發(fā)布時間：2024-05-11 01:50

　　臺風給廣大的地區(qū)帶來了充足的雨水,與人類生活和生產關系有著緊密的聯系。但是,臺風也常常帶來各種破壞,它具有突發(fā)性強、破壞力大的特點,是世界上最嚴重的自然災害之一,也是影響我國最大的海洋災害之一。臺風會帶來強風、暴雨和風暴潮等自然災害,這些災害出現頻率高、波及范圍廣,造成大量人員傷亡和巨大財產損失,因此對臺風進行有效的預報顯得十分重要。而相似性度量是海洋預報、災害預報中關鍵的一步,研究臺風相似性度量對防災減災具有重要意義。臺風數據的多要素、動態(tài)性、時空性、不等長性、季節(jié)性和可預測性等特征,增加了海洋應用,如海洋預報、海洋輔助決策等的難度,帶來了如下問題:(1)針對臺風數據的多要素、動態(tài)性特點,如何對其進行有效描述,以利于臺風數據質量評估與修復;(2)針對臺風數據的時空性特點,如何對其進行數據質量評估與修復,從而提高臺風相似性度量的準確度;(3)針對臺風數據的不等長性、季節(jié)性、可預測性特點,如何選擇一種適合其相似性度量的方法,提高海洋預報、防災減災的準確性。為此,本文首先提出了基于多元時間序列的臺風數據描述方法;在此基礎上,結合臺風數據的特點,提出了臺風時間序列質量評估與修復方法;最后,提...

【文章頁數】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1總框架圖

圖2-1“201525”號臺風部分原始數據

圖2-1“201525”號臺風部分原始數據Fig.2-1Partialrawdataoftyphoon“201525”根據2.4節(jié)提出的修復方法進行修復，具體的修復過程如下（以“201525”號風為例）：利用2.3節(jié)提出的臺風時間序列完整性、一致性評估方....

圖2-2修復后臺風數據

上海海洋大學碩士學位論文風數據的修復方法，將原始臺風數據進2-2看出，利用多元時間序列進行臺風數可讀性高，而且利于選擇合適的方法進均方根誤差（RootMeanSquareErr速的RMSE值為0.264797369811。由于速的RMSE都小于0.3，說明該....

圖2-3異常值修復前后對比圖

移向、移速的RMSE都小于0.3，說明該修復方法精確性高圖2-2修復后臺風數據Fig.2-2Dataoftyphoonafterrepair風時間序列異常值評估及修復取原來正確數據中風速的某幾個數據，將其改為異常值，根其改為大于其最大值對應的等級兩個等級的風....

本文編號：3969344