一、西北太平洋地区1976年台风总结（论文文献综述）
王皘,刘达,董林,魏娜[1]（2021）在《2021年夏季海洋天气评述》文中提出2021年夏季（6—8月）大气环流特征为:北半球极涡呈单极型分布,主体位于北冰洋上空偏向西半球,强度较常年偏强;东亚地区以纬向环流为主,副热带高压较常年平均略偏西偏南。6月,北部海域温度较低,黄渤海海雾天气多发。7月,西南季风推进,热带气旋活跃。8月,副热带高压增强西伸,热带气旋活动频次偏少。夏季共有7次海雾过程,其中6月有4次,7月有3次。我国近海出现了9次8级以上大风过程,其中热带气旋大风过程6次,温带气旋入海影响的大风过程3次。浪高在2 m以上的海浪过程有10次,2 m以上大浪的天数共计38 d。我国北部及东部海域升温明显,从北到南的海面温度梯度减小。西北太平洋和南海有9个台风活动,其中台风"烟花"造成近海一次范围广、时间长、风力大的大风过程。
王海平,董林,许映龙,聂高臻[2]（2021）在《2019年西北太平洋台风活动特征和预报难点分析》文中指出2019年在西北太平洋及南海共生成台风29个,比多年同期平均偏多2个,其中6个台风登陆我国,比多年平均偏少1个;台风整体强度偏弱,但全年最强台风夏浪极值强度达到68 m·s-1（17级以上）;登陆台风整体强度偏弱,但"利奇马"登陆强度强(52 m·s-1,超强台风级)、影响重;秋季台风生成数较常年明显偏多,尤其是11月生成台风数达到6个。2019年中央气象台台风路径预报平均误差与近5年（2014—2018年）的平均误差相比,在24～72 h的预报误差有所增大,而96～120 h的预报误差则明显减小,尤其是120 h的预报准确率创新高。与日、美官方预报相比,中国在24 h和96～120 h的预报水平处于领先地位,在48～72 h的预报误差比日本略高,但低于美国,与EC确定性模式相当。
刘俏[3]（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》文中提出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。
蒋子瑶[4]（2021）在《2016年秋季中国南方降水异常的大尺度环流特征及其与海温的联系》文中研究指明2016年秋季中国南方降水异常偏多,是近50年来秋季降水最多的年份。本文利用中国气象台站观测降水、英国Hadley中心海温和NCEP/NCAR再分析数据集等资料,对造成2016年秋季中国南方降水异常偏多的大尺度环流特征及其与海温的联系进行了研究。得到如下主要结论:（1）2016年秋季东亚副热带西风急流偏强,我国南方地区位于急流入口区的右侧,有利于产生上升运动;同时西太平洋副热带高压强度偏强、面积偏大、位置偏北偏西,对应副高西南侧的东南风将热带太平洋的暖湿气流向我国南方输送,有利于降水偏多。（2）2016年秋季中国南方降水异常偏多的原因之一是同期登陆我国的台风异常偏多,频繁活动的台风给我国南方带来了大量降水。（3）2016年秋季南方降水异常偏多与同期赤道西太平洋和东南太平洋海温异常偏高以及北大西洋年代际异常增暖有关。通过CAM5.3（Community Atmosphere Model Version 5.3）一系列的敏感性试验表明,热带西太平洋海温异常偏高时,一方面通过激发一个类似夏季东亚—太平洋型遥相关的波列,导致西太平洋副热带高压明显增强、位置明显偏北偏西,另一方面,通过在对流层低层产生类似Gill型的大气响应,在南海至菲律宾以东地区产生异常气旋性环流（类似于夏季南海—西太平洋季风槽）,从而对我国南方秋季降水产生影响。而东南太平洋海温异常偏高时,通过激发一个类似跨越东南太平洋—南印度洋—澳大利亚的遥相关波列,引起热带西印度洋、南海和热带西太平洋上空大气环流异常,从而对我国南方秋季降水带来影响。至于北大西洋的年代际增暖则可能主要通过在热带地区激发向东传播的Kelvin波,从而对西北太平洋副热带环流产生影响,进而对我国南方秋季降水产生影响。
杨思宇[5]（2021）在《广东某海域台风浪特征分析研究》文中认为海洋是人类生存发展的重要资源宝库,经济的可持续发展也越来越依赖海洋。但由于全球气候变化等影响,台风浪灾害频发,我国的海岸线和海域,也因此经常遭受不同程度的台风及巨浪的袭击。而巨浪灾害一旦发生,其对沿岸工程设施的破坏是毁灭性的。因此,能否对沿海台风浪各种特征进行建模分析,进而指导海上作业的有效安全开展就显得极为重要。本文以中委合资广东石化原油码头工程为工程对象。基于SWAN海浪模型,研究该工程所在海域的台风浪特征,并采用了不同的海浪谱形式对该海域的海浪谱进行了拟合,进而为工程项目提供设计参考依据。主要工作内容及成果如下:（1）分析了广东省沿海区域的风浪特征,包括施工期间的常风向及强风向。同时,统计了工程区域近10年的台风路径,以距离工程点的距离为分类依据,划分三个不同半径的研究区域,为后续研究提供分类依据。（2）基于最新版本的近岸浅海海浪模式SWAN41.31版本,通过加入CCMP与ERA-5再分析风场,对工程区域2011年至2020年的台风浪进行了数值模拟,并将模拟结果与实测数据和Jason-2卫星高度级计数据进行了对比分析,验证了模拟结果的精度。（3）总结了不同等效风暴模型的基本原理,并根据挪威船级社（DNV）提出的梯形风暴参数剖面推导等效梯形风暴模型,分析对比了不同形状参数对重现期计算的影响,为计算重现期提供一种便捷可靠的方法。（4）选取工程区域不同风圈半径的台风事件,对比拟合PM谱,ISST谱,ITTC谱,Wallops谱,JONSWAP谱和Ochi-Hubble谱六种海浪谱的拟合度。分析了典型台风过境期间的海浪方向谱及区域的波浪场变化,给出了Ochi-Hubble谱的拟合表达式的参数。
许强[6]（2021）在《基于热点区域模体挖掘的台风路径分类方法研究》文中进行了进一步梳理台风（Tropical Cyclone）是最具破坏性的自然灾害之一,每年给人类社会带来巨大的灾难。台风领域的大数据挖掘技术在学者们不断的研究中逐渐兴起。以聚类为代表的机器学习方法因其简单易用、计算便捷的优势,有效推动了台风领域的进一步发展。在台风领域的研究中,台风路径是分析台风特征的重要途径,同时也是判断台风影响区域和范围的重要方法。近年来,台风路径聚类在海洋防灾减灾等涉海领域引起了广泛的关注。由于台风路径是一种时间序列数据,许多学者利用时间序列聚类方法对历史台风路径数据进行聚类,并进一步对聚类后的台风路径簇进行统计分析、挖掘规律。传统的时间序列聚类方法的精度有限且存在随机性问题,无法更好地满足台风灾害预警业务化的需求。为此,本文提出一种改进后的聚类算法和模体挖掘算法,对1949-2018年西北太平洋的台风最佳路径数据展开研究,主要研究内容如下:（1）传统台风路径分类研究方法,如主观识别和K-means聚类等方法。这些方法存在传统聚类算法原理所产生的随机性问题,依赖人工经验设置模型参数的智能化问题,以及针对特定台风研究而导致不具有普遍性的局限性问题。本文针对传统分类存在的问题,提出了一种提出基于密度质心的混合聚类算法,以地理位置的分布密度为划分标准,对台风生成点和登陆点的地理位置分布情况进行聚类,得到了若干个热点区域。这有效减少了传统聚类方法的随机性,并有效地提高了聚类算法的实用性;（2）台风路径数据是一种较为特殊的时间序列数据,不仅具有时间相关性,还具有空间相关性。为了更好地将台风路径空间相关性用于台风路径分类。本文提出了一种结合热点区域模体挖掘的台风路径分类算法。该方法从所有台风路径数据中,挖掘出频繁发生、最具代表性的台风路径模体,并将台风路径以相似阈值为标准进行分类。该方法有效地挖掘了台风路径空间特征的关键特征,实现了不需要先验干预、自动选择的自适应路径模体挖掘,取得了较为理想的台风路径分类效果。最后,本文针对台风路径分类结果,从季节、强度、生命周期等方向进行分析,进一步验证了分类方法的正确性与实用性,为台风领域研究提供了参考
黎洋[7]（2021）在《安徽省汛期台风降水与旱涝急转事件的特征分析研究》文中研究指明台风对中国影响的最重要方面是台风所带来的降水,台风降水的多寡往往直接决定着台风活动频繁区域的旱涝状况。安徽省横跨长江和淮河流域,处于中国的东部季风区和南北气候过渡带内。台风降水常给安徽省带来区域强降水、大风等灾害性天气,造成严重的经济损失。论文根据安徽省汛期降水分布特点和大气环流特征,将安徽省汛期阶段划分为前汛期、梅雨期、黄淮雨期、伏期、后汛期共5个阶段,并在识别影响安徽省台风降水事件的基础上,分析了安徽省台风降水量、次数等台风降水特征量的时空分布;通过相关分析确定了影响安徽省台风降水的前期因子,建立了基于BP（back propagation）人工神经网络的汛期台风降水事件与降水量预测模型。通过对原有的旱涝急转指数加以改进,结合安徽省降水阶段特征定义了降水阶段旱涝急转指数PDFAI（Period Drought-Flood Abrupt Alternation Index）,利用改进的降水阶段旱涝急转指数,识别了安徽省1957～2019年汛期的旱涝急转事件,分析了安徽省旱涝急转事件的历史演变规律,对台风活动与旱涝急转事件之间的关系进行了分析。研究结果表明:（1）安徽省汛期台风降水具有空间不均匀性,江南、江淮、淮北3个地理区域的多年平均汛期台风降水量分别为181、137、113mm,呈自南向北纬向递减。台风降水量年际、年代际差异显着,汛期台风降水量于20世纪80年代达到最大值,在2000s以后明显减少。安徽省1957～2019年前汛期、梅雨期、黄淮雨期、伏期、后汛期5个阶段的平均台风降水量分别为34、62、65、73、56mm,其中前汛期发生的台风降水事件最少,无台风影响降水的年数为55～57,后汛期发生的台风降水事件最多,无台风影响降水的年数为18～23。（2）构建的基于前期影响因子的汛期台风降水事件BP神经网络预测模型具有较高的准确率。率定期1957～2009年准确率为96%,其中1963、2002年预测错误。验证期2010～2019年准确率为90%,其中2012年预测错误。造成误差的原因可能是这三年的台风降水主要受短期天气变化影响,其降水发生机制与前期影响因子值接近的其它年份台风降水机制不同所致。在台风影响降水年,基于BP的汛期台风降水量预测模型在率定期1957～2009年（剔除了非台风影响降水年）的平均相对误差绝对值为21%,2000、2009年模型拟合误差较大,其中2000年模型计算值偏大,可能是西太平洋上空高低层垂直切变异常偏大阻碍了台风胚胎的发生与发展;2009年模型计算值偏小,可能是多个台风云系不对称导致台风登陆带来的降水范围异于常年。模型在验证期2010～2019年的平均相对误差绝对值为17%,其中2019年模型预测值偏大,可能是双台风效应导致反气旋环流阻挡了台风北上,使台风中心徘徊于安徽境内,台风登陆带来的降水范围异于常年。（3）采用改进的PFDAI指数识别得到的安徽省旱涝急转事件中旱转涝事件发生的频率高于涝转旱事件,1957～2019年共63年间有21年发生了旱转涝事件,有17年发生了涝转旱事件。前汛期～梅雨期旱涝急转事件共发生12次,旱转涝事件发生频率是涝转旱事件的2倍;梅雨期～黄淮雨期旱涝急转事件共发生13次,其中旱转涝事件发生6次,涝转旱事件发生7次;黄淮雨期～伏期与伏期～后汛两个时间段旱涝急转事件均发生9次,旱转涝事件发生次数都为6。梅雨、台风活动对旱涝急转事件的发生具有一定的指示作用,旱转涝事件中受梅雨、台风活动影响的事件分别占29%和52%,涝转旱事件受梅雨、台风活动影响的事件都占35%。
孙佳琪[8]（2021）在《CFOSAT散射计风场资料同化在台风预报中的应用》文中研究表明台风是对我国沿海地区造成最为严重影响的自然灾害之一。我国每年遭受约7个台风登陆侵袭,台风引起的恶劣天气和海况严重损害沿海地区人民的生命财产安全,准确预报台风的路径和强度对提高灾害防治能力具有重要意义。提升数值预报能力的关键是构建更好的反映初始时刻大气海洋状况的初始条件,资料同化方法是利用观测资料实现模式初始场改善的重要途径。台风条件下的常规观测资料稀缺往往为台风资料同化带来困难,然而卫星观测资料为台风预报提供了良好的数据来源。CFOSAT卫星于2018年升空,搭载我国自行研制的散射计,可以提供精度高、空间覆盖率广的风场资料。本文选取采用3DVar方法及WRF模式,开展了中法海洋卫星（CFOSAT）散射计风场资料同化及数值预报试验研究,选取2019年至2020年间经过我国东海和南海的13个台风,展开试验,对比分析了常规观测资料同化及进一步同化CFOSAT散射计风场资料后,对台风预报效果的影响。针对风场资料在台风预报初始时刻覆盖率较好台风“白鹿”的试验结果表明,CFOSAT资料的引入很好的改善了初始条件和台风预报结果:与不进行资料同化相比,同化常规观测资料使台风路径预报平均绝对误差（MAE）降低约20km,中心最低海平面气压平均绝对误差降低约3%,但中心最大风速没有明显改善;同化了CFOSAT卫星散射计风场资料后,台风路径和强度的预报效果得到进一步改善,与不进行资料同化相比,台风路径预报的平均绝对误差降低30km以上,中心最低海平面气压平均绝对误差降低约7%,中心最大风速的预报平均绝对误差降低约20%以上。对2019年至2020年间13个台风预报结果的整体分析显示,同化CFOSAT散射散风场资料整体显着降低了台风路径的预报误差,对台风强度的预报效果也有一定的提升:同化常规观测资料使13个台风路径平均预报误差的时间平均值降低约4km,中心最低海平面气压和中心最大风速没有明显改善;同化了CFOSAT卫星散射计风场资料后,台风路径和强度的整体预报效果得到进一步提升,与不进行资料同化相比,台风路径预报的平均绝对误差降低约15km,中心最低海平面气压平均绝对误差降低约3.5%,中心最大风速的预报平均绝对误差降低约11%。
周冠博,董林,王海平,刘达[9]（2021）在《2020年西北太平洋和南海台风活动概述》文中提出利用中央气象台台风实时业务定位资料和地面气象观测资料对2020年西北太平洋和南海的台风活动主要特征以及主要影响我国的台风路径、强度及风雨情况进行了统计分析。2020年西北太平洋和南海共有23个台风生成,较多年平均值（27.0个）偏少4.0个;有5个台风登陆我国,较多年平均值（7.0个）偏少2.0个。2020年台风活动的主要特征有:台风生成源地明显偏西;生成总数偏少,极值强度偏弱; 7月"空台",是1949年以来历史首次; 8月台风活跃,出现多个近海快速增强的台风; 8月下旬至9月上旬,3个台风连续北上影响我国东北地区,历史罕见; 10月生成的台风个数较常年偏多,先后影响我国南海或中南半岛。
潘威,王一帆,白江涛,小林雄河[10]（2021）在《1650～1900年代华东、日本入境台风路径变化及社会影响》文中提出西北太平洋地区是世界范围内的台风活跃地区,将台风活动序列延长至器测时代之前,有助于揭示本区域台风的长时段活动特征;对历史时期台风现象的研究也有助于总结出台风-社会关系的历史相似型。本研究利用中日两国的多种历史文献材料,在Arc GIS环境下重建了1650～1900年代今中国浙江、上海、江苏为主的华东地区与日本本州、四国、九州地区的台风频率和运动路径等信息。基于本文重建的入境台风频率和运动路径,得到如下认识:1820～1850年代,中日两国都存在着非常严重的涝灾,在中国表现为华东地区雨涝频繁,在日本则表现为关东、关西普遍的"风水害"。这一现象与此阶段台风运动路径的转变密切相关,经M-K检验,1820年代,中国华东地区台风存在着突发性的转向,西向台风数量明显增多,西向台风由于深入内陆,台风灾害范围扩大,在长江下游地区造成大范围的严重雨涝灾害,由此对清王朝的赋税收入造成了重大损失,极大动摇了清朝的传统财政基础。在日本,自1820年之后,台风活动范围由关西向关东延伸,由此引发了严重的"风水害",这一现象持续至1850年代,造成了日本全国性的饥荒,导致幕府将军与各藩大名、中下层武士的对立,成为瓦解德川幕府统治的重要原因之一。19世纪前中期东亚地区异常的台风活动参与了当时中、日社会经济的衰退,气候因素加速了东亚传统社会的崩溃。
二、西北太平洋地区1976年台风总结（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、西北太平洋地区1976年台风总结（论文提纲范文）
（1）2021年夏季海洋天气评述（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 环流特征与演变 |
| 1.1 环流特征 |
| 1.2 环流演变对我国近海天气的影响 |
| 2 我国近海天气分析 |
| 2.1 大风过程 |
| 2.1.1 概况 |
| 2.1.2 7月21—27日台风“烟花”大风过程 |
| 2.2 海雾过程 |
| 2.2.1 概况 |
| 2.2.2 6月10—14日海雾个例分析 |
| 2.3 热带气旋 |
| 2.3.1 西北太平洋和南海热带气旋 |
| 2.3.2 全球其他海域热带气旋概况 |
| 3 海洋概况 |
| 3.1 浪高 |
| 3.2 海面温度 |
| 4 小结 |
（3）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 |
（4）2016年秋季中国南方降水异常的大尺度环流特征及其与海温的联系（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 降水异常 |
| 1.2.2 降水异常的季节性 |
| 1.2.3 影响大范围异常降水的因素 |
| 1.2.3.1 大气环流的直接影响 |
| 1.2.3.2 外强迫信号的影响 |
| 1.3 问题的提出及本文的研究内容 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料说明 |
| 2.2 方法介绍 |
| 2.2.1 相关分析及检验 |
| 2.2.2 合成分析及检验 |
| 2.2.3 谐波分析方法 |
| 2.2.4 一元线性回归分析 |
| 2.2.5 水汽通量及其散度的计算 |
| 2.2.6 识别热带气旋降水 |
| 2.3 模式简介 |
| 第三章 2016 年秋季降水和环流异常特征 |
| 3.1 降水量异常分布 |
| 3.2 大气环流异常特征 |
| 3.2.1 秋季平均的大气环流场 |
| 3.2.2 季节内大气环流变化特征 |
| 3.3 台风对降水的影响 |
| 3.3.1 台风降水的空间分布特征 |
| 3.3.2 去除台风影响分析 |
| 3.4 本章小结与讨论 |
| 第四章 环流异常成因分析 |
| 4.1 2016 年秋季海温异常特征 |
| 4.2 海温年际异常对我国南方秋季降水的可能影响 |
| 4.3 海温背景场增暖对我国南方秋季降水的可能影响 |
| 4.4 本章小结与讨论 |
| 第五章 海温影响的数值模拟 |
| 5.1 单片海区试验方案 |
| 5.2 单片海区试验结果分析 |
| 5.2.1 赤道西太平洋海温异常试验 |
| 5.2.2 东南太平洋海温异常试验 |
| 5.2.3 北大西洋海温异常试验 |
| 5.3 多片海区试验方案 |
| 5.4 多片海区试验结果分析 |
| 5.4.1 赤道西太平洋和北大西洋海温异常试验 |
| 5.4.2 东南太平洋和北大西洋海温异常试验 |
| 5.5 本章小结与讨论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 本文特色与创新 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）广东某海域台风浪特征分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 工程背景及其意义 |
| 1.2 海浪模式研究现状 |
| 1.2.1 国外海浪模式研究现状 |
| 1.2.2 国内海浪模式研究现状 |
| 1.3 台风浪研究进展 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 2 SWAN模式简介 |
| 2.1 SWAN模式控制方程 |
| 2.2 源、汇项的处理 |
| 2.2.1 风输入项 |
| 2.2.2 能量耗散项 |
| 2.2.3 非线性波-波相互作用项 |
| 2.3 SWAN模式数值方法 |
| 2.3.1 控制方程离散化 |
| 2.3.2 初始场与边界条件 |
| 2.4 运行环境 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 广东省沿海风浪特征研究 |
| 3.1 广东沿海区域台风分析 |
| 3.1.1 台风频次统计分析 |
| 3.1.2 台风路径分析 |
| 3.2 广东省沿海区域风场特征 |
| 3.2.1 风速分析 |
| 3.2.2 风向分析 |
| 3.2.3 风场概述 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 工程海域台风浪模拟 |
| 4.1 海区地形及网格划分 |
| 4.1.1 海区选取 |
| 4.1.2 地形资料选取 |
| 4.1.3 网格参数设置 |
| 4.2 风场参数设置 |
| 4.2.1 风场类型 |
| 4.2.2 风场参数设置 |
| 4.3 模型参数设置 |
| 4.4 试验结果对比分析 |
| 4.4.1 浮标数据对比分析 |
| 4.4.2 工程点波浪场数据推算 |
| 4.4.3 工程点风浪联合性推算 |
| 4.5 卫星高度计对比 |
| 4.5.1 卫星高度计理论原理 |
| 4.5.2 卫星高度计参数设置 |
| 4.5.3 模拟结果计算分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 等效风暴模型 |
| 5.1 等效风暴模型原理 |
| 5.2 等效风暴模型类型 |
| 5.3 重现期计算 |
| 5.4 工程区域等效风暴拟合 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 海浪频谱分析 |
| 6.1 海浪谱国内外研究进展 |
| 6.2 海浪谱理论 |
| 6.3 海浪谱的频谱拟合 |
| 6.3.1 拟合方法 |
| 6.3.2 风、涌浪分离 |
| 6.3.3 最优拟合谱 |
| 6.4 海浪方向谱 |
| 6.4.1 方向谱理论 |
| 6.4.2 方向谱拟合 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 风速风向联合分布表 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）基于热点区域模体挖掘的台风路径分类方法研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 热点区域挖掘 |
| 1.2.2 时间序列模体挖掘 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 框架结构 |
| 第二章 相关理论和关键技术 |
| 2.1 台风热点区域挖掘 |
| 2.1.1 台风热点区域定义 |
| 2.1.2 台风热点区域挖掘技术的主要方法 |
| 2.2 时间序列模体挖掘 |
| 2.2.1 时间序列定义 |
| 2.2.2 时间序列模体挖掘的主要流程 |
| 第三章 基于混合聚类算法的热点区域挖掘 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 方法提出 |
| 3.2.1 基于密度质心的混合聚类算法 |
| 3.2.2 聚类算法的评价指标 |
| 3.3 实验设计与分析 |
| 3.3.1 实验环境和数据 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结合热点区域模体挖掘的台风路径分类 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 方法提出 |
| 4.2.1 结合热点区域模体挖掘的台风路径分类方法 |
| 4.3 实验设计与分析 |
| 4.4 基于路径模体的台风分类结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间撰写的学术论文 |
| 致谢 |
（7）安徽省汛期台风降水与旱涝急转事件的特征分析研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 台风降水特征研究进展 |
| 1.2.2 台风降水预测研究进展 |
| 1.2.3 旱涝急转研究进展 |
| 1.2.4 目前研究存在的问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 安徽省汛期台风降水时空分布的特征分析 |
| 2.1 安徽省汛期台风降水的空间分布特征 |
| 2.1.1 安徽省汛期台风降水的空间分布 |
| 2.1.2 安徽省汛期各降水阶段台风降水的空间特征 |
| 2.2 安徽省台风降水的时间分布特征 |
| 2.2.1 汛期台风降水的年际特征 |
| 2.2.2 汛期台风降水的年代特征 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 基于BP神经网络的安徽省汛期台风降水预测 |
| 3.1 台风降水BP神经网络预测模型 |
| 3.1.1 BP神经网络简介 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.1.3 台风降水BP神经网络预测模型步骤 |
| 3.2 基于BP神经网络的安徽省汛期台风降水预测 |
| 3.2.1 基于BP的汛期台风降水事件预测模型 |
| 3.2.2 基于BP的汛期台风降水量预测模型 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 安徽省旱涝急转特征分析及其与台风活动的响应 |
| 4.1 旱涝急转事件的指标与识别方法 |
| 4.1.1 长周期旱涝急转指数 |
| 4.1.2 短周期旱涝急转指数 |
| 4.1.3 改进的旱涝急转指数 |
| 4.2 基于长、短周期旱涝急转指数的安徽省汛期旱涝急转特征分析 |
| 4.2.1 长周期旱涝急转变化趋势 |
| 4.2.2 短周期旱涝急转变化趋势 |
| 4.3 基于降水阶段旱涝急转指数的安徽省汛期旱涝急转特征分析 |
| 4.3.1 降水阶段旱涝急转指数适用性分析 |
| 4.3.2 基于降水阶段旱涝急转指数的安徽省汛期旱涝急转特征 |
| 4.3.3 安徽省旱涝急转事件的梅雨和台风降水影响 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（8）CFOSAT散射计风场资料同化在台风预报中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文主要工作内容 |
| 第二章 方法与数据 |
| 2.1 大气模式和同化方法 |
| 2.1.1 大气模式介绍 |
| 2.1.2 三维变分同化方法介绍 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 模式设置 |
| 2.2.2 试验设计 |
| 2.3 数据资料 |
| 第三章 台风选取与简介 |
| 3.1 选取依据 |
| 3.2 台风简介 |
| 第四章 资料同化对台风预报的影响 |
| 4.1 资料同化对台风“白鹿”初始场模拟和预报的影响 |
| 4.1.1 初始场分析 |
| 4.1.2 台风路径分析 |
| 4.1.3 台风强度分析 |
| 4.2 资料同化对2019-2020 年台风路径和强度的影响 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（9）2020年西北太平洋和南海台风活动概述（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 2020年台风活动特征 |
| 1.1 偏少的生成总数与偏弱的极值强度 |
| 1.2 明显偏西的台风生成源地 |
| 1.3 春夏季偏少、秋季明显偏多的生成个数 |
| 1.4 个数偏少、强度整体偏弱的登陆台风 |
| 1.5 台风灾害影响重 |
| 2 对我国造成显着影响的台风概况 |
| 2.1 2002号热带风暴“鹦鹉” |
| 2.2 2004号台风“黑格比” |
| 2.3 2006号台风“米克拉” |
| 2.4 2007号台风“海高斯” |
| 2.5 2008号强台风“巴威” |
| 2.6 2009号超强台风“美莎克” |
| 2.7 2010号超强台风“海神” |
| 2.8 2016号强热带风暴“浪卡” |
| 3 结论与讨论 |
（10）1650～1900年代华东、日本入境台风路径变化及社会影响（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 研究资料 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 基于历史文献的台风信息诊断方法 |
| 1.2.2 单次历史台风时空过程诊断方法 |
| 2 入境台风路径变化 |
| 2.1 中国华东与日本台风频率波动 |
| 2.2 中国华东台风在1820年代转向 |
| 2.3 西向台风在1820年代突然增多 |
| 2.4 日本台风运动路径改变 |
| 3 台风活动对中日社会的影响 |
| 3.1 江南“暗荒”与道光财政紧张 |
| 3.2 幕府统治的动摇 |
| 4 结论 |
四、西北太平洋地区1976年台风总结（论文参考文献）
- [1]2021年夏季海洋天气评述[J]. 王皘,刘达,董林,魏娜. 海洋气象学报, 2021
- [2]2019年西北太平洋台风活动特征和预报难点分析[J]. 王海平,董林,许映龙,聂高臻. 气象, 2021(08)
- [3]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)
- [4]2016年秋季中国南方降水异常的大尺度环流特征及其与海温的联系[D]. 蒋子瑶. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [5]广东某海域台风浪特征分析研究[D]. 杨思宇. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]基于热点区域模体挖掘的台风路径分类方法研究[D]. 许强. 上海海洋大学, 2021(01)
- [7]安徽省汛期台风降水与旱涝急转事件的特征分析研究[D]. 黎洋. 合肥工业大学, 2021
- [8]CFOSAT散射计风场资料同化在台风预报中的应用[D]. 孙佳琪. 自然资源部第一海洋研究所, 2021(01)
- [9]2020年西北太平洋和南海台风活动概述[J]. 周冠博,董林,王海平,刘达. 海洋气象学报, 2021(01)
- [10]1650～1900年代华东、日本入境台风路径变化及社会影响[J]. 潘威,王一帆,白江涛,小林雄河. 第四纪研究, 2021(02)