• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    南海臺(tái)風(fēng)路徑的K-均值聚類分析

    2023-06-10 14:27:21尹亞鋒雍陽陽
    農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2023年4期
    關(guān)鍵詞:臺(tái)風(fēng)南海聚類

    尹亞鋒 雍陽陽

    摘要 由于南海臺(tái)風(fēng)具有較高的登陸頻率,通常會(huì)對(duì)周邊沿海地區(qū)造成嚴(yán)重的生命和財(cái)產(chǎn)損失。而對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑進(jìn)行分類是獲得臺(tái)風(fēng)特征的重要途徑。利用K均值聚類分析法,對(duì)南海臺(tái)風(fēng)進(jìn)行分類。各分類結(jié)果均顯示,各集群臺(tái)風(fēng)之間具有明顯的差異性,其移動(dòng)軌跡與登陸地區(qū)之間具有不同的特征,會(huì)在南海周邊國家為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防護(hù)提供技術(shù)支持。

    關(guān)鍵詞 南海;臺(tái)風(fēng);聚類;災(zāi)害防護(hù)

    中圖分類號(hào):P458.1+24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2023)04–0135-03

    臺(tái)風(fēng)是影響沿海地區(qū)人類生活和經(jīng)濟(jì)的惡劣天氣現(xiàn)象[1]。它是當(dāng)今全球十大自然災(zāi)害之首,其遷移過程通常會(huì)攜帶風(fēng)、雨、潮等災(zāi)害,嚴(yán)重破壞周邊自然環(huán)境,造成嚴(yán)重的破壞[2]。而西北太平洋是全球臺(tái)風(fēng)生成頻率最高的地區(qū),約1/3的臺(tái)風(fēng)生成在該地區(qū)[3]。南海是西太平洋的大型半封閉邊緣海,是臺(tái)風(fēng)生成的活躍區(qū)域,其中13%的西北太平洋臺(tái)風(fēng)生成于此。

    南海的大多數(shù)臺(tái)風(fēng)在其周邊國家登陸,南海形成的臺(tái)風(fēng)大多數(shù)都登陸中國(約占影響中國臺(tái)風(fēng)總數(shù)的30%)、越南和菲律賓[4-5]。因此,了解南海的臺(tái)風(fēng)活動(dòng)在科學(xué)和社會(huì)上都很重要[6]。臺(tái)風(fēng)的登陸地點(diǎn)主要由其移動(dòng)路徑?jīng)Q定,識(shí)別臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑的規(guī)律也是臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防護(hù)最重要的方面之一[7-8]。因此,采用合適的方法對(duì)南海臺(tái)風(fēng)進(jìn)行分類研究十分必要。

    對(duì)臺(tái)風(fēng)進(jìn)行分類的方法包括模糊C均值法和主觀識(shí)別法等。其中,K均值聚類方法可以結(jié)合臺(tái)風(fēng)的風(fēng)速、位置等情況有效區(qū)分臺(tái)風(fēng),近年來已被廣泛應(yīng)用于大西洋、印度洋和西北太平洋的臺(tái)風(fēng)分類[9]。本研究利用K均值聚類方法對(duì)南海生成的臺(tái)風(fēng)進(jìn)行分類,找出不同分類結(jié)果之間的差異性,并分析同一分類結(jié)果不同集群之間的移動(dòng)特征,為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防護(hù)工作提供技術(shù)支持。

    1 數(shù)據(jù)和方法

    臺(tái)風(fēng)資料采用中國氣象局(tcdata.typhoon.org.cn)提供的最佳路徑數(shù)據(jù)集,風(fēng)力達(dá)到17.2 m/s記為一個(gè)臺(tái)風(fēng),生成位置在5°N~22°N,105°E~120°E范圍內(nèi),記為一個(gè)南海臺(tái)風(fēng),時(shí)間選取1950—2020年。

    本研究使用臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度最高時(shí)和最后保持臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度時(shí)的經(jīng)緯度信息作為K均值聚類法的輸入信息。兩樣本間的絕對(duì)距離采用各臺(tái)風(fēng)集群的質(zhì)心(經(jīng)度質(zhì)心、緯度質(zhì)心)和方差(經(jīng)向方差、緯向方差、對(duì)角線方差)進(jìn)行計(jì)算。絕對(duì)距離的計(jì)算方法如下。

    (1)式中,xi和xj代表臺(tái)風(fēng)樣本的序號(hào),m代表上述5個(gè)指標(biāo)(質(zhì)心和方差),分類結(jié)果要求各類樣本間的距離盡可能大,類內(nèi)樣本的距離盡可能小。

    采用“輪廓值”表示分類結(jié)果的優(yōu)劣,輪廓值(Si)的計(jì)算方法為:

    其中,ai表示樣本i到類內(nèi)其他樣本的平均距離,bi為樣本i到類外樣本的平均距離,Si平均值的變化范圍為-1~1。其中,Si的平均值越大,代表各類區(qū)分越明顯,而Si的負(fù)值個(gè)數(shù)越多,代表可能分類錯(cuò)誤的點(diǎn)越多。

    分類結(jié)果顯示,當(dāng)分類結(jié)果大于5類時(shí),Si的值相對(duì)較低,Si的負(fù)值個(gè)數(shù)相對(duì)較高。當(dāng)分類結(jié)果為2類時(shí),只是將南海臺(tái)風(fēng)分為向東移動(dòng)和向西移動(dòng)2種類型,這就會(huì)低估臺(tái)風(fēng)路徑的多樣性,不能很好地展現(xiàn)出各類臺(tái)風(fēng)的特點(diǎn)。當(dāng)分為4類時(shí),雖然各集群之間的區(qū)分明顯,但可能分類錯(cuò)誤的點(diǎn)較多,當(dāng)分為3或5類時(shí),則與分為4類時(shí)相反。因此,選擇對(duì)分類結(jié)果為3~5類時(shí)的臺(tái)風(fēng)集群進(jìn)行單獨(dú)分析,比較不同分類結(jié)果之間的差異性,以及同一分類結(jié)果不同類別之間的移動(dòng)特征。

    2 各分類結(jié)果的特征分析

    當(dāng)南海臺(tái)風(fēng)分為3類時(shí),其生成位置和移動(dòng)路徑如圖2所示。A類臺(tái)風(fēng)大多集中在南海中至北部、菲律賓以西和海南島以東生成,然后向東北方向移動(dòng),登陸我國臺(tái)灣省或日本地區(qū)。B類臺(tái)風(fēng)的生成頻數(shù)較多,生成位置遍布整個(gè)南海,然后通常向西、西北方向移動(dòng),登陸我國南部和中南半島地區(qū)。C類臺(tái)風(fēng)生成范圍主要在海南島以東區(qū)域,生成后向北或先向北移動(dòng)再轉(zhuǎn)向東北移動(dòng),形成回旋的軌跡,登陸我國東南沿海、臺(tái)灣省以及日本地區(qū)。

    圖3顯示了當(dāng)南海臺(tái)風(fēng)分為4類時(shí)的生成位置和移動(dòng)路徑。從圖3中可以看出。A類臺(tái)風(fēng)通常生成于南海北部,生成后向東北方向移動(dòng)。B類臺(tái)風(fēng)主要生成于南海中至北部,生成后向西北方向移動(dòng),登陸我國華南地區(qū)福建、廣東、廣西、海南等省份。C類臺(tái)風(fēng)生成后,通常向北或東北方向移動(dòng),但與A類臺(tái)風(fēng)不同的是,大多數(shù)C類臺(tái)風(fēng)向東北移動(dòng)的軌跡并不長,通常會(huì)延伸至日本地區(qū)。C類臺(tái)風(fēng)主要登陸我國東南沿海、臺(tái)灣省,以及日本地區(qū)。D類臺(tái)風(fēng)主要生成于南海南部,生成后向西移動(dòng),登陸中南半島地區(qū),一般不會(huì)影響我國。

    當(dāng)南海臺(tái)風(fēng)分為5類時(shí),其生成位置和移動(dòng)路徑如圖4所示。A類臺(tái)風(fēng)集中生在南海東北部,主要向東北方向移動(dòng),可能會(huì)對(duì)菲律賓、我國臺(tái)灣省以及日本地區(qū)產(chǎn)生影響。B類臺(tái)風(fēng)主要生成在南海中至北部,向西北方向移動(dòng),通常會(huì)在華南地區(qū)登陸。屬于C類的臺(tái)風(fēng)大多生成于南海北部,逐漸向東北方向移動(dòng),但與A類臺(tái)風(fēng)不同的是,A類臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑偏東。該類臺(tái)風(fēng)主要登陸我國東南沿海地區(qū),以及日本、韓國等地區(qū)。D類臺(tái)風(fēng)主要生成于南海南部,生成后向西移動(dòng),主要在越南海岸登陸中南半島。E類臺(tái)風(fēng)的生成位置遍布整個(gè)南海,向北或先向北再轉(zhuǎn)向東北移動(dòng),通常會(huì)登陸華南地區(qū)、我國臺(tái)灣省以及日本地區(qū)。

    研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)南海臺(tái)風(fēng)分為3類時(shí),B類和C類臺(tái)風(fēng)可能會(huì)導(dǎo)致分類結(jié)果的準(zhǔn)確度下降。當(dāng)將南海臺(tái)風(fēng)分為5類時(shí),A類、C類和E類臺(tái)風(fēng)之間的相似性可能是導(dǎo)致其Si的值低于分為4類時(shí)的原因。因此,本研究認(rèn)為,當(dāng)南海臺(tái)風(fēng)分為4類時(shí),其分類結(jié)果要優(yōu)于其他2種分類方法。

    南海生成的臺(tái)風(fēng)登陸情況一直是人們關(guān)注的重點(diǎn),登陸后通常會(huì)造成重大生命損失,破壞城市基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)系統(tǒng)。在1950—2020年間,共有246個(gè)臺(tái)風(fēng)在南海生成,其中登陸頻數(shù)為206個(gè),登陸率高達(dá)83.74%。因此,利用K均值聚類方法對(duì)南海臺(tái)風(fēng)進(jìn)行分類研究是有意義的,該方法可以有效區(qū)分南海臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)和登陸特征,為南海臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防護(hù)提供技術(shù)支持。

    3 結(jié)束語

    根據(jù)K均值聚類法,通過計(jì)算臺(tái)風(fēng)路徑的質(zhì)心和方差,利用Si的平均值和負(fù)值個(gè)數(shù),結(jié)合各集群臺(tái)風(fēng)路徑的移動(dòng)和登陸情況進(jìn)行研究。結(jié)果表明:當(dāng)南海臺(tái)風(fēng)分為4類時(shí),其分類結(jié)果優(yōu)于其他分類方法。根據(jù)各類臺(tái)風(fēng)的登陸位置,本研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)將南海臺(tái)風(fēng)分為4類時(shí),我國東部沿海、臺(tái)灣省,以及日本和朝鮮半島更應(yīng)該注重A、C類臺(tái)風(fēng),而我國南方沿海地區(qū)應(yīng)重點(diǎn)防范B類臺(tái)風(fēng),中南半島地區(qū)則需要防范D類臺(tái)風(fēng)的襲擊。

    利用K均值聚類法可以掌握南海臺(tái)風(fēng)的生成和移動(dòng)特點(diǎn)。各類臺(tái)風(fēng)路徑之間的相似性和單個(gè)臺(tái)風(fēng)路徑的多變性是導(dǎo)致不同分類結(jié)果的原因,同一分類結(jié)果的不同臺(tái)風(fēng)集群在其生成位置、移動(dòng)路徑和登陸地點(diǎn)方面均存在較大的差異性。而南海臺(tái)風(fēng)較高的登陸百分比,也表明南海臺(tái)風(fēng)會(huì)給周邊國家和地區(qū)帶來較大影響。對(duì)南海臺(tái)風(fēng)的聚類分析可能會(huì)給未來南海臺(tái)風(fēng)的生成和移動(dòng)方面的預(yù)測提供幫助,為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害防護(hù)提供一定的技術(shù)支持。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Feng H, Li T, Jia L, et al. Decrease of tropical cyclone genesis frequency in the Western North Pacific since 1960s[J]. Dynamics of Atmospheres and Oceans, 2018,81:42-50.

    [2] Zhou Q, Wei L, Zhang R. Influence of Indian Ocean Dipole on tropical cyclone activity over Western North Pacific in Boreal Autumn[J]. Journal of Ocean University of China (English Edition), 2019(4):795-802.

    [3] Zhang Q, Liu Q, Wu L. Tropical cyclone damages in China 1983-2006[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2009,90(4):489-495.

    [4] Liu K B, Shen C, Louie K S. A 1,000-Year history of typhoon landfalls in Guangdong, Southern China, reconstructed from Chinese historical documentary records[J].Annals of the Association of American Geographers, 2001,91(3):453-464.

    [5] Liu K S, Chan J C L. Climatological characteristics and seasonal forecasting of tropical cyclones making landfall along the South China Coast[J]. Monthly Weather Review, 2003,131(8):1650-1662.

    [6] Wang X F. Statistical characteristics of tropical cyclones making landfalls and passing through lakes in China[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2009, 15(1):63-67.

    [7] Nakamura J, Lall U, Kushnir Y, et al. Classifying North Atlantic tropical cyclone tracks by mass moments[J]. Journal of Climate, 2009, 22(20):5481-5494.

    [8] Lu X, Yu H, Ying M, et al. Western North Pacific tropical cyclone database created by the China meteorological administration[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2021, 38(4): 690-699.

    [9] 季倩倩,徐峰,張羽.近50 a ENSO時(shí)頻特征及其與南海臺(tái)風(fēng)的相關(guān)性[J].廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào),2018,38(2):71-79.

    責(zé)任編輯:黃艷飛

    Abstract South China Sea typhoons had been the focus of attention due to their high landfall frequency, which usually causes serious loss of life and property in the surrounding coastal areas. The classification of typhoon tracks was an important way to obtain typhoon characteristics. This paper classifies typhoons in the South China Sea by K-means cluster analysis. The results show obvious differences among the clusters of typhoons. There were different characteristics on the tracks and landing region of typhon in each cluster, which will be helpful for prediction in terms of the track and landfall probability of typhon around the South China Sea for typhoon disaster protection.

    Key words South China Sea; Typhoon; Cluster; Disaster prevention

    基金項(xiàng)目 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(42265007);廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2022GXNSFAA035441)。

    作者簡介 尹亞鋒(1997—),男,河南平頂山人,主要從事海洋氣象學(xué)研究。*通信作者:雍陽陽(1987—),女,廣西桂林人,講師,主要從事海洋氣象學(xué)研究,E-mail:yongyy@gxu.edu.cn。

    猜你喜歡
    臺(tái)風(fēng)南海聚類
    臺(tái)風(fēng)過韓
    南海明珠
    北海北、南海南
    黃河之聲(2021年10期)2021-09-18 03:07:18
    臺(tái)風(fēng)來了
    小讀者(2020年4期)2020-06-16 03:33:46
    臺(tái)風(fēng)愛搗亂
    基于DBSACN聚類算法的XML文檔聚類
    電子測試(2017年15期)2017-12-18 07:19:27
    臺(tái)風(fēng)來時(shí)怎樣應(yīng)對(duì)
    南海的虎斑貝
    南海隨筆
    草原(2016年1期)2016-01-31 21:21:51
    基于改進(jìn)的遺傳算法的模糊聚類算法
    长顺县| 特克斯县| 汪清县| 商河县| 双桥区| 南木林县| 专栏| 仁布县| 西丰县| 阜阳市| 沅陵县| 永登县| 漾濞| 商洛市| 青河县| 克拉玛依市| 洞头县| 桂东县| 宜州市| 囊谦县| 岳池县| 嘉黎县| 慈溪市| 谷城县| 萨迦县| 凤山县| 栾城县| 化德县| 法库县| 广安市| 上犹县| 阜城县| 晴隆县| 广昌县| 北川| 乐业县| 铜山县| 清镇市| 山阴县| 武汉市| 丰镇市|