mapbox高阶，绘制台风路径、台风预测路径、台风风圈，台风图标图片。

在当今的信息化时代，GIS（地理信息系统）技术已经在多个领域中扮演着重要的角色，其中WebGIS作为其重要的分支，广泛应用于地图信息的在线展示和处理。WebGIS技术结合Openlayers这一开源的WebGIS框架，以及Vue.js这一现代JavaScript框架，提供了强大的地图数据展示和交互能力。本文将详细介绍如何利用这些技术实现台风轨迹和风圈的可视化展示，以及相关数据文件的结构和使用方法。 台风是一种常见的自然灾害，尤其在沿海地区，其造成的损害往往巨大。因此，台风的追踪和预测成为了气象部门的重要工作之一。台风数据通常包括台风的路径、强度、风圈半径等信息，这些数据对于台风预警、防灾减灾以及灾害评估等具有重要的实际意义。在WebGIS平台上展示台风数据，能够直观地向用户展示台风的实时动态，增强公众对台风情况的了解和防范意识。 在本次提供的数据中，我们有2024年第13号台风“贝碧嘉”和第14号台风“普拉桑”的相关数据。这些数据被封装为JSON格式文件，其中包括台风的位置信息、强度等级、风圈半径等。文件名称分别为typhoon_202413_BEBINCA.json、typhoon_202414_PULASAN.json和typhoonactivity.json。在typhoonactivity.json文件中，可能包含了这两个台风的活动轨迹信息，记录了台风从生成到消散的各个阶段的位置和强度变化。 使用Openlayers+vue结合台风数据进行WebGIS展示时，首先需要在Vue项目中引入Openlayers库。然后，通过API提供的接口，加载JSON格式的台风数据文件。通过解析这些数据，可以将台风的轨迹和风圈动态地绘制在地图上。展示台风数据时，需要处理的主要有以下几个步骤： 1. 初始化地图界面：设置地图的基本参数，如中心点、缩放级别等，并加载地图底图。 2. 数据解析：将JSON格式的台风数据进行解析，提取出台风的位置、时间、风速、风圈半径等信息。 3. 台风轨迹绘制：根据解析出的台风路径数据，在地图上绘制台风的移动轨迹。 4. 台风风圈展示：根据台风的强度等级和风圈半径，在台风当前位置绘制相应大小的风圈，表示台风的影响范围。 5. 动态更新：当有新的台风数据更新时，实时更新地图上的台风轨迹和风圈信息。 通过这样的展示，用户可以非常直观地看到台风的活动轨迹以及其影响范围，从而做出相应的防灾准备和措施。此外，结合Vue.js的组件化开发理念，可以方便地将台风信息展示组件嵌入到Web应用中的任意位置，实现模块化和复用性。 当然，Openlayers+vue在WebGIS上的应用不仅仅局限于台风数据的展示。通过进一步的开发，可以扩展出更多的功能，如实时交通信息展示、人口分布统计、气候变迁分析等。这一技术组合为WebGIS领域带来了无限的可能性和强大的应用前景。

本文利用非静力平衡的中尺度模式MM5（V3）对2004年14号台风RANANIM （“云娜”）在登陆前近海加强及登陆初期的过程进行了54 h模拟，并加入人造台风优化初始场。结果表明：MM5能比较好地模拟出台风近海及登陆初期的移动路径及台风中心气压的变化。利用数值模拟结果，讨论了RANANIM （2004）台风在近海加强过程中的环流、动力和热力结构特征。发现在台风RANANIM近海加强的过程中对应有高空200 hPa净辐散场的存在，台风中心气压随净辐散值的增大而降低，反之亦然。净辐散值的减小对台风中心气压的

本文着重研究海平面温度（SST）以及2015年西北太平洋（NPO）上发生的台风CHAN-HOM和Nangka造成的降雨变化。 7月7日至13日，SST降温区主要发生在两个台风轨道的中部，在CHAN-HOM和Nangka台风通过期间，最大SST下降达到4℃以上。 由于CHAN-HOM台风和Nangka的共同作用，SST冷却现象保持了约15天。 CHANHOM台风和Nangka产生了大雨，最大日降雨量分别为120毫米（7月8日）和130毫米（7月11日）。 在a1，c区域，平均气温和降雨量基本呈正相关，相关系数为0.54，而在a2区域，平均温度和降雨量的相关系数为﹣0.6。

利用中尺度数值模式WRF，结合WRF-Var三维变分系统，同化了雷达资料和常规、非常规观测资料，对2006年第8号小型超强台风“桑美”进行数值模拟试验。结合实况验证，WRF较好地模拟本次台风暴雨过程，基本反映实况台风演变过程。利用模式输出的具有高时空分辨率的模拟结果对“桑美”台风短时强暴雨进行诊断分析，表明“桑美”台风具有较好的对称性结构，涡旋结构紧密，云团内部气流强烈辐合上升，这是降水高度集中的动力因素；中尺度辐合带以及强回波带始终环绕中心眼区呈同心圆形状逆时针旋转，验证了台风螺旋云带的形成是产生台风暴

自1972年丽塔台风袭击大连港并引发严重灾难以来，我们研究了台风引起的波高和风速的统计预测模型。 随着自然灾害发生频率和强度的增加趋势，对沿海防御基础设施的一些设计规范进行风险评估对于影响中国的经济发展和人们的生活至关重要。 现有的极端统计模型（例如Gumbel，Weibull，P-III分布或可能的最大台风/飓风（PMT / PMH），设计基准洪水（DBF））与我们的1975-1980年提出的（CEVD）模型之间的比较表明，所有已规划，已设计受到传统安全法规约束的沿海基础设施以及将来遭受台风/飓风灾害的威胁，随着极端自然灾害的增加趋势无法满足安全要求。 我们在美国的第一本出版物（J. of Waterway Port Coastal＆Ocean Eng。ASCE，1980，ww4）提出了一种用于中国海域的新模型“复合极值分布”，然后将该模型用于“飓风的长期分布”中。美国墨西哥湾和大西洋沿岸地区的特征”（OTC.1982）。 2005年的卡特里娜飓风，丽塔飓风和2012年的桑迪飓风引发的灾难证明，1982年的CEVD和CEVD已发展为多元复合极值分布（MCEVD）。 2006年MCEV

利用风场模型对台风进行数值模拟得到极值风速这一方法已被广泛应用．首先详细介绍YanMeng风场模型物理模型及数值解法；着重强调该模型中的两个随机参数：Holland参数B、等效粗糙长度z0，讨论了它们对气压场及风速的影响程度，并给出相应取值方法；最后以YanMeng风场模型作为技术背景，根据厦门气象局提供的实测台风数据对台风 DAN进行数值模拟，得到梯度风场以及台风影响下厦门地区表面风速，以证明YanMeng风场模型的可行性．

人工智能-基于BP神经网络的温州市地质灾害主控因素台风降雨空间分布及动态预测.pdf

人工智能-非线性核主成分的神经网络台风强度集合预报建模研究.pdf

IBTRACS第四版台风资料CSV版本