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近海岸长时间停留台风对我国的影响:以台风“小犬”和“烟花”为例
1
作者
熊清扬
吴巧燕
邹逸航
《海洋通报》
北大核心
2025年第3期307-314,共8页
随着全球气候变化,台风对我国沿海地区的威胁日益加剧,尤其是近岸长时间停留台风会对我国引起极端风暴潮、强降水及复合型灾害。本研究基于IBTrACS台风最佳轨迹数据集,分析了1982-2024年间我国大陆近岸200 km范围内停留台风的变化趋势,...
随着全球气候变化,台风对我国沿海地区的威胁日益加剧,尤其是近岸长时间停留台风会对我国引起极端风暴潮、强降水及复合型灾害。本研究基于IBTrACS台风最佳轨迹数据集,分析了1982-2024年间我国大陆近岸200 km范围内停留台风的变化趋势,并重点探讨了2023年台风“小犬”的近岸停留特征,同时对比了2021年造成极端降水灾害的台风“烟花”,以揭示近岸停留台风的潜在灾害风险。研究表明,尽管近岸停留台风的数量未呈现显著变化趋势,但其停留时间呈现微弱上升,近年来平均停留时间达到历史最高值。台风“小犬”在近岸区域表现出低移速和外围风场扩张的特征,导致其潜在破坏力指数在停留期间持续增长,显示出强烈的能量积累能力,并显著扩大了降水范围,使强降水区向台风中心及沿海地区集中,达到峰值。相较之下,台风“烟花”虽近岸停留时间较短,但在与环境场及天气系统相互作用下,仍引发了郑州创纪录的极端降水事件。本研究表明近岸长时间停留的非登陆台风也会造成巨大的灾害,未来研究需提升对这类台风的监测和预报能力,以增强沿海防灾减灾水平。
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关键词
最佳
轨迹数据集
近岸停留台风
变化趋势
灾害分析
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职称材料
基于BP神经网络的异常轨迹检测方法
被引量：
14
2
作者
俞庆英
李倩
+1 位作者
陈传明
林文诗
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期229-236,241,共9页
为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹...
为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3 %和100 %。
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关键词
轨迹数据集
BP神经网络
百度LBS云服务
轨迹
属性
训练模型
异常
轨迹
检测
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职称材料
题名
近海岸长时间停留台风对我国的影响:以台风“小犬”和“烟花”为例
1
作者
熊清扬
吴巧燕
邹逸航
机构
自然资源部第二海洋研究所
南京信息工程大学海洋科学学院
内蒙古自治区气象台
出处
《海洋通报》
北大核心
2025年第3期307-314,共8页
基金
国家重点研发计划(2024YFC2815703)。
文摘
随着全球气候变化,台风对我国沿海地区的威胁日益加剧,尤其是近岸长时间停留台风会对我国引起极端风暴潮、强降水及复合型灾害。本研究基于IBTrACS台风最佳轨迹数据集,分析了1982-2024年间我国大陆近岸200 km范围内停留台风的变化趋势,并重点探讨了2023年台风“小犬”的近岸停留特征,同时对比了2021年造成极端降水灾害的台风“烟花”,以揭示近岸停留台风的潜在灾害风险。研究表明,尽管近岸停留台风的数量未呈现显著变化趋势,但其停留时间呈现微弱上升,近年来平均停留时间达到历史最高值。台风“小犬”在近岸区域表现出低移速和外围风场扩张的特征,导致其潜在破坏力指数在停留期间持续增长,显示出强烈的能量积累能力,并显著扩大了降水范围,使强降水区向台风中心及沿海地区集中,达到峰值。相较之下,台风“烟花”虽近岸停留时间较短,但在与环境场及天气系统相互作用下,仍引发了郑州创纪录的极端降水事件。本研究表明近岸长时间停留的非登陆台风也会造成巨大的灾害,未来研究需提升对这类台风的监测和预报能力,以增强沿海防灾减灾水平。
关键词
最佳
轨迹数据集
近岸停留台风
变化趋势
灾害分析
Keywords
best track dataset
nearshore-stationary typhoons
variation trend
disaster analysis
分类号
P732.3 [天文地球—海洋科学]
P429 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的异常轨迹检测方法
被引量：
14
2
作者
俞庆英
李倩
陈传明
林文诗
机构
安徽师范大学计算机与信息学院
安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期229-236,241,共9页
基金
国家自然科学基金(61702010,61672039)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A327)
芜湖市科技计划项目(2016cxy04)
文摘
为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3 %和100 %。
关键词
轨迹数据集
BP神经网络
百度LBS云服务
轨迹
属性
训练模型
异常
轨迹
检测
Keywords
trajectory dataset
BP neural network
Baidu LBS cloud service
trajectory attributes
training model
abnormal trajectory detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近海岸长时间停留台风对我国的影响:以台风“小犬”和“烟花”为例
熊清扬
吴巧燕
邹逸航
《海洋通报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的异常轨迹检测方法
俞庆英
李倩
陈传明
林文诗
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
14
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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