台风风场模型

福建沿海台风浪数值模拟及特性分析唐艳平;林祥【摘要】以Holland模型风场和CCMP背景风场相叠加构造台风风场,驱动第三代海浪模式SWAN对登陆福建的0908号台风“莫拉克”和1013号台风“鲇鱼”发生的台风浪过程进行数值模拟,并运用Jason-1卫星数据对模拟结果进行验证,结果显示模拟风速、有效波高值和卫星资料值吻合较好.在此基础上分析福建海域的台风浪时空分布特征和近岸三处海湾的波高变化过程,结果显示:台风过程中,最大风速和浪高值均位于台风移动中心右侧,风浪夹角与到台风中心的距离成正比且右侧夹角较小,左侧较大,台风中心对应着浪高的低值区,波高分布在海峡内外表现出较大的不对称性.“莫拉克”过程中,福建东北部海域出现10.8m大浪,厦门湾、兴化湾、三沙湾内波高主要由风浪引起;“鲇鱼”过程中,福建南部海域出现9.2m大浪,兴化湾、三沙湾内波高主要由风浪引起,厦门湾受到一定的南部海域涌浪的影响.%Based on the combination of Holland typhoon model and CCMP background wind field,the third generation wave model SWAN is used to simulate 0908 typhoon "Morakot" and 1013 typhoon "Megi" landed parison of simulation results and Jason-1 satellite data indicate that the simulated waves are in good agreement with the satellite data.The time evolution and spatial characteristics of typhoon waves and the change of wave height about three coves in Fujian territorial waters are analyzed.The results show that the maximum significant and wind speed are both on the right of typhoon center,the angle between the wind and the waves is proportional to the distance to typhoon center and it is larger on the right than left,typhoon center corresponds to a low wave heightarea,wave height distribution in the inside and outside of the strait show greater asymmetry.During the "Morakot"period,the wave height reaches 10.8 m in the northeast of Fujian coast and the wave height is mainly caused by the wind in Xiamen,Xinhua,Sansha bay.During the "Megi" period,the wave height reaches 9.2 m in the south of Fujian coast,wave height is mainly caused by the wind in Sansha and Xinghua Bay,Xiamen Bay suffered some impact of the swell from the South sea area.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】8页(P53-59,93)【关键词】福建沿海;台风浪;SWAN模式;莫拉克;鲇鱼【作者】唐艳平;林祥【作者单位】河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室,港口海岸与近海工程学院,江苏南京210098;河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室,港口海岸与近海工程学院,江苏南京210098【正文语种】中文【中图分类】TV139.2;U6福建具有漫长的海岸线，容易遭受台风的正面袭击。

中国内海台风浪传播和演化过程数值模拟邹文峰;李艳阳;张宁川【摘要】基于波作用量守恒方程建立我国内海台风浪生成与传播的模型.用谱峰周期来界定涌浪,通过对全区域的典型台风浪过程的模拟计算,分析了内海台风浪时、空分布特征和演化过程.研究表明:台风登陆后,从能量扩散速度判断,应经历能量由高频向低频转化的过程(易形成长周期波浪),均可传播到渤海海域.生成长周期波浪后,波能衰减速度显著减慢,长周期波浪可在我国北方海域生存2d以上.涌浪在台风登陆之后的传播速度很快,为50～60 km/h,涌浪传播速度在我国内海可以达到台风中心运动速度的2倍左右.%on the spectral wave model,a typhoon wave simulation aiming on China's internal sea was set up.Swell waves were defined by Tp.Typical typhoon waves among the whole internal sea were simulated in this paper,and the propagation and development of typhoon waves were also analyzed. The results show that typhoon wave energy transfers from high frequency areas to low frequency areas after the landing of typhoon.All of the waves can spread to the Bohai Sea.After the generation of long waves,the attenuation becomes slow.Long waves can survive in the northern part of the sea for over 2 days.The propagation speed of the long waves is pretty high at about 50～60 km/h, which is twice the speed of typhoon center.【期刊名称】《水道港口》【年(卷),期】2012(033)002【总页数】8页(P93-100)【关键词】台风浪;谱波浪模型;长周期【作者】邹文峰;李艳阳;张宁川【作者单位】大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,大连116024;大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,大连116024;大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,大连116024【正文语种】中文【中图分类】TV142;O242.1台风浪引起近岸长周期涌浪可一直传播到渤海湾内［1］。

建立对称台风气压场模型。

台风周围的气压场由经典的藤田公式给出：
其中P0为气压中心气压，凡为气压外围气压，P∞是计算点至气压中心的距离，R0 是表征台风系统特征的参数，可根据最大风速半径调整。

梯度风速可由气压场通过梯度风关系得到，
其中为科氏参数，为地球自转角速度，为纬度。

为空气密
度。

台风移行产生的风场采用宫崎正卫公式，
和称分别为台风中心移动速度的正东分量和正北分量。

合成后的台风风场可被表示为
其中是计算点与台风中心连线与正东方向的夹角；是梯度风与海面风的夹
角；c1和c2是订正系数。

台风气旋中心附近的风场受台风系统控制，但是在离热带气旋中心比较远的
范围，风场同时受到台风系统和其他天气系统的作用，在更远的范围,风场基本
由其他天气系统控制，因此需要将台风风场和背景风场合成。

两
者的合成方法为：。

台风“玛莉亚”风场WRF模拟及最大风速半径的非对称特性钟茜;魏凯;沈忠辉;遆子龙【期刊名称】《工程力学》【年(卷),期】2022(39)S01【摘要】台风具有极强的破坏性,准确重现台风风场是保证台风影响区结构安全的关键。

最大风速半径作为台风场计算的关键参数之一,研究其分布特性十分重要。

以对我国产生严重影响的1808号超强台风“玛莉亚”为例,借助中尺度数值预报模式WRF,开展了该台风期间风场的精细化模拟。

为保证模拟风场的准确性,共设置了7种参数化方案组合进行对比。

利用最优的模拟结果对风场的分布特点进行研究,分析了地形变化对台风结构的影响。

搜索出台风各方向的最大风速半径,并引入工程中常用的Holland气压模型及参数风场中的梯度风速来说明最大风速半径非对称性的影响。

研究表明:不同微物理方案对台风“玛莉亚”路径模拟的影响很小,但对海面最低气压有一定影响,采用Lin微物理方案、RRTM长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案,模拟效果较好;台风“玛莉亚”期间风场受下垫面地形变化影响较大,当地形由海面转为陆地时,风速逐渐下降;最大风速半径具有较强非对称性,忽略其非对称性会影响径向气压和风速的分布。

【总页数】8页(P389-396)【作者】钟茜;魏凯;沈忠辉;遆子龙【作者单位】西南交通大学土木工程学院桥梁工程系;清华大学水利水电工程系【正文语种】中文【中图分类】P429【相关文献】1.基于QuikSCAT卫星遥感风场的台风最大风速半径反演及个例分析2.非对称风场对台风浪模拟效果的比较研究3.台风模拟中QuikSCAT风场的非对称加强订正及同化应用4.非对称Bogus台风与QuikSCAT风场资料的三维变分同化应用对台风数值模拟影响研究5.非对称Bogus台风与QuikSCAT风场资料的三维变分同化应用对台风数值模拟影响研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

应用台风风场经验模型的台风极值风速预测黄文锋;周焕林;孙建鹏【摘要】为准确、高效地进行台风多发地区建筑结构设计风速的预测,利用中国东南沿海1949—2012年的台风历史数据进行了香港地区台风关键参数概率分布的研究,提出了基于新的Holland径向气压分布参数B表达式的台风风场经验模型.在此基础上结合Monte Carlo数值模拟技术,利用台风极值风速分析方法完成了不同重现期下香港地区台风极值风速的预测,并与观测数据、香港风荷载规范计算结果进行对比分析,验证了利用此台风风场经验模型进行台风极值风速预测的有效性.%To predict typhoon design wind speed of buildings in typhoon prone region more efficiently and accurately, probability distributions of typhoon key parameters are first fitted by using the historical typhoon wind data during 1949 and 2012 in southeast china costal region. Then, the empirical typhoon wind field model with new formula for Holland radial pressure profile parameter B is presented. Finally, in conjunction with Monte Carlo simulation method, by using typhoon extreme wind speed analysis method, typhoon extreme wind speeds with different return periods for Hong Kong are obtained. The simulation results are compared with these results obtained by using observed data and Hong Kong wind code. The effectiveness of predicting typhoon extreme wind speed by using this empirical typhoon wind field model is validated.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2016(048)002【总页数】5页(P142-146)【关键词】极值风速;台风风场模型;台风关键参数;MonteCarlo数值模拟【作者】黄文锋;周焕林;孙建鹏【作者单位】合肥工业大学土木与水利工程学院,230009 合肥;合肥工业大学土木与水利工程学院,230009 合肥;西安建筑科技大学土木工程学院,710055 西安【正文语种】中文【中图分类】P444如何合理确定台风多发地区建筑结构的设计风速对建筑结构设计而言至关重要.利用台风风场模型结合Monte Carlo数值模拟方法进行足够多次数的台风风场数值模拟，从而获取建筑结构设计所需的设计风速是目前研究者普遍采用的方法[1].此方法首先利用台风历史数据资料确定台风关键参数的概率分布，然后利用Monte Carlo数值模拟方法不断进行抽样，放入台风风场模型、衰减模型进行足够多次数的台风风场数值模拟.最后，利用极值风速分析方法完成特定地区不同重现期下台风极值风速的预测.在整个过程中，有几个核心问题值得注意，首先是台风关键参数概率分布模型的可靠性，此方面主要依靠更多的台风历史数据资料来获取对其分布更好的估计.第二，就是所采用台风风场物理模型的准确性，这方面目前研究者经常采用的主要有Vickery台风风场模型[2]和Meng台风风场模型[3].其中，Vickery台风风场模型为基于大气运动动量方程的模型，需要借助数值差分方法进行求解，耗时较长.Meng台风风场模型则是基于大气运动动量方程来获取台风风场的近似解析解，计算效率相对较高，精度也有保证.但其求解过程仍然涉及循环迭代求解，导致计算过程耗时较多.后续研究中，文献[4-5]一直尝试建立计算效率更高的台风风场模型.另外，在利用台风风场模型进行台风风场数值模拟时，都不可避免地需要利用Holland台风径向气压分布模型[6],而此模型中关于台风径向气压参数B的取值准确性会对台风风场数值模拟的结果造成很大影响，此问题长久以来未得到很好解决[7-8].针对以上问题，本文将首先利用从上海台风研究所获取的中国东南沿海1949—2012年的台风历史数据进行台风关键参数概率分布研究，然后借鉴Meng台风风场模型[5]的研究成果，提出台风风场经验模型，并在其中引入新的Holland径向气压分布参数B的估计表达式，最后基于以上研究结合Monte Carlo数值模拟方法，利用台风极值风速分析方法对香港地区不同重现期下的台风极值风速进行预测，验证利用此台风风场模型进行台风极值风速预测的有效性.1.1 梯度风计算此处用于台风风场梯度风计算的台风风场模型来源于Meng台风风场模型[3]，此模型的推导基于三维Navier-Stokes方程的水平动量方程，其表达式为式中：v为台风风速,m/s；ρ为空气密度,kg/m3；p为大气气压,hPa；▽为三维向量算子；g为重力加速度,m/s2；k 为单位向量；Ω为地球自转角速度,rad/s；F为地面摩擦力,N.在梯度风高度处不考虑摩擦力，风速v变为梯度风vg.为得到式(1)的解析解，假定不受摩擦影响的梯度风vg以台风移动速度c移动，公式变为对式(2)，建立坐标原点位于台风中心的圆柱坐标系，假设自由大气中不受摩擦影响的梯度风vg的径向风速分量vrg小于切向风速分量vθg，从而可近似解得切向风速分量vθg.更进一步，利用三维Navier-Stokes方程的连续方程可获得径向风速分量vrg.切向风速分量vθg以及径向风速分量vrg的表达式为:式中：θr为台风移动方向与台风中心和参考点连线的夹角,(°)； f 为科氏力常数,s-1；r 为径向距离,km.1.2 Holland径向气压参数B计算公式Holland[6]于1980年提出的台风径向气压分布模型已广泛应用于与台风有关的研究，其表达式为式中：p0为台风中心气压,hPa；Δp0为台风中心气压差，等于pn-p0；pn为台风边际气压，近似取1 010 hPa；rm为最大风速半径,km；B常利用线性拟合方法得到，通常介于0.5和2.5之间[9].将式(5)代入式(3)，在梯度风高度处的最大风速半径rm处，近似认为vθg等于此处的梯度风vmax，并忽略台风移动速度c对B的影响，从而推导得到式(6)所示新的B计算公式.另外，Holland研究表明[7-8]，此计算公式的空气密度ρ不能假设为常数，其可利用三维Navier-Stokes方程的状态方程进行计算，如式(7)～(10)所示.从而B可利用如下公式进行计算：式中：vmax为台风最大风速,m/s；e为指数函数的底；R为普适气体常数，等于286.9 J/(kg·K)；Tvs为海平面虚温度,K；Ts为海平面温度,℃；qm为相对湿度90%时的蒸汽压,hPa；ψ为纬度值,(°).与其它B的计算式相比[7]，利用以上公式，借助从气象部门直接获取的台风中心位置、中心气压差Δp0及利用经验公式间接获取的最大风速vmax、最大风速半径rm数据可以方便计算得到台风发生过程中不同时刻对应的B值，实现对不同时刻台风风场更好的模拟.1.3 地面风速计算在大气边界层内，Ishihara等[5]充分考虑了大气涡流对风速剖面的影响，计算得到大气边界层任意高度z处的台风风速v(z)及风向θ(z)，其表达式为：式中：vg、θg为梯度风速、风向；αu、zg为风速剖面指数及梯度风高度，其为绝对涡旋系数fλ (式(16))及Rosby系数Roλ (=vg/fλz0)的函数；θs为流入角，其为均匀涡旋系数ξ (式(17)) 及Rosby系数Roλ的函数.2.1 台风历史数据本文研究所用的台风历史数据资料来自上海台风研究所记录的1949—2012年台风期间每6 h的台风数据资料[10]，并仅考虑香港周围250 km半径范围内的台风数据.2.2 台风关键参数概率分布估计台风中心气压差Δp0为台风中心与边际气压之差.已有研究表明，利用对数正态分布可以很好地描述其分布.此处同样利用此分布来对香港地区研究范围内的台风中心气压差Δp0数据进行拟合，拟合结果见图1(a),此分布的均值和方差分别为3.28和0.59.台风移动速度c可利用每6 h台风中心位置进行计算得到，其值介于2～65 km/h.此处利用正态分布对香港地区研究范围内的台风移动速度c数据进行拟合，拟合结果见图1(b),此分布的均值和方差分别为18.91和9.08.台风移动方向θ同样利用每6 h台风中心位置计算得到，并规定正北方向顺时针为正.此处利用双正态分布进行香港地区研究范围内的台风移动方向θ数据的拟合，拟合结果见图1(c).此分布的负样本的均值及方差分别为-67.58及52.28，正样本的均值及方差分别为53.22及38.0，样本个数比为0.835.台风最大风速半径rm为台风中心至台风最大风速的径向距离.由于不能由上海台风研究所获取的台风历史数据直接计算得到台风最大风速半径rm值，此处采用文献[11]分析得到的ln rm与台风中心气压差Δp0的关系进行台风最大风速半径rm 的估算，其表达式为式中：c0、c1 为拟合得到的常系数值；ε为误差项，假定其服从均值0、方差σε的正态分布.对香港地区，经过拟合，可知c0、c1及σε的值分别为5.023 3、-0.024 8及0.458 8.台风最小距离dmin为研究点至台风移动方向的最小距离，其可根据台风中心位置、研究点位置以及台风移动方向计算得到.此处将利用梯形分布进行香港研究范围内台风最小距离dmin的拟合，其拟合结果见图1(d).此分布的参数值分别为0、0.002.2.3 年发生率λ台风年发生率λ为研究点特定范围内每年台风发生的次数.其分布常利用泊松分布来进行拟合.通过对香港地区250 km半径范围内的年台风发生次数进行拟合，可知此地区的台风年发生率λ为2.484.2.4 台风衰减模型通常采用文献[1]提出的台风衰减模型来表征登陆以后台风强度的衰减状况，其表达式为：式中：Δp(t)为登陆t小时后的台风中心气压差，hPa；Δp0为登陆时台风中心气压差，hPa；a为台风衰减系数；b为具有正态分布的随机变量；a0、a1为利用线性拟合法确定的常数；ε为服从零均值正态分布的误差项.通过对香港地区250 km半径范围内的台风数据资料进行拟合，可知系数a0、a1分别为0.011 1、0.000 2，随机变量b的均值和方差分别为0.018 7、0.129 1，误差项ε的方差为0.018.利用Monte Carlo数值模拟方法进行特定地区台风极值风速分析的基本步骤为：1)根据台风历史数据资料，拟合确定台风关键参数概率分布(图1)，并利用Monte Carlo逆变换技术产生进行足够多次数台风风场数值模拟所需的台风关键参数数据库；2)任选一组台风关键参数，根据式(5)求得台风径向气压梯度值，放入台风风场经验模型式(3)、(4)以及(11)、(12)进行风速合成产生初始时刻的台风风场，然后假定台风以不变的移动速度c从海洋移向陆地，根据海岸线坐标计算台风登陆时刻.此后，将台风衰减模型式(19)代入式(5)计算登陆后的台风径向气压梯度值，结合台风风场模型式(3)、(4)以及(11)、(12)分别计算不同时刻登陆以后的台风风场，直至台风完全消失；3)在以上台风发生过程中，同时记录不同时刻研究点处的台风风速、风向数据；4)根据台风年发生率λ，整理得到研究点处的年最大台风风速序列，然后利用文献[12]的台风极值风速分析方法，基于极值I型分布，计算得到研究点特定重现期下的极值风速.对于台风风场经验模型应用于单次台风风场数值模拟的有效性检验、B的取值范围及讨论，详见文献[13].在台风极值风速预测过程中，利用台风风场经验模型结合拟合得到的台风关键参数概率分布，进行了10 000次台风风场的数值模拟，并记录得到了每次台风发生过程中香港地区的台风风速、风向数据，然后利用极值I型分布结合文献[12]的极值风速分析方法，计算得到了20、50、200及1 000 a重现期下香港地区梯度风高度(500 m)以及200 m高度处的台风极值风速，见表1.计算过程采用的梯度风高度及200 m高度的年最大风速的限值分别为50 m/s及45.5 m/s，上限年最大风速的取值根据蒲福风力等级表给出的台风风速下限值，采用香港风荷载规范的风速剖面推荐指数0.11从10 m高度处分别换算到梯度风高度及200 m高度处计算得到.文献[14]利用香港横澜岛1983—2006年的台风观测数据，对香港地区20、50、200、1 000 a重现期下的台风极值风速进行了预测，见表1.另外，根据香港地区的风荷载设计规范[15]计算得到香港地区梯度风高度的极值风速，并根据指数风速剖面指数0.11换算得到了200 m高度处的极值风速，见表1.由表1可看出，香港风荷载设计规范50 a重现期下200 m高度处的极值风速(53.8 m/s)比观测数据的计算结果(47.5 m/s)高约13%，这主要是因为规范在确定香港地区极值风速时，一方面直接采用了1.05的增大系数来考虑风速剖面误差带来的影响，另一方面当时规范计算极值风速时只是依据香港横澜岛1953—1980年的数据进行分析得到，与现有数据计算相比，将会增大计算得到的极值风速误差[14].而文献[14]虽然根据更多的观测数据进行了台风极值风速的计算，但是由于其没有按年最大极值风速序列进行取值计算，而是依照台风风速大于20 m/s的标准进行台风最大风速序列的构建，这将导致计算得到的香港地区不同重现期下的台风极值风速偏小.综合这几方面可知，香港地区的实际台风极值风速值应比表1给出的观测数据计算结果略大一些，而比现有香港风荷载设计规范小一些更为合理.利用台风风场经验模型进行台风风场模拟数值模拟得到的不同重现期下的香港地区设计风速比观测数据得到的结果要高，其中50 a重现期下的极值风速，比观测数据计算结果高约9%.50 a重现期下，与香港规范给出的极值风速相比，有所降低，约低4%，这正好抵消了香港风荷载设计规范在计算中所考虑的1.05的增大系数.因此，利用台风风场经验模型能模拟得到与香港地区的实际设计风速值比较接近的结果.另外，根据台风风场经验模型计算得到的50 a重现期下香港地区200 m及梯度风高度处的台风极值风速数值模拟结果进行计算可知，其对应的指数风速剖面指数值约为0.1，此值与香港规范推荐的指数风速剖面指数为0.11基本一致，由此可知利用此台风风场经验模型对台风风速剖面进行模拟可以满足要求.利用从上海台风研究所获取的1949—2012年的台风历史数据，进行了台风关键参数概率分布的拟合，给出了拟合结果，并提出了基于新的Holland径向气压参数B表达式的台风风场经验模型，然后结合Monte Carlo数值模拟方法完成了香港地区不同重现期下台风极值风速的预测，并与观测数据、香港风荷载规范的结果进行对比分析.分析结果表明，利用台风经验模型计算得到的台风极值风速介于观测数据计算结果与香港风荷载规范推荐值之间，能得到与香港地区实际设计风速比较接近的结果，也可以利用其对台风风速剖面进行较好的描述.【相关文献】[1] VICKERY P J, TWISDALE L A. Prediction of hurricane wind speeds in the United States [J]. Structural Engineering，1995, 121(11): 1691-1699.[2] VICKERY P J, SKERLJ P F, STECKLEY A C, et al. Hurricane wind field model for use inhurricane simulations [J]. Structural Engineering，2000, 126(10): 1203-1221.[3] MENG Y, MATSUI M, HIBI K. A numerical study of the wind field in a typhoon boundary layer [J]. Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，1997, 67/68: 437-448.[4] VICKERY P J, WADHERA D, POWELL M D, et al. A hurricane boundary layer and wind field model for use in engineering applications [J]. Applied Meteorology and Climatology，2009, 48: 381-405.[5] ISHIHARA T, SIANG K K, LEONG C C, et al. Wind field model and mixed probability distribution function for typhoon simulation [C]//The Sixth Asia-Pacific Conference on Wind Engineering. Seoul, Korea: [s.n.], 2005: 412-426.[6] HOLLAND G J. An analytical model of the wind and pressure profiles in hurricanes [J]. Monthly Weather Review,1980, 108: 1212-1218.[7] HOLLAND G. A revised hurricane pressure-wind model [J]. Monthly Weather Review,2008, 136: 3432-3445.[8] HOLLAND G J, BELANGER J I, FRITZ A. A revised model for radial profile of Hurricane winds [J]. Monthly Weather Review,2010, 138: 4393-4401.[9] CARDONE V J, COX A T, GREENWOOD J A, et al. Upgrade of tropical cyclone surface wind field model [R]. Washington: US Army Engineer Waterways Experiment Station, 1992.[10]YING M, ZHANG W, YU H, et al. An overview of the China Meteorological Administration tropical cyclone database [J]. J Atmospheric and Oceanic Technology, 2014, 31: 287-301.[11]XIAO Yufeng, DUAN Zhongdong, XIAO Yiqing, et al. Typhoon wind hazard analysis for southeast China coastal regions [J]. Structural Safety, 2011, 33: 286-295.[12]SIMIU E, SCANLAN R H. Wind effects on structures[M]. 3rd ed. New York: John Wiley& Sons, 1996.[13]HUANG Wengfeng, ZOU Kongqing, ZHOU Huanlin. Typhoon wind field simulationwith empirical typhoon wind field model for use in engineering applications [C]//The 13th International Symposium on Structural Engineering. Hefei: Science Press, 2014: 1596-1607.[14]HOLMES J D, KWOK K CS, HITCHCOCK P. Extreme wind speeds and wind load factors for Hong Kong [C]//The Seventh Asia Pacific Conference on Wind Engineering. Taipei: [s.n.], 2009: 801-804.[15]Buildings Department. Code of practice on wind effects in Hong Kong [S]. Hong Kong: Building Department of Hong Kong, 2004.。

台风台风是发生在热带海洋上的一种具有暖心结构的气旋性涡旋，是达到一定强度的热带气旋。

台风伴有狂风暴雨，是一种灾害性天气系统。

世界各地对台风的称呼不同，在东太平洋和大西洋称飓风，在印度洋称热带风暴，在南半球称热带气旋。

中国对发生在北太平洋西部和南海的热带气旋，根据国际惯例，依据其中心最大风力分为：热带低压（Tropical depression），最大风速＜8级，（＜17.2m/s ＝热带风暴（Tropical storm）:最大风速（8～9）级，（17.2m/s～24.4m/s）；强热带风暴（Severe tropical storm）：最大风速10～11级，（24.5～32.6m/s）；台风（Typhoon）:最大风速≥12级，（≥32.7m/s）。

台风的生命期一般为（3～8）天，台风直径一般为（600～1000）km，最大的可达2000km，最小的只有100km。

在北半球台风集中发生在7～10月，尤以8、9月最多。

据统计，每年5～11月台风可能影响或登陆我国。

全球每年平均大约有80个热带气旋发生，其中半数以上可以发展成台风，台风集中发生在西北太平洋、孟加拉湾、东北太平洋、西北大西洋、阿拉伯海、南印度洋、西南太平洋和澳大利亚西北海域等8个地区。

西太平洋是全球热带气旋发生最多的地区，约占全球总数的三分之一。

热带气旋的多发地带集中在5°～10°纬度带内，而南北半球纬度5°以内几乎没有热带气旋发生。

台风的结构台风是一种天气尺度、暖中心的强气旋性涡旋，在北半球呈逆时针旋转，在南半球呈顺时针旋转。

发展成熟的台风其要素值多呈园形对称分布，台风涡旋半径一般为（500～1000）km，铅直范围一般到对流层顶。

台风中心气压值（即风暴强度）一般在960hPa以下，在地面天气图上等压线表现为一个圆形（或椭圆形）对称的、气压梯度极大的闭合低气压系统，水平气压梯度能达（5～10）hPa/10km，台风过境时，测站气压自记曲线出现明显的漏斗状气压深谷（如下图所示），发展成熟的台风往往有台风眼，即在深厚云区的中间有一个直径为几十千米近似圆形的晴空少云区，眼区为微风或静风，气压最低，平均直径为（30～40）km。

台风模型中的holland气压场参数分析与标定台风是全球灾害的重要原因，其强度、轨迹和影响范围可以通过模式模拟来预测。

台风模式是起着重要作用的,可以帮助我们准确地预测台风的发展趋势。

因此，精确地建模台风是非常必要的。

Holland 气压场参数是模拟台风的关键参数，分析和标定这一参数对于台风模型模拟的准确性至关重要。

Holland气压场参数是用于模拟台风的非定常三维气压场模型的参数。

它包括气压、温度、水汽压和风场等参数，在台风模型中，它可以用来模拟台风的发展趋势。

Holland气压场参数可以有效地模拟大气环流场，如果参数能够准确地标定，将大大提高台风模型的准确性和精确性。

要准确地分析和标定Holland气压场参数，必须首先了解台风分组、台风路径和台风发展趋势等基本特征。

通过数据库，可以获得有关台风分组、台风路径和台风发展趋势的实时信息，从而进行准确的台风模型分析。

基于此，我们可以根据不同台风分组和路径，采用模型拟合、极限分析和数值模拟的方法，分析并标定Holland气压场参数。

这样可以确保参数的准确性和准确精度，因此，可以有效地模拟台风的发展趋势。

此外，为了进一步提高台风模型的准确性和精确性，可以采用统计预报、预报聚合和机器学习等方法，合理地拟合Holland气压场参数，并且可以根据实际的观测数据对参数进行实时纠正，以获得更准
确的台风模型。

总之，通过正确分析和标定Holland气压场参数，可以有效地提高台风模型的准确性和精确性，从而有助于提高台风预报的准确性，保证人民的生命安全。