利用Elman神经网络模型评估广东热带气旋灾情

热带气旋灾情评估是防台减灾工作的重要环节.介绍的Elman神经网络的基本原理,并将Elman神经网络应用于广东省热带气旋灾害经济损失评估中.选取14个评估因子,选用1998²008年影响广东的36个台风作为数据样本,再运用主成分分析法降维处理,构建了基于Elman神经网络和基于BP神经网络的评估模型,分析结果显示,基于Elman神经网络模型的评估结果均方误差为0.953,平均误差率为17.76%,优于BP神经网络.研究的模型可实际应用于广东省实际热带气旋灾害经济损失评估,为防台减灾工作提供决策信息.     

热带气旋登陆概率的Logistic模拟

本研究采用1949--2008年近60年的热带气旋资料,对热带气旋源地分布与登陆概率进行了描述统计以及相关分析;并在此基础上建立Logistic模型,模拟热带气旋的登陆概率。结果显示:(1)西北太平洋热带气旋源地分布和登陆气旋的源地分布存在显著差异。0°-10°N纬度带登陆频数与生成频数比偏低,纬度带10°-15°N则两者具有一致性,而15°N以北登陆频数比偏高。经度的分布上135°E以西偏高,135°E以东偏低。(2)热带气旋登陆概率与源地存在显著相关关系。以西北太平洋热带气旋源地做5°×5°的经纬度分类,源地愈偏东登陆概率愈小,而TC源地纬度变化对其登陆概率的影响不如经度变化显著,但是随纬度偏北略为增加。(3)Logistic模型对影响和登陆我国的热带气旋拟合表明,经度带由西向东4个生成TC频数较多的典型海区,即南海中北部海面、菲律宾群岛以东和琉球群岛附近海面、马里亚纳群岛附近海面、马绍尔群岛附近海面的登陆概率逐渐减低。本文首次将非参数检验、Logistic概率回归模型等统计方法应用于热带气旋气候特征研究,提高了对西北太平洋热带气旋源地与其登陆关联性的统计规律性认识。