一、台风路径预报的定量分析（论文文献综述）
邵东威[1]（2021）在《协同GAN与自注意力时空LSTM的台风云图预测研究》文中研究说明我国是一个台风灾害多发的国家,台风过境多伴有狂风和暴雨,其引发的灾害对人民群众的日常出行和生命财产安全构成了巨大的威胁。因此,如何科学有效地做好台风预警服务对我国构建气象灾害防御体系具有重大意义。目前,台风预测业务中常用的方法包括数值预报、统计预报和统计动力预报三种。这三种方法均需要依赖于大量的先验知识和人为参数设定,容易引起预测准确性低、时效性短和泛化性差等问题。近几年,随着气象卫星的广泛布局和遥感技术的迅速发展,全球卫星云图大数据呈爆发式增长。越来越多的学者尝试将深度学习技术应用于卫星云图的处理和分析,开辟了气象可视化预报研究的新领域。受此启发,本文开展了基于深度学习的台风云图预测研究,重点解决现有传统方法和基于深度学习的方法存在的不足,以期进一步提升台风云图预测的精准化、精细化和智能化水平。本文的主要工作及创新点概括如下:（1）针对传统方法预测时效短、误差大、泛化性差等问题,提出了一种基于自注意力时空LSTM的台风云图预测模型。该模型在ConvLSTM的基础上,在其单元内部引入了空间记忆细胞和注意力机制,使得模型能够同时提取时间信息和空间特征,进一步增强了短期趋势和长期依赖的统一建模;在其外部框架增加了残差连接,促进了不同粗细粒度空间特征的融合和共享。实验证明,该模型能够较为准确地预测出台风的形态变化和运动轨迹,在各项评价指标中均优于现有模型。（2）针对基于深度学习的方法预测图像真实性差、清晰度不足等问题,提出了一种协同GAN与自注意力时空LSTM的台风云图预测网络。该模型借鉴了GAN网络的博弈思想,引入时空3D判别模块与云图预测模块进行对抗式训练,不断地优化和矫正预测云图的成像质量。此外,通过构建时空注意力模块和修改损失函数等方式来进一步增强预测网络的整体性能。实验证明,该网络能够在保证长期预测精度的同时,保持预测云图的整体视觉感,生成的云图既准确又逼真,较好地满足实际的台风预测业务需求。综上所述,本文所提方法是深度学习在气象卫星云图领域的又一创新应用,为构建精准化、精细化和智能化台风预测系统提供了新的思路和方案。同时,该网络具备较强的泛化性,能够较好地应用于雷达回波外推、强对流天气预警等其他气象预报任务中,具有较好的落地应用价值和产业化前景。
刘俏[2]（2021）在《次季节尺度引导气流对西北太平洋热带气旋路径的影响研究》文中研究表明大气季节内振荡是介于天气尺度变率与季节变率之间最显着的振荡信号。它是西北太平洋夏季非常活跃的大气模态之一,并对西北太平洋热带气旋运动存在重要影响。东亚沿岸存在一类热带气旋,它们未在中国东部大陆地区登陆,而是北行经过中国东海岸。这些热带气旋在到达中纬度地区后,它们接下来的移动方向有所不同。其中,一部分热带气旋会继续北行,主要影响中国东北、韩国、朝鲜地区,而另一部分热带气旋会转向东北行,主要影响日本地区。当这些热带气旋移动到中纬度地区后,它们是否会发生路径上的转向,这是热带气旋路径预报上的一个重点问题。此外,西北太平洋上存在一类径直北行的热带气旋。它们具有较小的纬向移动距离,是一种不常见且存在预报难点的热带气旋。本文首先利用再分析资料分析了次季节尺度引导气流对这些热带气旋路径的影响,再利用天气研究预报（WRF）模式对热带气旋个例“三巴”（2012）径直北行的路径进行数值模拟以及诊断分析,并得到以下主要结论:（1）中国东海沿岸热带气旋在移动到中纬度地区后,引导气流中向北的分量主要是由次季节尺度环流所贡献的。气候背景场在中国东海岸存在较强的西风,使得一部分热带气旋向东北移动。在8月份,西北太平洋副热带高压系统较强且向西延展,使得北行经过中国东海岸的热带气旋在到达中纬度地区后更容易继续北行影响中国东北、韩国、朝鲜地区。而在9月份,在中国东海岸附近转向东北行去影响日本的热带气旋数目更多,这与东撤的副热带高压系统有关。对于8月份在中国东海岸东北行以及9月份北行的热带气旋特例来说,次季节尺度引导气流对这些热带气旋的影响最为重要。次季节尺度环流主要通过次季节尺度波列来影响这些热带气旋的运动。与次季节尺度波列相关的气旋性环流通常位于东北行（北行）热带气旋的西北（西）边,而反气旋性环流通常位于热带气旋的东南（东）边。（2）西北太平洋中的径直北行热带气旋在北上过程中会受到三种次季节尺度背景环流的影响。根据次季节尺度影响系统的类型可以将径直北行热带气旋划分为三类。第一类是季风涡旋型热带气旋,此类径直向北移动的热带气旋会移动到一个封闭的气旋性季风涡旋中,并与季风涡旋一起向北移动。第二类是波列型热带气旋,此类热带气旋中心的西侧（东侧）存在一个气旋（反气旋）性环流。热带气旋在次季节尺度波列中间的偏南风的引导作用下北行。第三类为中纬度槽型热带气旋,此类热带气旋中心位于次季节尺度槽的最大涡度区处。（3）热带气旋“三巴”是2012年全球最强的热带气旋。在其生命史内,“三巴”在不同时间尺度背景气流的影响下从低纬度地区几乎径直向北移动到高纬度地区。观测分析表明,东西走向的次季节尺度波列对三巴径直北行的路径存在着最大的贡献。利用WRF模式对三巴路径进行数值模拟,设计了三组不同初始模拟时刻的控制试验与敏感性试验,验证了通过再分析资料分析得到的结论。控制试验较好地模拟出了三巴北行的路径。在敏感性试验中,去除边界和初始条件内相关变量的次季节尺度分量,试验中的热带气旋不再北行,而是西行、西北行或东北行。通过进行涡度方程诊断,分析影响“三巴”运动的物理过程,结果表明当背景场中没有次季节尺度分量时,涡度方程中的水平涡度平流项发生变化,从而驱使三巴向西、向西北或向东北运动。
向纯怡[3]（2021）在《基于多源融合资料的登陆我国热带气旋风雨非对称结构分析》文中研究指明登陆热带气旋（Tropical Cyclone,TC）是影响我国沿海地区的重要灾害性天气系统之一。以往研究表明,TC登陆过程中由于环境风垂直切变（Vertical Wind Shear,VWS）、TC移动和下垫面状况等因素的改变,不仅其强度会发生变化,同时其风场和降水结构也会发生明显变化。然而至今登陆TC风雨的不对称分布仍然是业务预报中的难点和挑战,也是台风动力学领域的重要科学问题之一。本文利用了两套多源融合资料MTCSWA和CMAPS,对74个登陆TC风场以及26个登陆TC降水的非对称结构特征和演变规律进行了较为细致的分析;并定义了新的反映风雨非对称性的客观指标;通过对典型登陆TC“利奇马”的观测分析和模拟研究,探讨了登陆前后TC内核区雨强的增幅和对流非对称增长的可能物理过程。主要结论如下:（一）71%的登陆TC近地面风场大值区偏向路径右侧（面向TC移动方向）,即ROT（Right of Track）型风场,且其非对称程度随TC强度增强而增加;29%登陆TC风场大值区偏向路径左侧,即LOT（Left of Track）型风场。ROT型风场的TC平均强度大于LOT型TC平均强度,但最大风速半径（Radius of Maximum Wind,RMW）明显小于LOT型风场的TC。此外,季风环境背景、海域差异和TC移速也是导致RMW分布差异的原因。登陆后各级风圈的非对称程度明显增加。（二）TC登陆过程中RMW越小,其内核区降水的对称化程度越高。研究表明,TC内核区降水雨强度在登陆后短时间内（一般6小时）有明显增幅,且雨强增长的幅度随TC登陆强度增大而增加;内核区轴对称平均雨强峰值在登陆时有向内收缩的趋势。TC登陆过程中降水非对称程度普遍增大,但登陆后的6小时内非对称度反而有所减小。TC登陆后内核区的非对称降水贡献率显着增加,且主要由1波非对称分布造成。强VWS条件下TC非对称降水主要分布在顺切变方向左侧（DL）;当TC以与海岸线分界线近垂直角度登陆时,非对称降水集中在移动方向的前侧（F）和右侧（R）。（三）对典型个例的观测分析及模拟研究表明,“利奇马”属于典型的ROT型非对称风场,内核区风圈在登陆前趋于对称;登陆后内核区对流在TC的北侧出现增幅,这可能与陆地下垫面热力条件改变造成的局地对流不稳定增长有关。登陆后强降水范围和雨强均出现了三次明显增幅,其中第一次增幅与内雨带雨强的爆发性增长有关。内雨带非对称分量的传播与TC的自身移动有关;而外雨带的非对称分量具有沿TC中心逆时针传播的特征。在弱切变条件（VWS<5米/秒）下,当TC以与海岸线近直角的方向移动时,其非对称降水偏向于TC移动方向的前侧（L）和右侧（R）。
王义凡[4]（2020）在《考虑历史和未来气候变化的台风风场多尺度模拟》文中研究指明东南沿海地区是我国台风灾害最严重的区域,平均每年有6个台风强度级别以上的热带气旋进入24小时警备线内,给沿海地区超高层建筑、输电铁塔和风力机等结构造成威胁,并且受全球气候变化影响这些地区未来台风灾害可能会进一步增加。因此,加快开展工程场地台风演化规律以及台风风场特性分析,建立并完善在建在运营期间工程结构台风短期灾害预警和灾后评估体系,同时考虑未来气候变化因素对沿海地区极端台风灾害影响,具有重大现实意义。为此,本文基于考虑历史和未来气候数据的中尺度数值模式,同时结合现场实测和理论分析等多种技术手段,在近海台风演化规律、工程场地台风风场模拟、台风风剖面统计特性、以及未来气候对登陆台风影响等方面开展了以下工作:1.基于WRF模式的近海强化型台风模拟:针对近年来西北太平洋地区三次典型历史强化型台风,开展基于WRF（Weather Research and Forecating）台风模块的高精度台风演化规律模拟,重点分析不同网格精度、微物理方案和海表面通量方案对这三次台风的近海快速强化过程和登陆后强度弱化阶段模拟结果影响,同时利用中国气象局公布的台风路径强度和降雨等实测数据对台风模拟结果进行验证分析。2.基于跨尺度台风模拟框架的城市近地面风场分析:结合WRF台风模块、不同尺度湍流模拟方案和地理信息系统（GIS）地形地貌处理技术,提出适用于复杂城市地貌工程场地的跨尺度台风风场模拟框架。首先基于台风模块和移动网格双向嵌套方案进行中尺度台风模拟,然后将输出的台风模拟结果作为下一步WRF-LES（Large eddy simulation）模块的初始和边界条件,同时考虑高精度地形地貌进行局地近地面风场多尺度模拟。以2015年台风“灿鸿”过境杭州期间九堡大桥位置近地面风场实测数据为依据,详细设计多尺度模拟试验方案并验证分析了多尺度台风风场模拟框架的有效性和实用性。3.沿海复杂山地外围台风风场高精度模拟分析:基于沿海气象站点和舟山输电线路沿线位置风场实测数据,分析了在台风泰利外围风场影响期间舟山沿海和复杂山地位置风速风向变化特征。然后利用高精度地形地貌数据和WRF多层嵌套网格技术,针对舟山复杂山地台风风场进行了 50米水平网格精度LES模拟,并基于实测数据验证了台风路径和舟山位置风速风向模拟能力,对比了舟山复杂地形中不同典型位置三维风场变化特征。4.基于气象再分析数据的我国东南沿海台风平均风剖面统计分析:根据欧洲中长期天气预报中心最新公布的高精度气象再分析数据,结合中尺度台风模拟结果对比分析了台风边界层风场结构,统计了 2008至2017年间65个沿海台风近中心位置大量高空风剖面样本,系统分析了台风近中心低空急流风剖面特征。本研究揭示了中国东南沿海地区台风近中心位置低空急流风剖面的环向分布特性,提出了适用于沿海超高层建筑抗台风设计的低空急流风剖面模型参数。5.考虑全球气候变化背景的将来登陆台风评估:基于多个CMIP5全球模式气候数据定量分析了西北太平洋和中国沿海地区海表面温度在不同时间气候状态下变化情况。然后利用CMIP5模式模拟预测的温度和大气湿度等热力学要素的气候数据,采用WRF-PGW（Pseudo-global Warming）技术对近十年来登陆中国沿海地区的十个超强台风进行全球气候变化背景下中尺度模拟评估,重点分析登陆期间台风强度变化情况,为将来台风灾害评估提供参考。
徐昝敏[5]（2020）在《环境因子对西北太平洋热带气旋强度和尺度的影响》文中进行了进一步梳理数值预报模式对热带气旋（tropical cyclone,TC）强度和尺度变化预报一直是一个难题,尤其是超强台风和快速增强的TC。首先对21世纪最强风暴“海燕”进行个例分析。选取与台风Haiyan有相似路径、相似生成时间的TC分为超强台风和一般台风两类进行动态合成分析。结果表明,相比于动力因子,热力因子对这类路径下TC强度的调控作用更显着。超强台风的热力环境场与一般台风的相比,主要体现为对流层低层有更充沛的水汽、更高的温度,中层有更大的相对湿度,这些环境因子为超强台风提供了有利的热力条件。根据BDI（box difference index）指数排序,定量地分析了两类TC强度中关键的环境因子,低层的MSE（moist static energy）、比湿、温度可以很好地作为预测因子。超强台风的海洋热容量（ocean heat content,OHC）普遍大于一般台风的,OHC也可作为预测因子来判断是否会生成超强台风。同时,用WRF模式进行敏感性试验发现,温度对这类TC路径的强度作用最大,水汽次之,水汽和温度的相对贡献约为1:4。为了得到更具有普适性的结果,选取1979-2017年6-11月西北太平洋中的TC,采用有限混合模型将TC路径分为7类,第1和第4类超强台风样本太少,故研究第2-3、5-7类聚类路径下两类台风中环境因子的相对重要性。结果表明,SST（sea surface temperature）是第二、三类主要以西行为主的路径中最为关键的因子;SST和对流层高层出流温度是第五、六类主要以北行或转向路径中最为重要的环境因子;对于第七类路径,高层辐散场和中层垂直上升运动是预报TC强度的关键因子。在第二和第五类聚类路径中,OHC对TC强度调控作用较为显着。最后,设计理想性试验,将SST分别增加1-4°C,研究了海温增暖下TC活动变化。结果表明,随着海温增暖,通过表面熵通量内区和外区的作用,TC强度和尺度都有所增加。并计算了不考虑和考虑TC尺度的潜在破坏力,PDI（power dissipation index）呈线性增加,PDS（TC size-dependent destructive potential）呈指数增加,TC尺度对PDS的贡献最大,这表明在评估潜在破坏力时TC尺度的效应是不可忽略的。
郑秀丽[6]（2020）在《台风“威马逊”（2014）快速增强过程模拟和内核结构分析》文中研究表明热带气旋强度预报一直是预报中的难点之一,尤其快速增强的预报是巨大的挑战。不断加深快速增强热带气旋内核结构变化的理解对提升热带气旋强度的预报和防灾减灾十分必要。本文采用水平分辨率为667 m的WRF模式资料,系统的分析了2014年南海台风“威马逊”近海快速增强过程中内核结构的变化特点,并与模拟的飓风“威尔玛”（2005）轴对称快速增强过程比较,理解热带气旋内核结构在非对称快速增强过程中的变化特点。研究结果表明,虽然台风“威马逊”和飓风“威尔玛”都经历了近海快速增强过程,并且二者快速增强期间的轴对称平均结构分布特征基本相似。但是,二者快速增强过程中的内核结构依然存在显着差异。“威尔玛”在弱垂直切变环境下经历快速增强过程,是经典的轴对称快速增强热带气旋。“威尔玛”快速增强期间具有轴对称的眼墙、较小的中心倾斜、比较直立的眼墙以及轴对称的高层暖心等结构特征。此外,“威尔玛”在快速增强发生前已将倾斜的涡旋中心快速调整到几乎对齐状态。但是,台风“威马逊”快速增强发生在较强垂直切变(深层垂直切变超过10 m s-1)环境下。快速增强期间,“威马逊”的眼墙对流呈现出高度不对称的特征,强对流基本固定在台风中心的南侧。整个快速增强期间,“威马逊”在垂直方向上维持较大的中心倾斜和较大的眼墙倾斜结构,并且“威马逊”的中心倾斜随强度呈边发展边调整的状态。此外,“威马逊”不对称的中层暖心也十分显着。不对称的眼墙对流和不对称的中层暖心、较大的涡旋中心倾斜和较大的眼墙倾斜是“威马逊”内核结构的显着特点。“威马逊”独特的内核结构特征为南海切变型非对称快速增强台风提供了一个模型。本研究也表明,快速增强也可能在不对称的内核结构和倾斜垂直结构的情况下发生。
谭金凯[7]（2020）在《基于HadRM3P模式与机器学习预估气候变化下台风活动》文中认为在气候变化背景下,全球台风活动将发生显着的变化。目前,探讨气候变化对台风活动影响的相关研究主要依赖于全球模式（GCM）和动力降尺度产品,但考虑到GCM对未来气候情景预估的不确定性、降尺度产品过粗的分辨率以及在降尺度过程中产生偏差等缺陷,因此运用降尺度产品预估未来情景下的台风活动也必然存在较大的偏差。除此之外,采用区域气候模式（RCM）预估台风活动,最大的问题在于预估的台风强度远小于观测值,并且对台风频数、路径和降水的预估均存一定的缺陷,这给气候变化对台风活动影响的评估工作带来极大的挑战。近年来,机器学习技术在台风研究中有初步的应用,尤其是该技术通常作为台风预报的辅助性工具。但是,结合降尺度产品与机器学习技术探讨气候变化背景下的台风活动这方面的研究仍然较为薄弱,为了充分发挥两者的优势,本文运用HadRM3P模式与机器学习预估西北太平洋的台风活动,并针对模式预估的台风进行相应的偏差订正,最终量化不同的气候增暖情景对台风活动的具体影响。研究成果以期为科学合理地探讨气候变化下的台风活动提供新的方法参考。本文具体研究内容和结论包括:（1）首先利用再分析资料ERA-Interim驱动HadRM3P模式,评估模式对西北太平洋历史观测台风的模拟能力。结果显示,模拟的台风频数较接近观测值,但模式缺乏对台风强度的模拟能力（最大风速仅为48 m/s）。模式中台风路径有北偏的趋势,并且南海区域有较活跃的台风活动,本文认为这与模式模拟的大尺度环境场有关,其中副热带高压位置偏东、强度偏弱,南海区域的正涡度面积偏大,西南季风偏强,东风气流偏弱。另外,选择国际耦合比较计划CMIP5中的环流模式HadGEM2-ES驱动HadRM3P,预估在RCP4.5和RCP8.5情景下的台风活动。结果发现两个情景的台风年际频数均低于历史基准时段,而RCP8.5情景的台风频数也低于RCP4.5情景,但由于模式没能模拟出强度均大于50 m/s的台风,因此尚未能判断出在气候变化情景下强台风频数的变化情况。（2）由于原本的台风路径追踪技术检测到几类异常的台风:较短生命史的台风、具有多个低压中心的台风、初始时刻强度较大的台风、路径发生截断的台风。鉴于此,本文构建新的路径追踪算法:梯度提升树（GBDT）,并考虑台风的气候学因子、天气学因子以及台风运动的持续性因子。结果显示,新的追综算法很大程度上减少对以上几类异常台风的检测,总体上台风年际频数减少了47个,台风平均生命史延长约2天。进一步分析还表明,在RCP4.5和RCP8.5两种温室气体排放情景下,台风年际生成频数相比历史基准阶段并没有明显的“增加”或“减少”趋势,显然,这与原本路径追踪算法中“RCP情景的台风频数相比历史基准的频数有减少趋势”这一结论有所不同之处。（3）HadRM3P模式预估的台风强度严重偏小,这也是诸多RCM面临的难题之一。本文构建一套以机器学习为基础的台风强度偏差订正模型,集成了偏最小二乘法、BP神经网络、支持向量机、随机森林多种机器学习算法,选择与台风活动有密切联系的天气学因子作为建模因子,包括:空气温度、海表面温度、比湿、水汽通量等热力学因子,以及相对涡度、水平散度、纬向风速、10m风速、位势高度、环境风垂直切等动力学因子。结果表明,模型对不同强度等级的台风有不同程度的订正幅度,这使得热带低压、热带风暴的频数大幅度减少,解决了HadRM3P模式“不能模拟出强度大于50 m/s的台风”这一难题。进一步比较还表明:气候变化背景下强台风频数仅有略微的增加趋势。（4）HadRM3P模式对台风降水的模拟也有一定的偏差,体现在暴雨以下等级的台风降水小于历史观测的降水,而暴雨以上等级的台风降水则大于历史观测的降水。本文建立基于极限梯度提升器（Xgboost）的台风降水偏差订正模型。从订正的结果来看,在RCP4.5情景下,21世纪中期和后期的台风降水相比历史基准时段都有增加的趋势;而在RCP8.5情景下,21世纪中期的台风降水相比历史基准时段有增加的趋势,但后期的台风降水则有大幅度减少趋势。（5）构建台风的潜在强度指数（MPI）、台风潜在生成指数（GPI）与台风累积气旋能量指数（ACE）。从台风MPI来看,在气候持续增暖条件下,不同档位的海表面温度（SST）对台风强度的影响截然不同:在SST小于27℃的环境里,气旋强度随着SST的升高而明显增强;相反,在SST大于27℃的环境里,气旋强度随着SST的升高而有略微下降趋势。从台风GPI来看,不同浓度的温室气体排放情景下台风频数变化也有差异,其中RCP4.5情景下21世纪中期和后期的台风频数差异不明显,而RCP8.5情景下21世纪中期的台风频数远大于后期。台风GPI与台风实际生成频数在不同浓度温室气体排放情景、或不同时间段里,两者都有较好的对应关系。研究还发现,过高的SST未必会导致更强的MPI,也未必能产生更高的台风GPI。从台风ACE分析,随着SST的不断升高,相应的台风ACE并没有表现出升高趋势。本文认为,气候增暖对西北太平洋台风活动的影响,并不仅仅通过SST的升高来体现;相反,与台风活动有密切关系的大尺度环境、水汽条件、中尺度扰动等条件,也是重要的影响因素。
李泽椿,张玲,钱奇峰,麻素红,徐晶,代刊,谌芸,王月冬[8]（2020）在《中央气象台台风预报业务的发展及思考》文中研究指明随着数值预报技术和综合探测体系的不断进步和完善,近十几年来中央气象台的台风业务预报取得了较显着的进展,特别是台风路径业务预报水平进展显着,基本达到了国际先进水平,但是在台风强度和风雨影响的预报及台风风险评估方面进展相对较慢。本文从我国台风灾害影响的严重性和中央气象台台风预报的重要性、中央气象台台风预报的发展历程、中央气象台台风预报员的作用、台风业务中重大科学问题的提出和解决途径、重大台风科研项目对中央气象台台风业务的促进和指导等几方面进行了回顾和分析,并提出了未来提高台风业务预报能力的有效途径。
陈皓一[9]（2019）在《基于深度强化学习算法的多尺度气旋监测方法研究》文中研究表明气旋是一种常见的天气系统,伴有气旋的天气变化剧烈,常常会引起强降水、雷雨大风、龙卷风、冰雹等灾害,对气旋的监测研究是气象防灾减灾主要关注的问题之一。尽管对气旋的研究已经取得不少成果,但由于气旋的尺度从几十公里到几千公里不等、表现形式多变,对其进行高精度科学分析仍然存在挑战。本文将大尺度气旋聚焦于台风天气,将中小尺度气旋聚焦于强对流天气,主要利用强化学习和深度强化学习方法对基于气象卫星数据的台风中心定位问题和基于多普勒雷达径向速度数据的强对流风场反演问题进行研究,主要工作如下:1.在台风中心定位问题上,气象卫星是监测台风的主要设备之一,研究数据来自于静止气象卫星的图像产品、国家气象局定期发布的热带气旋最佳路径数据集。本文提出将台风中心定位问题转化为在卫星云图上利用搜索框搜索台风中心的一系列决策过程,建立马尔科夫决策过程模型,定义强化学习的要素,包括动作、状态、奖励;训练由卷积神经网络和深度Q网络构成的深度强化学习网络,并基于网络的输出设计台风判定条件,以此在台风中心定位过程中对台风云系进行判定,实现了一张卫星云图上的多台风检测及中心定位。实验结果表明,所提方法适用于不同等级不同形态的台风检测及中心定位,大约12次搜索即可完成一个台风的中心定位,同时给出台风序列的中心路径,平均经度和纬度误差分别为0.28°和0.25°;算法的平均召回率达到91.6%,识别精确度随台风等级的增加而提高,对5～6级台风识别的精确度达到100%。2.在强对流风场反演问题上,多普勒天气雷达是监测强对流天气的主要工具之一,基于对多普勒雷达监测径向速度原理的理解,结合对强对流典型流场模式数学模型的分析,建立了强对流径向速度图模拟系统,实现了强对流典型流场映射到多普勒径向速度图上的可视化。本文提出一种类似“图像修复”思想的强对流流场反演方法,将反演问题分解为流场初始化与流场调整两部分,将强化学习应用其中,进行了尝试性探究。对基于模拟平台给出的样本数据进行实验,实验结果表明所提方法可以有效反演以气旋为主流场的简单复合流场,并且证明在流场调整阶段径向速度图的相似度可以代表矢量流场的相似度。
任福民,杨慧[10]（2019）在《1949年以来我国台风暴雨及其预报研究回顾与展望》文中研究说明对1949年以来影响我国的台风暴雨及其预报研究的进展,从台风暴雨形成机理、专题研究、预报研究和研究新动向等四方面进行回顾总结。首先,从环境场、下垫面和内部条件三个角度对台风暴雨形成机理进行简要回顾,并从"75.8"特大暴雨、"莫拉克"极端暴雨、远距离暴雨、台风暴雨的诊断分析和气候特征等五个角度做了专题回顾。同时,简要回顾了台风暴雨预报研究进展,并就台风暴雨研究新动向给出了在云微物理、极端降水和预报方法三个方向上的初步判断。在此基础上,给出了小结与展望。
二、台风路径预报的定量分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、台风路径预报的定量分析（论文提纲范文）
（1）协同GAN与自注意力时空LSTM的台风云图预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号及缩写含义清单 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的台风预测方法 |
| 1.2.2 基于深度学习的气象预测方法 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 理论基础和相关技术介绍 |
| 2.1 时空序列预测 |
| 2.1.1 时空序列的基本概念 |
| 2.1.2 时空序列预测的定义及表达 |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 单一神经元 |
| 2.2.2 激活函数 |
| 2.2.3 BP神经网络 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积层 |
| 2.3.2 池化层 |
| 2.3.3 全连接层 |
| 2.3.4 损失函数(层) |
| 2.4 循环神经网络 |
| 2.4.1 循环神经网络的基本原理 |
| 2.4.2 长短时记忆网络 |
| 2.4.3 卷积长短时记忆网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自注意力时空LSTM的台风云图预测研究 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 模型外部框架 |
| 3.3 单元内部结构 |
| 3.3.1 空间记忆细胞 |
| 3.3.2 自注意力模块 |
| 3.4 损失函数 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 实验数据集 |
| 3.5.2 实验参数设置 |
| 3.5.3 实验评价指标 |
| 3.5.4 在Moving-MNIST数据集上的评估 |
| 3.5.4.1 定量分析 |
| 3.5.4.2 定性分析 |
| 3.5.5 在台风云图数据集上的评估 |
| 3.5.5.1 数据预处理 |
| 3.5.5.2 定量分析 |
| 3.5.5.3 定性分析 |
| 3.5.6 消融实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 协同GAN与自注意力时空LSTM的台风云图预测研究 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 生成式对抗网络 |
| 4.3 协同GAN与自注意力时空LSTM的台风云图预测网络 |
| 4.3.1 整体框架 |
| 4.3.2 多时空特征融合模块 |
| 4.3.2.1 特征提取模块 |
| 4.3.2.2 时空注意力模块 |
| 4.3.2.3 特征融合模块 |
| 4.3.3 台风云图预测模块 |
| 4.3.4 时空3D判别模块 |
| 4.4 损失函数 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 实验数据集 |
| 4.5.2 实验参数设置 |
| 4.5.3 实验评价指标 |
| 4.5.4 在台风云图数据集上的评估 |
| 4.5.4.1 定量分析 |
| 4.5.4.2 定性分析 |
| 4.5.5 消融实验 |
| 4.5.5.1 多时空特征融合模块的影响 |
| 4.5.5.2 时空3D判别模块的影响 |
| 4.5.5.3 联合损失函数的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）次季节尺度引导气流对西北太平洋热带气旋路径的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 热带气旋运动研究进展 |
| 1.2.2 引导气流对热带气旋运动的影响 |
| 1.2.3 大气季节内振荡对热带气旋运动的影响 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 第二章 资料、模式与方法 |
| 2.1 资料 |
| 2.2 WRF模式简介 |
| 2.3 方法 |
| 2.3.1 Lanczos滤波方法 |
| 2.3.2 Kurihara台风涡旋滤波方案 |
| 2.3.3 涡度方程诊断 |
| 第三章 次季节尺度引导气流对东亚沿岸热带气旋路径的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 资料和方法 |
| 3.2.1 资料 |
| 3.2.2 东亚沿岸热带气旋的挑选 |
| 3.2.3 东亚沿岸北行与东北行热带气旋的划分 |
| 3.2.4 不同时间尺度引导气流的计算 |
| 3.3 不同时间尺度环流对北行与东北行热带气旋的影响 |
| 3.4 次季节尺度引导气流对东亚沿岸北行与东北行热带气旋特例的影响 |
| 3.4.1 八月份东北行热带气旋特例 |
| 3.4.2 九月份北行热带气旋特例 |
| 3.5 结论与讨论 |
| 第四章 次季节尺度引导气流对西北太平洋径直北行热带气旋的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 资料和方法 |
| 4.3 径直北行热带气旋频数年际变化的影响因子 |
| 4.4 次季节尺度引导气流对不同类型径直北行热带气旋的影响 |
| 4.4.1 低频季风涡旋型 |
| 4.4.2 低频波列型 |
| 4.4.3 低频槽型 |
| 4.5 季节平均与次季节尺度引导气流对径直北行热带气旋的相对重要性 |
| 4.6 结论与讨论 |
| 第五章 “三巴”(2012)径直北行路径的数值模拟及机理分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 资料和方法 |
| 5.3 观测分析 |
| 5.4 数值试验结果 |
| 5.5 涡度诊断分析 |
| 5.6 不同初始模拟时刻的敏感性试验结果 |
| 5.7 结论与讨论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）基于多源融合资料的登陆我国热带气旋风雨非对称结构分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 登陆热带气旋概述 |
| 1.2.1 全球登陆热带气旋的基本特征 |
| 1.2.2 我国登陆热带气旋的活动特征 |
| 1.3 热带气旋的结构特征 |
| 1.3.1 热带气旋的基本结构 |
| 1.3.2 登陆过程中螺旋雨带的演变 |
| 1.3.3 登陆过程中的风场的演变 |
| 1.4 影响登陆热带气旋结构变化的环境因素 |
| 1.4.1 影响登陆热带气旋结构变化的外部因素 |
| 1.4.2 影响登陆热带气旋结构变化的内部因素 |
| 1.5 登陆热带气结构观测进展及难点问题 |
| 1.5.1 登陆热带气旋风雨结构的观测进展 |
| 1.5.2 登陆热带气旋风雨结构分析及预报中难点问题 |
| 1.6 主要内容及科学问题 |
| 1.7 章节安排 |
| 第二章 多源融合资料及主要方法 |
| 2.1 多源融合资料 |
| 2.1.1 多源融合风场资料(MTCSWA) |
| 2.1.2 多源融合降水资料(CMPAS) |
| 2.2 其他资料 |
| 2.3 主要方法 |
| 2.3.1 热带气旋风场非对称的定义 |
| 2.3.2 降水场非对称度定义 |
| 2.3.3 其他方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 热带气旋风场非对称结构的观测分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 影响登陆热带气旋风场分布的主要因素 |
| 3.1.2 研究目的及思路 |
| 3.2 热带气旋水平风场的基本特征 |
| 3.2.1 表征热带气旋风场结构的特征参数 |
| 3.2.2 热带气旋内核区风场的结构特征 |
| 3.2.3 热带气旋不同等级风圈的结构特征 |
| 3.3 登陆热带气旋水平风场的非对称结构 |
| 3.3.1 登陆热带气旋的ROT和 LOT型风场分布 |
| 3.3.2 不同等级风圈的非对称结构分析 |
| 3.4 TC风场特征参数的客观估计方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 热带气旋登陆过程中降水的非对称分布 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 热带气旋登陆过程中轴对称部分降水特征 |
| 4.3 热带气旋登陆过程中非对称降水的分布特征 |
| 4.4 影响降水非对称分布的外部条件 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 “利奇马”登陆前后降水分布的观测分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 “利奇马”概况 |
| 5.3 极端降水的时空分布特征 |
| 5.4 “利奇马”内核区雨带的演变 |
| 5.5 环境背景场对降水增幅的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 “利奇马”登陆过程中风雨结构的模拟研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模拟设置及结果检验 |
| 6.2.1 模式简介 |
| 6.2.2 模式设计 |
| 6.2.3 模拟结果检验 |
| 6.3 登陆过程中风场结构的模拟结果分析 |
| 6.4 登陆过程中对流的非对称结构的模拟结果分析 |
| 6.5 小结与讨论 |
| 第七章 总结与讨论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.1.1 登陆TC风场的非对称特征及演变 |
| 7.1.2 登陆TC降水的非对称特征及演变 |
| 7.1.3 典型个例“的观测及模拟研究 |
| 7.2 论文创新点及存在的问题 |
| 7.2.1 本文的创新点 |
| 7.2.2 存在的不足 |
| 7.3 值得进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）考虑历史和未来气候变化的台风风场多尺度模拟（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 近海强化型台风模拟研究 |
| 1.2.2 工程场地台风风场多尺度模拟 |
| 1.2.3 台风平均风剖面特性分析 |
| 1.2.4 气候变化背景下台风模拟研究 |
| 1.3 全文安排 |
| 第二章 基于WRF模式的近海强化型台风模拟 |
| 2.1 WRF模式简介 |
| 2.1.1 大气控制运动方程 |
| 2.1.2 网格嵌套方案 |
| 2.1.3 物理参数方案 |
| 2.1.4 海表面通量方案 |
| 2.2 典型强化型台风数值试验设计 |
| 2.2.1 三次历史超强台风概况 |
| 2.2.2 台风海燕数值试验方案 |
| 2.2.3 台风莫兰蒂数值试验方案 |
| 2.2.4 台风利奇马数值试验方案 |
| 2.3 中尺度台风模拟结果验证和分析 |
| 2.3.1 台风海燕模拟结果 |
| 2.3.2 台风莫兰蒂模拟结果 |
| 2.3.3 台风利奇马模拟结果 |
| 2.4 结论 |
| 第三章 基于跨尺度台风模拟框架的城市近地面风场分析 |
| 3.1 WRF模式湍流参数化方案 |
| 3.1.1 PBL边界层参数化方案 |
| 3.1.2 LES湍流参数化方案 |
| 3.2 高精度GIS下垫面信息 |
| 3.2.1 地形高程数据 |
| 3.2.2 土地利用类型数据 |
| 3.3 跨尺度台风风场模拟框架 |
| 3.4 杭州地区台风多尺度风场模拟 |
| 3.4.1 灿鸿台风实测介绍 |
| 3.4.2 中尺度台风模拟试验设计 |
| 3.4.3 近地面风场模拟试验设计 |
| 3.5 台风多尺度风场模拟结果验证分析 |
| 3.5.1 台风路径和强度 |
| 3.5.2 台风近中心风场 |
| 3.5.3 杭州地区近地面风场 |
| 3.5.4 九堡大桥位置风速场 |
| 3.6 结论 |
| 第四章 沿海复杂山地外围台风风场高精度模拟分析 |
| 4.1 台风泰利风速实测 |
| 4.1.1 近海气象站点风速实测 |
| 4.1.2 复杂山地位置风速实测 |
| 4.2 山地台风风场多尺度模拟 |
| 4.2.1 模拟思路 |
| 4.2.2 数值试验设计 |
| 4.2.3 高精度舟山地形地貌 |
| 4.3 台风风场模拟结果验证和分析 |
| 4.3.1 模拟台风路径验证 |
| 4.3.2 嵌套网格水平风场 |
| 4.3.3 气象站点模拟风速验证 |
| 4.3.4 输电线路位置模拟风速验证 |
| 4.3.5 不同地形位置三维风场分析 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 基于气象再分析数据的我国东南沿海台风平均风剖面统计分析 |
| 5.1 气象再分析数据台风样本 |
| 5.1.1 ERA5数据介绍 |
| 5.1.2 台风风速剖面样本 |
| 5.1.3 台风路径强度验证分析 |
| 5.2 台风边界层风场结构分析 |
| 5.2.1 台风灿鸿路径强度分析 |
| 5.2.2 台风近中心水平风速垂直结构 |
| 5.2.3 台风近中心低空急流特征分析 |
| 5.3 基于多个台风的平均风剖面统计分析 |
| 5.3.1 不同象限位置风剖面样本统计 |
| 5.3.2 平均风剖面拟合分析 |
| 5.4 超高层建筑台风平均风荷载分析 |
| 5.4.1 高层建筑台风风压剖面 |
| 5.4.2 顺风向台风平均风荷载 |
| 5.5 结论 |
| 第六章 考虑全球气候变化背景的将来登陆台风评估 |
| 6.1 西北太平洋地区气候变化分析 |
| 6.1.1 CMIP5全球气候模式 |
| 6.1.2 海表面温度增量 |
| 6.2 基于WRF-PGW的将来台风模拟评估思路 |
| 6.3 基于WRF-PGW的典型登陆台风模拟方案设计 |
| 6.3.1 历史台风概况 |
| 6.3.2 台风模拟方案设计 |
| 6.4 基于WRF-PGW的台风模拟结果分析 |
| 6.4.1 历史台风集成模拟结果验证分析 |
| 6.4.2 基于单个CMIP5模式的台风PGW模拟结果 |
| 6.4.3 基于CMIP5模式平均气候的台风PGW模拟结果 |
| 6.5 结论 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文创新点 |
| 7.2 本文工作总结 |
| 7.2.1 基于WRF模式的近海强化型台风模拟 |
| 7.2.2 基于跨尺度台风模拟框架的城市近地面风场分析 |
| 7.2.3 沿海复杂山地外围台风风场高精度模拟分析 |
| 7.2.4 基于气象再分析数据的我国东南沿海台风平均风剖面统计分析 |
| 7.2.5 考虑全球气候变化背景的将来登陆台风评估 |
| 7.3 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
（5）环境因子对西北太平洋热带气旋强度和尺度的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 热带气旋强度的发展和增强机制 |
| 1.2.2 热带气旋快速增强 |
| 1.2.3 影响热带气旋强度的环境因子 |
| 1.2.4 超强台风的未来发展趋势 |
| 1.2.5 热带气旋尺度变化 |
| 1.3 本文研究内容和研究创新点 |
| 1.3.1 研究内容和章节安排 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第二章 资料与研究方法 |
| 2.1 观测资料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 Lanczos滤波 |
| 2.2.2 动态合成法 |
| 2.2.3 显着性检验 |
| 2.2.4 BDI指数 |
| 2.2.5 有限混合模型(FMM) |
| 2.2.6 湿静力能 |
| 2.2.7 潜在破坏力 |
| 2.3 WRF模式基本介绍 |
| 第三章 大尺度环境因子对与台风“海燕”路径相似的两类台风强度的影响 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 台风“海燕”的介绍 |
| 3.3 观测结果分析 |
| 3.3.1 与台风“海燕”路径相似的两类台风环境因子的对比分析 |
| 3.3.2 BDI指数及其排序 |
| 3.3.3 海洋热容量对与台风“海燕”路径相似的两类台风强度的影响 |
| 3.4 模式验证 |
| 3.4.1 试验设计 |
| 3.4.2 试验模拟结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 大尺度环境因子对基于FMM算法的路径相似的两类台风强度的影响 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 基于FMM算法的西北太平洋热带气旋路径分类研究 |
| 4.2.1 1979-2017年西北太平洋上TC的统计情况 |
| 4.2.2 FMM算法中K值的确定 |
| 4.2.3 1979-2017年6-11月西北太平洋上TC路径的聚类结果 |
| 4.3 观测结果分析 |
| 4.3.1 聚类后两类台风环境因子的对比分析 |
| 4.3.2 聚类后BDI指数及其排序 |
| 4.3.3 海洋热容量对聚类后两类TC强度的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 海洋增暖下TC强度、尺度及潜在破坏力的响应 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 试验设计 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 海温增暖下TC强度和尺度变化 |
| 5.3.2 PDI和 PDS对海洋增暖的敏感性 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 讨论与不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（6）台风“威马逊”（2014）快速增强过程模拟和内核结构分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 快速增强热带气旋研究进展 |
| 1.2.1 快速增强定义 |
| 1.2.2 大尺度环境场特征 |
| 1.2.3 内核结构特征 |
| 1.2.4 快速增强发生机制 |
| 1.3 研究内容和问题提出 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 台风“威马逊”和飓风“威尔玛”快速增强过程 |
| 2.1 台风“威马逊”快速增强过程 |
| 2.2 飓风“威尔玛”快速增强过程 |
| 第三章 资料和方法 |
| 3.1 资料 |
| 3.2 数值试验设计 |
| 3.2.1 台风“威马逊”数值试验设计 |
| 3.2.2 飓风“威尔玛”数值试验设计 |
| 3.3 模拟结果验证 |
| 3.3.1 台风“威马逊”模拟结果验证 |
| 3.3.2 飓风“威尔玛”模拟结果验证 |
| 3.4 环境背景 |
| 3.4.1 台风“威马逊”环境背景 |
| 3.4.2 飓风“威尔玛”环境背景 |
| 3.5 热带气旋中心定位方法 |
| 第四章 台风“威马逊”快速增强过程内核结构特征及演变 |
| 4.1 轴对称平均结构 |
| 4.1.1 水平结构 |
| 4.1.2 垂直结构 |
| 4.2 非对称内核结构 |
| 4.3 涡旋垂直结构调整 |
| 4.3.1 涡旋中心倾斜 |
| 4.3.2 眼墙倾斜 |
| 4.4 中层暖心 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 飓风“威尔玛”快速增强过程内核结构特征及演变 |
| 5.1 轴对称平均结构 |
| 5.1.1 水平结构 |
| 5.1.2 垂直结构 |
| 5.2 轴对称内核结构 |
| 5.3 涡旋垂直结构调整 |
| 5.3.1 涡旋中心倾斜 |
| 5.3.2 眼墙倾斜 |
| 5.4 高层暖心 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于HadRM3P模式与机器学习预估气候变化下台风活动（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 气候变化与台风生成频数的联系 |
| 1.2.2 气候变化对台风强度的影响 |
| 1.2.3 气候变化下台风的大尺度环境场 |
| 1.2.4 机器学习方法在台风研究中的应用 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究目标与研究意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 章节安排 |
| 2 基于HadRM3P模式动力降尺度模拟和预估台风活动 |
| 2.1 模式主要简介 |
| 2.1.1 HadGEM2-ES全球环流模式 |
| 2.1.2 HadRM3P区域气候模式 |
| 2.2 数据来源和试验设计 |
| 2.2.1 模式驱动数据和试验设计 |
| 2.2.2 台风最佳路径数据 |
| 2.3 HadRM3P模式对历史观测台风的模拟能力(历史回报) |
| 2.3.1 台风检测和追踪标准 |
| 2.3.2 台风频数年际和季节变化特征 |
| 2.3.3 台风强度特征 |
| 2.3.4 台风路径分布特征 |
| 2.3.5 台风风速与中心气压的关系 |
| 2.3.6 台风潜在破坏力指数 |
| 2.4 HadRM3P模拟的大尺度环境场分析 |
| 2.4.1 位势高度场分析 |
| 2.4.2 垂直风切变场分析 |
| 2.4.3 相对涡度场分析 |
| 2.4.4 低层风场分析 |
| 2.4.5 对流层中层湿度场分析 |
| 2.4.6 模式对环境因子模拟的效果评估 |
| 2.5 RCP情景下HadRM3P模式对西北太平洋台风活动的预估 |
| 2.5.1 历史基准与历史观测阶段基本环流形势的比较 |
| 2.5.2 台风频数年际和季节变化特征 |
| 2.5.3 HadRM3P预估的台风路径分布特征 |
| 2.5.4 HadRM3P预估的台风生命史特征 |
| 2.6 RCP情景下HadRM3P预估的大尺度环境场分析 |
| 2.6.1 模式对位势高度场和海表面温度的预估 |
| 2.6.2 模式对湿度场的预估 |
| 2.6.3 模式对垂直风切变及相对涡度的预估 |
| 2.6.4 模式对低层气流的预估 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 嵌入机器学习算法的台风路径追踪模型 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 台风路径检测的主要建模因子 |
| 3.2.1 台风气候学因子 |
| 3.2.2 台风运动持续性因子 |
| 3.2.3 台风周围天气学因子 |
| 3.3 模型算法:梯度提升树 |
| 3.3.1 CART决策树算法 |
| 3.3.2 负梯度拟合 |
| 3.3.3 GBDT的相关参数选择 |
| 3.3.4 台风路径检测与追踪的模型设计 |
| 3.4 嵌入GBDT模型的台风路径检测 |
| 3.4.1 主要检测结果分析 |
| 3.4.2 嵌入GBDT算法后台风的主要信息 |
| 3.4.3 台风路径分布特征 |
| 3.4.4 台风终止时刻的风速 |
| 3.5 GBDT模型在历史台风路径预报中的应用 |
| 3.5.1 模型的构建 |
| 3.5.2 历史观测台风的路径分类 |
| 3.5.3 GBDT模型预报的台风定位效果 |
| 3.5.4 台风预报距离误差的评估 |
| 3.5.5 台风方向稳定度评估 |
| 3.5.6 台风加速度稳定度评估 |
| 3.5.7 GBDT模型预报技巧水平 |
| 3.5.8 台风预报个例分析 |
| 3.6 本章小节 |
| 4 基于机器学习订正HadRM3P模式的台风强度 |
| 4.1 台风强度订正的主要建模因子讨论 |
| 4.1.1 海表面温度及大气水热条件与台风强度的联系 |
| 4.1.2 位势高度及引导气流对台风强度的影响 |
| 4.1.3 对流层涡度环境对台风强度的影响 |
| 4.1.4 垂直风切变环境与台风强度的联系 |
| 4.1.5 对流层湿度条件与台风强度的联系 |
| 4.1.6 选择建模因子总结 |
| 4.2 机器学习方法介绍 |
| 4.2.1 BP算法与HBP算法原理 |
| 4.2.2 SVM算法原理 |
| 4.2.3 RF算法原理 |
| 4.2.4 PLS算法原理 |
| 4.3 台风强度订正的模型构建 |
| 4.3.1 各建模因子的变量选择 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 台风强度订正模型的构架 |
| 4.3.4 模型的其它参数 |
| 4.4 台风强度订正的主要结果 |
| 4.4.1 历史观测台风的强度订正 |
| 4.4.2 运用MLERA模型订正HadRM3P模式中的台风强度 |
| 4.4.3 MLERA与其它机器学习模型的比较 |
| 4.5 本章小节 |
| 5 基于机器学习订正HadRM3P模式的台风降水 |
| 5.1 HadRM3P模式预估的台风降水 |
| 5.1.1 观测降水的数据来源 |
| 5.1.2 台风降水识别 |
| 5.1.3 台风降水等级划分 |
| 5.1.4 HadRM3P模式的台风降水初步结果 |
| 5.2 台风降水偏差订正模型 |
| 5.2.1 历史基准阶段HadRM3P模式的台风降水偏差 |
| 5.2.2 极限梯度提升算法 |
| 5.2.3 台风降水偏差订正的建模因子 |
| 5.2.4 模型流程图 |
| 5.2.5 Xgboost模型参数选择 |
| 5.3 台风降水偏差订正结果分析 |
| 5.3.1 台风总降水 |
| 5.3.2 台风暴雨天数 |
| 5.3.3 各气象要素重要程度 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 不同温室气体排放情景下西北太平洋台风活动对气候变化的响应 |
| 6.1 不同温室气体排放情景下台风的最大潜在强度 |
| 6.1.1 台风最大潜在强度的定义 |
| 6.1.2 主要结果 |
| 6.2 不同温室气体排放情景下台风的潜在生成指数 |
| 6.2.1 台风潜在生成指数定义 |
| 6.2.2 主要结果 |
| 6.3 登陆我国的台风主要特征 |
| 6.4 不同温室气体排放情景下台风的累积气旋能量指数 |
| 6.4.1 台风累积气旋能量指数的定义 |
| 6.4.2 台风累积气旋能量指数的年际变率特征 |
| 6.4.3 台风累积气旋能量指数的季节特征 |
| 6.4.4 各等级台风的累积气旋能量指数 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
（8）中央气象台台风预报业务的发展及思考（论文提纲范文）
| 1 我国台风灾害影响极其严重,做好台风预报是中央气象台义不容辞的责任 |
| 2 从中央气象台台风预报的发展历程体会到必须不忘初心,以满足人民日益增长的美好生活需求;做好台风预报必须以实际需求为牵引,科研和业务并重 |
| 3 中国台风业务中的很多重要科学技术问题是从业务需求中提炼出来的,不是从文献中找出来的 |
| 4 预报员应该是第一线的灾害性天气的监测者和研究者 |
| 5 重大台风科研项目对中央气象台台风业务的积极影响 |
| 6 提高台风业务能力的有效途径 |
| 6.1 业务部门、大学和科研单位应把预报员综合素质的提高作为责无旁贷的任务,这是体现大气科学为人民服务的宗旨 |
| 6.2 重视对数值预报的检验评估和客观方法的研发 |
| 6.3 继续发展高分辨率台风数值模式和台风集合预报系统,重点研究台风环流内部的中尺度系统的变化规律 |
| 6.4 开展登陆台风精细化结构演变特征及其机理研究 |
| 6.5 开展登陆台风精细化结构对风雨强度和分布的影响机理研究 |
| 6.6 掌握社会经济人文发展状况,深入开展登陆台风灾害影响风险评估方法的应用研究,重点在风险预评估 |
| 6.7 推进AI技术在台风预报中的应用 |
| 7 结论和讨论 |
（9）基于深度强化学习算法的多尺度气旋监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于气象卫星数据的台风中心定位研究现状 |
| 1.2.2 基于多普勒雷达径向速度图数据的风场反演研究现状 |
| 1.2.3 深度强化学习研究现状 |
| 1.3 主要内容与组织安排 |
| 第2章 深度强化学习方法理论及算法 |
| 2.1 强化学习基础 |
| 2.1.1 强化学习基本原理 |
| 2.1.2 马尔科夫决策过程 |
| 2.1.3 Q-learning算法 |
| 2.2 深度学习基础 |
| 2.2.1 深度神经网络 |
| 2.2.2 卷积神经网络 |
| 2.3 深度强化学习算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于气象卫星数据的台风中心定位研究 |
| 3.1 台风简介 |
| 3.1.1 台风的形成与发展 |
| 3.1.2 台风形态与台风中心 |
| 3.2 研究数据 |
| 3.2.1 卫星云图数据 |
| 3.2.2 最佳路径数据 |
| 3.2.3 数据处理 |
| 3.3 基于深度强化学习的台风中心定位方法 |
| 3.3.1 基本思路 |
| 3.3.2 马尔科夫模型 |
| 3.3.3 台风中心定位的网络结构 |
| 3.3.4 训练策略 |
| 3.3.5 台风云系判定条件的设计 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 定性分析 |
| 3.4.2 定量分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于多普勒雷达径向速度图的强对流流场反演 |
| 4.1 强对流与经典强对流模型 |
| 4.1.1 强对流简介 |
| 4.1.2 典型强对流流场数学模型 |
| 4.2 基于强对流模型的径向速度图仿真模拟系统的建立 |
| 4.2.1 多普勒天气雷达径向速度图原理 |
| 4.2.2 强对流在径向速度图上的表现 |
| 4.2.3 强对流径向速度图模拟系统的建立 |
| 4.2.4 模拟系统生成流场示例 |
| 4.3 强对流流场反演方法 |
| 4.3.1 基本思路 |
| 4.3.2 设置初始场 |
| 4.3.3 基于Q-learning的流场调整 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）1949年以来我国台风暴雨及其预报研究回顾与展望（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 台风暴雨形成机理 |
| 1.1 大尺度环境场对TC暴雨的影响 |
| 1.2 下垫面对TC暴雨的影响 |
| 1.3 TC内部动力和结构对其暴雨的影响 |
| 2 台风暴雨专题研究 |
| 2.1“75.8”特大台风暴雨研究 |
| 2.2“莫拉克”极端台风暴雨研究 |
| 2.3 远距离台风暴雨研究 |
| 2.4 台风暴雨诊断方法研究 |
| 2.5 台风暴雨气候特征研究 |
| 3 台风暴雨预报研究简要回顾 |
| 4 台风暴雨研究新动向 |
| 4.1 云微物理研究 |
| 4.2 极端降水研究 |
| 4.3 预报方法研究 |
| 5 小结与展望 |
四、台风路径预报的定量分析（论文参考文献）
- [1]协同GAN与自注意力时空LSTM的台风云图预测研究[D]. 邵东威. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [2]次季节尺度引导气流对西北太平洋热带气旋路径的影响研究[D]. 刘俏. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [3]基于多源融合资料的登陆我国热带气旋风雨非对称结构分析[D]. 向纯怡. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]考虑历史和未来气候变化的台风风场多尺度模拟[D]. 王义凡. 浙江大学, 2020(01)
- [5]环境因子对西北太平洋热带气旋强度和尺度的影响[D]. 徐昝敏. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [6]台风“威马逊”（2014）快速增强过程模拟和内核结构分析[D]. 郑秀丽. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [7]基于HadRM3P模式与机器学习预估气候变化下台风活动[D]. 谭金凯. 华东师范大学, 2020(08)
- [8]中央气象台台风预报业务的发展及思考[J]. 李泽椿,张玲,钱奇峰,麻素红,徐晶,代刊,谌芸,王月冬. 大气科学学报, 2020(01)
- [9]基于深度强化学习算法的多尺度气旋监测方法研究[D]. 陈皓一. 天津大学, 2019(01)
- [10]1949年以来我国台风暴雨及其预报研究回顾与展望[J]. 任福民,杨慧. 暴雨灾害, 2019(05)