和ANFIS等4种神经网络模型完成了两次台风影响下某实测场地平均风速的6步提前预测。结果表明,基于集合经验模态分解或小波分解的神经网络预测方法,相比不进行数据分解的直接神经网络预测法,台风风速预测精度提高了50%以上。在4种神经网络模型中,小波变换和BP神经网络模型组合具有最优的台风风速预测精度。

大跨度组合网壳在台风作用下的风振响应分析

台风风场下组合网壳结构的曲面形状和大空间特点使它的风振响应分析变得复杂,尤其在组合网壳的接合部位。基于台风脉动风的空间相关性,对一个两边半球形状,中间柱面形状的大跨度组合网壳进行了台风作用下的数值模拟,采用平稳高斯随机过程的谐波叠加法,并利用快速傅里叶变换,模拟得到组合网壳250个互相关的脉动风速时程样本。其中风速谱采用了随高度变化的田浦台风风速谱以及不随高度变化Davenport谱进行比较,得出组合网壳的台风敏感部位,并与基于FLUENT软件和计算流体力学(CFD)的数值风洞的模拟结果相比较,可以相互验证组合网壳在台风荷载作用下的响应结果。自功率谱的对比说明,模拟值和目标值吻合得很好,从而验证了计算结果的有效性与准确性。