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1、学校代码10530学号201510111128分类号O213密级硕士学位论文西北太平洋台风强度预测统计模型研究学位申请人李增录指导老师肖爱国教授李晴岚教授学院名称数学与计算科学学院学科专业数学研究方向预测及数据分析二零一八年五月二十八日西北太平洋台风强度预测统计模型研究学位申请人李增录导师姓名及职称肖爱国教授李晴岚教授学院名称数学与计算科学学院学科专业数学研究方向预测及数据分析学位申请级别理学硕士学位授予单位湘潭大学论文提交日期2018{5{28StatisticalRegressionSchemeforTyphoon’sIntensityPredictioni
2、nNorthwestPacificCandidateZengluLiSupervisorProf.AiguoXiaoProf.QinglanLiCollegeSchoolofMathematicsandComputationalScienceProgramMathematicsSpecializationForecastingandDataAnalysisDegreeMasterofScienceUniversityXiangtanUniversityDateMay28th,2018摘要台风是一种极具威胁的自然灾害,及时准确的预测台风强度对防台减灾工作具有重大意
3、义.本研究探究西北太平洋(0−60∘?,100−180∘?)台风的强度变化机理,并通过建立强度预测统计模型对未来12、24、36、48、60和72小时的强度变化进行预测.在权衡了西北太平洋各预报机构数据的特点,最终选取2000―2015年中国中央气象台上海台风所发布的最佳路径数据(ShanghaiTyphoonInstitution,STI),与美国联合台风预警中心发布的最佳路径数据(JointTyphoonWarningCenter,JWTC),并结合美国国家环境预报中心每6小时一次的全球再分析资料与国家海洋大气管理局发布的全球海洋表面每周平均温度数据计算模型
4、中的相关影响因子.除气候因子、持续因子等外,特别关注下垫面变化对强度的影响,并提出一种海陆比(ratioofseatoland,???????)的方法刻画下垫面的变化,并作为新变量引入预测模型.以500km的???????为标准,将台风划分为登陆样本、近海样本与海盆样本,针对不同的样本分别进行分析与建模.将2000-2011年的台风历史数据作为模型的训练样本,2012-2015年数据作为模型的检验样本.为保证模型的稳定性,使用相关显著性为0.05的逐步回归方法筛选显著因子.并与现有的预测方法进行比较,对统计预测模型的预测能力进行评估.比较两个数据集中各模型的因子
5、入选情况,前12h强度变化(DVMAX),最大可能强度变化(POT)与深层垂直风切变(SHRD)在各模型中均显著.超过95%的样本过去12h强度变化小于10m/s;近海样本(50m/s)的最大可能强度变化阈值大于海盆样本(40m/s);深层风切变SHRD小于15m/s(10m/s)时,海盆(近海)样本中强度可能增强.近海样本中,???????小于90%时,台风强度更可能衰减;登陆样本中,不足7%的台风样本强度增强.引入???????后,?2提高3-5%;MAE和RMSE平均降低2%;登陆模型最优,而近海样本模型最差;模型方法在STI中的表现较JTWC好,可能与J
6、TWC给出的强度较STI偏大相关.根据Demaria提出的强度衰减模型思想,建立西北太平洋登陆台风强度数值预测模型并与统计预测模型比较,统计预测模型预测效果更佳.关键词:台风;强度变化;统计回归;西北太平洋;海陆比.IAbstractTyphoonisadevastatingnaturaldisaster.Itisverycrucialfordisasterpre-ventionrelatedtotyphoon(TY)thattimelyandaccuratelypredictingtheintensityofTY.Thisstudyexploresthemec
7、hanismofintensitychangeandproposesastatisticalregressionschemetoforecasttyphoons'intensityat12,24,36,48,60and72hoursintervalovernorthwesternPacicocean(0−60∘?,100−180∘?).AfterweighingthecharacteristicsofthewesternnorthPacictyphoondataissuedbyvariousforecastagencies,thebesttrackdatap
8、ublishedfrom