利用GIS空间分析进行台风相似路径筛选及预测

王喜娜，黄华兵，班 亚，刘雪芬

(1. 武汉大学 测绘学院，湖北 武汉 430079； 2. 中山大学 地理科学与规划学院，广东 广州 510275)

一、引 言

我国是受台风灾害影响最严重的国家之一，每年平均有8～9次台风登陆我国，由于台风灾害评估涉及因素多，单一的方法很难做到精确评估，通常应用多种方法分别进行评估，提供多种方法的评估结果供决策参考，其中相似台风法就是一种重要的方法。所谓相似台风是指在年际上相近、日期上相邻、强度上相近、活动路径上接近的台风。

要使相似台风法在应急期间的评估工作中发挥作用，必须具备两个条件：第一，建立完备的台风数据库；第二，要有相应的软件支撑，以便快速准确地从台风数据库中筛选出同当前台风相似的历史台风及其相关统计资料，同时软件还应具备成图能力[1]。

本文利用GIS空间分析方法，根据相似度原理，计算台风路径的相似度，并基于相似度进行台风路径的预测，最终用软件实现了台风相似路径筛选和台风路径预测的功能。

二、台风路径相似度计算及台风路径预测

1.计算路径相似度

选用历史上相似过程、相似天气形势作预报，是经验预报中的常用方法。一场台风的运动路径，是各种影响台风移动的物理因子综合作用的结果，相似的台风路径在一定程度上反映了影响台风移动的诸因子的综合作用近乎等效。我国中央气象台所设计的相似法采用3个相似标准：季节相似、地理相似和移向移速相似。

利用相似度进行台风路径预测的关键是相似度的确定。相似度通常被表示为0～1之间的数值，相似度越接近于1，表明检索出的相似路径与实时路径越相似；反之，越接近于0，表明检索出的相似路径与实时路径越不相似。本文应用面积指数法[2]定义路径相似度，即将一定时段内实时路径与历史路径所包围的多边形面积之和与某个参照面积的比值作为路径相似度的值，具体的方法如下：

1) 在历史数据库中先按季节相似条件作检索，检索出实时台风所在旬及前后各一个旬，共3个旬内的台风样本；然后以实时台风的起报点为中心，进行缓冲区分析，缓冲半径设置为2.5个纬距，起点落在缓冲区圆内和圆周上的台风样本符合地理相似标准。

2) 在实时路径上选择一段目标路径，在目标路径的关键点上按一定距离绘制缓冲区，以与所有缓冲区相交的历史台风路径作为实时路径的相似路径。如图1所示，历史路径A为待预报路径的相似路径，而历史路径B将被排除。

3) 计算路径相似度。首先，计算沿实时路径关键点所作缓冲区的外包矩形的面积，记为r，作为参照面积；然后计算相似路径S与实时路径i及矩形r构成的多边形的面积P(图2阴影部分)。将空间相似度(spatial similarity index，SSI)定义为

⑯刘绪贻、李存训:《富兰克林·D．罗斯福时代，1929 ～1945》(刘绪贻、杨生茂总主编:《美国通史》第五卷)，人民出版社2002年版，第71页。

SSI越接近于1，说明路径间的相似程度越高；SSI越接近于0，说明路径间的相似程度越低。

图1 查找相似路径示意图

图2 相似度计算示意图

2. 基于相似度的台风路径预测

以上述计算获得的相似度作为预报中各相似路径所占权重，利用各相似路径在起报位置以后的移速、移向的数据，结合各相似路径的权重，确定移速、移向，作为实时路径未来时间内的移速、移向。预报公式为

式中，α为未来Δt内台风移速；β为未来Δt内台风移向；λ表示实时路径自身前期活动对其后期移动影响的重要程度，取0≤λ

Mi表示第i条相似路径在相似路径对实时路径位置变动的总影响中所占的权重，其计算步骤如下：首先根据检索获得的相似路径的SSI进行降序排列，选取前n条相似路径的SSI，求得这n条相似路径SSI的总和M，以及每条相似路径的SSI在相似度总和M中所占的百分比Mi(i=1,2,…,n)，分别以这n个Mi作为台风路径预报公式中每条相似路径的权重

式中，n小于相似路径总数。

ui为第i条相似路径未来k内的移速。先求得第i条相似路径S落入缓冲区内的最后一个点P，从P点开始，计算台风中心在Δt内走过的折线段的总长度D，除以时间t即得到平均移速ui=D/t。如果从P点开始不到Δt台风就已经消亡，则计算从P点开始到其消亡期间台风的运动速度。

ki为第i条相似路径未来Δt内的移向，先找到第i条相似路径S落入缓冲区内的最后一个点P，计算P点(X1,Y1)开始到未来Δt相似路径上的台风中心位置Q(X2,Y2)的移向ki=arctan[(Y2-Y1)/(X2-X1)]。如果从P点开始到不到Δt台风就已经消亡，则计算从P点到其消亡时热带吸取中心处的移向。

三、系统实现

1.系统架构

系统的功能分两部分实现，一部分在服务器端执行，一部分在客户端执行,如图3所示。

图3 系统架构

服务器端主要负责实时地获取中央气象台发布的台风报文，并将报文中包含的台风实时信息和预报信息如当前台风编号、名称、中心经度、纬度、气压、风速、七级风圈半径、十级风圈半径、台风运动速度、运动方向，以及未来24 h、48 h的位置、气压等数据解析出来，用这部分信息来更新实时台风的中心和路径信息。将这部分功能单独放在服务器端是为了防止多个客户端重复地下载报文并且重复或并发地修改数据库中的台风实时数据。

客户端的功能由3部分组成：①在地图上显示当前台风的实时信息，提供对台风中心当前的位置、气压等信息及各点处台风预报信息的查询；②相似台风的筛选，根据季节相似、地理位置相似、移向移速相似设计的空间相似度公式，筛选出符合相似性标准的若干条相似台风供参考；③台风路径预报，结合台风数据库中的历史数据，对台风进行相似路径分析，查找与当前台风路径空间相似的历史台风，并以相似路径为基础进行短时(24 h)的预报。

2. 数据库

本文中所用到的台风数据包括历史数据和实时数据两部分。历史数据由日本气象厅发布的1951—2011年的台风路径数据集生成，包括各次台风在各个时刻的中心位置、属性数据及各台风的路径数据；实时数据从中央气象台台风网上发布的报文解析，包括台风中心的数据和由台风中心串联起来的台风路径数据。

获得报文之后，将报文中的信息解析出来，得到台风中心当前的位置和未来的预报位置，对应地存到数据库中的台风中心表和台风预报信息表中，并判断报文中的台风编号在台风路径表中是否存在。若存在，则将该编号的台风路径延伸至当前报文中提供的台风中心位置；若不存在，说明一场新的台风出现了，向台风路径表中插入新的要素，并将报文中的台风中心位置作为新的路径的起点。

为了方便进行相似路径分析，实时和历史的台风的中心数据存在同一表中，路径数据也一样。为了从这两个表中查找出实时台风数据，设置这两个图层每2 h自动重新引用一次数据库中对应的表，并从中查找最新的台风记录以获得实时数据。

3. 实现流程

本文采用C#和ArcGIS Engine相结合的开发方式，对上述原理进行实现，具体流程如图4所示。

首先选择实时路径，设置相关参数，包括分析起始时刻和终止时刻、缓冲距离、搜索起始年份和终止年份；然后系统按照上述条件和默认的季节相似条件(当前台风所在旬和前后一个旬)进行初步检索，找到这些历史路径后，计算这些历史路径与实时路径相交所得多边形的面积，计算空间相似度SSI,将计算得到的空间相似度降序排列，可在系统设置前若干条作为当前台风的相似路径；最后将空间相似度作为不同台风路径的权重，结合历史移向移速，计算实时路径未来的移向和移速。

图4 实现流程

4. 界面展示

(1)台风相似路径筛选

如图5所示，假设要对台风“玛娃”生成45 h后即2012年6月3日11时的路径进行预测。

图5 设置待分析的目标路径

首先在“待分析的台风”面板中进行相应的设置。起始和终止日期指的是待分析的台风开始和结束的时刻。分析起始、终止时刻设置为24 h和45 h是指以玛娃生成后24～45 h内的路径为基础查找空间相似的路径。缓冲距离设置为80 km，搜索起始年份设置为1951年，终止年份设置为2012年。图5选择的两个台风中心之间的路径即为本次分析选择的目标路径。系统将对这段路径上的台风中心建立缓冲区来查找相似路径。

图6为台风相似路径查找的结果，左边表格中的数据为各条相似路径的编号、与待分析路径的相似度、其过去24 h内的平均移速移向等。选择表格中的某一行，地图上将闪烁显示对应的路径。

图6 台风相似路径筛选结果

(2) 台风路径预测

由历史相似路径进行24 h的短时路径预报，首先在“路径预测选项”中进行设置，如图7所示。

图7 路径预测选项设置

需要选择用来作为预测路径的条数，此处设置为10条，勾选是否用原检索路径作为依据，设置原路径中预测中所占的比重(0～1)之间，此处设置为0.5。此处的设置由主观确定。在“预测结果”面板中，点击“预测路径”按钮，开始预测，计算过程非常快，结果如图8所示。

图8 台风路径预测结果

预测结果给出了玛娃台风在发生后24～45 h之间的路径，共计6个点，制作此演示时，系统中已有玛娃在预测时段中的真实位置信息，图8左边的表格中列出了对玛娃台风路径的预报信息及与实际点位信息之间的误差。右边地图上的细线为预测路径，粗线为玛娃台风的实际路径。从图上可以看出，预测误差最小的为9.42 km，预测误差最大的为32.70 km，平均误差为19.60 km，预测结果较为理想。分析原因主要有以下几方面：查到的相似路径较多，玛娃在45 h之后的路径方向变动不大，预报时效不长(24 h)。因此可以得出，用这种方法进行台风路径预测结果是相对可靠的。

四、结束语

本文针对台风灾害评估工作中快速、准确筛选相似台风及其灾情信息的需要，基于C#和ArcGIS Engine开发了台风相似路径筛选及基于相似原理进行预测的工具。利用该工具可以快速准确地从台风数据库中筛选出在时空上与预报台风相似的历史台风及其灾情信息，为防灾减灾决策提供服务。

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