利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立熱帶氣旋強(qiáng)度預(yù)報(bào)模型

以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為基礎(chǔ),建立西北太平洋熱帶氣旋強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型,模型首先進(jìn)行歷史相似熱帶氣旋選擇.從選擇的樣本出發(fā),計(jì)算得到一組氣候持續(xù)因子、天氣學(xué)經(jīng)驗(yàn)因子和動(dòng)力學(xué)因子,對(duì)這些因子采用逐步回歸方法進(jìn)行篩選,將篩選得到的因子同對(duì)應(yīng)時(shí)效的熱帶氣旋強(qiáng)度輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊,從而得到優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型.從2004-2005年西北太平洋26個(gè)熱帶氣旋過(guò)程對(duì)12,24,36,48,72 h等不同預(yù)報(bào)時(shí)效分別進(jìn)行的634,582,530,478,426次預(yù)測(cè)試驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)來(lái)看,相對(duì)于線性回歸模型預(yù)測(cè)水平,該模型顯著降低了各時(shí)段的預(yù)測(cè)誤差.從幾個(gè)熱帶氣旋個(gè)例的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看,該模型對(duì)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng),以及具有強(qiáng)度迅速加強(qiáng)、再次加強(qiáng)等特征的熱帶氣旋過(guò)程均有很好的描述能力.

作 者： 黃小剛 費(fèi)建芳 陳佩燕 Huang Xiaogang Fei Jianfang Chen Peiyan   作者單位： 黃小剛,Huang Xiaogang(中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)與地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京,100029;解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院,南京,211101)

費(fèi)建芳,Fei Jianfang(解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院,南京,211101)

陳佩燕,Chen Peiyan(中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所,上海,200030) 

刊 名： 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF APPLIED METEOROLOGICAL SCIENCE  年，卷(期)： 2009 20(6)  分類(lèi)號(hào)： P4  關(guān)鍵詞： 熱帶氣旋   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   強(qiáng)度預(yù)報(bào)   tropical cyclone   artificial neural networks   intensity forecast  

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