中国台风数据(1945-2024.9)

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。

  台风不仅对自然有重大危害,对经济社会也会产生多方面的影响。从宏观经济来看,一方面,台风等突发的自然灾害会严重破坏受灾地区的基础设施和建筑物,且可能造成大量人员伤亡,给当地经济发展带来负面影响;但另一方面,自然灾害造成的建筑损毁为城市建筑升级换代、谋求新的发展提供了契机,清除了城市发展中土地的重新开发与耐用建筑物之间存在的矛盾,也为当地经济发展提供了新动力。从微观层面来看,自然灾害造成的巨大破坏会使得短期内地方政府在灾后救援与重建中面临着巨大的财政压力,可能导致地方政府加强对辖区内企业的税收征管以获得财政,由此会减少企业的避税行为,而这些避税少的企业可以在未来获得更多来自政府的补贴和信贷资源。

  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,此二来源全面、完整地涵盖了我国东南沿海至西太平洋的台风相关信息,为相关研究提供了优质的数据资源。

二、时间区间

  • A来源:1945-2024.9(风圈半径表的起始时间为2015年)

  • B来源:1949-2024.9(预测信息表的起始时间为2004年)

三、数据规模

图片

四、字段展示

台风数据-A来源

台风基本信息表台风路径信息表台风风圈半径表
台风编号台风编号台风编号
英文名称路径编号路径编号
中文名称日期风速级别
年度台风编码台风强度东北
发生日期经度东南
名称来源纬度西南
是否停止中心气压(百帕)西北
最大风速(米每秒)
移动方向
移动速度(公里每小时)

台风数据-B来源

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
台风编号台风编号台风编号台风编号
英文名称登陆地点时间预测地区
中文名称登陆时间强度时间
发生时间中心位置经度(E)风力(级)强度
结束时间中心位置纬度(N)风速(m/s)风力(级)
是否继续移动速度(km/h)风速(m/s)
移动方向中心气压(百帕)
中心气压(百帕)中心位置经度(E)
中心位置经度(E)中心位置纬度(N)
中心位置纬度(N)
7级风圈半径(ne,se,sw,nw)
10级风圈半径(ne,se,sw,nw)
12级风圈半径(ne,se,sw,nw)

五、样本数据

由于表格众多,本页仅作A来源表格展示,更多信息请访问来源网站进行浏览。

台风基本信息表

台风编号英文名称中文名称年度台风编码发生日期名称来源是否停止
2290800Haishen海神22520020028海神stop
2290962Chan-hom灿鸿30320030004名字来源于:老挝 意为:一种树stop
2290999Linfa莲花30420030005名字来源于:中国澳门 意为:一种花stop
2291026Nangka浪卡30520030006名字来源于:马来西亚 意为:一种水果stop
2291051Soudelor苏迪罗30620030007苏迪罗stop
2291180Etau艾涛31020030011名字来源于:美国 意为:风暴云(Palauan)stop
2291212Krovanh科罗旺31120030012科罗旺stop
2291259Vamco环高31220030013名字来源于:越南 意为:越南南部一河流stop
2291375Koppu巨爵31620030018名字来源于:日本 意为:巨爵星座stop
2291511Melor茉莉31920030022名字来源于:马来西亚 意为:一种花stop

台风路径信息表

台风编号路径编号日期台风强度经度纬度中心气压(百帕)最大风速(米每秒)移动方向移动速度(公里每小时)
228910322891042000122900TD130.37.4100212no0
228910322891052000122906TD129.88.5100212no0
228910322891062000122912TD129.29.499815no0
228910322891072000122918TD128.41099815no0
228910322891082000123000TS127.710.499518no0
228910322891092000123006TS127.210.999520no0
228910322891102000123012TS127.211.299520no0
228910322891112000123018TS127.411.699023no0
228910322891122000123100TS127.612.199023no0
228910322891132000123106TS12812.699023no0

台风风圈半径表

台风编号路径编号风速级别东北东南西南西北
2301121230112230KTS10010080100
2301121230114230KTS150160100120
2301121230116230KTS160160120160
2301121230118230KTS160160130160
2301121230120230KTS180160150180
2301121230122230KTS180160150180
2301121230123330KTS180160150180
2301121230126230KTS190170170180
2301121230126250KTS60606060
2301121230127430KTS200180180190

六、相关文献

  • Elloitt,R.J.R.,et al.(2019)."Estimating the direct and indirect impact of typhoons on plant performance:Evidence from Chinese manufactures." Journal of Environmental Economics and Management 98:102252.

七、数据更新频率

年度更新(CnOpenData 台风数据

### 数据集概述 存在多个数据源可以提供关于1945年至2024中国近海台风路径的相关数据。其中一个重要的数据集合是中国近海台风路径数据集,该数据集包含了自1945年以来的台风真实路径信息、强度变化、气压、中心风速以及移动速度和方向等详细参数[^1]。 此外,CnOpenData数据团队推出了一套综合性的台风数据库,覆盖的时间范围同样是从1945年至2024年。这套数据库分为两个主要来源:A来源和B来源。A来源提供了台风基本信息、路径信息及风圈半径;而B来源则更加详尽,包括了台风基本信息表、登陆信息表、路径信息表以及预测信息表,能够满足更深入的研究需求[^4]。 对于全球气象背景下的辅助数据分析,还可以参考NOAA提供的全球日总结档案数据,虽然其重点并非专门针对台风路径,但它能补充有关气温、气压和其他环境变量的信息,有助于构建更为完整的分析模型[^3]。 ### 获取途径 #### 方法一:官方渠道 通过访问相关机构网站可以直接获取部分公开数据集。例如,上述提到的 NOAA 提供的历史天气记录可作为基础参考资料之一。具体链接如下: - [NCEI Global Summary of the Day](https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/archive/) #### 方法二:第三方平台 如果需要更高精度或者特定结构化的台风轨迹资料,则建议联系 CnOpenData 或者其他专注于地理空间信息服务的企业购买授权版本。这类商业产品通常会经过严格的质量控制流程并附带技术支持服务。 另外值得注意的是,在实际操作过程中可能还需要经历一定的数据预处理阶段来清理原始文件中的错误项或是缺失值等问题以便后续建模使用[^2]。 ```python import pandas as pd def load_typhoon_data(file_path): """加载台风路径数据""" data = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') return data typhoon_df = load_typhoon_data('path_to_your_file.csv') print(typhoon_df.head()) ``` 以上代码片段展示了一个简单的例子用于读取CSV格式存储的台风历史记录表格。
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