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深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用

胡家晖 卢楚翰 姜有山 何婧

胡家晖, 卢楚翰, 姜有山, 何婧. 深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2104.20225
引用本文: 胡家晖, 卢楚翰, 姜有山, 何婧. 深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2104.20225
Application of Deep Learning Model TAGAN in Nowcasting of Strong Convective Echo[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2104.20225
Citation: Application of Deep Learning Model TAGAN in Nowcasting of Strong Convective Echo[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2104.20225

深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用

doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2104.20225
基金项目: 国家重点基础研究发展计划

Application of Deep Learning Model TAGAN in Nowcasting of Strong Convective Echo

  • 摘要: 近年来深度学习模型在解决对防灾减灾影响巨大且极具挑战性的临近预报问题的应用中日益增多。本文中,我们把临近预报作为一个时空序列预测的任务,将雷达反射率因子作为试验对象,使用基于对抗神经网络(GAN)优化构建的TAGAN深度学习模型预测未来1h的雷达回波图像,并且与Rover光流法、基于卷积神经网络的3DUnet模型进行对比试验。选取2018年全球气象AI挑战赛雷达回波数据集进行训练与测试,检验结果表明TAGAN模型在命中率(POD),虚警率(FAR),临界成功指数(CSI)以及相关系数等多种评分上要优于传统的光流法和对比的3DUnet深度学习模型,TAGAN模型在以上的检验评分表现出色,并且随预测时间的增加较之传统光流模型效果更优,这为拓展和提升深度学习模型在临近天气预报中的应用提供了参考依据。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-07
  • 录用日期:  2021-09-02
  • 修回日期:  2021-04-01
  • 网络出版日期:  2021-09-09

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