【硕士论文】灰色马尔可夫预测模型在台风诱发灾害研究中的应用.pdf

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1、灰色马尔可夫预测模型在台风诱发灾害研究中的应用摘要我国每年均遭受台风灾害的影响。近些年来，登陆我国的台风强度和诱发的灾害有逐渐增强的趋势。目前，我国对台风的监测主要是依赖于气象卫星进行台风位置、强度的确定以及大风和降水强度的估测，在预报中因为种种原因可能会出现一定的失误，从而对台风诱发灾害预报不准确。因此，能够较为准确的预测台风强度及其诱发灾害，对于国家政府的防灾减灾工作具有重要意义。本文将台风及其诱发灾害视为时间序列，在此基础上，采用灰色模型、马尔可夫链以及两种模型相结合的方法来对台风及其诱发的三种灾害模式进行预测。首先对灰色模型加以改进，

2、提出了基于灰色模型的灰色灾变预测模型，用于预测初台(全年第一个登陆的台风)出现较早的年份和终台(全年最后一个登陆的台风)出现较晚的年份，所得结果与实际情况相吻合。同时采用马尔可夫链对每年的日最大降水量进行预测，考虑到每年的日最大降水量由台风造成，所以可以对台风诱发降雨灾害进行评估。最后采用灰色马尔可夫预测模型对杭州湾乍浦、澉浦两水文站的年极端潮位进行预测，预测结果较好，可以用于台风诱发暴潮的预测。针对灰色预测模型及马尔可夫链预测模型预测趋势较好，但极值情况预报精度较差的情况，本文采用复合极值分布理论，对预测趋势为成灾的年份，计算给定重现期的数

3、值，用于相关部门做防灾减灾参考。本文提出了基于灰色模型、马尔可夫链以及复合极值分布的台风灾害预报系统，同时对于台风防范工作提出了相关建议。关键词：台风灾害，灰色模型，马尔可夫链，复合极值分布，台风灾害预报系统灰色马尔可夫预测模型在台风诱发灾害研究中的应用1概论1．1引言1．1．1问题的引出我国位于西北太平洋沿岸，是世界上少数几个遭受台风影响最严重的国家之一，不仅南起两广，北至辽宁的漫长沿海地带时常受到台风袭击，而且大多数内陆省份也可以直接或间接受到它的影响。从中国大陆台风活动影响范围来看，主要集中在广大沿海省份。改革开放三十年来，沿海地区的社

4、会经济得到了飞速发展，人口和社会财富高度集中，成为台风灾害最为脆弱的地区，使沿海自然灾害的损失不断增加。2006年我国遭受了几场较强台风的重创。纵观当年台风的特征，始于5月的珍珠台风导致南海一座深海平台破坏，止于12月13日的尤特台风在西沙附近导致船舶沉没，其问，有破坏力强大的桑美超强台风，有在登陆后持续120小时后才消亡的碧利斯台风等，在当年带来的人员伤亡和财产损失均非常严重(表卜1)11】。2008年，登陆我国的台风个数达到10个，较常年偏多4个，为历史少见。表卜l2006年几场较强台风造成的灾害损失情况经济成灾农田死亡、失踪最大风速影响

5、人数损失台风名影响地区面积人数(米／秒)(百万)(亿(千顷)(个)元)Chanchu45广东、福建、浙江368．9611．0630+585．6福建、广东、河南、Bilis301170．3829．85655+194329．9广西、浙江、江西福建、广东、河南、Kaemi40广西、浙江、江西、397．568．4229+3558．9安徽、湖北Prapiroon35广东、广西、海南569．4311．1166+982．3福建、浙江、江西、Saomai75．8223．165．99459+1ll194．9湖北重大台风灾害多数是登陆台风带来的狂风、暴雨和风暴潮

6、的共同影响以及台风一暴雨灾害链所形成，常见的灾害现象有大风、巨浪、暴雨、洪水、火灾、风灰色马尔可夫预测模型在台风诱发灾害研究中的应用暴潮以及台风引起的地质灾害(如山崩、滑坡、泥石流等)以及生态灾害(水土流失、土地盐碱化、海水污染、生物病虫害等)(图卜1)【21。图卜1台风灾害四种威胁做好台风的预报工作，指导人民做好防灾减灾工作是防范台风灾害的有效途径。目前，我国对台风(特别是远海台风)的监测主要是依赖于气象卫星(风云2灰色马尔可夫预测模型在台风诱发灾害研究中的应用1系列、风云2系列)，进行台风位置、强度的确定以及大风和降水强度的估测。而当台风

7、临近沿海地区时则更多的借助于地面加密气象观测站、多普勒天气雷达以及中尺度地面自动观测站对台风进行跟踪监测。目前我国的台风平均定位误差小于20公里，强度误差住5米／秒以内，并能给出大风和雨强的合理分布，与世界水平大体相近【31。但是台风是一种很复杂的灾害性天气，台风的预报受很多因素影响，有很高的技术难度，目前主要困难是：首先，台风移动速度与路径具有不确定性。台风的移动速度变慢，会使降水持续时间增长，而路径出现异常，会使防御工作更为紧迫和棘手。1975年3号台风Nina自登陆后一直向内陆前进，到河南省南部停止不动，引发了特大暴雨，造成了巨大损失，

8、其运动路径停滞是没有预报到的。第二，台风模式的不确定性。各个国家都有自己的台风研究模型，并结合相应的卫星监测数据做出预报。但是由于模型差异，可能存在预报结果也相差甚