数理统计方法在海浪灾害特征分析中的应用

作者：任姝彤1 2  张滨2

单位：1. 中国海洋大学, 山东青岛266100; 2. 国家海洋环境预报中心, 北京100081

关键词：数理统计 单因子回归分析法 灾害性海浪过程

分类号：P731.22

出版年·卷·期（页码）：2015·32·第四期（90-94）

摘要：

利用数理统计方法对46a来中国沿海灾害性海浪过程进行分析,得出台风浪灾害、冷空气气旋浪灾害的年际分布规律,并采用回归分析法预测灾害性海浪过程多年变化趋势。结果显示:中国沿海台风浪灾害偏轻年份少于冷空气气旋浪灾害,但台风浪灾害程度更轻,使用ARIMA模型可以预测未来多年灾害性海浪年过程变化趋势。

Wave disasters in the China seas happen with a high frequency and cause infinite damage. The disastrous waves in the past 46 years in the China seas are analyzed in this paper by the mathematical statistic method. The results show that the typhoon wave disasters, cold air and cyclone wave disasters have an inter-annual variability. The single factor regression analysis method is used to predict variation trend of disastrous waves.The results show that it is less frequent when wave hazards induced by typhoon is abnormally weaker than that of hazard induced by cold-air cyclone. However, the typhoon wave causes less damage comparing to that of cold-air cyclone.

参考文献：

[1] 许富祥, 余宙文. 中国近海及其邻近海域灾害性海浪监测和预报[J]. 海洋预报, 1998, 15(3): 63-68. [2] 冯士筰, 李凤歧, 李少菁, 等. 海洋科学导论[M]. 北京: 高等教育出版社, 1999. [3] 杨良华. 主要天气系统影响下中国沿海的海浪分布[J]. 航海技术, 2002, (2): 31-32. [4] 叶涛, 郭卫平, 史培军. 1990 年以来中国海洋灾害系统风险特征分析及其综合风险管理[J]. 自然灾害学报, 2005, 14(6): 65-70. [5] 国家海洋局. 中国海洋灾害公报[R]. 1989-2013. [6] 管长龙. 我国海浪理论及预报研究的回顾与展望[J]. 青岛海洋大学学报, 2000, 30(4): 549-556. [7] 孙璐, 黄楚光, 蔡伟叙, 等. 广海湾海浪要素的基本特征及典型台风过程的波浪分析[J]. 热带海洋学报,2014, 33(3): 17-23. [8] 张薇, 高山, 阉忠辉, 等. 渤海灾害性海浪特征分析[J]. 海洋预报,2012, 29(5): 73-77. [9] 许富祥. 一种台风浪长期预测方法的探讨[J]. 海洋预报, 1995, 12(2): 67-73. [10] 许富祥. 1998~2002 年海洋灾害与减灾[J]. 海洋预报, 2004, 21(2): 9-13. [11] 邢闯, 李本霞. 中国近海2012 年灾害性海浪分析及2013 年预测[J]. 海洋预报, 2013, 30(3): 1-8. [12] 王红瑞, 康健, 林欣, 等. 水文序列ARIMA模型应用中存在的问题与改进方式[J]. 系统工程理论与实践, 2008, (10): 166-176.

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