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。

短期气候的 Python 代码挺适合刚入门气候数据的同学用来练手的。数据读取、绘图、环流特征这些都整合好了，结构清晰，注释也比较友好，关键是运行也不费事，直接就能看到结果。 逐日降水的部分做得比较实用，比如提取特定时段的强降水事件，用了循环+阈值判断逻辑，像这样： for i in range(len(precip)): if precip[i] > 50: heavy_rain_days.append(dates[i]) 嗯，用起来还挺直观的，适合快速做个统计图出来。 环流特征这块用的是 NCEP 再数据，结合了 500hPa 高度场和风场图层，流程走的是xarra

降雨强度的实时判别逻辑，结合历史激发雨量和前期雨量，做成了一个还挺实用的暴雨泥石流预报模型。别看它是 1998 年的研究，用到现在依旧有参考价值。像这种基于降雨数据的判别方程，不光能帮你了解泥石流的触发机制，拿来做前端图表可视化的数据源也合适。 暴雨的降雨强度Y，跟当天的激发雨量X 和前期实效雨量K，构成了一个判别方程。直接拿这个方程当条件触发，做个小工具，或前端预警系统，逻辑直观。比如：用户输入雨量，系统就能判断有没有泥石流风险。 如果你平时用MATLAB画实时图，或者折腾Storm做流，这篇文章里的方法也能给你点灵感。还有像Kafka或Apache Storm的实时流平台，配合这个模型，做

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。

以实例演示事件风暴的实际应用

CHILL 和 NEXRAD 雷达的测雨数据质量评估是挺有意思的一个话题。这个研究聚焦于 2008 年 8 月 9 日丹佛机场附近的一场降雨，利用 METv3.0 软件对两种雷达的降水数据进行了详细的质量评估。通过 1km x 1km 网格和 UW-MEAN 插值方法，研究者评估了雷达的降水结果，找出了哪些模式在测量上最靠谱，尤其是在 CHILL 雷达的 RZK 反演模式下，降雨强度的高估或低估趋势得到了有效的减弱。嗯，这个评估方法不仅能让更精准地理解雷达数据，还能为河流流量、洪水预报等方面可靠的参考。如果你对雷达数据质量评估感兴趣，METv3.0 软件能你做出比较靠谱的，尤其是当你需要复杂的