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MATLAB探测热带气旋的算法
阅读量:803 次
发布时间:2023-02-07

本文共 1644 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

以下是针对上述要求优化后的内容:


MATLAB算法用于热带气旋检测与分析

本文基于ERA5 2022年每小时压力水平数据,设计了一套MATLAB算法,用于检测热带气旋并分析其相关参数。以下是算法的主要逻辑和条件设置:

1. 数据准备

数据集由ERA5 2022年每小时压力水平数据提供,包括:

  • 地域信息(longitude、latitude)
  • 压力水平(level)
  • 时间维度(time、t)
  • 风速分量(u、v)
  • 相对涡度(vo)
  • 温度数据(temperature)

首先读取数据并提取所需字段:

data = struct();data.longitude = ncread('ERA5_2022.nc', 'longitude');data.latitude = ncread('ERA5_2022.nc', 'latitude');data.level = ncread('ERA5_2022.nc', 'level');data.time = ncread('ERA5_2022.nc', 'time');data.t = ncread('ERA5_2022.nc', 't');data.u = ncread('ERA5_2022.nc', 'u');data.v = ncread('ERA5_2022.nc', 'v');data.vo = ncread('ERA5_2022.nc', 'vo');min_level = min(data.level);max_level = max(data.level);

2. 条件设置

算法主要由以下条件组成,用于筛选热带气旋:

条件1:最大相对涡度

850 hPa的最大相对涡度必须超过:

max_rel_vorticity = 8E-5; % 850 hPa的最大相对涡度

条件2:最大风速

850 hPa的最大风速必须超过:

max_wind_speed_850hPa = 13.0; % 850 hPa最大风速

条件3:温度偏差

300 hPa、500 hPa和700 hPa的温度偏差总和必须超过:

temp_bias_sum_levels = [80, 200, 50]; % 温度偏差和阈值

每个水平的温度偏差是从最靠近850 hPa涡度位置的10°×10°网格上的平均温度中减去最高温度,计算如下:

temp_bias = mean_temp - max_temp;

条件4:风速大小关系

850 hPa的最大风速必须大于300 hPa的最大风速:

if max_wind_speed_850hPa > max_wind_speed_300hPa

条件5:热带低气压消除

最大平均风速的半径必须小于距离探测到的风暴中心200公里:

max_storm_radius = 200; % 最大平均风速半径阈值

仅适用于北印度洋(NIO):

if region == 'NIO'

条件6:风暴持续时间

每次探测到的风暴持续时间必须超过36小时:

if storm_duration > 36

允许在单个6小时时间步长内终止:

if allow_multiple_storms_in_one_time_step

3. 筛选逻辑

算法逻辑如下:

  • 遍历所有时刻(小时)进行检测。
  • 对每个时刻,检查是否满足所有条件。
  • 满足条件的时刻记录经纬度并可视化。
  • 用线段连接符合条件的时刻点。
  • 4. 温度偏差计算

    温度偏差计算步骤:

  • 在10°×10°网格上计算平均温度。
  • 减去最高温度得到温度偏差。
  • 对三个水平层累加温度偏差,判断是否超过阈值。
  • 5. 可视化结果

    满足所有条件的时刻点可视化在地图上,用线段连接显示其分布。

    6. 数据处理

    数据处理流程:

  • 读取ERA5数据。
  • 提取相关字段。
  • 计算最大相对涡度和风速。
  • 计算温度偏差并累加。5.筛选满足条件的热带气旋。

  • 以上内容为算法的主要实现逻辑和条件设置,可根据实际需求进行调整和优化。

    转载地址:http://tfyfk.baihongyu.com/

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