中科天机台风预报数据可视化案例：2606号台风蔷薇

时间：2026-06-03 18:20

中科天机台风数据依托全球-区域一体化数值模式与多模式超级集合模拟，结合人工智能动态修正误差，输出台风路径、中心气压、最大风速及风圈半径等全维度高精度预报，服务从热带气旋命名至停止编报。

台风预报精度的每一次提升，背后都离不开先进技术与海量数据的支撑。中科天机台风数据集（TJ‑TC）基于全球‑区域一体化的数值天气模式，能够输出海平面气压、十米风场等台风关键要素。在此基础上，该数据集成套采用多模式多成员的超级集合模拟，并融合基于历史台风数据的人工智能算法，对模式预测结果进行动态误差修正——相当于为最终输出加上了“双保险”。这一数据集专门针对已命名的热带气旋（参考TCVitals数据库）进行精细化模拟，输出的内容涵盖未来路径走势、中心气压变化、最大风速量化，以及7级、10级风圈半径的详细刻画。从路径、强度到风圈半径，这是一套真正意义上的全维度、高精度集合模拟方案，对防灾减灾及相关行业的决策支持具有不言而喻的重要价值。

数据服务周期从热带气旋获得命名起，一直到停止编报为止。输出的数据文件中，包含了台风中心经纬度、中心海平面气压、最大十米风速、移动方向、移动速度，以及最大风速对应的风圈半径等一系列核心要素。

导入所需模块

import pandas as pd

读取台风预报数据

天机预报数据的信息密度非常高。除了基本的台风中心位置和强度指标（最低气压、最大风速），还包括移动方向、移动速度以及各象限风圈半径的预报结果。换句话说，拿到这份数据，就能拼接出台风当前状态、未来移动趋势以及强度变化的完整画像。

df = pd.read_csv("/home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv', encoding='GB2312')
df.head()

绘制台风路径及风圈半径图

将数据直观显示在地图上，效果更为清晰。以下脚本可一次性叠加显示台风路径和对应的风圈半径。

!python plot_typhoon_track.py -i /home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv --no-cross

[INFO] 读取数据: /home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv
[INFO] 使用编码: gbk
[INFO] 读取了 40 个时次的数据
[INFO] 地图范围: 经度 122.1°E ~ 163.3°E, 纬度 5.2°N ~ 48.0°N
[OK] 图片已保存: typhoon_track.png

绘制气压、移速与风速联合图

仅看路径还不够，台风强度的演变趋势同样值得深入分析。利用双纵轴图将风速、移速和气压放在同一画面对比，能够一眼识别台风生命史中的关键节点——例如何时达到巅峰强度，何时开始衰减。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.dates import datestr2num, DateFormatter
import pandas as pd
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

plt.rcParams["font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_csv('/home/mw/input/track1498/typhoon/2026052712/tc_WNP_JANGMI_track.csv', encoding='GB2312')
df = df.dropna()

top = 80
time = list(df['time'])
pressure = list(df['最小海平面气压（百帕）'])
speed = list(df['最大十米风速（米/秒）'])
move_speed = list(df['移速（米/秒）'])

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
ax1 = fig.add_subplot(111)
p1, = ax1.plot_date(datestr2num(time), speed, 'o-', color = 'red', linewidth = 2, label = '风速', markersize=3)
p2, = ax1.plot_date(datestr2num(time), move_speed, 'o-', color = 'orange', linewidth = 2, label = '移速', markersize=3)
ax1.grid(True)
ax1.set_ylabel('速度（m/s）', fontsize = 12)
ax1.set_ylim(0,70)
labels = ax1.get_xticklabels()   
ax1.get_yticklabels()
[label.set_fontsize(10) for label in labels]
plt.xticks(rotation=45)

ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylabel('气压（hPa）', fontsize = 12)
p3, = ax2.plot_date(datestr2num(time), pressure, 'o-', color = 'blue', linewidth = 2, label = '气压', markersize=3)
ax2.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(byhour = range(24), interval = 12))
ax2.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%m-%d %H'))
labels = ax2.get_xticklabels()
[label.set_rotation(45) for label in labels]

if max(max(move_speed),max(speed))<40:
    ax1.set_ylim(0,40)
    ax1.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))
    top = 40

if min(pressure)>980:
    ax2.set_ylim(980,1010)
    ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))
elif min(pressure)>940:
    ax2.set_ylim(940,1010)
    ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))
elif min(pressure)>900:
    ax2.set_ylim(900,1010)
    ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15))
else:
    ax2.set_ylim(860,1010)

labels = ax2.get_yticklabels()
[label.set_fontsize(10) for label in labels]

legend = plt.legend([p1,p2,p3], ['风速','移速','气压'], ncol = 3, loc = 1, fontsize = 14)
legend.get_frame().set_alpha(1)
legend.get_frame().set_facecolor('none')
legend.get_frame().set_edgecolor('none')

plt.title('最大风速:{:.1f}m/s 最低气压:{}hPa'.format(max(speed),int(min(pressure))), color='purple', loc='left', fontsize=14)
plt.show()

总结

从这份数据可以看出，中科天机的台风预报产品远不止提供一条轨迹线。台风强度指标（最低气压、最大风速）、移速与移向，乃至不同象限的风圈半径都完整打包在内。风圈数据的存在尤为关键——它让预报员和分析人员能够看清台风的空间结构，而不只是盯着路径点做判断。在评估台风实际影响范围时，这一维度信息的价值是实实在在的。