影响红沿河核电厂区热带气旋特征及最大强度估算

红沿河核电厂区位于我国北方海域的辽东湾东海岸,经常受到北上热带气旋的侵袭和影响。观测和统计表明,在辽宁登陆的热带气旋,强度能够达到台风,不容忽略。影响红沿河的热带气旋基本出现在7、8月份,以进入渤海后向西北移动和穿越山东半岛向北在辽东半岛登陆的两类热带气旋对红沿河区域影响最大,建国56年来最强的热带气旋在红沿河附近区域造成的最大风速达到25～33m/s,极大风速达40m/s以上。使用概率论方法和梯度风公式估算红沿河核电厂区可能最大热带气旋的强度参数,得到:百年一遇的可能最低气压估值为961 hPa,最大风速为35.4m/s,极大风速为46.0m/s;千年一遇的可能最低气压估值为939 hPa,最大风速为42.2m/s,极大风速为54.9m/s。     

近20年登陆湛江市的热带气旋致灾力和危险度分析

湛江市热带气旋灾害频发且损失严重,以2000—2019年登陆的热带气旋资料为基础,以热带气旋中心最低气压、近中心最大风速和过程最大日降雨量为因子,构建单个热带气旋致灾力评价模型,并通过热带气旋登陆次数、大风影响次数、暴雨影响次数等评价区域热带气旋灾害危险度,以此分析湛江市热带气旋灾害特征.结果表明:登陆湛江市的热带气旋...     

我国东部沿海热带气旋演化特征研究

我国是遭受热带气旋灾害最为严重的国家之一.其年际年代际演化特征仍不清晰.采用中国气象局公布的1949?—?2018年的最佳路径数据集、登陆热带气旋名录以及HadlSST数据,探讨近70 a以来我国东部沿海热带气旋的时空演化特征及其与海表温度变化的内在关联.结果表明:(1)70 a间,热带气旋生成个数以及登陆我国东部沿海地区的个数略有波动,但超强热带气旋个数生成以及登陆我国的个数呈现明显增加趋势;登陆我国东部沿海地区的热带气旋大多生成于7、8、9月份,但4月以及11月也存在热带气旋生成并登陆现象.(2)登陆我国东部沿海地区的热带气旋主要生成于西北太平洋海域(432个)、南海海域(199个)和东海海域(28个),且主要在我国广东(220个)、海南(153个)、台湾(146个)、福建(47个)登陆.(3)热带气旋生成及登陆我国气旋与全球海表温度具有高度相关性;与西太平洋海温呈正相关,与东太平洋与印度洋海温呈负相关.     

热带气旋对海南岛臭氧污染的影响分析

基于2015～2020年西北太平洋生成的181个热带气旋资料,海南岛18个市县臭氧(O₃)小时浓度数据和气象观测资料,分析了热带气旋对海南岛O₃污染的影响.结果表明,近6年共有40个(22.1%)热带气旋的生命期间海南岛出现了O₃污染天气,热带气旋生成个数偏多的年份,O₃污染天数也偏多,其中2019年污染天数最多最严重,高污染(≥3个市县超标)天数高达39 d(54.9%).高污染(HP)类热带气旋有逐年增多趋势,趋势系数和气候倾向率分别为0.725(通过95%信度检验)和0.667个·a^-1.热带气旋强度与海南岛O₃最大8 h滑动浓度平均值(O₃-8h)成正相关关系,其中在台风(TY)等级,HP类热带气旋占所有样本数的比例高达35.4%.热带气旋路径聚类分析表明,南海生成影响型(A类)热带气旋生成个数最多,共有67个(37%),同时最容易造成海南岛出现大范围和高浓度的O₃污染,A类热带气旋中HP的个数和海南岛ρ...     

热带气旋对珠三角秋季臭氧污染的影响

基于2015～2020年西北太平洋热带气旋路径资料、珠三角气象观测资料和臭氧监测数据,分析了西行热带气旋（A型）、东海转向热带气旋（B型）、近海影响热带气旋（C型）和远海热带气旋（D型）这4类热带气旋对珠三角臭氧浓度的影响.结果表明,在A型热带气旋影响下,区域臭氧浓度超标频率变化不大;在B型热带气旋影响下,珠三角臭氧超标频率明显升高;在C型热带气旋影响下,区域臭氧超标频率有较明显的升高,但是升高幅度弱于B型热带气旋;D型热带气旋远离中国大陆,对珠三角臭氧浓度影响很小.当A型或C型热带气旋发生时,珠三角区域臭氧日最大8 h平均浓度（MDA8）平均值的平均增幅在5μg·m^-3左右,部分城市臭氧MDA8可能下降;B型热带气旋发生时,区域臭氧MDA8平均增幅为19μg·m^-3,各城市臭氧浓度均明显增加,其中珠海、江门两市臭氧MDA8平均增幅较大,增幅超过了20μg·m^-3.相对来说,珠三角西部城市臭氧浓度受热带气旋的影响更大.当发生B型热带气旋时,珠三角地区太阳辐射增强、日照变长、云量减少、气温升高和相对湿度降低,同时高空下沉气...     

基于置信区间的风暴潮灾害损失预警及对策研究

在运用因子分析法和熵值法对中国沿海11个省、自治区、直辖市进行风暴潮风险区划的基础上,运用置信区间法计算出各个区划内不同风暴潮等级对应的风暴潮经济损失、养殖业损失的置信区间。分析风暴潮置信区间结果,旨在有助于在增水等自然数据情况合理准确的预测基础上,对各个风险区划进行风险预警。并从防灾意识与产业结构调整两个方面提出了对策建议,力求使风暴潮造成的收入等经济损失最小化、保障沿海地区经济与社会的安全。     

基于TSA-BP模型的温州站台风风暴潮增水预测

台风风暴潮灾害通常会对沿海地区造成巨大损失,因此,准确预测台风风暴潮增水对沿海地区的防灾、减灾工作具有现实意义。本文根据现有风暴潮增水预测研究的成果,建立了基于被囊群算法（tunicate swarm algorithm）优化的BP神经网络模型,将该模型应用于台风风暴潮增水预测研究中。本文选取影响温州验潮站的3个台风作为研究对象,收集并建立了3个台风影响验潮站过程的129个逐时数据样本。利用新模型对温州站进行风暴潮增水预测,结果表明,该模型与BP神经网络相比克服了陷入局部最优解的缺陷,与粒子群优化的BP神经网络模型相比,提升了模型收敛速度,具有更好的预测精度及稳定性。     

2013年台风决策气象服务浅析

2013年在西北太平洋和南海海域共有31个编号热带气旋生成,其中有9个在中国登陆.2013年台风活动具有生成个数多、登陆个数偏多,登陆强度强、登陆集中在华南,灾害损失重等特点.分析2013年登陆我国的台风气象决策服务情况,发现“天兔”提前5天即给出了明确的登陆预测信息,但与实际情况差异较大;“潭美”、“天兔”和“菲特”台风气象服务效果较好,均提前2天给出了准确的登陆点和强度预报.其中“菲特”作为1949年以来在10月份登陆我国大陆的最强台风,“菲特”台风气象服务开展迅速有力,决策服务启动早,预警信息发布频次高,部门应急联动及时,各级政府防范有力,其造成的人员伤亡及社会影响远轻于以往同类台风.     

桑美台风风暴潮及其对张网作业影响的探讨

以2000年"桑美"台风风暴潮及此阶段张网作业的有关资料为依据,对风暴潮增水的形成机制、浙沪沿海风暴潮各阶段特征以及对张网作业的影响进行了探讨;对风暴潮增水在张网作业的积极作用与负面影响以及2000年八月半水张网作业丰收原因进行讨论.分析表明,在杭州湾滩浒岛附近海域,因风暴潮增水导致张网作业CPUE平均增幅为9.3%,最大增幅达23.5%.本文是一则风暴潮有利方面的报道,中国迄今尚属首次.     

天津市风暴潮经济损失评估

分析了风暴潮对工业、农业等的危害,统计了天津市100多a来较大的风暴潮灾害.并利用"最小二乘法"的思想,根据历次风暴潮最高潮位、增水强度及经济损失等资料,建立了评估风暴潮直接经济损失的数学模型y=123.9-47.25x 4.78x2.依据此模型,估算得在不考虑物价因素的情况下,天津市风暴潮灾害造成的直接经济损失总计达14.34亿元.     

台风过程珠江三角洲边界层特征及其对空气质量的影响

利用2006年7月珠江三角洲南北向3个点为期1个月的小球测风、低空探空资料及9个地面气象站逐时风向、风速资料,通过计算和分析风、温梯度资料,研究了台风过程珠江三角洲边界层特征及其对珠江三角洲地区空气质量的影响,重点分析了台风下沉气流影响导致灰霾天气期间的边界层结构.结果表明,2006年7月珠江三角洲地区空气质量主要受2个台风过程影响,当台风中心位于粤东及福建以东海域时,台风外围的下沉气流会对珠江三角洲地区的空气质量产生强烈影响,出现灰霾天气.在台风登陆前出现灰霾日时,珠江三角洲被均压场所控制,大部分区域为静小风,沿海地区会出现局地的海陆风,边界层风速较小.在200~500m低空会出现逆温层,同时最大混合层高度迅速下降到不足500m.     

基于SVM-BP神经网络的风暴潮灾害损失预评估

风暴潮灾害是影响我国最严重的海洋灾害,风暴潮灾害损失的预评估对防灾减灾有重要作用。本文选用2002~2014年的40组风暴潮历史灾情资料进行试验,首先建立风暴潮灾害损失评估指标体系并用灰色关联分析法对指标进行筛选,然后采用最优权重组合将支持向量机和BP神经网络进行组合预测分别对风暴潮直接经济损失和受灾人口数进行预测,并与单一预测方法进行对比,发现组合预测方法可以降低误差,提高损失预测的准确性,建立风暴潮灾害损失预评估模型,为决策者进行预警信息的发布提供有效依据。     

基于Web服务的海量风暴潮灾害数据实时可视化研究

目前,风暴潮灾害的数值模拟给出的海量数据结果往往使得研究者难以理解,阻碍研究工作的深入进行,同时从应用角度也不能满足对灾害进行实时可视化的需求.因此,本文针对风暴潮灾害数值模拟的计算格式和结果数据特点,探讨了Web Service技术和可视化处理技术基础上为研究人员提供实时的风暴潮灾害数值模拟以及水位、流场的时空分布可...     

内嵌POT损失分布拟合模型的风暴潮灾害风险价值测算

近年来,全球气候的异常变化导致风暴潮灾害频发,给我国造成了巨大灾害性损失。科学测算风暴潮灾害的风险价值,对于度量风暴潮灾害风险、估计风暴潮灾害损失、指导灾害风险有效分散具有重要意义。针对中国风暴潮灾害损失数据鲜明的频率低、厚尾性特征,本文引入极值理论的POT模型完成风暴潮灾害直接经济损失分布拟合,测算出不同置信水平下的风险价值,并通过了Kupiec失败频率检验。研究表明,运用POT模型测算不同置信水平下的风险价值可以作为今后中国风暴潮灾害风险科学度量以及单次灾害最大可能损失合理估计的基础。     

基于GIS技术的台风风暴潮灾害风险评估——以台州市为例

分析了台州市台风风暴潮灾害特征,根据台州市沿海区域的地理、水文、社会经济等特点,在台风风暴潮数值模型模拟基础上,实现了基于格网和GIS技术的台风风暴潮灾害风险评价。通过构建台风风暴潮灾害风险评价模型,对台州市区沿海地区的台风风暴潮灾害危险度、脆弱性和防灾减灾能力进行了分析,在GIS平台上进行淹没分析、叠置分析、以及格网拟合计算,最后绘制出了台州市台风风暴潮灾害高分辨率风险区划图,以期为我国风暴潮防灾减灾工作提供科学参考。     

基于BAS-BP模型的风暴潮灾害损失预测

风暴潮灾害是中国沿海地区最严重的灾害之一,近年来由其带来的经济损失均占海洋灾害总损失的90%以上,因此构建一个简单准确的损失预估模型显得尤为重要。本文以现有风暴潮灾害研究为基础建立了基于天牛须搜索（beetle antennae search）优化的BP神经网络模型,将其应用到风暴潮灾害经济损失预评估中。本文收集了福建省1994~2016年记录比较完善的29个风暴潮灾害损失数据,建立风暴潮灾害损失预评估指标体系并利用熵值法对指标因子进行预处理,消除数据冗余信息对预测的影响。对模型进行仿真测试,结果表明,与标准BP神经网络相比新模型有效避免了网络陷入局部极小值的可能,且与常规优化算法相比,克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,具有更好的鲁棒性和预测精度。     

基于RS-SVM模型的风暴潮灾害损失测度

论文以现有的风暴潮灾害研究为基础,通过构建评估指标体系提出了基于粗糙集-支持向量机模型(RS-SVM模型)的风暴潮灾害损失测度方法。RS-SVM模型较好的将二者优点进行结合,消除数据冗余信息的同时可以快速、准确解决非线性问题。在上述研究的基础上,对比单纯使用SVM方法与RS-SVM组合使用下的风暴潮经济损失测度效果,发现粗糙集与支持向量机在数据属性约简并进行预测过程中,确保了较高的拟合度与较低的误差率。     

基于多线程技术的中国海风暴潮数值预报可视化程序开发

首先简要介绍了中国海的风暴潮及灾害情况,对杭州湾一带的风暴潮进行了重点阐述。在风暴潮二维数值模型FBM的基础上开发了具有可视化界面的数值计算程序,能直观的显示风暴潮发展时历,包括风暴潮最大增水、台风风向和移速。采用了多线程技术,可节省时间,程序具有Windows风格的人机交互界面,操作方便。通过几个算例测试,本程序计算结果符合工程预报需要,可为同类研究做一些参考,具有推广意义。