台风暴雨特征及最大降雨估算研究（1984年）

本研究综合分析了自1945年以来北太平洋地区相关预报中心的数据，利用NOAA卫星数据，详细统计了影响中国沿海的台风路径和气压特征。研究发现共有1898次热带气旋生成，平均每年约29.2次，其中597次台风登陆中国沿海。采用SWAN模型模拟了东海台风波浪特性，为评估海岸防护和灾害预防提供了重要数据。

基于黄河上游年径流过程与年最大洪峰流量序列具有很好的相关性这一特点，采用功率谱分析法和灰关联分析法从微观和宏观两方面研究洪水规律。功率谱分析结果表明，黄河上游各水文站年最大洪峰流量序列具有周期谐波，但均未通过显著性检验，难以建立确定性模型对年最大洪峰流量做出定量预报。通过太阳黑子周期性变化与黄河上游大洪水的相关性统计分析和灰关联度计算，显示黄河上游大尺度的天气系统与太阳黑子变化具有显著相关性，因此可用太阳黑子变化对年最大洪峰流量进行定性预测。

运用统计归纳方法分析了近12年来我市夏季暴雨的样本数据，总结出不同天气形势类型。结合雷达回波形态特征、14时地面实况资料以及9210系统的物理量场，利用qB语言编程进一步计算了各类天气形势的物理量场配置关系。研究提供了一种利用数字化雷达预测夏季暴雨的有效途径。

在数据挖掘领域，聚类是处理数据初始阶段的重要方法。在动态系统中，随着新数据的不断增加，重新聚类既费时又浪费资源。首先介绍了聚类的基本概念和分类，然后提出了一种基于特征向量的增量聚类算法。该算法仅针对新增数据进行聚类，从而节省了大量资源和时间。通过实验比较了该算法与传统重新聚类方法在动态系统中处理新增数据的效果，验证了其可行性。

以实例演示事件风暴的实际应用

四川省暴雨灾害时空分布特征(2002-2015) 基于2002年至2015年四川省暴雨灾害数据，该研究采用统计分析方法，揭示了四川省暴雨灾害的时空分布规律。研究发现，凉山州和四川盆地是四川省暴雨灾害的主要分布区域，暴雨灾害的空间分布与暴雨中心区域高度吻合。 从时间维度来看，四川省暴雨灾害的发生频率呈现出显著的2-3年振荡周期。6月、7月和8月是暴雨灾害的高发月份，其中8月灾害最为严重。除降雨强度、发生时间和地形因素外，公众的防灾意识以及采取的防灾措施也是影响暴雨灾害死亡人数的重要因素。 本研究结果可为提升决策气象服务的精准性和实用性提供重要参考。

利用地理统计学分析方法，结合观测气象站点的降雨资料和东亚夏季风指数，采用EOF、相关分析及克里金空间插值等技术，研究了中国东部夏季降雨与季风指数的时空关系，揭示了受东亚夏季风影响地区的降雨类型分布。

基于结构刚度特征值λ和核心筒高宽比H肠，对钢筋混凝土框架与筒体混合结构进行了静力非线性分析。通过对22组计算结果的统计分析，研究了混合结构的变形特征、位移控制策略，以及地震作用下的位移变化规律及弹塑性位移估计。研究显示，结构抗侧力构件的塑性发展主要集中在底部几层，而最大层间位移角的控制主要在平均结构高度的0.67倍位置。在大震情况下，最大层间位移角和最大有害层间位移角的估计分别为小震时相应数值的4.5倍和5.5倍。

多维时间序列数据挖掘是信息科学领域的一个重要研究方向，尤其在气象数据处理和天气预测方面有广泛应用前景。以研究降雨天气模型为背景，介绍了基于极值斜率分段线性拟合法的多维时间序列数据挖掘方法，展示了通过聚类数据挖掘技术分析气象数据，提炼出降雨与气象要素关系，并建立实用降雨天气模型。文章详细说明了多维时间序列和其在气象要素变化记录中的应用，强调了气象学研究及气候预测的重要性。作者提出新的多维时间序列数据挖掘模型，揭示多种气象要素间复杂的非线性变化趋势。还介绍了数据预处理过程，包括气象要素数据库创建、数据规范化和维度选择等步骤。在建立降雨天气模型时，作者强调了分段线性拟合法、聚类数据挖掘技术及规则提取的关键作用。