人工智能新技术在国家气象中心台风业务中的应用探索
周冠博1
钱奇峰2
吕心艳2
刘春霞3
徐雅静4
1.国家气象中心,北京 100081;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京 1000812.国家气象中心,北京 1000813.中国气象局广州热带海洋气象研究所,广东 广州 5106414.北京邮电大学,北京 100876
摘要：基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花(Himawari-8)和风云(FY-4)卫星云图数据,结合人工智能新技术,将深度学习模型应用于台风涡旋识别、台风定位定强、台风强度突变预测等方面,具体内容主要包括基于深度图像目标检测的台风涡旋识别模型、基于图像分类和检索的台风智能定强模型以及融合时空序列特征的台风快速增强判别模型,构建了一套台风智能监测和预报系统.通过对2020年全年样本进行了测试,结果显示:该系统对强热带风暴级及以上强度的台风涡旋正确识别率达90％以上,台风强度估测的MAE和RMSE分别为3.8 m/s和5.05 m/s,对全年独立样本强度快速加强预测的综合准确率达到65.3％,该系统实现了业务上利用高时空分辨率卫星图像实时对热带气旋进行自动识别、定位定强和智能追踪的功能,为进一步提高我国台风监测和预报预警的能力提供了有利支撑.
关键词：深度学习台风涡旋识别智能定强快速增强卫星云图
分类号：P444(天气学)
资助基金：广东省重点领域研发计划项目(2019B111101002)国家重点研发计划(2017YFC1501604)灾害天气国家重点实验室开放课题(2022LASW-B09)气象预报业务关键技术发展专项(YBGJXM(2020)3A-03)
论文发表日期：2022-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 481-491 )
英文信息