2010–2018年黃海、東海海域颱風數據集

2010–2018年黃海、東海海域颱風數據集
作者:王春曉 王旭 劉長華 賈思洋 王彥俊
2020年1月6日
本作品收錄於《中國科學數據
王春曉, 王旭, 劉長華, 等. 2010–2018年黃海、東海海域颱風數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2019. (2020-01-06). DOI: 10.11922/csdata.2019.0080.zh.


摘要&關鍵詞

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摘要:颱風是破壞力極強的氣象災害,風速風向、氣壓以及波高觀測數據體現了颱風的移動路徑和強度變化。本數據集基於中國科學院近海觀測研究網絡黃海站、東海站(簡稱黃海站、東海站)各浮標系統在2010–2018年獲取的颱風觀測數據處理形成,原始數據根據浮標運行維護記錄並結合實際情況進行質量控制。為了更為直觀形象地展示各參數在颱風經過期間的變化情況,還提供了304張颱風觀測數據曲線圖。本數據集主要為颱風基礎研究、颱風預報、防台決策等提供數據支撐。

關鍵詞:颱風;風速風向;氣壓;波高;黃海;東海;長期實測

Abstract & Keywords

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Abstract: The typhoon is a very destructive meteorological disaster, and the wind speed and direction, the air pressure and the wave height observation data show the movement path and intensity change of the typhoon. The dataset is based on the long-term processed typhoon observation data from 2010 to 2018 acquired by the buoys of Yellow Sea station & East China Sea Station of the Offshore Marine Observation and Research Network, Chinese Academy of Sciences (Yellow Sea station, East China Sea Station). The original data of dataset are processed according to buoy operation and maintenance records and the actual situation. In order to show the variation of the parameters during the typhoon more visually, 304 graphics of typhoon observation data are also provided. The dataset is mainly providing data support for typhoon base research, typhoon forecast, typhoon prevention decision and so on.

Keywords:  typhoon; wind speed and direction; atmospheric pressure; wave height; Yellow Sea; East China Sea; long-term actual observation

數據庫(集)基本信息簡介

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數據庫(集)名稱 2010–2018年黃海、東海海域颱風數據集
數據作者 王春曉、王旭、劉長華、賈思洋、王彥俊
數據通信作者 劉長華(lch@qdio.ac.cn)
數據時間範圍 2010–2018年
地理區域 地理範圍包括北緯38°45′35″–29°45′14″,東經124°00′00″–119°35′13″,涉及:北黃海獐子島附近海域、黃海山東沿海海域以及東海長江口至舟山群島外海海域。
數據量 104.6 MB
數據格式 *.csv,*.png
數據服務系統網址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/924
基金項目 國家自然科學基金(41876102);中國科學院戰略性先導科技專項(XDA1906020303);中國科學院科研儀器設備研製項目(YJKYYQ20170010)。
數據庫(集)組成 本數據集由2部分組成,其一為表格型數據,其二是數據圖形。表格型數據集名為「2010–2018年黃、東海海域颱風浮標觀測數據.zip」共包括154個數據表(格式為csv),每一個表按照年份、颱風號和浮標號命名,數據量為1.6 MB。數據圖形為「2010–2018年黃、東海海域颱風浮標觀測數據曲線圖.zip」,包括304張「風速-風向-氣壓變化曲線」或「風速-風向-波高曲線」圖,圖形的格式為png,每一張圖按照年份、颱風號、浮標號和參數代碼命名,數據量103 MB。

Dataset Profile

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Title A typhoon dataset of the Yellow Sea and East China Sea from 2010 to 2018
Data corresponding author Liu Changhua (lch@qdio.ac.cn)
Data authors Wang Chunxiao, Wang Xu, Liu Changhua, Jia Siyang, Wang Yanjun
Time range 2010 – 2018
Geographical scope 38°45′35″N–29°45′14″N, 124°00′00″E–119°35′13″E, specific areas include: sea area near Zhangzi Island in North Yellow Sea, off-shore area of Shandong in Yellow Sea and sea area from Yangtze River estuary to the Zhoushan archipelago.
Data volume 104.6 MB
Data format *.csv, *.png
Data service system <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/924>
Sources of funding National Natural Science Foundation of China (41876102); Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA1906020303); Research Equipment Development Project of Chinese Academy of Sciences (YJKYYQ20170010).
Dataset/Database composition The dataset consists of 2 subsets in total. It comprises table data and image data. The subsets are recorded as 「Typhoon observation data of buoys in the Yellow Sea and East China Sea from 2010 to 2018.zip」 and Image datasets of 「Graphics of typhoon observation data of buoys in the Yellow Sea and East China Sea from 2010 to 2018.zip」: (1) The dataset is made up of 154 tables, named by year, typhoon and buoy, with a data volume of 1.6 MB; (2) Image dataset is made up of 304 images, which show long-term time series wind speed-direction & air pressure or wind speed-direction & wave height change, with a data volume of 103 MB. Every image is named by year, typhoon, buoy and parameter code.


引 言

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颱風由熱帶洋面生成的熱帶氣旋發展而來,是破壞性極強的災害性天氣系統[1]。我國因特殊的自然地理環境,成為全球受颱風影響最嚴重的國家之一[2]。因此,深入開展颱風基礎研究,提高對颱風的實時監測和預報能力,減少颱風災害造成的損失至關重要。然而缺乏颱風長期實時觀測數據是制約颱風研究和影響颱風預報精度的重要原因[3]。海上實時監測系統為我們提供了全新的手段,它能夠較以往更早、更及時監測到颱風環流系統引起的海上水文、氣象要素的連續、實時變化,有利於更準確預報颱風移動路徑,提高風暴潮預警的準確率[4]。基於海上實時監測系統建設的緊迫性和重要性,中國科學院海洋研究所在「十一五」至「十二五」期間在中國科學院三期創新項目的支持下,完成了以海洋水面觀測浮標系統為主的黃海站和東海站的建設,具體包括海洋浮標觀測系統、垂直剖面觀測系統、綜合觀測潛標系統和自動氣象站系統等,形成體系完整的海上實時監測網絡,可對海洋氣象、水文和水質參數進行長期監測[5][6][7]

本數據集匯總了黃海站、東海站2010–2018年期間每個浮標在颱風經過時獲取的極大風速和風向、最低氣壓、最大波高觀測數據,以及每個浮標的風速–風向–氣壓變化曲線和風速–風向–波高曲線。有些浮標因獲取的參數數據不全,只有觀測數據,而無相關曲線。

1 數據採集和處理方法

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1.1 浮標站位分布

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黃海站、東海站的觀測海域分布於我國北自鴨綠江口、南至舟山外海的廣闊海域,主要觀測區域包括以大連獐子島為核心的北黃海海域,以榮成楮島為核心的榮成外海海域,以青島靈山島為核心的青島外海海域、日照外海和三山島外海,以花鳥島為核心的長江口至舟山群島外海海域等,共4個核心觀測海域。兩個海上觀測研究台站的穩定運行,積累了大量包括氣象(氣溫、濕度、氣壓和能見度)、水文(海流和波浪)和水質(水溫、鹽度、濁度、葉綠素、溶解氧)等類型的長期連續實時觀測數據。黃海站、東海站於2009年6月布放首套浮標系統,截至2018年12月已有21套浮標系統投入使用,具體位置分布見圖1,其中有14套浮標(表1)安裝了全套氣象傳感器和水文水質傳感器,獲取了颱風經過時的全面的觀測數據。


圖片

圖1 黃海站、東海站浮標站位分布


表1 黃海站、東海站獲取颱風觀測數據的浮標情況

站位 浮標 獲取數據時間 布放位置 獲取颱風數量 備註
黃海站 01號 2009年6月 大連獐子島附近海域 6 直徑3 m鋼製浮標
07號 2010年6月 榮成楮島附近海域 10 直徑3 m鋼製浮標
09號 2010年7月 青島靈山島附近海域 12 直徑3 m EVA浮標
17號 2014年10月 青島仰口附近海域 5 直徑10 m鋼製浮標
18號 2014年10月 青島董家口外海海域 5 直徑10 m鋼製浮標
19號 2014年8月 日照近海海域 5 直徑3 m鋼製浮標
東海站 06號 2009年8月 舟山海礁附近海域 27 直徑10 m鋼製浮標
10號 2013年9月 長江口崇明附近海域 16 直徑3 m鋼製浮標
11號 2010年4月 舟山花鳥島附近海域 20 直徑10 m鋼製浮標
12號 2010年5月 舟山黃澤洋附近海域 17 船型浮標
13號 2010年5月 舟山小洋山附近海域 10 直徑3 m鋼製浮標
14號 2011年3月 舟山長江口外海海域 20 船型浮標
15號 2012年7月 東經124°附近海域 14 直徑10 m鋼製浮標
20號 2012年6月 舟山六橫島附近海域 20 直徑10 m鋼製浮標


1.2 數據處理

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黃海站、東海站各浮標的觀測數據均是通過CDMA、GPRS和北斗三種無線通信方式實時地發送到陸基數據接收系統進行展示和入庫存儲。在處理颱風觀測數據時,首先在中央氣象台的颱風網上從2009年6月起開始查詢每個經過我國黃海和東海的颱風信息,根據颱風路徑初步判斷有哪些浮標可能獲取到颱風數據,並確定數據獲取的大致時間範圍。然後從數據庫中提取相應浮標在該大致時間範圍的最低氣壓、極大風速、極大風速的風向、最大波高數據,優先提取CDMA數據。當出現數據有缺失的情況,再查詢對應時間是否有GPRS數據或北斗數據,如果有則進行補充。最後繪製氣壓變化曲線,由氣壓變化來判斷各浮標是否獲取到颱風觀測數據。對於獲取到的颱風觀測數據依據颱風經過時氣壓變化規律以最低氣壓的時間點為中心截取颱風影響期間的數據作為浮標獲取的颱風完整觀測數據,通過總結全部數據的規律最終確定66個小時為普遍颱風影響時間範圍。存在少數特殊情況,66個小時的數據不足以體現颱風觀測數據變化的全過程,則經過具體分析後確定合適的數據截取時間範圍。自2010年8月開始獲取第一個颱風數據以來,至2018年12月黃海站、東海站共獲取28個颱風經過時的觀測數據,每個颱風的數據獲取情況詳見表2。


表2 黃海站、東海站颱風數據獲取情況

年份 序號 颱風名稱 生成日期 數據獲取浮標
2010 4號 電母 8月8日 06、11、12
2011 5號 米雷 6月22日 01、06、07-、09、11、12、13、14
9號 梅花 7月28日 06、07#、09
2012 7號 卡努 7月16日 06、11#、12、14、20
10號 達維 7月28日 06、09、11#、12、14、15#
11號 海葵 8月3日 06、11#、12#、13#、14#、15#、20
14號 天秤 8月19日 06、11#、12#、13#、14、15、20
15號 布拉萬 8月20日 01、06、07、09、11-、12#、13#、14、15、20
16號 三巴 9月11日 01、07#、09、12#、14、15、20#
2013 4號 麗琵 6月18日 06、15#
15號 康妮 8月26日 06、15#、20
23號 菲特 9月30日 06、10#、15#、20
24號 丹娜絲 10月4日 06、10#、15#、20
2014 7號 海貝思 6月14日 06、10、11、12、13、14-、20
8號 浣熊 7月4日 06、10、11、13、14-、20
10號 麥德姆 7月18日 01、06、07、09、10、11、13、14-、20
12號 娜基莉 7月29日 06、07、09、10、11、13、14、20
16號 鳳凰 9月18日 06、10、11、13、14、20
2015 09號 燦鴻 6月30日 06、07、09、10、14、15、17、18、19、20
2016 14號 莫蘭蒂 9月10日 06、10、11、12、14
16號 馬勒卡 9月13日 06、10、11、12、14
18號 暹芭 9月28日 06、10、11、12、14
2017 18號 泰利 9月9日 06、20#
2018 10號 安比 7月18日 06、09、10、11、12、14、15、17#、18、19、20
12號 雲雀 7月25日 06、10、11、12、14、15、20
18號 溫比亞 8月15日 01、06、07、09、10、11、12、14、15、17、18#、19、20
19號 蘇力 8月16日 01、06、07、09、10、11、12、14、15、17、18#、19、20
25號 康妮 9月29日 06、07、09、10、11、12、13、17、18、19#、20


註:帶「#」的浮標意為該浮標獲取的觀測數據缺失較多;帶「-」的浮標意為缺少某一個參數的數據。

1.3 曲線繪製方法

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為了直觀地描述颱風觀測數據各參數的變化情況,本數據集還包含了颱風觀測數據的變化曲線圖,曲線繪製基於Vue框架實現數據的邏輯交互,實現數據與表現圖層的雙向數據綁定,通過Echarts圖形插件對數據進行表達,以折線的方式表現氣壓、波浪觀測參數變化,風速變化除了使用折線方式,還以SVG圖形表現不同時間下的風向變化,風向標記形狀參照中國天氣網的形式,以22.5 °為間隔分為16個方位(圖2),風向標記含義及對應的範圍見表3,同時利用風向變化標記的顏色不同將風速分為5個範圍,各顏色對應的範圍見表4。


圖片

圖2 風向16方位


表3 風向標記含義及範圍對照表

序號 風向範圍 風向含義 標記 序號 風向範圍 風向含義 標記
1 348.76–11.25 ° 北 N 圖片 9 168.76–191.25 ° 南 S 圖片
2 11.26–33.75 ° 北東北NNE 圖片 10 191.26–213.75 ° 南西南SSW 圖片
3 33.76–56.25 ° 東北 NE 圖片 11 213.76–236.25 ° 西南 SW 圖片
4 56.26–78.75 ° 東東北ENE 圖片 12 236.26–258.75 ° 西西南WSW 圖片
5 78.76–101.25 ° 東 E 圖片 13 258.76–281.25 ° 西W 圖片
6 101.26–123.75 ° 東東南ESE 圖片 14 281.76–303.75 ° 西西北WNW 圖片
7 123.76–146.25 ° 東南 SE 圖片 15 303.76–326.25 ° 西北NW 圖片
8 146.26–168.75 ° 南東南SSE 圖片 16 326.26–348.75 ° 北西北NNW 圖片


表4 風速範圍顏色對照表

序號 風力級數 名稱 風速(m/s) 顏色
1 0–5 靜–清勁風 0–10.7 圖片
2 6–7 強風–疾風 10.8–17.1 圖片
3 8–9 大風–烈風 17.2–24.4 圖片
4 10–11 狂風–暴風 24.5–32.6 圖片
5 12級以上 颶風及以上 ≥32.7 圖片


2 數據樣本描述

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本數據集包括表格型數據和圖形數據。表格型數據文件包含154個csv文件,存放每個浮標獲取颱風經過時的氣壓、風速、風向和波高數據。數據表單所包含的具體字段名稱、類型和樣例見表5。每個浮標的數據採集間隔根據浮標的供電系統情況、傳感器的配置等進行設置,同一個浮標在不同時期的數據採集間隔也有所不同,包括10 min、30 min和60 min三種情況,具體見數據表單中日期時間的間隔。


表5 各浮標颱風觀測數據表內容

表內容序號 字段名稱 量綱 數據類型 樣例數據
1 日期時間 - 文本型 2010/8/8 21:00
2 氣壓 hPa 數值型 1005.5
3 風速 m/s 數值型 8.8
4 風向 ° 數值型 167
5 波高 m 數值型 2.6


圖形壓縮文件包含每個颱風各浮標觀測數據的風速–風向–氣壓變化曲線和風速–風向–波高曲線,共304張曲線圖,圖形格式為png,示例圖如圖3和圖4。


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圖3 2010年第4號颱風「電母」期間06號浮標風速–風向–氣壓曲線


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圖4 2010年第4號颱風「電母」期間06號浮標風速–風向–波高曲線


3 數據質量控制和評估

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黃海站、東海站各海洋觀測浮標系統的設計參照海洋行業標準《小型海洋環境監測浮標》(HY/T143—2011)和《大型海洋環境監測浮標》(HY/T142—2011)執行;觀測儀器的選擇參照《海洋水文觀測儀器通用技術條件》(GB/T 13972—2010)執行;重要海洋氣象、海洋水文、水質等參數的觀測工作參照《海洋調查規範》(GB/T 12763—2007)和《海濱觀測規範》(GB/T 14914—2006)執行。有關颱風各觀測參數的技術指標見表6。


表6 浮標颱風各觀測參數技術指標

序號 測量參數 測量範圍 測量準確度 分辨率
1 風速 0~100 m/s ±0.3 m/s或讀數的1% 0.1 m/s
2 風向 0~360 ° ±3 ° 1 °
3 氣壓 500~1100 hPa ±0.2 hPa(25 ℃),0.3 hPa(−40~60 ℃) 0.01 hPa
4 波高 0.2~25 m ±(0.1+H×10%)m,H為實測波高值 0.1 m


由於海洋綜合觀測浮標在海上無人值守長期運行,受複雜多變的海況氣候或傳感器自身問題以及人類活動破壞等影響,會造成傳感器故障、採集器故障、通信系統故障或者浮標整體在岸上進行維修等情況,從而導致數據缺失或者數據無效的情況。因此,在處理浮標颱風觀測數據時,根據浮標詳細的運行維護歷史記錄確定每個颱風期間各浮標是否在位運行,安裝的各傳感器是否都正常工作,剔除確定無效的觀測數據,並結合實際情況剔除明顯有悖事實的數據,但同時為最大程度地保證數據完整性,對於部分存在疑義的數據未進行剔除。如果某個浮標無相關數據或缺少的數據太多,無法體現颱風經過引起的變化情況,則不進行曲線繪製。

4 數據價值

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本數據集的颱風觀測數據全部由海上長期定點運行的浮標實時獲取,無論浮標的數量還是觀測時長均為國內之最,2010–2018年經過我國黃、東海的颱風幾乎均被黃海站和東海站的浮標獲取到實時觀測數據,這些來之不易的數據彌補了我國在颱風研究中缺乏長期實測數據積累的不足,可為颱風基礎研究的深入開展提供數據支撐,為颱風預報預警工作提供參考,為沿海政府部門開展颱風預防工作提供科學依據[6]

為方便使用,本數據集除了提供csv格式的各浮標颱風觀測的數據表,還提供了相應的數據曲線,採用曲線趨勢與圖標方向、顏色變化相結合的方式,更為直觀形象地體現各參數在颱風經過期間的變化情況。

5 數據使用方法和建議

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為了方便數據使用和查詢,本數據集的表單數據文件命名由年份、颱風號和浮標號組成,例如2010年第4號颱風「電母」期間06號浮標獲取的觀測數據文件名為「201004_06」。圖形數據以颱風劃分文件夾,以年份加颱風號作為文件夾名,例如2010年第4號颱風「電母」的文件夾名為「201004」,具體的曲線圖命名由年份、颱風號、浮標號和參數代碼組成,例如2010年第4號颱風「電母」期間06號浮標獲取風速–風向–氣壓變化曲線文件名為「201004_06-WP」,風速–風向–波高曲線文件名為「201004_06-WW」。

致 謝

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感謝黃海站、東海站的畢靖雯在數據整理和曲線圖繪製付出的工作,感謝黃海站和東海站維護船隻的工作人員給予的支持。

參考文獻

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  1. 趙聰蛟, 馮輝強, 祝翔宇, 等. 象山港海洋監測浮標在強颱風「海葵」影響期間的可靠性分析[J]. 熱帶海洋學報, 2015, 34(2): 8-14.
  2. 端義宏. 登陸颱風精細結構的觀測、預報與影響評估[J]. 地球科學進展,2015, 30(8) :847-854.
  3. 曹敏傑, 劉曾宏, 王振峰, 等. 颱風海域實時海洋監測及其應用研究綜述[J]. 氣象科技進展, 2017, 7(4): 47-52.
  4. 曾銀東. 海上實時監測系統在颱風「鳳凰」監測預報和防禦中的應用[J]. 海洋預報, 2010, 27(1): 19-23.
  5. 劉長華, 王春曉, 王旭, 等. 錨定式海洋水體剖面觀測技術的研究與應用[J]. 海洋科學, 2019, 43(12): 1-9.
  6. ^ 6.0 6.1 劉長華, 王旭, 賈思洋, 等. 東海浮標綜合觀測網絡支撐海洋環境保護和防災減災預報[J]. 中國科學院院刊, 2019, 34(10): 1186-1194.
  7. 李穎虹, 王凡, 王東曉. 中國科學院近海海洋觀測研究網絡建設概況與展望[J]. 中國科學院院刊, 2008, 23(3): 274-79.

數據引用格式

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王春曉, 王旭, 劉長華, 等. 2010–2018年黃海、東海海域颱風數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-12-25). DOI: 10.11922/sciencedb.924.


 

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