深度學(xué)習(xí)在臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報中的應(yīng)用研究綜述

doi:10.12306/2024jms.0032

首頁 > 過刊瀏覽>2025年第45卷第3期 >309-319. DOI:10.12306/2024jms.0032

深度學(xué)習(xí)在臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報中的應(yīng)用研究綜述
DOI:
                        10.12306/2024jms.0032
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:P457.8
基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目(42075007;42475149);中國氣象局交通氣象重點(diǎn)開放實(shí)驗室開放研究基金資助項目(北極閣基金項目,BJG202306);中國氣象局流域強(qiáng)降水重點(diǎn)開放實(shí)驗室開放研究基金資助項目(2023BHR-Y14);蘇州大學(xué)江蘇省計算機(jī)信息處理技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗室開放研究基金資助項目(KJS2275);江蘇省研究生科研與實(shí)踐創(chuàng)新計劃項目(NO.KYCX23_1388)

Survey of application of deep learning in typhoon intensity estimation and prediction

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摘要:

臺風(fēng)強(qiáng)度的估計與預(yù)報一直是氣象學(xué)者關(guān)注的方向,傳統(tǒng)方法存在著準(zhǔn)確性低等不足,深度學(xué)習(xí)的興起為臺風(fēng)強(qiáng)度研究工作提供了新思路。本文綜述了深度學(xué)習(xí)在臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報方面的應(yīng)用研究:介紹了臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報的重要性,回顧了傳統(tǒng)的臺風(fēng)強(qiáng)度估計和預(yù)報的方法;分析了臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報中深度學(xué)習(xí)方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢與不足;分別對部分基于深度學(xué)習(xí)的臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報方法進(jìn)行述評;總結(jié)了臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報任務(wù)中存在的機(jī)遇和現(xiàn)有的挑戰(zhàn),并對深度學(xué)習(xí)在臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報中的未來發(fā)展趨勢做出展望。

Abstract:

The estimation and prediction of typhoon intensity has always been a direction of concern for meteorologists. The traditional research methods for estimating and predicting typhoon intensity have shortcomings such as low accuracy in estimating and predicting typhoon intensity. The rise of deep learning has provided new ideas for the research on typhoon intensity. This paper reviews the research on the application of deep learning in the estimation and prediction of typhoon intensity. Firstly, the importance of typhoon intensity estimation and prediction is introduced, while the traditional methods of typhoon intensity estimation and prediction are reviewed, and the advantages and shortcomings of the deep learning methods and the traditional methods in the estimation and prediction of typhoon intensity are analyzed. Next, some of the deep learning-based typhoon intensity estimation and prediction methods are reviewed. Finally, the opportunities and existing challenges in the task of typhoon intensity estimation and prediction are summarized, and an outlook on the future development trend of deep learning in typhoon intensity estimation and prediction is given.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

鄭小妹,方巍.深度學(xué)習(xí)在臺風(fēng)強(qiáng)度估計與預(yù)報中的應(yīng)用研究綜述.氣象科學(xué),2025,45(3):309-319 ZHENG Xiaomei, FANG Wei. Survey of application of deep learning in typhoon intensity estimation and prediction. Journal of the Meteorological Sciences,2025,45(3):309-319

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收稿日期:2024-02-26
最后修改日期:2024-04-19
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在線發(fā)布日期: 2025-08-30
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