论文摘要
热带气旋是一种极具破坏力的天气系统,我国每年都深受其带来的灾害困扰.目前热带气旋的强度预报业务以统计预报方法为主,通过利用气候持续因子对热带气旋未来的强度建立回归模型,不仅需要进行复杂的特征选择,而且缺乏对周围环境信息的利用,预报精度多年以来都未能有显著提升.提出了一个能同时提取时序特征与空间特征的热带气旋强度预测网络,针对环境场物理量因子对热带气旋的影响,使用卷积层学习其空间信息,结合循环神经单元对热带气旋的历史时间序列进行建模,实现端到端的预测输出.在对西北太平洋的热带气旋样本进行测试后,结果表明该24 h强度预测网络显著优于上海台风研究所公布的相应时段其他预报方法,故可作为一种新的智能预测模型,为预报员提供有价值的客观参考.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郝坤,张天坤,史振威
关键词: 热带气旋,时空特征,强度预测,深度学习
来源: 南京师范大学学报(工程技术版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 气象学
单位: 北京航空航天大学宇航学院
基金: 国家重点研发计划(2017YFC1405605)
分类号: P45
页码: 1-7
总页数: 7
文件大小: 3888K
下载量: 105
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