风云四号卫星东南沿海热带气旋强度深度学习估算

摘要：

热带气旋TC (Tropical Cyclone)是影响中国的一个重要天气系统.TC强度准确估测对台风灾害防御具有至关重要的意义.本文基于第二代静止气象卫星风云四号(FY-4A)多通道扫描成像辐射计AGRI(Advanced Geosynchronous Radiation Imager)资料,建立了台风强度识别的深度卷积神经网络模型CNN(Convolutional Neural Network),对台风强度不同等级和台风中心最大风速进行了试验.结果 表明,CNN模型具有良好的高维非线性处理能力和算法稳定性,能对TC强度进行有效估计,不同TC强度等级识别精度均在97％以上,近中心最大风速平均绝对误差MAE (Mean Absolute Error)为1.75 m/s,均方根误差RMSE (Root Mean Square Error)为2.04 m/s.CNN可有效挖掘卫星TC形态的深层信息,对台风强度的定量化估测具有较高的应用前景.

关键词：遥感、热带气旋、FY-4A/AGRI卫星云图、深度卷积神经网络、强度估测

所属期刊栏目：24

资助基金：上海市自然科学基金;上海气象科技联合中心合作基金

在线出版日期：2020-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：842-851