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历史台风登陆点统计(1949-2014)

 sjw0923cn 2017-09-22
1、最普通的台风路径强度信息

通常台风路径和强度信息都是以数字和字符形式存储的。比如以下图片展示的是从1848年到2015年全球热带气旋的编号、位置、强度等信息的一部分,这个数据总共有19万多行。这是一个最普通的关于台风的数据,但是如果不对它进行可视化分析,我们光看着这19万行的数据,肯定是头痛不已。

如何将上面表格中的数据变成一条条我们看到的台风路径图和一张张台风强度变化图,就需要我们写程序提取相关信息并制图进行可视化。

2、台风路径和强度可视化

将上面那个文件中的19万多条信息中的全球热带气旋的位置标识到地图上去,会是怎样一个效果?肯定有很多小伙伴急切的想知道这个答案。

当我第一次接触到这个数据时,我的想法也和大家一样。于是,我就动手做了下面这张图。


图中展示了全球自1848年以来的所有热带气旋的位置,可以看到西北太平洋、北大西洋这两个洋面上的热带气旋个数是最多的,其次是东北太平洋和南印度洋。而秘鲁以西的洋面没生成过一个热带气旋、南美和非洲大陆之间的南大西洋也仅有一百多年来也只有3个较弱的热带气旋生成,为什么?这其实是一个很严肃很有意思的科学问题,在这里就不继续展开分析了,想必在座的各位肯定有牛人知道,大家也可以思考一下这个问题。

此外,上图中颜色较红的那部分点是早期的台风记录(我以1949年为界限),实际上北大西洋、南印度洋等海域对于早期的台风记录比较完整,而对于西北太平洋的台风,我们国家的正式官方记录是从1949年开始的,日本则是从1951年开始的。因此上图中西北太平洋没有红点(早期记录)出现。

看到这里,想必有小伙伴又会说,那么多台风点,看都看不清,没什么意义嘛。是的,上图只能看个大概,我们需要更深入的去挖掘每年、每月甚至每个台风的信息。

我们将以2014年的西北太平洋海域台风季为例,看看那一年的台风的路径和强度是什么样分布的。


2014年在西北太平洋海域共有27个台风生成,它们各自的路径如上图左侧所示。台风路径的粗细标志着台风近中心最大风速,线条越粗表示风速越大。上图右侧是一个时间序列图,不同颜色表示不同台风在当年的时间跨度,当然,粗细的设置是和左边路径是类似的,越粗表示强度越强。

当然,我们也可以突出显示某个台风。下图绿色凸显的是2014年超强台风威马逊的路径,威马逊当时给海南造成了巨大破坏。我们可以利用鼠标悬停看这个台风各个时间节点的强度(风速)信息。

如果将多年的台风路径和强度变化做成一张GIF动画图,会不会更有意思?!

嗯,我向来就是那种想做什么就动手去做的人!


(由于公众号限制GIF图片不能超过2M,因此只能以压缩后的GIF图片展现给大家,可能效果不是十分理想。各位如果有兴趣,可以在公众号后台给我留言,我可以将原图发给大家。)

台风登陆的可视化

我国是受台风侵袭较为厉害的国家,台风资料数据库中记录的登陆信息一般包含登陆时间、登陆地点、登陆时最大风速和最低气压等。和台风路径强度一样,这些信息虽然详实,但是数量过多往往容易使人产生审美疲劳。这就又需要对其进行可视化,才能做到直观易懂。

通过简单统计1949年到2014年,每年登陆我国的台风次数的中位数是12次(包括二次及以上登陆数据)。历年登陆台风的次数曲线图如下图所示,可以看到登陆次数最多的是1961年的22次,最少的是7次。整体上看,登陆次数的趋势是在缓慢减少的(途中红色虚线所示)。

那么建国以来,台风在各个省的登陆频次是怎么个分布呢?请看下图:


可以看到,建国以来,台风登陆广东的次数最多,达244次,其次依次是海南(155次)、台湾(140次)和福建(118次),上述四个省份的登陆次数均超过100次。有意思的是,天津也有一个台风登陆。经过查询,发现这个台风为1972年的第三号台风。可视化的好处就是信息可以直观地展示,因为如果没有这张图,很难想象也很难在海量的数据中找到有这么一个台风登陆过天津。

下面让我们再来看看广东、福建和浙江这三个省份中每个地级市的登陆台风次数。

首先是广东:


毫无疑问,与我们此前猜测的比较接近,湛江是广东省中历年来登陆台风最多的地级市(59次),平均下来每年都会有接近1个台风登陆湛江。阳江和江门登陆次数也相对较多,分别达到了29和28次。粤北沿海登陆台风的频次明显要比粤南沿海要少很多。

接下来是福建:


福建的中部毫无疑问是历年登陆台风集中地,其中福州和泉州分别以37次和30次位居榜首,其余各地的登陆次数均明显小于上述两地。

最后让我们来看看我的老家-浙江:


台风登陆频次从浙南到浙北依次递减,温州自建国以来有22个(次)台风登陆,而最少的舟山,仅为3次。

简单小结一下吧

以上仅是对于台风路径和强度及登陆点这类最最简单的气象数据资料进行的可视化展示。实际上我们在平时工作中会接触到更加复杂、体量更大的数据,我们的工作就是对这些数据进行的进一步的加工分析并诊断,以便使大家能更容易读懂台风。


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