海洋所在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)暴潮預(yù)報方法研究方面取得新進展
近日,中國科學(xué)院海洋研究所胡珀研究團隊研發(fā)了一種風(fēng)暴潮快速預(yù)報方法,通過將數(shù)值模式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)了臺風(fēng)風(fēng)暴潮的準確快速預(yù)報,相關(guān)成果在國際期刊ADVANCESINATMOSPHERICSCIENCES發(fā)表。
本研究使用DUAL模型風(fēng)場構(gòu)建臺風(fēng)過程中的風(fēng)場和氣壓場,并結(jié)合風(fēng)暴潮-海浪耦合的ADCIRC-SWAN耦合模式對臺風(fēng)過程進行數(shù)值模擬,建立了一套用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的中國南海北部的區(qū)域風(fēng)暴潮災(zāi)害過程數(shù)據(jù)集?;诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差結(jié)構(gòu),構(gòu)建了一個區(qū)域風(fēng)暴潮預(yù)報神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(圖1)。該模型在珠江口地區(qū)取得了良好的風(fēng)暴潮預(yù)報效果(圖2),大大提高了風(fēng)暴潮預(yù)報的時效性。結(jié)果表明在風(fēng)暴潮預(yù)報中使用數(shù)值模型的模擬結(jié)果來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)值模型的固有物理機制,從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報精度,并且能夠在空間場中捕捉風(fēng)暴增水的空間分布特征(圖3)。

圖1?Res-U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

圖2?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴潮預(yù)報結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)的比較圖

圖3?臺風(fēng)1208、1622以及1713的數(shù)值模擬結(jié)果和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報結(jié)果中,極端風(fēng)暴潮的分布情況
本文第一作者是中國科學(xué)院海洋研究所博士研究生孫源,胡珀研究員是論文通訊作者,其他合作者包括李水清研究員、莫冬雪副研究員和侯一筠研究員。研究工作得到了國家自然科學(xué)基金等項目資助。
論文信息:
Sun,Y.,P. Hu*,S. Q. Li,D. X. Mo,and Y. J. Hou,2025: Regional storm surge forecast method based on a neural network and the coupled ADCIRC-SWAN model. Adv. Atmos. Sci.,42(1),129-145,https://doi.org/10.1007/s00376-024-3306-8.
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