今年第8號臺風“瑪莉亞”最大風力14級，但現(xiàn)在已經消散了！
2018年第8號臺風“瑪莉亞”7月11日上午9時10分在福建連江黃岐半島沿海登陸，11日晚上8時移入江西境內并減弱為熱帶低壓，中央氣象臺于11日晚上11時對其停止編號。
蒲公英臺風，是讓中國大陸飽受困擾的一種顛覆性天氣現(xiàn)象。臺風不僅給我們帶來了巨大的破壞，還影響了人們的日常生活和經濟發(fā)展。在本文中，我們將深入探討蒲公英臺風的形成機制、歷史背景以及應對措施。
蒲公英臺風，又被稱為中國大陸臺風，是指形成于西北太平洋地區(qū)的熱帶氣旋，具有強大的風力和降水量。這些臺風通常在夏季和秋季期間出現(xiàn)，給中國大陸的沿海地區(qū)帶來了巨大的災害。
蒲公英臺風得名于中國古代神話傳說中的蒲公英仙子，其意味著臺風的無盡破壞力。這是一個形象而有力的比喻，將蒲公英臺風的力量和破壞性歸類于神話中的仙子。
蒲公英臺風的形成需要一系列的氣象條件。首先，太平洋地區(qū)的海水溫度必須達到一定的溫度，通常是26度以上。這種溫暖的海水提供了臺風形成所需的能量。
其次，大氣環(huán)境條件也起到了關鍵作用。在高空，必須有適宜的環(huán)流系統(tǒng)和氣候環(huán)境，以促進臺風的形成和發(fā)展。垂直風切變的存在有助于增強臺風的風力，在水平方向上形成旋轉。
最后，地球自轉力也會對臺風的路徑和行進速度產生影響。地球自轉會引起氣流的偏轉，使得臺風沿著一定的路徑移動。
中國大陸歷史上出現(xiàn)過許多破壞性的蒲公英臺風。其中，1998年的臺風“蒲公英”襲擊了浙江、福建和廣東等地，造成了巨大的人員傷亡和財產損失。這次臺風被認為是中國大陸歷史上最具破壞性的臺風之一。
在過去的幾十年里，中國政府和科學家們對于蒲公英臺風的研究不斷加深。他們通過建立氣象觀測站、開展氣象預警以及改善應急響應系統(tǒng)等措施，不斷提高應對臺風的能力。
面對蒲公英臺風的威脅，中國政府采取了一系列應對措施。首先，他們加強了對臺風的監(jiān)測和預警系統(tǒng)。通過建立氣象觀測站和衛(wèi)星監(jiān)測，他們能夠更準確地預測臺風的路徑和強度，及時發(fā)出預警信息，提醒民眾做好防護準備。
其次，中國政府還積極推進臺風災害的防治工作。他們加強了沿海地區(qū)的防護措施，修建了防護墻、護岸等基礎設施，以減輕臺風帶來的破壞。此外，他們還積極開展宣傳教育，提高公眾對臺風的認識和應對能力。
最后，中國政府注重臺風災后的救助和重建工作。當臺風造成重大災害時，他們會立即啟動應急響應機制，投入大量救援力量和物資。在災后重建階段，政府會提供補償和資金支持，幫助受災群眾重建家園，恢復正常生活。
蒲公英臺風是中國大陸經常遭受的一種顛覆性天氣現(xiàn)象，給人們的生活和經濟造成了巨大的影響。然而，通過持續(xù)的研究和應對措施，中國政府和科學家們正努力提高應對臺風的能力。希望未來能夠通過更好的預測和防范措施，減少蒲公英臺風帶來的損失。
參考文獻：
在過去的幾個月里，沙巴臺風成為了全球關注的焦點之一。臺風帶來的強烈風暴和大雨給該地區(qū)造成了巨大的破壞和人員傷亡。作為自然災害的一種，臺風不僅令人擔憂，而且給當?shù)鼐用竦娜粘Ｉ顜砹司薮蟮挠绊憽?/p>
沙巴臺風在過去幾年里成為了一個頻繁出現(xiàn)的現(xiàn)象。這個地區(qū)的氣候條件以及所處的地理位置使其易受臺風的襲擊。沙巴臺風的每次來襲都給當?shù)鼐用駧砹司薮蟮睦_和不便。
臺風帶來的狂風和暴雨導致當?shù)亟ㄖ锏牡顾蛧乐仄茐摹＞用竦呢敭a遭受嚴重損失，許多人被迫無家可歸。道路和交通系統(tǒng)也常常遭受破壞，給當?shù)鼐用竦某鲂袔砹藰O大的困難。
此外，沙巴臺風還對當?shù)氐霓r業(yè)和經濟造成了巨大的打擊。農作物被摧毀，土地被洪水淹沒，農民們的收成遭受重大損失。許多企業(yè)和商店也被迫關閉，導致當?shù)亟洕萑胨ネ恕?/p>
面對沙巴臺風帶來的巨大挑戰(zhàn)，當?shù)卣蛧H社會都積極采取了一系列措施來減少臺風的影響，并提供援助和支持給受災地區(qū)。
首先，當?shù)卣訌娏藢μ鞖獾谋O(jiān)測和預警系統(tǒng)。他們利用現(xiàn)代科技手段來監(jiān)測臺風的路徑和強度，并及時向居民發(fā)出警報。這有助于居民及時采取防范措施，避免人員傷亡和財產損失。
其次，國際社會積極提供物資援助和人力支持。許多國家和組織向受災地區(qū)提供了緊急救援物資和醫(yī)療支持。志愿者們也紛紛加入到救援行動中，為受災居民提供幫助和支持。
此外，一些科學家和專家也投入到研究和應對臺風的工作中。他們通過研究氣象學和氣候變化等領域，努力找到減少臺風影響的方法和措施。這有助于改善沙巴臺風帶來的災害和影響。
除了應對臺風的挑戰(zhàn)，預防臺風的措施也變得越來越重要。只有通過預防才能最大程度地減少臺風給當?shù)鼐用窈徒洕斐傻膿p失。
首先，建立健全的基礎設施和城市規(guī)劃對于預防臺風的影響至關重要。這包括修建堅固的房屋和道路，確保其能夠抵抗臺風帶來的狂風和暴雨。此外，科學的城市規(guī)劃可以使當?shù)鼐用窀玫貞獙ε_風，減少災害發(fā)生的可能性。
其次，加強教育和宣傳對于提高居民的防范意識非常重要。這包括教授居民如何應對臺風，以及在臺風來臨時應采取何種措施保護自己和財產的知識。通過提高居民的防災能力，可以減少人員傷亡和財產損失。
最后，加強國際合作和信息交流對于預防臺風也至關重要。只有通過國際合作，各國之間才能共同應對臺風帶來的挑戰(zhàn)。同時，及時的信息交流和共享可以讓各國更好地了解臺風的情況，并采取相應的防范措施。
沙巴臺風帶來的巨大影響和挑戰(zhàn)需要我們共同努力來應對。只有加強預防措施、提高居民的防災意識，并通過國際合作共同應對，我們才能最大程度地減少臺風帶來的人員傷亡和財產損失。
臺風預警從低到高分別是藍色、黃色、橙色和紅色。具體如下：
1、臺風藍色預警信號
24小時內可能或者已經受熱帶氣旋影響,沿海或者陸地平均風力達6級以上，或者陣風8級以上并可能持續(xù)。
2、臺風黃色預警信號
24小時內可能或者已經受熱帶氣旋影響,沿海或者陸地平均風力達8級以上，或者陣風10級以上并可能持續(xù)。
3、臺風橙色預警信號
12小時內可能或者已經受熱帶氣旋影響,沿海或者陸地平均風力達10級以上，或者陣風12級以上并可能持續(xù)。
4、臺風紅色預警信號
6小時內可能或者已經受熱帶氣旋影響，沿海或者陸地平均風力達12級以上，或者陣風達14級以上并可能持續(xù)。
臺風特殊顏色預警：
臺風預警信號
1、白色預警
臺風白色預警是廣東特有的氣象災害預警信號，表示48小時內當?shù)乜赡苁軣釒庑绊憽?/p>
臺風白色預警信號生效期間，需要外出的人員應當注意，當?shù)乜赡苁軣釒庑绊懀⒖赡苡绊懗鲂杏媱潱獬銮懊芮嘘P注氣象部門發(fā)出的有關熱帶氣旋的預報信息，以及時調整出行計劃。
2、黑色預警
黑色臺風預警信號表示熱帶氣旋12小時內可能或已經影響本地，平均風力14級以上。時下已經不再使用了。
氣象災害預警信號種類由原來的3種增加到10種，為人們所熟悉的黑色臺風預警信號將退出歷史舞臺。 災害的嚴重性和緊急程度，新版氣象災害預警信號總體上分為藍色、黃色、橙色和紅色四個等級(Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ級)，分別代表一般、較重、嚴重和特別嚴重，同時以中英文標識，與國家的所有應急處置等級和顏色保持一致。
而原有的臺風、暴雨、寒冷3種預警信號的黑色預警信號將成為歷史，統(tǒng)一以紅色為最高等級，由原來的“白、綠、黃、紅、黑”改為現(xiàn)在的“白、藍、黃、橙、紅”;暴雨預警信號和寒冷預警信號原規(guī)定按“黃、紅、黑”來分等級十種突發(fā)氣象災害預警信號。
一般都是三天左右，看氣壓和水汽還有溫度有的會慢一兩天
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據示例的流程實現(xiàn)其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據傳到hdfs上面。
數(shù)據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據轉換成 vector數(shù)據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據構造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(shù)據處理和分析。我還具備數(shù)據庫管理和地理空間數(shù)據建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
1、強風很可能會吹落高空物品，因此要及時搬移屋頂、窗口、陽臺處的花盆、懸吊物等；
2、在臺風來臨前，要檢查門窗、室外空調、太陽能熱水器的安全，并及時進行加固；
3、臺風來臨前，應準備好手電筒、食物、飲用水及常用藥品等，以備急需；
4、應及時清理排水管道，保持排水暢通；
5、遇到危險時，及時撥打當?shù)卣姆罏碾娫捛缶龋?/p>
6、盡量避免外出，走到一些廣告牌的時候要小心，避免被砸中；
7、臺風天氣行車要慢，最好選擇步行或乘坐公交車出行；
8、如果發(fā)現(xiàn)高壓線鐵塔傾倒、電線低垂或斷折，千萬不要接近，更不要用手去觸摸，因為這極易引發(fā)觸電事故。
風給廣大地區(qū)帶來了充足的雨水，成為給力的降雨系統(tǒng)，但是臺風也總是帶來各種破壞，那么你知道臺風有什么危害嗎？1、暴雨臺風有著充足的水汽條件，因此經常伴隨暴雨或特大暴雨等強對流天氣，短時間內的強降雨可能引發(fā)城市內澇、滑坡泥石流等災害。2、大風臺風帶來的大風天氣是臺風的主要危害之一，高空墜物、危房倒塌等等都是臺風天容易出現(xiàn)的事故，大家需要謹慎防范。3、風暴潮風暴潮是指當臺風移向陸地時使海水向海岸方向強力堆積，以排山倒海之勢向海岸壓去，從而可能會導致潮水漫溢，海堤潰決，沖毀房屋和各類建筑設施，淹沒城鎮(zhèn)和農田，造成大量人員傷亡和財產損失。
1、臺風的登陸很容易帶來疾病，如果發(fā)生腹瀉發(fā)熱等癥狀，要及時到醫(yī)院就診；
2、臺風過后飲用水會受到一定的污染，自來水的話要煮沸后才可以飲用；
3、臺風期間食物可能不新鮮或者受到細菌污染，因此臺風過后要吃新鮮的食物，給餐具消毒，預防腸道傳染病和食物中毒；
4、臺風天的大暴雨其實是給害蟲病菌帶來了繁殖的好機會，因此要搞好家庭衛(wèi)生，避免蚊蟲叮咬傳播疾病；
臺風在水平方向上一般可分為臺風外圍、臺風本體和臺風中心三部分。
臺風外圍是螺旋云帶，直徑通常為400-600公里，有時可達800-1000公里;臺風本體是渦旋區(qū)，也叫云墻區(qū)，它由一些高大的對流云組成，其直徑一般為200公里，有時可達400公里;臺風中心到臺風眼區(qū)，其直徑一般為10-60公里，大的超過100公里，小的不到10公里，絕大多數(shù)呈圓形，也有橢圓形或不規(guī)則的。
