CnOpenData 台风预测信息表

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原创 于 2025-06-12 18:42:36 发布 · 821 阅读 · 16 ·
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2004-2024.9

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台风预测信息表
台风编号
预测地区
时间
强度
风力(级)
风速(m/s)
中心气压(百帕)
中心位置经度(E)
中心位置纬度(N)

样本数据

台风编号预测地区时间强度风力(级)风速(m/s)中心气压(百帕)中心位置经度(E)中心位置纬度(N)
202022中国2020-11-15T06:00:00热带风暴(TS)923995107.5517.16
202022日本2020-11-14T20:00:00强热带风暴(STS)1130985109.516.3
202022美国2020-11-15T20:00:00热带风暴(TS)8180105.717.6
202022中国2020-11-14T09:00:00台风(TY)1338970110.7515.76
202022中国2020-11-14T22:00:00台风(TY)1233980108.7516.53
202022中国2020-11-14T23:00:00强热带风暴(STS)1130980108.516.6
202022日本2020-11-14T20:00:00强热带风暴(STS)1130985109.516.3
202022中国2020-11-15T01:00:00强热带风暴(STS)1028990108.1516.73
202022中国2020-11-15T03:00:00强热带风暴(STS)1025990107.9516.86
202022中国2020-11-14T16:00:00台风(TY)1233980109.8516.22
202022中国2020-11-14T19:00:00强热带风暴(STS)1028985109.5516.13
202022中国2020-11-15T07:00:00热带风暴(TS)923995107.5316.88
202022中国2020-11-13T20:00:00台风(TY)1235970113.515.6
202022中国2020-11-14T20:00:00强热带风暴(STS)1028982109.516.3
202022中国2020-11-15T20:00:00热带风暴(TS)818998105.817.6
202022日本2020-11-14T08:00:00强热带风暴(STS)1130985111.515.6
202022美国2020-11-13T20:00:00台风(TY)13390113.515.6
202022中国2020-11-15T21:00:00热带低压(TD)7151000105.6417.67
202022中国2020-11-14T22:00:00强热带风暴(STS)1028990109.1516.43
202022中国2020-11-14T00:00:00台风(TY)1235975112.7515.62
202022日本2020-11-14T02:00:00强热带风暴(STS)1130980112.515.6
202022中国香港2020-11-16T14:00:00热带低压(TD)611105.117.6
202022中国2020-11-14T03:00:00台风(TY)1235975112.1515.62
202022中国2020-11-14T06:00:00台风(TY)1338970111.6515.62
202022中国2020-11-14T07:00:00台风(TY)1338970111.515.63
202022中国2020-11-15T07:00:00热带风暴(TS)923995107.5816.82
202022日本2020-11-14T20:00:00台风(TY)1235970109.516
202022美国2020-11-14T20:00:00强台风(STY)14440109.516.3
202022美国2020-11-15T20:00:00热带风暴(TS)8180105.817.6
202022中国香港2020-11-15T20:00:00热带低压(TD)612105.317.6
202022中国2020-11-14T21:00:00强热带风暴(STS)1028982109.5316.17
202022中国2020-11-15T09:00:00热带风暴(TS)923995107.516.94
202022中国2020-11-14T18:00:00台风(TY)1233975109.7516.05
202022中国2020-11-15T01:00:00强热带风暴(STS)1028985108.6516.42
202022中国2020-11-14T08:00:00强台风(STY)1442955111.515.6
202022中国2020-11-14T20:00:00台风(TY)1235970109.516.2
202022中国2020-11-15T02:00:00强热带风暴(STS)1130980108.516.6
202022美国2020-11-15T02:00:00台风(TY)13410108.516.6
202022中国2020-11-15T03:00:00强热带风暴(STS)1028985108.3516.65
202022中国2020-11-15T00:00:00台风(TY)1235975108.7516.57
202022中国2020-11-14T19:00:00台风(TY)1340960109.5716.23
202022中国2020-11-15T00:00:00台风(TY)1340960108.7516.57
202022中国2020-11-14T19:00:00强台风(STY)1445955109.5716.23
202022日本2020-11-15T02:00:00台风(TY)1235985108.516.7
202022中国2020-11-15T03:00:00台风(TY)1235970108.2516.77
202022中国2020-11-15T06:00:00台风(TY)1233980107.8516.95
202022中国2020-11-15T19:00:00热带低压(TD)7161000106.0517.67
202022中国2020-11-15T03:00:00台风(TY)1338970108.2516.87
202022中国2020-11-15T15:00:00热带风暴(TS)923990106.4517.67
202022中国2020-11-15T20:00:00热带风暴(TS)818998105.617.6

数据更新频率

年度更新

深度学习赋能台风预测：技术解析与实战应用全指南（基于LSTM + CNN）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-17 1696
摘要：深度学习技术在台风预测领域展现出显著优势，尤其是LSTM和CNN的结合，能有效融合多源气象数据，捕捉台风时空动态特征。通过自动特征学习和处理复杂模式，深度学习模型提高了台风路径和强度预测的准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端台风的复杂性。未来，随着观测技术的进步和新算法的开发，深度学习将在台风预测中发挥更大作用，为防灾减灾提供更精准的决策支持。
CnOpenData 台风数据
CnOpenData_wj的博客
06-12 843
台风灾害是全球发生频率最高、影响最严重的自然灾害之一，是当今人类生存和发展所面临的一个重大全球性问题。根据联合国亚洲及太平洋经济社会委员会(ESCAP)和世界气象组织(WMO)所属的台风委员会编制的台风气候变化评估报告的统计数据，全球每年大概发生热带气旋平均会造成两万人死亡以及100亿美元以上的经济损失。由于气候问题中存在的外部性、代际公平与全球性等特征，台风产生的影响及防控应对一直是社会各界普遍关注的热点和难点问题，多项学术研究对此展开分析探讨，还成立了不少台风研究所、课题研究项目。
中国台风数据（1945-2024.9）
热门推荐
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10-08 1万+
CnOpenData数据团队推出的台风数据库，共包含来自两个来源的台风信息，各来源在字段、数据量方面均有不同，学者可根据自身研究需求自由选择。其中，A来源包含台风基本信息、台风路径信息、台风风圈半径三张子表；B来源包含台风基本信息表、台风登陆信息表、台风路径信息表、台风预测信息表四张子表。
CnOpenData台风数据
CnOpenData的博客
08-13 1163
台风数据 一、数据简介   2021年7-8月，河南地区遭遇了罕见的极端暴雨天气，根据中央气象台的监测数据显示，7月20日前21位降水量有20个站都是河南站点，暴雨威力比台风还要厉害得多。嵩山、新密、汝阳、鲁山、巩义等站点24小时降雨量超过200毫米，嵩山、新密两站24小时降雨量超过250毫米，为特大暴雨级别。台风“烟花”虽然此时距离我国大陆较远，但远程控制着河南暴雨。在“烟花”和副热带高压的气流引导下，大量的水汽通过偏东风源源不断从海上输送到陆地，在河南集结成雨。受到这场台风灾害的远远不止河南地区，浙江宁
CnOpenData台风数据简介
CnOpenData的博客
05-13 624
CnOpenData台风数据简介 目录一、数据简介二、时间区间三、字段展示四、样本数据五、年度更新频率六、相关文献 一、数据简介 台风灾害是全球发生频率最高、影响最严重的自然灾害之一，是当今人类生存和发展所面临的一个重大全球性问题。根据联合国亚洲及太平洋经济社会委员会(ESCAP)和世界气象组织(WMO)所属的台风委员会编制的台风气候变化评估报告的统计数据，全球每年大概发生热带气旋平均会造成两万人死亡以及100亿美元以上的经济损失。由于气候问题中存在的外部性、代际公平与全球性等特征，台风产生的影响及防控应对
精选资源
【数学建模】Python实战应用案例-随机森林修正台风预测路径.zip
03-14
在本案例中，我们探讨的是如何利用Python编程语言和机器学习中的随机森林算法来改进台风预测路径的方法。这个项目展示了数学建模在实际问题解决中的应用，特别是在气象预测这一复杂领域。 首先，我们要理解随机森林...
mapbox高阶，绘制台风路径、台风预测路径、台风风圈，台风图标图片
04-16
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基于AlexNet的Python手写数字识别系统实现与实验分析
最新发布
11-27
本资源提供了一套运用AlexNet架构进行手写数字识别的完整解决方案，包含Python程序与详细实验文档。代码部分附有清晰的注释说明，便于初学者理解与掌握。该方案在学术评审中获得了优异的评价，特别适合作为毕业设计、课程终期作业或学术项目的实践案例。 资源内容组织严谨，结构清晰，使用者可通过简单的配置步骤快速部署运行。实验报告系统地阐述了理论基础、方法实现与结果分析，为深度学习在图像识别领域的应用提供了规范的实践参考。整套材料注重逻辑性与可操作性，能够有效辅助学习者掌握卷积神经网络的核心原理及实际应用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
雅砻江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
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11-27
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11-27
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51单片机c源码-用指针数组作为函数的参数显示多个字符串
11-27
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汾河.zip
11-27
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11-27
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【虚拟化技术】基于VMware的网络安全与AI模型训练环境构建：毕业设计中的嵌套虚拟化、GPU直通与流量镜像应用
11-27
内容概要：本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用，重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境，解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通（passthrough）、虚拟防火墙等核心技术，并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例，包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获，以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群：计算机相关专业本科高年级学生或研究生，具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景，正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者；; 使用场景及目标：①构建可控的网络安全实验环境，实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证；②在虚拟机中高效开展AI模型训练，充分利用GPU资源并评估性能损耗；③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能； 阅读建议：建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置，重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置，同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
基于MovieLens数据集的协同过滤推荐系统实现与源码解析
11-27
本资源包含经过完整测试的毕业设计项目源码，各项功能均通过验证且运行稳定。项目在毕业答辩环节获得96分的平均评审成绩，具备较高的参考价值。该项目适用于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的学习者，可作为课程实践、毕业设计或科研训练的参考资料。对于具备编程基础的用户，可在现有代码框架基础上进行功能扩展与二次开发。请使用者遵守学术规范，仅将本资源用于学习研究目的。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
扣子Coze自动化工作流程教学30节.zip
11-27
目录： 1、【coze自动化]基础和建立一个简单的机器人实操(2024).mp4 2、【coze自动化]实操案例用插件和工作流-提取文案1(做好.mp4 3、【coze自动化]实操案例用大模型+插件+工作流-提取文案2.mp4 4、【coze自动化]实操案例用2个大模型+插件+工作流-提取文案3.mp4 5、【coze自动化]实操案例完结-2大模型+4插件+工作流-提取文案4.mp4 6、【扣子coze插件篇，-探索和测试插件的系统方法1].mp4 7、【扣子Coze自动化]案例实操-文本转脑图1.mp4 8、【扣子Coze自动化]如何写工作流的代码?普通人就能搞定--简单实用.mp4 9、【扣子Coze自动化]实操案例--选择器的落地应用-判断链接还是文本,mp4 10、【扣子Coze自动化]选择器分支和代码联合高级应用-让工作流更灵活应对多种场景.mp4 11、【扣子Coze自动化]如何把机器人发布平台.mp4 12_【AI案例篇]coze工作流处理1万字长文本和详细操作思路和方法.mp4 13、【扣子Coze自动化]一天500条文案详细思路--引入自定义插件.mp4 14、【扣子Coze自动化]万能自定义扣子插件--小白也能轻松搞定代码逻辑18:08.mp4 15、【扣子Coze自动化]获取官方apikey和测试自定义插件.mp4 16、【扣子Coze自动化]coze批处理，一次提炼、润色100条小爆款文案-标题-配音.mp4 17、【附加高级篇-来线下过度]3分钟提炼近百条视频文案介绍-(1).mp4 18、【附加高级篇-来线下过度]实战-3分钟提炼近百条视频文案.mp4 19、【扣子Coze附加高级篇-来线下过度】完结升级润色提炼爆款标题-3分钟提近百条文案 ............... 网盘文件永久链接
柴达木盆地东部.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
基于docker-compose搭建的lnmp环境，包含php7、nginx、mysql、redis、memcached、mongodb、atlas、cron.zip
11-27
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台风预测convlstm
01-23
### 使用ConvLSTM模型进行台风路径和强度预测的研究与实现 #### ConvLSTM简介 ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是一种结合了卷积操作的时间序列处理模型，特别适用于具有时空依赖性的数据。这种架构不仅继承了传统LSTM的记忆功能，还引入了局部连接性和权重共享机制，使得其在网络层之间传递信息的同时能有效捕捉空间特征。 #### 应用于台风预报的优势 在台风路径及强度预测领域，ConvLSTM表现出显著优势： - **高效的空间特征提取能力**：通过卷积核滑动窗口的方式自动学习输入数据中的潜在模式； - **强大的时间维度建模**：保留了LSTM单元内部状态更新特性，有助于理解长时间跨度内的变化趋势； - **端到端的学习框架**：可以直接从原始观测资料出发构建完整的预测流程而无需复杂的预处理步骤； #### 实现方案概述 为了利用ConvLSTM来进行更精确的台风预测工作，以下是具体实施方案的一个简化版本： 1. 数据准备阶段收集并整理历史气象卫星云图、地面测站记录以及其他辅助变量作为训练样本集的一部分。 2. 构造适合于深度学习平台使用的张量形式的数据结构，确保每个批次都包含了连续时间段内的一系列二维栅格地图片断。 3. 设计合理的损失函数指导优化过程向期望方向收敛，比如均方误差(MSE)或交叉熵等指标均可视具体情况选用。 4. 调整超参数配置直至获得满意的泛化性能表现为止，期间可借助早停法(Early Stopping)防止过拟合现象发生。 5. 验证最终得到的最佳模型能否稳定输出高质量的结果，并据此制定相应的预警策略服务于实际应用场景之中。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, ConvLSTM2D, Dense, Flatten from tensorflow.keras.models import Model def build_conv_lstm(input_shape=(None, 64, 64, 1)): inputs = Input(shape=input_shape) convlstm_layer = ConvLSTM2D( filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', return_sequences=False)(inputs) flatten_layer = Flatten()(convlstm_layer) dense_output = Dense(units=1, activation="linear")(flatten_layer) model = Model(inputs=[inputs], outputs=[dense_output]) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_function = 'mean_squared_error' model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function) return model ```
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