【摘 要】
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台风（Tropical Cyclone）是最具破坏性的自然灾害之一,每年给人类社会带来巨大的灾难。台风领域的大数据挖掘技术在学者们不断的研究中逐渐兴起。以聚类为代表的机器学习方法因其简单易用、计算便捷的优势,有效推动了台风领域的进一步发展。在台风领域的研究中,台风路径是分析台风特征的重要途径,同时也是判断台风影响区域和范围的重要方法。近年来,台风路径聚类在海洋防灾减灾等涉海领域引起了广泛的关注。由
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台风（Tropical Cyclone）是最具破坏性的自然灾害之一,每年给人类社会带来巨大的灾难。台风领域的大数据挖掘技术在学者们不断的研究中逐渐兴起。以聚类为代表的机器学习方法因其简单易用、计算便捷的优势,有效推动了台风领域的进一步发展。在台风领域的研究中,台风路径是分析台风特征的重要途径,同时也是判断台风影响区域和范围的重要方法。近年来,台风路径聚类在海洋防灾减灾等涉海领域引起了广泛的关注。由于台风路径是一种时间序列数据,许多学者利用时间序列聚类方法对历史台风路径数据进行聚类,并进一步对聚类后的台风路径簇进行统计分析、挖掘规律。传统的时间序列聚类方法的精度有限且存在随机性问题,无法更好地满足台风灾害预警业务化的需求。为此,本文提出一种改进后的聚类算法和模体挖掘算法,对1949-2018年西北太平洋的台风最佳路径数据展开研究,主要研究内容如下:（1）传统台风路径分类研究方法,如主观识别和K-means聚类等方法。这些方法存在传统聚类算法原理所产生的随机性问题,依赖人工经验设置模型参数的智能化问题,以及针对特定台风研究而导致不具有普遍性的局限性问题。本文针对传统分类存在的问题,提出了一种提出基于密度质心的混合聚类算法,以地理位置的分布密度为划分标准,对台风生成点和登陆点的地理位置分布情况进行聚类,得到了若干个热点区域。这有效减少了传统聚类方法的随机性,并有效地提高了聚类算法的实用性;（2）台风路径数据是一种较为特殊的时间序列数据,不仅具有时间相关性,还具有空间相关性。为了更好地将台风路径空间相关性用于台风路径分类。本文提出了一种结合热点区域模体挖掘的台风路径分类算法。该方法从所有台风路径数据中,挖掘出频繁发生、最具代表性的台风路径模体,并将台风路径以相似阈值为标准进行分类。该方法有效地挖掘了台风路径空间特征的关键特征,实现了不需要先验干预、自动选择的自适应路径模体挖掘,取得了较为理想的台风路径分类效果。最后,本文针对台风路径分类结果,从季节、强度、生命周期等方向进行分析,进一步验证了分类方法的正确性与实用性,为台风领域研究提供了参考
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