超强台风“利奇马”

正超强台风"利奇马",为2019年太平洋台风季第9个被命名的风暴。"利奇马"一名由越南提供,原意为一种水果。"利奇马"于2019年8月4日15时许获得日本气象厅命名,8月7日23时许升格为超强台风,向浙江沿海靠近,并于8月10日1时45分许在浙江省温岭市城南镇沿海登陆,登陆时中心附近最大风力有16级(52m/s),这使其成为2019年以来登陆中国的最强台风和     

清代登陆海南岛台风对西南地区的影响

台风导致的暴雨，是中国东部地区最重要的天气灾害之一，对西南地区也有一定的影响。本文利用文献资料中的相关记载，利用台风登陆地点与路径的相关信息，重建了若干次影响到西南地区的强台风事件，并进一步研究了清代登陆海南台风的时间特征，发现登陆海南的台风序列在１７世纪后半期与１９世纪后半期都有一个明显的高峰期。而这两个高峰期与小冰期气温的两个谷值完全吻合，说明气温变化与台风系统活动的关系，需要进一步探索。     

假如没有台风和闪电

在气象学上,台风和闪电都属于灾害性天气系统。世界上每年因受台风影响而造成的经济损失和人员伤亡是十分严重的。人们不喜欢台风,也害怕闪电。但是,在这个世界上,如果没有了台风和闪电,又将会怎样呢? 科学家说,如果没有台风,本已严峻的全球水荒就会更加严重。而台风这一热带海洋风暴的出现,却能及时地为人类提供大量的淡水资源,据测算,一个直径不算太大的台风,登陆时可带来近     

一个老社区的抗台风经验

10月2日,福州不少社区遭遇了台风“龙王”带来的强降雨,鼓楼区南街街道的七巷社区,也是其中一个。七巷社区内的房子,多为明清古民居。台风过后,七巷社区的六巷一路,全遭水患,内涝面积约0.2平方公里。但是在社区居委会和居民们的努力下,短短一天的时间,社区积水就得到控制,灾后的消毒防疫工作也正有条不紊地进行。灾前及时给大树剪枝往年台风天,最让人头疼的就是危树。大树是潜在隐患,以台风“泰利”为例,树倒砸房的事,不下3起。和其他社区一样,入户宣传防台、让危房居民迁移是必须的,但七巷社区居委会从过去的工作中吸取经验,在台风来前,通…     

台风无情人有情

1994年的17号台风,还有森拉克台风,今年的桑美台风……一次次的台风横扫温州大地,给温州人民的生命财产安全,带来了巨大的创伤。2006年8月11日,17级台风在苍南县马站镇登陆,给苍南以重创。当夜,金乡镇河尾垟村一所房子被狂风吹倒,几十个人遇难。我们可以展开合理的想象,在房子倒塌的那一瞬间,一定上演了惊心动魄的一幕:有很多对夫妻,用自己的血肉之躯,支撑起了雨点般落下来的水泥块和砖头,保全了躲藏在身边的自己孩子的生命。于是,就有了杨水花和杨一文等几个孩子先后从那所房子里死里逃生的情节。动人心弦的故事在苍南县各地连续不断地上演着。台风,是不可避免的自然灾害;但是,台风是可以预防、可以抵御的。被台风改变命运的人,有凄惨,也有奋进;有悲伤,也有让人欣慰。在台风中书写人间温暖的人、不断刷新生命纪录的人、创造奇迹的人,更是让我们感动。就让我们来——领略,大灾面前大写的人生。出于对未成年人的保护,我们将有关人物给予化名,敬请谅解。     

登陆台风近地面环境压力分布实测与建模

运用工程化台风数值模型预测台风极值风速是结构抗风设计的首要步骤。数值模拟预测之前,需进行台风径向风压和风速场的数值模拟分析。剖析了Holland提出的台风径向风压场和风速场的解析拟合模型,研究了Holland引入的台风径向风压分布系数(Holland参数β)对台风径向风压和风速分布的影响。基于Holland经验解析模型,利用浙江省内数百个近地站点实测气压数据,拟合不同风压分布系数β的计算公式,与近地站点实测气压数据实测结果进行比较验证。研究表明,最大风速半径、中心压差、台风中心纬度及海洋表面温度都会影响风压分布系数的取值,推荐的改进拟合算法更加适用于中国沿海台风登陆过程风压场演变特征分析。     

广东省沿海地区台风灾害风险评价

在全球气候变暖和快速城市化的背景下,广东省沿海地区台风灾害频发,且灾害损失严重,因此开展台风灾害风险研究具有重要意义.根据自然灾害系统理论,从台风灾害危险性、暴露性和易损性三个方面选取8个指标,引入突变理论,建立了灾害风险评价指标体系,并利用1991~2010年共20年登陆广东省的台风资料,结合社会经济条件,运用突变模型中的尖点突变和燕尾突变两种模式对广东省沿海地区14个城市进行了灾害风险评价.评价结果表明,台风灾害风险最大的城市是湛江市,最小的是东莞市;沿海地区三个岸段风险从大到小依次为:粤西沿海、粤东沿海、珠江三角洲.     

台风名称的来历

每个台风都有一个美丽的名称，如：海棠、杜鹃、麦莎等。但你知道台风名称的来历吗？     

台风的命名

人们对台风的命名始于20世纪初,多用人名来为台风命名。1997年,世界气象组织(简称WMO)台风委员会决定,西北太平洋和南海的热带气旋采用具有亚洲风格的名字命名。并从2000     

亲历台风

噼里啪啦,是谁?是老鼠在搞乱吗?轰隆隆……啊!打雷了,又停电了,到底是谁,有鬼吗,啊哈!是台风和雨在做怪。可恶呀!两个小调皮还没来前一切都很平静,现在它们一来,不是东破坏,西破坏,就是“吹破人家的花盆”,把人家辛苦栽培的花草树木给吹翻了。可恶的大雨,把人家洗晒好的衣服都滴湿了。可恶的台风把树木吹得东歪西倒,把玻璃碎片和瓦片都吹打在地上。风和雨真是不听话,过了一会儿,它们互相比赛谁的力量大。大雨很生气,就下起更大的雨,让人们都没办法看电视。大雨骄傲地说:“哼!想比过我还早得很呢!”就因为它的一句话让台风更加生气,它把瓦片…     

明清时期雷州半岛台风灾害及其防治机制研究

雷州半岛因其有着非常独特的地理环境与气候条件,台风灾害发生频繁。根据地方志、谕旨、朱批奏折、《明史》、《清史稿》、《明实录》和《清实录》等史志中关于台风灾害的史料记载可以发现:明清时期雷州半岛台风灾害发生频繁,严重危害当地农作物的生产及百姓的生命财产,对环境也产生了一定的破坏。在与台风的抗争中,雷州人民对台风发生的规律与危害有了较清晰的认识,并针对其特点采取了相应的预防和救济措施,取得了一定的成效。     

我国渔港防台风建设及其措施

由于受地理环境、功能逐步弱化情况的影响,致使一些渔港防风能力下降,不能适应现代化渔业发展的要求.每年因台风的影响,码头倒塌和渔船沉没时有发生,造成渔港严重的经济损失和人员伤亡.对渔港防台风的安全管理研究成为未来海洋世纪发展的重要课题.通过台风对渔港影响的分析表明,现代化渔港应该加强防台风建筑物建设,强化防台风监测,政府要制定有效的防台风预案,加强管理体系和宣传防范措施,及时通报气象消息和安全警示,才能最大限度内减少人员伤亡和经济损失.     

台风夜

爸爸妈妈去亲戚家喝喜酒去了,只有12岁的阿明一个人夜间守着这家公路边的小店。这是城郊常能见到的家庭杂货小店,大米、方便面、油盐酱醋、香烟、电池、蜡烛……是过路人需要什么,就卖什么的那种店。这台风说到就到,晚上8点才过,就呼呼地吼了起来。狂风像是一根巨大的鞭子在猛抽着大树和房屋,雨点就像沙子一般,一把一把地往下撒。好在爸爸妈妈走时就把小店关了门,这样的天气不会还有买主。屋外的天气使阿明有些害怕了。他丢下作业,裹起被单,躲到方桌底下,只亮一盏有防盗报警功能的小红灯。爸爸说过,即便发生地震,房顶塌下来,方桌也能顶上一阵。     

资讯ABC

超强台风"海燕"肆虐受今年第30号台风"海燕"影响,近期我国华南部分地区出现狂风暴雨,局部地区大暴雨,引发洪涝等灾害。国家减灾委办公室11月12日发布消息称,台风"海燕"已造成我国海南、广西、广东3省区313.3万人受灾,7人死亡,4人失踪,18.2万人紧急转移安置。11月8日,被称为史上最强台风的"海燕"登陆菲律宾。根据菲律宾国家减灾管理委员会发布的最新灾情通报,截至当地时间11月13日晚20时,超强台风"海燕"已造成菲律宾     

一个普通居民眼中的社区工作者

社区2005年8月初,气象部门预告台风“麦莎”即将到达宁波市。知道狂风暴雨马上来临,我急匆匆往家里赶,快到家时,迎面碰上社区居委会的小王和小陈。我说:“台风快来了,你们还不回家,现在已经是下班时间了!”小王说:“我们要去看看各家的阳台是不是都清理了,要是台风把花盆吹下来     

当台风危及儿童生命的时候……

1973年9月13日夜11时,太平洋飓风以13号风球的名义横扫琼万大地。当时我所在的东岭农场场部,漆黑如墨,阵风怒吼,大雨滂沱。台风裹夹着暴雨,掀动杂物碎石、朽木瓦     

网络跟踪与粤西地区的台风报道——以“图读湛江”关于台风“启德”与“灿都”的报道为例

传统媒体的连续报道在网络时代已经发展为时间以分秒计算的网络跟踪。网络外宣媒体"图读湛江"2012年对于台风"启德"的系列报道与2010年对于台风"灿都"的相关报道,注意发挥"图读"优势,多栏目、多角度、多联系、多呼应地提供了网络跟踪方面较为成功的范例,拓宽了灾害报道乃至粤西地区的台风文化研究的领域。     

1939年青岛风暴潮灾害及其赈救述论

1939年8月底9月初,生成于太平洋的台风从正面登陆青岛,给青岛的社会经济和人们生命财产造成巨大损失。台风过后,青岛救灾委员会联合青岛各部门及社会各界展开了灾后救援行动,募集赈款赈济,通过对乡村灾民蠲缓赋税减少灾民损失。这场风暴潮灾害和灾后赈救,也暴露了青岛在灾害预防方面薄弱和灾后赈救的一些不足,为后世以借鉴。     

基于改进的神经网络模型预测气象灾害经济损失——以广东省台风灾害为例

以广东省台风灾害为例,利用遗传算法改进BP神经网络形成GA-BP神经网络模型,将台风最大风力、台风最大风速、受灾人数、转移安置人数和农作物受灾面积5种变量作为致灾因子,进入神经网络模型,并作为GA-BP神经网络输入数据对直接经济损失进行预测。结果表明:在物价调整前GA-BP神经网络模型和单一BP神经网络模型的平均相对误差分别为17.30和22.86,物价调整后两者的平均相对误差分别为6.27和12.51,这意味着只有将各年份台风灾害直接经济损失调整到同一物价水平上,才能达到最优结果,且GA-BP神经网络模型的预测结果始终优于单一BP神经网络模型;鉴于GA-BP神经网络模型的适用性和参考价值,有关政府部门可在气象灾害发生后,采用该方法对灾情数据进行预测,提升政府在灾情统计方面的时效性,进而在应急财政投入方面迅速作出反应。     

经历台风

台风“麦莎”来了!窗外一下子乌云密布,狂风怒号。忽然。一道闪电划破天际,照亮了天空,紧接着便是一声震耳欲聋的雷声。大雨倾盆而下,我连忙关上了窗户。风夹杂着雨,把窗户打得发抖,我被吓坏了。“飕飕飕”——又是一阵狂风吹过,还伴着雨棚上雨点撞击的声音。“房子会不会倒,我们会不会死?”我眼前飞快地闪过一大片房子被吹倒,我们有的被砸死,有的被埋在里面出不来的悲惨画面,我害怕极了!我壮着胆子向窗外看去。暴雨在冲刷着这个世界,把树打弯了腰,把花打落了下来。硕大的雨点,被狂风吹得倾斜,疯狂猛烈地冲向大地。垃圾袋被吹得胡乱飞舞,广…