Shapiro台风风场模型及其数值模拟

我国东南沿海是世界上台风最集中的地区之一,也是我国经济最发达和财富最集中的地区,台风引起的灾害损失巨大.数值模拟方法是目前进行台风危险性分析和估算极值风速普遍采用的方法,已有较多风场模型应用于台风区的极值风速估算,Shapiro风场模型是其中之一.首先介绍了Shapiro台风风场模型,然后采用有限差分法求解描述该风场模型的非线性偏微分方程组,利用两个实测台风的风速记录对该模型进行了验证,对该风场模型在我国东南沿海地区的应用做了初步尝试.     

校园安全设计及学生安全自护教育的思考--论"6·10"沙兰镇中心小学洪水蒙难的教训

9月1日，第13号台风“泰利”正面登陆莆田市秀屿区平海镇．并夹裹着暴雨，造成莆田市6县（区）的48个乡镇72.8万人口受灾。莆田交警在这场没有硝烟的战斗中，谱写了一曲又一曲动人赞歌。     

辽宁省岫岩县“20120804”泥石流调查研究

1980年代的3次台风和气旋过境引起的暴雨过程诱发的山洪泥石流,使辽宁省岫岩县损失惨重。受2012年第10号台风"达维"的影响,2012年8月3-4日,岫岩县西部发生强降雨过程,引起了大范围的泥石流暴发,造成近十人死亡,直接经济损失几十亿元。通过现场调查"20120804"泥石流灾害,对比分析了这次泥石流的分布规律、形成原因以及成灾特征。研究得出了岫岩县西部沟谷泥石流的敏感坡度(25°~50°),百分比S≥0.38,或流域高差H≥400 m的流域基本为泥石流沟;沟谷泥石流的地形因子B≥0.19,或G≥60,或T≥27的流域,基本可以判断为泥石流沟。     

2010年10号台风“莫兰蒂”强度特征雷达分析

利用沿海雷达资料分析2010年10号台风"莫兰蒂"强度变化特征。台风"莫兰蒂"进入台湾海峡后,由开始的结构不对称、强度弱,迅速转为小而强的小型台风,宽广的环流迅速收拢,台风眼墙紧缩而清晰,在整体上有一个增强到维持至最后登陆减弱的过程。利用沿海雷达资料对台风进行定位同时,还要加强分析台风强度变化,而判定强度方法主要基于台风中对流系统强弱变化判断和分析螺带中台风眼墙变化。     

海洋石油111FPSO台风工况装配载优化研究

目前海洋环境条件愈加恶劣,超强台风频发,如何能够提高FPSO系统的抗台能力成为作业者极其关心的问题。本文主要采用时域模拟计算方法对海洋石油111FPSO24种装载工况进行了动力响应分析,找出了系泊力相对较小的装载工况,并对台风工况下FPSO的装配载提出了建议。     

怪异的「碧利斯」

2006年强热带风暴“碧利斯”,气象专家用“怪异”两个字形容它。其特点是,形状怪异,没有统一的台风中心：路径怪异,移动速度忽快忽慢。专家们指出,这类热带风暴风力不是特别强,但含水量比较大,容易发生强降雨。7月14日12时50分,怪异的强热带风暴“碧利斯”如期在福建省霞浦县北壁镇登陆。     

杭州市臭氧污染特征研究

利用2013—2017年杭州市空气质量国控监测站点数据和杭州市地面气象数据,分析了杭州市几种典型情况的臭氧(O_3)污染特征。结果表明:(1)2013—2017年,杭州市O_3污染问题总体呈逐年加重趋势;(2)夏季太阳总辐射大于450 W/m~2、温度高于20℃且相对湿度低于70%的晴热高温天气易造成O_3污染;(3)杭州市O_3浓度还可能受外来输入的影响;(4)受台风外围下沉气流影响,加上水平扩散条件差且温度高,极易导致O_3及其前体物在近地面积聚。     

2017年广东省台风期间O3污染过程特征及影响因素分析

2017年7月25日至8月2日台风"纳沙"和"海棠"影响期间,广东省出现大范围O_3污染过程,分析了其变化特征和影响因素。结果表明,台风登陆前城市O_3污染逐渐加重,而台风登陆后O_3污染逐渐缓解,污染较重城市集中分布在广东省中部,主要是广州市、佛山市、江门市、东莞市、中山市、汕尾市和清远市。造成台风期间O_3污染的主要原因是:(1)双台风影响期间,广东省总体受海平面高压控制,以高温晴热天气为主,太阳辐射强、气温高、降水少,相对湿度较低,有利于本地光化学反应进行;(2)受台风外围下沉气流影响,垂直方向扩散条件不利,而平流层O_3有可能向下运输;(3)台风登陆阶段,近地面风向以偏北风为主导,且风速小,导致O_3浓度出现明显的上升。     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

工程区台风大风灾害评估方法的研究与应用——以苏通大桥为例

针对国家重大项目施工和运营中规避台风大风灾害风险的特殊需求,以国家重点工程苏通大桥为例,研究了工程区局地环境下台风大风灾害风险的分析评估方法。利用1949~2007年桥位地区影响台风资料,用气候统计学方法分析了苏通大桥桥位工程区影响台风的时空分布,并用蒙特卡罗模拟方法对8级以上台风大风对桥位区可能造成的灾损指数进行计算。结果表明:①影响桥位区的台风年均2.5个,其中出现8级以上阵风的严重影响台风年均0.78个,工程区从5月下旬~11月下旬均可能受台风袭击,7月上旬~9月中旬是桥位区影响台风的多发期,而8月份几率最大,台风大风主要出现在偏东南和偏北方向;②蒙特卡罗方法模拟的桥位区8级以上台风大风的期望灾损指数达到0.282 1,约占全省台风灾害期望灾损指数的48%,潜在的经济损失达到20 675万元。采用气候统计学原理和蒙特卡罗模拟方法,可以满足局部特殊环境下的对工程区气象灾害风险分析的需要,其结果可以作为施工管理和规避灾害风险的依据。