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Probabilistic Forecasting Model for Tropical Cyclone Intensity Based on Diffusion Model
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AI
DOI：10.3390/rs17213600.png)
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摘要
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热带气旋（TC）强度的可靠预报——尤其是快速增强（RI）事件——仍是气象学领域的主要挑战，这主要归因于量化预测不确定性的固有难度。传统数值方法计算成本高昂，而统计模型往往难以捕捉所涉及的高度非线性关系。主流机器学习模型通常仅提供确定性点预报，且缺乏表示不确定性的能力。为解决此局限性，我们提出了热带气旋扩散模型（TCDM），这是首个基于条件扩散的概率预报框架，用于TC强度预报。TCDM整合多模态气象数据，包括卫星图像、再分析场和环境预测因子，以直接生成未来强度的完整概率分布。实验结果表明，TCDM不仅实现了高度竞争力的确定性精度（低MAE和RMSE；高R²），还提供了高质量的概率预报（低CRPS；高PICP）。此外，它通过实现更高的命中率并减少误报，显著提升了RI的检测能力。与传统基于集合的方法相比，TCDM为概率预报提供了一种更高效、更灵活的途径，为TC风险评估和灾害准备提供了有力支持。
AI总结
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期刊
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4.1
论文数:
7.5K
被引数:
15.1W
机构
引用论文
Kaplan, J.; DeMaria, M. Large-scale characteristics of rapidly intensifying tropical cyclones in the North Atlantic basin. Weather Forecast. 2003, 18, 1033–1046. [Google Scholar] [CrossRef]Kaplan, J.; DeMaria, M. 北大西洋盆地快速增强热带气旋的大规模特征。Weather Forecast. 2003, 18, 1033–1046. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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