tanshi0808 2023-04-18 21:21 采纳率: 26.3%
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MATLAB编写热带气旋探测算法

编写一段MATLAB算法
要求如下,例如:下载ERA5台风相关数据后,根据图中所给6个要求,能够挑选出符合要求的台风。

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  • 「已注销」 2023-04-18 21:49
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    引用new bing部分回答作答:没有写读取数据部分的代码,你需要的话可以问我。
    以下是一个简单的热带气旋探测算法,使用ERA5数据,可检测符合给定要求的台风。

    % 下载ERA5数据并读取变量
    % 假设以下变量已经存在
    % u850, v850, t850, u300, v300, t300: 指定时间的zonal (u)、meridional (v) 风速和温度
    % lon, lat: 经纬度数据
    % time: 时间轴数据
    
    % 1.计算相对涡度
    dx = 110e3*cosd(lat); % 计算网格间隔
    dy = 110e3;
    dvdx = gradient(v850, dx); % 计算v的x方向梯度
    dudy = gradient(u850, dy); % 计算u的y方向梯度
    vorticity = dudy - dvdx; % 计算相对涡度
    
    % 2.计算850hPa的最大风速
    wind_speed_850 = sqrt(u850.^2 + v850.^2); % 计算风速
    max_wind_speed_850 = max(wind_speed_850, [], 'all'); % 计算最大风速
    
    % 3.计算暖芯
    [~, max_vorticity_idx] = max(vorticity, [], 'all', 'linear'); % 最大相对涡度的索引
    [lat_idx, lon_idx] = ind2sub(size(vorticity), max_vorticity_idx); % 最大相对涡度的经纬度索引
    lat_box = lat(lat_idx-5:lat_idx+4, lon_idx-5:lon_idx+4); % 选取10°x 10°的经纬度格网
    lon_box = lon(lat_idx-5:lat_idx+4, lon_idx-5:lon_idx+4);
    t300_box = t300(lat_idx-5:lat_idx+4, lon_idx-5:lon_idx+4); % 选取相应区域内的300,500和700 hPa的温度
    t500_box = t500(lat_idx-5:lat_idx+4, lon_idx-5:lon_idx+4);
    t700_box = t700(lat_idx-5:lat_idx+4, lon_idx-5:lon_idx+4);
    mean_t300_box = mean(t300_box, 'all'); % 计算均值
    mean_t500_box = mean(t500_box, 'all');
    mean_t700_box = mean(t700_box, 'all');
    max_t_box = max([t300_box(:); t500_box(:); t700_box(:)]); % 计算最大温度
    temp_deviation = [max_t_box - mean_t300_box, max_t_box - mean_t500_box, max_t_box - mean_t700_box]; % 计算温度偏差
    sum_temp_deviation = sum(temp_deviation);
    
    % 4.比较850hPa和300hPa的最大风速
    max_wind_speed_300 = max(wind_speed_300, [], 'all'); % 计算最大风速
    
    % 5.在北印度洋应用半径阈值
    if in_nio(lon_box, lat_box)
    radius_threshold = 200e3; % 200 km 半径阈值
    max_wind_speed_latlon = max(wind_speed_850, [], 'all', 'linear'); % 最大风速的经纬度索引
    [storm_lat_idx, storm_lon_idx] = ind2sub(size(wind_speed_850), max_wind_speed_latlon); % 最大风速的经纬度
    [storm_lat, storm_lon] = deal(lat(storm_lat_idx), lon(storm_lon_idx)); % 最大风速的经纬度值
    % 计算最大平均风速的半径
    [R, ~, ~] = distance(storm_lat, storm_lon, lat_box, lon_box, referenceSphere('Earth', 'meters'));
    radius = mean(R(wind_speed_850 > 0.75*max_wind_speed_850));
    % 如果最大平均风速的半径大于半径阈值,则认为不是台风
    if radius > radius_threshold
    is_typhoon = false;
    end
    end
    
    % 6.计算台风的持续时间
    time_threshold = 36*3600; % 36小时
    typhoon_duration = time(end) - time(1); % 台风持续时间
    if typhoon_duration < time_threshold
    is_typhoon = false;
    end
    
    % 检查是否符合要求
    % 注意: 下面这些门槛值可能需要根据具体的数据集和应用场景进行调整
    if vorticity(storm_lat_idx, storm_lon_idx) > 2.1e-4 ...
    && max_wind_speed_850 > 22.0 ...
    && sum_temp_deviation > 2.0 ...
    && max_wind_speed_850 > max_wind_speed_300 ...
    && is_typhoon ...
    && typhoon_duration > time_threshold
    % 符合要求,输出台风的相关信息
    fprintf('Detected a typhoon with maximum wind speed of %f m/s at (%f, %f) at time %s.\n', ...
    max_wind_speed_850, storm_lat, storm_lon, datestr(time(storm_time_idx)))
    end
    

    上述代码中使用了以下辅助函数:

    • gradient: 计算向量的梯度,用于计算相对涡度。
    • mean: 计算矩阵的平均值,用于计算温度均值。
    • max: 计算矩阵的最大值,用于计算最大风速。
    • ind2sub: 将矩阵索引转换为对应的行列索引。
    • distance: 计算两点之间的距离,用于计算台风的半径。

    还需要根据具体的数据集和应用场景进行调整和优化。

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