CN110502843A - 一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法，所述方法包括：选定需要模拟的区域；输入历史路径的实测数据；将选定区域划分网格；采用地理加权回归获取每个网格点参数模型的系数；根据模拟需求对获得的所述系数结果进行空间插值获得各个系数的空间分布面；结合各个系数的空间分布面，开展台风的随机模拟。本发明的模拟方法引入了地理加权回归技术，获得在空间上连续变化的台风路径模拟参数模型，主要包括台风移动方向、移动速度、最大风速半径、径向气压剖面指数等基本参数。

Description

一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法及系统

技术领域

本发明属于台风路径模拟技术领域，具体涉及一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法及系统。

背景技术

台风(热带气气旋或飓风)作为一个快速旋转的中心低压风暴系统，登陆时的强风、暴雨、风暴潮甚至伴随产生的龙卷风会对海边城市造成灾难性的破坏，尤其是我国东南沿海区域，每年平均有7-8次台风登陆，造成的经济损失不可估量，开展沿海城市的台风模拟，对于台风的防灾减灾、风险评估以及指导风敏感结构设计具有重要意义。

由于台风是一个中尺度风暴系统，其直接袭击某一工程场地属于小概率事件，而一旦登陆将造成重大损失。传统的基于气象站实测数据，采用概率统计方法进行风灾评估会产生很大误差，一方面历史观测的台风样本往往不足，概率统计方法得到的结果不具有代表性，若将台风和良台风同时进行考虑，由于样本的不均匀性，往往会放大强台风数据样本对整体风速概率分布的影响，另一方面多数气象站观测设备会在强台风登陆过程中遭到破坏，无法捕捉到有效的强风数据。为了合理高效地进行台风灾害评估，Monte Carlo随机模拟是一种广泛使用的方法，该方法可以基于历史数据各参数的概率分布，随机生成大量的风速样本，可为台风灾害评估提供有效的数据支持。

当前的台风的随机模拟主要可分为指定地点的模拟圆方法和整个区域的全路径模拟方法，前者仅根据某一特定场地附近的历史数据的概率分布产生随机样本，后者则在整个台风活跃海域(如西北太平洋地区)，生成大量的台风整体路径样本。

发明内容

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

根据本发明的第一个方面，提供了一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法，包括：选定需要模拟的区域；输入历史路径的实测数据；将选定区域划分网格；采用地理加权回归获取每个网格点参数模型的系数；根据模拟需求对获得的所述系数结果进行空间插值获得各个系数的空间分布面；结合各个系数的空间分布面，开展台风的随机模拟，每个时间步随机模拟模型参数。

根据本发明的第二个方面，提供了一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统，包括：选定区域模块，用于选定需要模拟的区域；输入数据模块，用于输入历史路径的实测数据；划分网格模块，用于将选定区域划分网格；加权回归模块，用于采用地理加权回归获取每个网格点参数模型的系数；空间差值模块，用于根据模拟需求对获得的所述系数结果进行空间插值获得各个系数的空间分布面；随机模拟模块，结合各个系数的空间分布面，开展台风的随机模拟，每个时间步随机模拟模型参数。

本发明的优点在于：本发明的模拟方法引入了地理加权回归技术，基于历史台风记录的数据资料，对不同空间点的路径信息进行加权回归，由此获得在空间上连续变化的台风路径模拟参数模型，主要包括台风移动方向、移动速度、最大风速半径、径向气压剖面指数等基本参数，基于这些参数地理加权回归结果，可有效提高台风路径模拟的精度，实现台风风险的高效准确评估。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法流程图；

图2为本发明台风移动方向θ_T递归模型各系数加权回归空间分布面示意图；(向东移动台风，mean为均值，std为标准差)；

图3为本发明台风移动速度V_T递归模型各系数加权回归空间分布面示意图；(向东移动台风，mean为均值，std为标准差)；

图4为本发明根据历史路径进行台风预测(圆圈代表某一次历史台风路径，线条为500条2天的台风模拟路径)；

图5为本发明模拟获得的5年台风全路径示意图；

图6为本发明历史台风路径和模拟台风路径示意图，其中(1)1991-2015年历史路径示意图；(2)模拟的25年路径示意图；

图7为本发明100年模拟台风路径示意图；

图8为本发明基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统结构图；

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

当前的台风随机模拟的各种方法中，通常认为路径特征在不同子区域空间里具有相同的统计特性，都没有完备地考虑地理特征对台风路径的影响，即台风路径的统计特性应该在地理空间上是连续变化的，忽略该统计特性会直接影响台风模拟的精度。

本发明的模拟方法引入了地理加权回归技术，基于历史台风记录的数据资料，对不同空间点的路径信息进行加权回归，由此获得在空间上连续变化的台风路径模拟参数模型，主要包括台风移动方向、移动速度、最大风速半径、径向气压剖面指数等基本参数，基于这些参数地理加权回归结果，可有效提高台风路径模拟的精度，实现台风风险的高效准确评估。

本发明的模拟方法主要考虑台风移动方向θ_T、移动速度V_T、最大风速半径R_max，s、径向气压剖面指数B_s、台风强度指数I(该方法同样适用于其他参数模型)，获得各参数递归模型中各个系数在空间连续变化的地理加权回归结果，各参数可采用的递归公式如下：

lnI(i+1)＝c₁+c₂·lnI(i)+c₃·lnI(i-1)+c₄·lnI(i-2)+c₅·T_s(i+1)+c₆·[T_s(i+1)-T_s(i)]+ε_lnI (5)

式中，a_m，v_m，r_m(m＝1，2，3，4)，b_j(j＝1，2，3，4，5)，c_k(k＝1，2，3，4，5，6)为递归模型的待定系数，即本计算方法需要实现的地理加权回归目标，i+1，i，i-1，i-2分别表示对应的时间步，Δp_s为中心压差(毫巴)，T_s为海平面温度(开尔文)，ε为误差项。地理加权回归可采用不同的加权回归策略，以台风移动方向θ_T、移动速度V_T为例，在西北太平洋区域(0°-60°N，100°-180°N)，将每一个经纬度附近的历史数据，根据不同的权重进行空间加权回归，权重函数可以选择距离倒数、距离平方的倒数、或高斯加权函数等，高斯加权函数表达如下：

w_ij＝exp[-(d_ij/b)²] (6)

式中，d_ij为样本点j距离对应目标点i的距离，b为带宽，建议采用0.4°经纬度距离，也可以通过与历史数据对比，取误差最小时对应的带宽。

图1给出基于地理加权回归台风模拟的主要流程，包括如下步骤：

S1、首先选定需要模拟的区域，如西北太平洋；

S2、输入历史路径的实测数据，主要包含上述主要参数的基本信息(台风移动方向θ_T、移动速度V_T、最大风速半径R_max，s、径向气压剖面指数B_s、台风强度指数I等)；

S3、随后将选定区域划分网格，如可选择1个经纬度为单位进行划分；

S4、然后采用地理加权回归获取各个参数递归模型(式(1)-(5))的各个系数的空间分布结果；

S5、根据模拟需求对获得的系数结果进行空间插值获得各个系数的空间分布面，如图2-3所示，分别给出了向东移动台风的移动方向θ_T和移动速度V_T递归模型系数的空间分布面；

S6、最后结合各个系数的分布结果，开展台风的随机模拟，每个时间步随机模拟模型参数。

本发明的工作原理如下：

通过加权加权回归获得的台风模拟各个参数的空间系数分布面，对于每一条台风，在每一个时间步的特定位置，根据系数分布面(图2-图3)，获取各个参数对应的递归模型系数，而后由误差项随机生成对应的参数误差，由此计算得到随机的台风路径基本参数。值得说明的是图2-图3仅给出了台风移动方向θ_T和移动速度V_T的空间系数分布面，对于其他台风路径和风场参数递归模型(式(3)-(5))，可以采用同样方法获得空间系数分布面，从而实现台风路径和风场的全面随机模拟。

具体实施例：

1)台风路径随机预测

如图4所示，采用上述台风的随机模拟方法，可以选取任一条台风的历史路径，根据历史路径的若干数据信息，模拟获得台风在接下来时间内的前进路径，实现台风可能前进路径的随机预测。

2)台风全路径随机模拟

如图5所示，本实施例根据上述台风的随机模拟方法，模拟获得了两次5年的台风全路径，可为台风风灾评估以及台风造成的洪水、风暴潮提供基础数据支持。

由于当前只有65年左右的历史观测数据(1951年至今)，历史路径可用数据严重不足。如图6所示，分别给出了1991年-2015年观测到的25年历史台风路径和随机模拟获得的25年台风路径，可以看出，采用本发明方法模拟获得的台风可以很好地再现历史台风路径变化趋势，本发明涉及的台风随机模拟方法可以有效应用于更多年限的台风路径随机模拟(通常工程应用中要求获得百年一遇的设计风速，需要开展约10000年的台风随机模拟)，图7给出了100年的模拟路径。

如图8所示，本发明还提供了一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统100，包括：选定区域模块101，用于选定需要模拟的区域；输入数据模块102，用于输入历史路径的实测数据；划分网格模块103，用于将选定区域划分网格；加权回归模块104，用于采用地理加权回归获取每个网格点参数模型的系数；空间差值模块105，用于根据模拟需求对获得的所述系数结果进行空间插值获得各个系数的空间分布面；随机模拟模块106，结合各个系数的空间分布面，开展台风的随机模拟，每个时间步随机模拟模型参数。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法，其特征在于，包括：

选定需要模拟的区域；

输入历史路径的实测数据；

将选定区域划分网格；

采用地理加权回归获取每个网格点参数模型的系数；

根据模拟需求对获得的所述系数结果进行空间插值获得各个系数的空间分布面；

结合各个系数的空间分布面，开展台风的随机模拟，每个时间步随机模拟模型参数。

2.根据权利要求1所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法，其特征在于，

所述实测数据包括台风移动方向θ_T、移动速度V_T、最大风速半径R_max，s、径向气压剖面指数B_s、台风强度指数I。

3.根据权利要求1所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法，其特征在于，

所述划分网格选择1个经纬度为单位进行划分。

4.根据权利要求2所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法，其特征在于，

所述网格点参数模型包括以下中的一种或多种：

lnI(i+1)＝c₁+c₂·lnI(i)+c₃·lnI(i-1)+c₄·lnI(i-2)+c₅·T_s(i+1)+c₆·[T_s(i+1)-T_s(i)]+ε_lnI (5)

式中，a_m，v_m，r_m(m＝1，2，3，4)，b_j(j＝1，2，3，4，5)，c_k(k＝1，2，3，4，5，6)为递归模型的待定系数，即需要实现的地理加权回归目标，i+1，i，i-1，i-2分别表示对应的时间步，ΔP_s为中心压差，T_s为海平面温度，ε为误差项。

5.根据权利要求1所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟方法，其特征在于，

所述地理加权回归将每一个经纬度附近的历史数据，根据不同的权重进行空间加权回归，权重函数选择距离倒数、距离平方的倒数、或高斯加权函数。

6.一种基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统，其特征在于，包括：

选定区域模块，用于选定需要模拟的区域；

输入数据模块，用于输入历史路径的实测数据；

划分网格模块，用于将选定区域划分网格；

加权回归模块，用于采用地理加权回归获取每个网格点参数模型的系数；

空间差值模块，用于根据模拟需求对获得的所述系数结果进行空间插值获得各个系数的空间分布面；

随机模拟模块，结合各个系数的空间分布面，开展台风的随机模拟，每个时间步随机模拟模型参数。

7.根据权利要求6所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统，其特征在于，

所述实测数据包括台风移动方向θ_T、移动速度V_T、最大风速半径R_max，s、径向气压剖面指数B_s、台风强度指数I。

8.根据权利要求6所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统，其特征在于，

所述划分网格选择1个经纬度为单位进行划分。

9.根据权利要求7所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统，其特征在于，

所述网格点参数模型包括以下中的一种或多种：

lnI(i+1)＝c₁+c₂·lnI(i)+c₃·lnI(i-1)+c₄·lnI(i-2)+c₅·T_s(i+1)+c₆·[T_s(i+1)-T_s(i)]+ε_lnI (5)

式中，a_m，v_m，r_m(m＝1，2，3，4)，b_j(j＝1，2，3，4，5)，c_k(k＝1，2，3，4，5，6)为递归模型的待定系数，即需要实现的地理加权回归目标，i+1，i，i-1，i-2分别表示对应的时间步，ΔP_s为中心压差，T_s为海平面温度，ε为误差项。

10.根据权利要求6所述的基于地理加权回归的台风路径随机模拟系统，其特征在于，

所述地理加权回归将每一个经纬度附近的历史数据，根据不同的权重进行空间加权回归，权重函数选择距离倒数、距离平方的倒数、或高斯加权函数。