利用物理信息机器学习改进飓风建模
算法快速、准确且用更少观测数据重建风场
日期：2024年11月19日
来源：美国物理学会
https://doi.org/10.1063/5.0234728IF: 4.1 Q1
摘要：研究人员使用机器学习更准确地模拟热带气旋的边界层风场。传统的风暴预测方法涉及在超级计算机上运行的大型数值模拟，这些模拟整合了大量的观测数据，但仍然经常导致不准确或不完整的预测。相比之下，作者的机器学习算法配备了大气物理方程，能够更快地产生更准确的结果，并且需要的数据更少。飓风，或热带气旋，可能是毁灭性的自然灾害，能够摧毁整个城市，夺走数百甚至数千人的生命。它们破坏潜力的一个关键方面是它们的不可预测性。飓风是复杂的天气现象，估计一个飓风的强度或它将在哪里登陆是困难的。
在香港城市大学的一对研究人员本周发表在《流体物理》杂志上的一篇论文中，他们使用了机器学习来更准确地模拟热带气旋的边界层风场。在大气科学中，大气的边界层是最接近地球表面的区域。
“我们人类就生活在这一边界层中，因此理解和准确模拟它对于风暴预测和灾害准备至关重要，”作者李秋胜说。
然而，由于边界层中的空气与陆地、海洋以及地表的其他一切相互作用，对其进行建模特别具有挑战性。传统的风暴预测方法涉及在超级计算机上运行的大型数值模拟，这些模拟整合了大量的观测数据，但仍然经常导致不准确或不完整的预测。
相比之下，作者的机器学习算法配备了大气物理方程，能够更快地产生更准确的结果，并且需要的数据更少。
“与传统数值模型不同，我们的模型采用了先进的物理信息机器学习框架，”作者胡丰说。“我们的模型只需要少量的实际数据就能捕捉到热带气旋风场的复杂行为。模型的灵活性和整合稀疏观测数据的能力，使得重建结果更准确、更真实。”
能够重建热带气旋的风场为专家提供了宝贵的数据，他们可以使用这些数据来确定风暴的严重程度。
“热带气旋的风场包含了风暴强度、结构和对沿海地区潜在影响的信息，”李说。
有了对风场更详细的了解，灾害当局可以在风暴登陆前更好地准备。
“由于气候变化导致更频繁和更强烈的飓风，我们的模型可以显著提高风场预测的准确性，”胡丰说。“这一进步可以帮助改进天气预报和风险评估，提供及时的警告，并增强沿海社区和基础设施的韧性。”
作者计划继续开发他们的模型，并将其应用于研究不同类型的风暴。“我们计划整合更多的观测数据源，并提高模型处理风的时间演变的能力，”胡丰说。“扩大应用到全球更多的风暴事件，并将模型整合到实时预测系统中，也计划提高其在天气预报和风险管理中的实用性。”
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