台风灾害气象指数保险相关技术方法初探

气象指数灾害保险是目前全球范围内广泛研究的一种风险转移工具,它可以克服传统的自然灾害保险的局限性,在农业保险领域应用前景广阔。以福建省连江县为例,依据连江县台风灾害及台风活动特征,将能够对连江县造成一定损失的台风分成分别以大风、大雨和大风雨为主导的3类。结合连江站相关气象数据及概率分布建立了广义的台风灾害气象指数,最后构建了保险赔付路线图,以供有关部门参考。     

长三角地区台风灾害链特征分析

利用1951-2008年58年的历史台风资料分析了台风致灾因子,提取了影响长三角地区的187场台风并根据台风路径频率,将影响长三角地区的台风划分为西行、穿越和北上3类优势路径和一类特殊路径。然后,结合自然环境特征和DEM高程数据,将长三角地区台风孕灾环境划分为海岸带、北部平原和南部丘陵3个区域,并分析了每个区域发生的主要台风灾害链类型。针对"云娜"、"芸妮"和"爱娜斯"3个台风案例,分析了台风路径与不同孕灾环境组合形成的不同台风灾害链。结果表明:海岸带易引发台风-大风-巨浪或风暴潮灾害链;丘陵区域易引发台风-暴雨-山洪、泥石流和滑坡灾害链;平原地区易引发台风-暴雨-平原洪水和内涝灾害链。西行类台风影响海岸带和南部丘陵地区,易形成海岸带和南部丘陵区的台风灾害链;穿越类台风影响整个长三角地区,3种类型的台风灾害链都易发生;北上类台风一般只影响海岸带,易形成海岸带的台风灾害链。     

台风灾害风险区划模型

台风灾害发生频率高,影响严重,是人类面临的全球性重大问题之一。对台风灾害进行科学、合理的风险评估显得尤为重要。以宁波市为研究对象,在隶属函数和自然灾害风险理论的基础上,综合考虑形成台风灾害风险危险性、暴露性和脆弱性,结合GIS技术建立了台风灾害风险区划模型,绘制了宁波市台风灾害风险区划图;并利用灾级指数对模型结果进行了验证。结果表明:宁波市各区、县的台风灾害风险指数中,宁海、鄞州、余姚、奉化、象山和慈溪台风灾害的总风险指数较大,老城区(海曙区、江东区、江北区)、镇海和北仑较小;宁波市东南沿海、城镇和部分山区台风灾害风险等级较高;灾级指数与台风风险指数的相关性较好,决定系数达到0.7181,且通过了0.01的置信区间。     

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.     

台风:威胁生命,影响健康

时令已进入盛夏,又到了台风的多发季节。有关台风对沿海和附近地区造成的生命和财产损失,每年都时有报道。其实,台风对人的身心健康,也有许多直接或间接的负面影响。     

气象卫星在天气预报中的作用

气象卫星是空间技术、遥感技术、计算机技术和通讯技术等多种高技术相结合的产物。它从空间遥感地球大气,解决了气象观测中长期无法解决的海洋、沙漠和高山等人烟稀少地区的观测资料获得问     

漫话安全说台风

台风是一种发展强烈的热带气旋。按照我国的习惯,把西北太平洋和南海的热带气旋,都叫做台风。我国沿海一带都有可能遭受台风的袭击,而广东、福建、台湾三省台风登陆的次数最多,其影响还可深入到长江中下游等地区。 台风是沿海地区最大的自然灾害性天气之一,一年中发生台风的次数一般在15～40次,平均约30次左右,其中70%以上发生在7～10月间。台风时,它往往殃及入海河口段     

中国东南沿海重点城市台风危险性分析

中国东南沿海地区是中国经济最发达，人口最稠密的地区，同时也是世界上受台风影响最严重的地区之一。本文以上海经9个沿海重点为例，通过对《台风年鉴》数据的分析处理，提取了台风关键参数并进行了统计分析与建模；利用Monte Carlo抽样和成熟台风风场模型模拟，得到了极值风速序列，对年极值风速序列进行极值风速统计分析，得到了不同重现期和地貌的极值风速，结果与实测风速比较吻合。