广西热带气旋大风的分布特征及预报研究

摘要

中国是热带气旋影响最频繁的国家之一。而热带气旋大风天气是造成灾害的直接原因之一。广西北靠南岭山脉,南邻北部湾海面,热带气旋大风对沿海地区危害较大,每年给广西带来巨大的财产损失。随着海洋开发的发展,准确及时的获取热带气旋大风分布情况及对热带气旋周边风速进行预报,对广西预估水平的提高和减灾防灾有重要价值。
　　本研究基于自然灾害、大气科学、人工神经网络理论,从影响热带气旋特征及其对广西造成的灾害入手,结合1960-2012年《热带气旋年鉴》和广西区气象局信息中心整理的站点风速、影响站数、热带气旋类型等资料分析广西热带气旋大风的时空分布特征及成因。利用1980-2012年的热带气旋和NCEP/NCAR再分析数据资料,采用相关分析、逐步回归方法和多维尺度分析方法(Multidimensional Scaling,MDS)筛选气候持续因子和前期物理量因子,作为模型的输入因子,建立未来24h热带气旋周围大风的逐步回归模型和神经网络集合预报模型,尝试找到对广西沿海台站大风预报有较好参考作用的预报模型。研究结果表明:
　　(1)1960-2012年,有233个热带气旋造成广西大风天气,台风强度及以上的占49.36％。时间上,热带气旋大风在广西的出现存在显著的年代际差异,60、70年代较多,80年代到2000年后较少;从年际变化来看,热带气旋大风的频数约有4-6年的周期变化。热带气旋大风的出现也具有明显的季节性变化,7、8月出现峰值。空间上,广西热带气旋大风主要出现在23.5°N以南,南部多、西北少;极大风速值呈现为沿海大、内陆小,大于20m/s的地点主要分布在涠洲岛、北海、防城港等地。热带气旋本身强度、移动路径及广西地理位置、地形地貌是造成广西大风分布差异的主要原因。
　　(2)对于热带气旋大风预报因子的初选,在传统的气候持续预报因子基础上,增加了物理量预报因子,预报误差降低30%左右。在预报因子的筛选处理中,利用常用的相关分析、逐步回归外,还采用MDS算法筛选剩余预报因子,保证了预报信息的完整性。
　　(3)选取1980-2007年7-9月南海热带气旋作为建模样本,2008-2012年热带气旋作为独立预报检验样本,分别建立了逐步回归模型和MDS神经网络集合预报模型。两种模型对独立样本的预报都有较强的预报能力,逐步回归模型对热带气旋周边36个格点风速的预报平均绝对误差为1.72 m/s,MDS神经网络集合预报模型的误差为1.61m/s。以7月份为例,热带气旋中心周边36个格点中有29个MDS神经网络集合模型的预测效果要优于逐步回归预报模型,高达81%的比例。相比之下,MDS神经网络集合预报模型无论是从总的平均绝对误差,对热带气旋中心周边的36个格点的大风预报能力,及对不同实况风速下的预报误差,都比逐步回归模型具有更为明显的优势,更适合于热带气旋大风的预报,对广西及广东、福建沿海台站大风预报有较好的参考作用。

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1 绪论

1.1选题背景和研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容

1.4 研究思路与技术路线

2 研究区概况

2.1 广西自然环境概况

2.2 社会经济概况

2.3 本章小结

3 影响广西的热带气旋特征及灾害分析

3.1 影响广西的热带气旋气候特征分析

3.2 影响广西的热带气旋灾害分析

3.3 本章小结

4 广西热带气旋大风的分布特征及成因分析

4.1资料来源和统计标准

4.2 引起广西大风的热带气旋分析

4.3 广西热带气旋大风的时间分布特征

4.4广西热带气旋大风的空间分布特征

4.5热带气旋造成广西大风分布差异的成因分析

4.6 本章小结

5 热带气旋大风预报方法原理

5.1 逐步回归分析方法

5.2 多维尺度变换（MDS）算法

5.3遗传神经网络方法和集合预报原理

6 热带气旋大风预报建模试验

6.1预报对象的选取

6.2 预报因子的选取

6.3预报因子的处理

6.4 两种热带气旋大风预报方法建模试验

6.5 本章小结

7 结论和展望

7.1 主要结论

7.2 讨论与展望

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢