台风灾害评估
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经济计量模型在气象领域的应用探索 -- 以台风灾害评估和路径预报为例
以 1954 年至 1984 年期间台风对福建省造成的灾害损失为研究对象,利用经济计量模型构建了灾害损失评估模型。
此外,通过收集台风个例的时序数据,采用关联模型对台风路径、强度和风速进行了 24 小时、48 小时和 72 小时的预报,并对模型计算方案进行了改进,将内生变量协方差阵的影响纳入考虑范围。
在此基础上,正式提出“多维动态关联模型”的概念,并开展了以下三方面的工作:
对三种时效的台风路径、强度和风速进行拟合和预报,并进行统计分析。
通过模拟观测误差生成均匀分布的随机数,进行多次随机模拟试验,初步探讨模型的稳定性。
针对台风个例中反映出的问题,提出改进模型的建议。
统计分析
17
2024-05-23
中国沿海台风的统计特征及台风浪的数值模拟研究(2010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。
统计分析
16
2024-10-12
告成矿煤与瓦斯灾害主控因素分析
告成矿煤与瓦斯灾害的主控因素,挺适合搞矿井安全监测的朋友参考。围绕断层构造、瓦斯压力和含量等要素,把事故高发区域得比较细。尤其是像 F22 和 F7 断层之间这种典型案例,拿来做风险评估模型训练数据都不错。你要是也在搞瓦斯抽采、数据建模那一块,蛮值得一看。
统计分析
0
2025-06-17
探讨台风对浙江地区的积极影响
分析了2003年至2006年浙江省台风登陆期间(6-10月)台风带来的降水、强风和降温数据,并运用统计方法阐述了台风对浙江地区的正面影响。
统计分析
13
2024-07-14
Selenium社交媒体自然灾害推文挖掘
Selenium 的 Web 自动化能力真挺适合搞社交媒体数据挖掘的,是你要抓自然灾害相关的推文那种。这个项目用 Java 配 Selenium 自动去 Topsy 上搜关键词,什么“地震”“台风”之类的,全流程都能跑通。数据拿下来之后,再用 MySQL 存储结构化信息,后面做也方便。里面用到了XPath来定位网页元素,这一步关键,写得好,爬得稳。虽然现在 Topsy 挂了,代码不能直接跑,但这个架构和思路还是蛮值得借鉴的,是你第一次做这类项目,不妨看看。
数据挖掘
0
2025-06-30
煤矿顶板灾害类型及监测防治技术综述
长期以来,顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置,其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计,得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因:片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面;顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起;大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治,提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构,包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术,以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况,实现顶板灾害的有效监
统计分析
11
2024-08-29
台风暴雨特征及最大降雨估算研究(1984年)
本研究选取江淮流域12次台风暴雨天气系统进行分析,发现以下两点关键信息:1. 大气柱的相对水汽释放量表现相对稳定;2. 暴雨中心附近700毫巴高空暖平流与绝热法计算的上升速度存在良好的线性关系。基于以上统计分析,提出了一种适用于江淮流域的台风可能最大降雨估算公式,结合700毫巴高空暖平流与水汽释放量的联合放大效应。尽管该公式具有经验性质,但在天气学及实际应用中具备一定的指导意义。
统计分析
15
2024-07-17
长江流域山洪灾害预警难度评价
山洪灾害防治的关键在于准确及时的预警。本研究以长江流域为例,探讨山洪灾害预警难度的评价方法。研究利用历史灾害数据、地理背景信息和社会经济数据,结合地统计分析方法,从预警设备的运行维护环境、致灾过程的类型以及下垫面复杂程度三个方面构建了山洪灾害预警难度评价指标体系。指标权重则采用层次分析法确定。
评价结果表明,长江流域内山洪灾害预警难度较大的区域主要分布在甘肃南部、四川中部、云南北部、贵州东北部、湖北西北部以及重庆大部。这些区域滑坡、泥石流灾害频发,山高坡陡,交通不便,预警设备的安装、运行和维护成本较高。
统计分析
18
2024-05-15
四川地质灾害数据下载(shp格式)
地理信息系统中,shp点数据格式是一种便捷且正规的购买选项。
统计分析
11
2024-07-25
灾害性天气关联模式挖掘技术研究
本研究提出了一种针对海量气象数据进行数据挖掘的方法,专门用于提取和分类灾害性天气,并采用Apriori算法进行关联规则挖掘。通过发现灾害性天气之间的关联模式,可以有效支持灾害性天气的预测和决策制定。技术的应用不仅提高了灾害预测的准确性,还为决策者提供了科学依据,以减少灾害带来的损失。
数据挖掘
6
2024-08-15