利用GIS空間分析進行臺風相似路徑篩選及預測

王喜娜，黃華兵，班 亞，劉雪芬

(1. 武漢大學 測繪學院，湖北 武漢 430079； 2. 中山大學 地理科學與規劃學院，廣東 廣州 510275)

一、引 言

我國是受臺風災害影響最嚴重的國家之一，每年平均有8～9次臺風登陸我國，由于臺風災害評估涉及因素多，單一的方法很難做到精確評估，通常應用多種方法分別進行評估，提供多種方法的評估結果供決策參考，其中相似臺風法就是一種重要的方法。所謂相似臺風是指在年際上相近、日期上相鄰、強度上相近、活動路徑上接近的臺風。

要使相似臺風法在應急期間的評估工作中發揮作用，必須具備兩個條件：第一，建立完備的臺風數據庫；第二，要有相應的軟件支撐，以便快速準確地從臺風數據庫中篩選出同當前臺風相似的歷史臺風及其相關統計資料，同時軟件還應具備成圖能力[1]。

本文利用GIS空間分析方法，根據相似度原理，計算臺風路徑的相似度，并基于相似度進行臺風路徑的預測，最終用軟件實現了臺風相似路徑篩選和臺風路徑預測的功能。

二、臺風路徑相似度計算及臺風路徑預測

1.計算路徑相似度

選用歷史上相似過程、相似天氣形勢作預報，是經驗預報中的常用方法。一場臺風的運動路徑，是各種影響臺風移動的物理因子綜合作用的結果，相似的臺風路徑在一定程度上反映了影響臺風移動的諸因子的綜合作用近乎等效。我國中央氣象臺所設計的相似法采用3個相似標準：季節相似、地理相似和移向移速相似。

利用相似度進行臺風路徑預測的關鍵是相似度的確定。相似度通常被表示為0～1之間的數值，相似度越接近于1，表明檢索出的相似路徑與實時路徑越相似；反之，越接近于0，表明檢索出的相似路徑與實時路徑越不相似。本文應用面積指數法[2]定義路徑相似度，即將一定時段內實時路徑與歷史路徑所包圍的多邊形面積之和與某個參照面積的比值作為路徑相似度的值，具體的方法如下：

1) 在歷史數據庫中先按季節相似條件作檢索，檢索出實時臺風所在旬及前后各一個旬，共3個旬內的臺風樣本；然后以實時臺風的起報點為中心，進行緩沖區分析，緩沖半徑設置為2.5個緯距，起點落在緩沖區圓內和圓周上的臺風樣本符合地理相似標準。

2) 在實時路徑上選擇一段目標路徑，在目標路徑的關鍵點上按一定距離繪制緩沖區，以與所有緩沖區相交的歷史臺風路徑作為實時路徑的相似路徑。如圖1所示，歷史路徑A為待預報路徑的相似路徑，而歷史路徑B將被排除。

3) 計算路徑相似度。首先，計算沿實時路徑關鍵點所作緩沖區的外包矩形的面積，記為r，作為參照面積；然后計算相似路徑S與實時路徑i及矩形r構成的多邊形的面積P(圖2陰影部分)。將空間相似度(spatial similarity index，SSI)定義為

?劉緒貽、李存訓:《富蘭克林·D．羅斯福時代，1929 ～1945》(劉緒貽、楊生茂總主編:《美國通史》第五卷)，人民出版社2002年版，第71頁。

SSI越接近于1，說明路徑間的相似程度越高；SSI越接近于0，說明路徑間的相似程度越低。

圖1 查找相似路徑示意圖

圖2 相似度計算示意圖

2. 基于相似度的臺風路徑預測

以上述計算獲得的相似度作為預報中各相似路徑所占權重，利用各相似路徑在起報位置以后的移速、移向的數據，結合各相似路徑的權重，確定移速、移向，作為實時路徑未來時間內的移速、移向。預報公式為

式中，α為未來Δt內臺風移速；β為未來Δt內臺風移向；λ表示實時路徑自身前期活動對其后期移動影響的重要程度，取0≤λ

Mi表示第i條相似路徑在相似路徑對實時路徑位置變動的總影響中所占的權重，其計算步驟如下：首先根據檢索獲得的相似路徑的SSI進行降序排列，選取前n條相似路徑的SSI，求得這n條相似路徑SSI的總和M，以及每條相似路徑的SSI在相似度總和M中所占的百分比Mi(i=1,2,…,n)，分別以這n個Mi作為臺風路徑預報公式中每條相似路徑的權重

式中，n小于相似路徑總數。

ui為第i條相似路徑未來k內的移速。先求得第i條相似路徑S落入緩沖區內的最后一個點P，從P點開始，計算臺風中心在Δt內走過的折線段的總長度D，除以時間t即得到平均移速ui=D/t。如果從P點開始不到Δt臺風就已經消亡，則計算從P點開始到其消亡期間臺風的運動速度。

ki為第i條相似路徑未來Δt內的移向，先找到第i條相似路徑S落入緩沖區內的最后一個點P，計算P點(X1,Y1)開始到未來Δt相似路徑上的臺風中心位置Q(X2,Y2)的移向ki=arctan[(Y2-Y1)/(X2-X1)]。如果從P點開始到不到Δt臺風就已經消亡，則計算從P點到其消亡時熱帶吸取中心處的移向。

三、系統實現

1.系統架構

系統的功能分兩部分實現，一部分在服務器端執行，一部分在客戶端執行,如圖3所示。

圖3 系統架構

服務器端主要負責實時地獲取中央氣象臺發布的臺風報文，并將報文中包含的臺風實時信息和預報信息如當前臺風編號、名稱、中心經度、緯度、氣壓、風速、七級風圈半徑、十級風圈半徑、臺風運動速度、運動方向，以及未來24 h、48 h的位置、氣壓等數據解析出來，用這部分信息來更新實時臺風的中心和路徑信息。將這部分功能單獨放在服務器端是為了防止多個客戶端重復地下載報文并且重復或并發地修改數據庫中的臺風實時數據。

客戶端的功能由3部分組成：①在地圖上顯示當前臺風的實時信息，提供對臺風中心當前的位置、氣壓等信息及各點處臺風預報信息的查詢；②相似臺風的篩選，根據季節相似、地理位置相似、移向移速相似設計的空間相似度公式，篩選出符合相似性標準的若干條相似臺風供參考；③臺風路徑預報，結合臺風數據庫中的歷史數據，對臺風進行相似路徑分析，查找與當前臺風路徑空間相似的歷史臺風，并以相似路徑為基礎進行短時(24 h)的預報。

2. 數據庫

本文中所用到的臺風數據包括歷史數據和實時數據兩部分。歷史數據由日本氣象廳發布的1951—2011年的臺風路徑數據集生成，包括各次臺風在各個時刻的中心位置、屬性數據及各臺風的路徑數據；實時數據從中央氣象臺臺風網上發布的報文解析，包括臺風中心的數據和由臺風中心串聯起來的臺風路徑數據。

獲得報文之后，將報文中的信息解析出來，得到臺風中心當前的位置和未來的預報位置，對應地存到數據庫中的臺風中心表和臺風預報信息表中，并判斷報文中的臺風編號在臺風路徑表中是否存在。若存在，則將該編號的臺風路徑延伸至當前報文中提供的臺風中心位置；若不存在，說明一場新的臺風出現了，向臺風路徑表中插入新的要素，并將報文中的臺風中心位置作為新的路徑的起點。

為了方便進行相似路徑分析，實時和歷史的臺風的中心數據存在同一表中，路徑數據也一樣。為了從這兩個表中查找出實時臺風數據，設置這兩個圖層每2 h自動重新引用一次數據庫中對應的表，并從中查找最新的臺風記錄以獲得實時數據。

3. 實現流程

本文采用C#和ArcGIS Engine相結合的開發方式，對上述原理進行實現，具體流程如圖4所示。

首先選擇實時路徑，設置相關參數，包括分析起始時刻和終止時刻、緩沖距離、搜索起始年份和終止年份；然后系統按照上述條件和默認的季節相似條件(當前臺風所在旬和前后一個旬)進行初步檢索，找到這些歷史路徑后，計算這些歷史路徑與實時路徑相交所得多邊形的面積，計算空間相似度SSI,將計算得到的空間相似度降序排列，可在系統設置前若干條作為當前臺風的相似路徑；最后將空間相似度作為不同臺風路徑的權重，結合歷史移向移速，計算實時路徑未來的移向和移速。

圖4 實現流程

4. 界面展示

(1)臺風相似路徑篩選

如圖5所示，假設要對臺風“瑪娃”生成45 h后即2012年6月3日11時的路徑進行預測。

圖5 設置待分析的目標路徑

首先在“待分析的臺風”面板中進行相應的設置。起始和終止日期指的是待分析的臺風開始和結束的時刻。分析起始、終止時刻設置為24 h和45 h是指以瑪娃生成后24～45 h內的路徑為基礎查找空間相似的路徑。緩沖距離設置為80 km，搜索起始年份設置為1951年，終止年份設置為2012年。圖5選擇的兩個臺風中心之間的路徑即為本次分析選擇的目標路徑。系統將對這段路徑上的臺風中心建立緩沖區來查找相似路徑。

圖6為臺風相似路徑查找的結果，左邊表格中的數據為各條相似路徑的編號、與待分析路徑的相似度、其過去24 h內的平均移速移向等。選擇表格中的某一行，地圖上將閃爍顯示對應的路徑。

圖6 臺風相似路徑篩選結果

(2) 臺風路徑預測

由歷史相似路徑進行24 h的短時路徑預報，首先在“路徑預測選項”中進行設置，如圖7所示。

圖7 路徑預測選項設置

需要選擇用來作為預測路徑的條數，此處設置為10條，勾選是否用原檢索路徑作為依據，設置原路徑中預測中所占的比重(0～1)之間，此處設置為0.5。此處的設置由主觀確定。在“預測結果”面板中，點擊“預測路徑”按鈕，開始預測，計算過程非常快，結果如圖8所示。

圖8 臺風路徑預測結果

預測結果給出了瑪娃臺風在發生后24～45 h之間的路徑，共計6個點，制作此演示時，系統中已有瑪娃在預測時段中的真實位置信息，圖8左邊的表格中列出了對瑪娃臺風路徑的預報信息及與實際點位信息之間的誤差。右邊地圖上的細線為預測路徑，粗線為瑪娃臺風的實際路徑。從圖上可以看出，預測誤差最小的為9.42 km，預測誤差最大的為32.70 km，平均誤差為19.60 km，預測結果較為理想。分析原因主要有以下幾方面：查到的相似路徑較多，瑪娃在45 h之后的路徑方向變動不大，預報時效不長(24 h)。因此可以得出，用這種方法進行臺風路徑預測結果是相對可靠的。

四、結束語

本文針對臺風災害評估工作中快速、準確篩選相似臺風及其災情信息的需要，基于C#和ArcGIS Engine開發了臺風相似路徑篩選及基于相似原理進行預測的工具。利用該工具可以快速準確地從臺風數據庫中篩選出在時空上與預報臺風相似的歷史臺風及其災情信息，為防災減災決策提供服務。

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