气象科学

作者：孙世杰，张智察，焦洋

单位：济南市气象台, 济南 250102,,浙江省气象台, 杭州 310017,,济南市气象台, 济南 250102,

关键词：临近预报;雷达回波外推;深度学习;光流;大气动力特征

基金：浙江省科技厅重点研发计划资助项目(2022C03150);浙江省基础公益研究计划资助项目(LGF19D050002);国家自然科学基金资助项目(U2242204);浙江省自然科学基金资助项目(LZJMZ23D050006;LZJMD23D050001);山东省气象局科研资助项目(2021SDYD22);济南市气象局科研资助项目(2023jnqxms01)

利用粤港澳大湾区雷达回波数据集,首先基于半拉格朗日平流方案的Lucas-Kanade光流法计算了光流运动矢量和未来120 min外推雷达回波,再将其与过去实况雷达回波作为深度学习(SmaAt-UNet,简称DL)的输入特征,据此基于回波图像、临界成功指数(CSI)、命中率(POD)和虚警率(FAR)探讨了光流运动矢量和光流外推回波在改进深度学习外推效果中的适用性。结果表明,光流运动矢量的加入显著提升了DL对回波位置、强度及生消演化的外推能力,而光流外推回波的误差则可能降低了DL的外推效果。由此可见,大气动力特征可为深度学习方法提供有效的大气演化信息,进而有助于提升其临近预报能力。

来源：2025年第3期

《气象科学》期刊编辑部

查看气象科学杂志2025年第3期