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机器学习可有效改进飓风(台风)强度预报 精选

已有 3035 次阅读 2020-9-13 17:26 |个人分类:文章|系统分类:海外观察| 飓风, 智能, 预报, 卫星, 学习

飓风劳拉.gif

2020年劳拉飓风(图为827日)在路易斯安那州上岸之前不久,经历了快速强化过程,风速在24小时内增加值超过35英里/小时(56公里/小时)

 

对飓风(台风)的预测,一般会从两个方面入手,一是移动路径,二是风雨强度。两方面的预报对于防范飓风(台风)可能造成的灾害都很重要,是天气预报中的难点问题。从目前进展情况看,对路径预报的把握要好于强度,但若飓风(台风)出现突变,则无论是路径还是强度的预报,都易出现问题,往往使预报员难以判断。

 

201510月,东北太平洋曾发生过一次飓风强度突然大幅增强的事件,飓风“帕特里夏”在24小时内从1级风爆炸性增长至5级,风速从86英里/小时(约138公里/小时)跃升至207英里/小时(约333公里/小时)。类似这样在短时内爆发性增强的飓风(台风),“帕特里夏”既不是第一个,也不是最后一个,但这类转折性变化是困扰气象预报人员的难题,一直未能找到有效办法。

 

近年来,人工智能(AI)技术的发展似乎带来一缕曙光。不少气象科技人员开始与相关领域专家合作,探讨如何利用AI技术提升飓风(台风)预报的准确性,特别是针对包括风雨突然变化在内的强度预报,找到新的途径和方法。

 

今年825日,发表在《地球物理研究快报》上的一篇论文介绍了美国国家航空航天局(NASA)喷气推进实验室(JPL)科学家率领的团队通过机器学习开发的预报模型,有望提高预测飓风(台风)快速增强变化的准确性。

 

对飓风(台风)的强度变化预判除要关注其周围环境场的演变外,还要考虑内部的结构变化,包括云雨分布、温湿结构及垂直与水平速度变化等。这些因素既难以准确测定,也不易计算其变化规律,使得导致飓风(台风)强度突变的内部结构特征难以判定。为了找到预测指标,研究团队分析了大量卫星数据,发现飓风(台风)核心眼区的降雨强度是影响飓风(台风)强度未来24小时内变化的一个很好的指标,即围绕飓风(台风)眼区的密集雷暴墙附近降雨越强烈,风暴加剧的可能性就越大,从美国与日本联合发射的热带测雨卫星(TRMM)资料中可以收集到这些雨强数据。

 

此外,影响风暴强度的变化还取决于飓风中云的冰水含量,这类信息可以从NASA发射的云探测卫星(CloudSat)的观测数据中获取。另一个影响因子是飓风(台风)眼区顶部流出的空气温度,也称为出流温度,被认为与飓风(台风)强度变化密切相关,通过Aura卫星上的微波测深器(MLS)及其他数据集中可获得相关数据。

 

研究团队将降雨强度、冰水含量和出流温度等因子添加到美国国家飓风中心(NHC)已运行模型中,并通过机器学习不断改进,不断适应飓风(台风)复杂的内部机构,确定可能导致飓风(台风)强度突变的过程,形成了独立的预报模型。1998年至2008年经过对发生的风暴资料进行学习训练后,又在20092014年对新数据进行了测试,并与NHC业务模式对相同风暴强度变化预报比较,结果显示,对于在24小时内风速增加了35英里/小时(约56公里/小时)以上的飓风(台风),新模型较业务模型预报准确率高了60%,若仅对24小时内风速增加40英里/小时(约64公里/小时)的飓风(台风)测试,新模型优势更为显著,要优于业务运行模式200%。

 

研究团队仍在与NHC的合作者一起,用研发的模型对当前飓风(台风)季节发生的风暴进行测试,进一步评估其性能,并针对可能导致飓风(台风)发生变化的其他指标进行预测实验,筛选更多卫星数据,测试可以改进飓风(台风)预测的有效信息,目标是使科研和业务人员更好地了解掌握飓风(台风)变化规律,减少引发的灾害。

 

分析美国科研团队取得的这一进展,一方面可以从中看到AI技术的应用前景,同时也可以感受到探索、查询指标的不易。在各类海量数据中筛选可能引发突变的因子,通过不断学习建立合理的计算模式,有相当难度。从目前的结果看,几个指标的建立有显著效果,不但在飓风(台风)强度变化预报中可用,也有助于引导对其他强对流系统预报因子的查找。从实际业务应用角度看,应还有很大改进空间,特别是在卫星资料方面,TRMM卫星已被新的测雨卫星GPM取代,或许还应对新资料重构学习模型,且GPMCloudSatAura卫星都是单一的低轨卫星,在监测信息的时空重复率方面有一定不足,能否在飓风(台风)强度发生突变的转折点时及时捕捉到有效信息,是需要关注的问题。成果来之不易,路还长,仍需努力。

《中国气象报》


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