基于CNN-LSTM的珠江河口台风过程实时滚动修正预报
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读书小笔记
作者：邓志弘1 刘丙军1 2 张卡1 胡仕焜1 曾慧3 张明珠3 李丹3
单位：1. 中山大学 土木工程学院, 广东 珠海 519085;
2. 中山大学水资源与环境研究中心, 广东 广州 510275;
3. 广州市水务科学研究所, 广东 广州 510220
分类号：P457.8
出版年·卷·期（页码）：2024·41·第一期（94-103）
摘要：为改善台风预报精度，基于实时滚动修正预报思路，利用卷积神经网络嵌套长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）和误差校正（EC）技术，搭建了珠江河口台风实时预报模型。研究结果表明：“滚动预报”比单次预报有更好的路径和强度预报效果，随着模型滚动时间的延长，预报整体精度有逐渐改善的趋势。路径预报结果的均方根误差比单次预报减小了25.67%，强度预报结果的平均绝对误差比单次预报减小了65.04%；考虑误差校正的CNN-LSTM-EC的路径、强度“滚动预报”效果均优于CNN-LSTM，前者的路径预报误差较后者减小了22.57%，强度预报误差减小2.5%。
关键词：实时滚动预报 台风 珠江河口 深度学习 误差校正
Abstract：In order to improve the accuracy of typhoon forecasting, this paper introduces a real-time rolling corrected typhoon forecasting model in the Pearl River Estuary utilizing Convolutional Neural Network Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) neural network and Error Correction (EC) method. The results show that the rolling forecasts have better performances on typhoon's track and intensity than the single-time forecasts. The overall accuracy of the rolling forecasts increases gradually along with the prolong of the rolling time of the model. In comparison with the single-time forecasts, the root mean squared error of typhoon's track rolling forecasts decreases by 25.67% and the mean absolute error of typhoon's intensity rolling forecasts decreases by 65.04%. The real-time rolling corrected forecasts of typhoon's track and intensity based on CNN-LSTM-EC are better than those based on CNN-LSTM. Compared with the latter, the forecasting error of the former decreases by 22.57% on the typhoon's track and by 2.5% on the typhoon's intensity.
Key words：real-time rolling forecast; typhoon; Pearl River estuary; deep learning; error correction
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渤海有0.6到1米的轻浪；
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东海有1.2到1.8米的轻浪到中浪；
台湾海峡有0.7到1.1米的轻浪；
台湾以东洋面、巴士海峡有1.3到1.7米的中浪；
南海有0.9到1.5米的轻浪到中浪；
北部湾有1.6到2.2米的中浪区。
预计后天，
我国近海无大浪区。
4月15~19日西北太平洋海浪数值预报
美丽海岛海域海况
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