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该团队智能偏差订正的论文被选为2021年9月的AAS期刊封面(左);EurekAlert!网站的报道(右)
对灾害环境目标的识别和预测,传统数值模式预报方法受spin-up等问题的限制,难以对风暴等持续时间短、空间尺度小的灾害目标进行有效预警。该团队将人工智能、多源遥感信息处理技术引入该领域,研究了灾害环境智能预警方法,揭示了中低层的垂直速度、中高层的扰动温度等物理变量在识别和预测过程中的关键作用;对同一个模型在不同地区的适用性问题,给出了深度迁移学习的解决方法。研发了对流风暴智能预警系统,该系统已顺利通过国家气象中心专家组的验收,目前在国家气象中心业务运行,产生了明显的业务效益。
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10米风速预报订正结果对比。智能订正方法比业内通用的ECMWF的预报性能最高提升25%以上
该团队提出了嵌套编解码网络方法,实现数值天气预报的智能偏差订正。测试结果表明,对10米风速、风向订正等业内公认的难点问题,该方法比业内通用的ECMWF的预报性能最高提升25%以上。该研究成果以期刊封面论文的形式,发表于Advances in Atmospheric Sciences(AAS),并被国际知名科技新闻平台EurekAlert!追踪报道(国际知名媒体如纽约时报、CNN、BBC等都从该平台获取科技新闻)。该成果应用于国家重点研发计划项目“北京冬奥会预测保障关键技术”中,其业务化应用已经在北京城市气象研究院启动,并将应用于2022年北京冬奥会气象保障服务。
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用于对流风暴智能预警的三维卷积循环神经网络(3D-CRN)
该研究团队的韩雷为以上论文的第一作者,团队成员张巍和北京城市气象研究院的陈明轩研究员为通讯作者。研究工作获得了国家自然科学基金、国家重点研发计划等研究经费的资助。
通讯员:葛玉荣
附:
EurekAlert!新闻报道链接:
https://www.eurekalert.org/news-releases/923820
相关论文链接
https://doi.org/10.1002/2016JD025783
https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2948070
https://doi.org/10.1109/TGRS.2021.3056470
https://doi.org/10.1007/s00376-021-0215-y