短期热带气旋强度结构预测
摘要：地球静止卫星（Geo）图像提供了对热带气旋（TC）行为的高时间分辨率视窗，因此我们研究了将其应用于短期概率预测TC对流结构以随后预测TC强度的可行性。在这里，我们提出了一个原型模型，它仅基于两个输入进行训练：关注期之前的Geo红外图像和该时间之前6 小时的强度估计。为了估计未来的TC结构，我们从红外图像中计算云顶温度的径向剖面，然后通过使用深度自回归生成模型（PixelSNAIL）模拟这些剖面的整体在随后的12 小时内的演变。为了预测第6 小时和第12 小时的TC强度，我们将操作强度估计输入到当前时间（0 h）和模拟的未来径向剖面上至+12 h 的“现时预报”卷积神经网络中。我们限制了输入以展示我们方法的可行性，并能够量化观察到的和模拟的未来径向剖面所增加的价值，超出了仅仅操作强度估计的范围。尽管排除了垂直风切变和海表面温度等环境因素，我们的原型模型的误差仅略高于美国国家飓风中心的官方预报。我们还证明了通过Geo红外图像的径向剖面可以合理预测TC对流结构的短期演变，从而产生可解释的结构预报，这对TC操作指导可能具有价值。
作者：Trey McNeely, Pavel Khokhlov, Niccolo Dalmasso, Kimberly M. Wood and Ann B. Lee
论文ID：2206.00067
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-04-11