台风网站

台风路径

http://typhoon.zjwater.gov.cn/default.aspx

提供当前和历史台风数据和路径数据

中国天气台风网

http://typhoon.weather.com.cn/

效果没有上面的好

温州台风网-台风路径-台风最新消息http://www.wztf121.com/

中央气象台台风网

http://typhoon.nmc.cn/web.html

中国台风网 

http://www.typhoon.org.cn/

深圳台风网 

http://tf.szmb.gov.cn

格局相对较小,只关注深圳

台风路径实时发布-台风110

http://www.tf110.com/

### 台风特征提取方法及其数据分析 台风作为一种复杂的自然现象,其特征提取涉及多个维度的信息,包括但不限于路径、强度变化、中心位置以及影响范围等。以下是关于台风特征提取的方法及相关数据分析的内容: #### 1. 数据源与预处理 台风特征提取依赖高质量的气象数据作为基础输入。例如,欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 的开源气象数据提供了经过同化和预处理的大规模气象观测资料[^1]。这类数据通常包含温度、压力、湿度、风速等多个变量的时间序列记录。 在中国范围内,可以从中央气象台网站获取实时更新的城市级气象数据[^3]。这些数据涵盖了时间点、气温、降水量、风力等多项指标,能够用于构建更精细的区域台风模型。值得注意的是,在实际应用中需注意数据质量控制问题,比如缺失值填补或异常检测算法的设计。 #### 2. 数值模拟与物理建模 传统的台风研究倾向于利用数值模式来描述风暴的动力学行为。这种方法基于流体力学方程组求解大气运动场分布状况,并进一步推导出台风的关键属性参数。然而,随着人工智能技术的发展,越来越多的研究尝试引入机器学习框架辅助完成上述任务。 #### 3. 基于深度学习的特征提取 近年来,深度神经络特别是长短时记忆单元(LSTM)已被广泛应用于时间序列预测领域,其中包括台风轨迹追踪工作。尽管如此,由于缺乏透明度,“黑箱”性质成为制约此类方案推广的主要障碍之一[^2]。具体而言,即使某些LSTM架构能够在测试集上取得优异表现,但对于特定案例失败原因却很难给出合理说明。 为了缓解这一矛盾局面,研究人员正在探索新的解决方案——即开发兼具准确性与可解释性的混合型系统结构。一方面继续发挥现有AI工具的强大拟合能力;另一方面则试图借助传统理论知识引导隐藏层权重调整方向从而增强最终输出结果的意义解读可能性。 ```python import pandas as pd # 加载爬虫获得的历史天气数据 data = pd.read_csv('passed_weather_ALL.csv') # 计算各城市过去一天内的平均温差 avg_temp_diff_by_city = data.groupby('city')['temperature'].apply(lambda x: abs(x.max() - x.min())).reset_index() print(avg_temp_diff_by_city.head()) ``` 以上代码片段展示了如何读入由中央气象台提供的CSV文件并简单统计每座城市的日均最高最低气温差异情况。当然这只是非常初步的操作演示而已,在真实项目里还需要考虑更多细节因素才能得出科学可靠的结论。 ---
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