基于台风“蝴蝶”的热带气旋路径及分布预测研究

基于台风“蝴蝶”的热带气旋路径及分布预测研究

马慧

山东科技大学山东泰安271000

摘要：本文建立时空概率衰减模型对台风“蝴蝶”的路径进行预测，台风“泰利”和“洛坦”的等级和路径与“蝴蝶”较为相似，因此选用这三个台风进行对比。实验表明，“泰利”和“洛坦”对各省的评估值与“蝴蝶”基本相同，从而验证了结果的正确性。此外，建立龙卷风概率评估模型，计算不同时间下各省发生龙卷风事件的概率。结果表明，龙卷风发生概率极高的区域分布于海南岛东南部、我国南海海域，每年的7到9月份发生龙卷风的概率最大，达到了81.78%。

关键词：AHP-Hopfield；时空概率衰减模型；龙卷风概率预测

1.台风中心时空衰减概率预测模型

首先需要对台风中心位置进行预测，建立时空衰减概率模型，将时间和空间因素综合考虑进行地理分析。将预测得到的台风“蝴蝶”的中心坐标，作为下一步风险评估的输入因素，带入评估模型，得到台风“蝴蝶”对各省的影响评分。

1.1空间衰减概率模型

空间概率模型考虑了台风中心和前一时刻的台风中心之间的距离。在此方法下，下一个台风中心与之前多次台风中心之间具有着密切的联系，即

1.2时间衰减概率模型

空间模型普遍忽略了时间因素，因此我们引入时间衰减函数进行改进，时空衰减概率模型将时间和空间因素综合考虑进行地理分析。考虑时间方面的因素是出于数据有效性的考虑，即近期的台风中心坐标数据比之前的台风中心坐标数据更具有参考性。

为了将时间因素加入到模型中，我们为每一个热带气旋计算一个时间权

在考虑时间因素的基础上，通过线性加权方法对空间概率衰减模型进行改进，得到时空概率衰减模型：

上式描述了台风中心位置的时空概率分布，取概率最大的点作为下一时刻的台风中心位置预测值。

1.3时空衰减概率预测分析

由数据整理得到第2号超强台风"蝴蝶"基础指标数据，将以上信息整理数据带入热带气旋风险评估模型中得出第2号超强台风"蝴蝶"对中国各省的灾害风险评估表。

为了对此结果进行监测，我们选取了最大风速、移动路径、最低中心气压和强度相近的第5号强热带风暴“泰利”与第8号强热带风暴“洛坦”代入模型并得出得分折线图与所研究台风“蝴蝶”进行对比。如图1所示。

如图所示，三种类型相似台风风险评估折现走势基本相似，由此可证实前述结果比较符合模型，结论正确。

2.龙卷风概率评估

龙卷风多发生在高温高湿的不稳定气团中，是一种强烈的、小范围的空气涡旋，这种涡旋造成中心气压很低，能吸起地面的物体抛向天空。每年发生在我国的龙卷风都对我国造成了一定的危害，因此，要建立一种数学模型来计算我国各个省份龙卷风发生的概率，对龙卷风起到一定的预防作用。龙卷风的形成大体可分为两方面的原因，一是由于热带气旋的影响，二是由于非热带气旋的影响，此时锋面系统的影响是先决条件。根据各个省份发生龙卷风的历史情况，计算得出各个省份发生龙卷风的概率，在此不进行详述。

3.热带气旋分布预测研究

根据我国的历年气象资料带入所建模型，可以求得我国各省被龙卷风袭击的概率。将结果利用ArcGIS画出，如下图所示：

1）由图可见，龙卷风发生概率极高的区域分布于海南岛东南部、我国南海海域（包括西沙、中沙、东沙群岛）。这些海域热带气旋极为活跃，海上活动极易遭受其影响。危险性高的区域由此向外扩展到：北部湾、珠江口附近、台湾海峡、台湾岛以东、琉球群岛以南的海域，这些区域遭受龙卷风影响的可能性较大。渤海、黄海，遭受龙卷风灾害风险较低。

2）在气候变化的背景下，我国周边海域热带气旋频数和平均强度在近60年来呈现弱下降趋势。但近10年来，台风及以上级别热带气旋频数和强度极值明显增加，热带气旋灾害高风险区位于南海北部。

3）以浙东地区为例，龙卷风发生的概率随年、月、日的变化较大[1]：从一年来看，每年的7~9月份发生龙卷风的概率为81.78%，其中，以8月为最高，达到了82.25%；从一天中来看，中午到傍晚是龙卷风发生的高概率时间段，中午为27.3%，傍晚为18.9%，而二者之和达到了54.1%。浙东地区[2]的东南部发生龙卷风的概率最高，达到了85.6%。龙卷风的路径走向为西、西北走向。

4）从龙卷风的形成原理来看，在热带气旋影响季节，龙卷风伴随热带气旋而来，龙卷风发生的概率为68.19%，在非热带气旋影响季节，锋面系统的影响是先决条件，龙卷风发生的概率为46.23%。

参考文献

[1]陈仕鸿,刘晓庆.基于离散型Hopfield神经网络的台风灾情评估模型[J].自然灾害学报,2011,20(5).

[2]黄大鹏,赵珊珊,高歌,肖潺.近30a中国龙卷风灾害特征研究[J].暴雨灾害,2016,35(2).

[3]潘文卓,缪启龙,许遐祯.江苏省龙卷风灾害易损性评估[D].南京信息工程大学,2019.

[4]司守奎，孙兆亮.数学建模算法与应用(第2版)，北京：国防工业出版社，2017.