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利用机器学习模拟湿物理参数化方案
1
作者
陈锦鹏
冯业荣
+3 位作者
黄奕丹
蔡乐天
洪晓湘
文秋实
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期113-126,共14页
数值天气预报模式的湿物理参数化方案对降水预报有很大影响。常规湿物理参数化方案计算复杂、计算量大,且存在较大不确定性。文中采用4种机器学习算法即基于决策树的梯度提升算法(LightGBM)、全连接神经网络(FC)、卷积神经网络(CNN)和...
数值天气预报模式的湿物理参数化方案对降水预报有很大影响。常规湿物理参数化方案计算复杂、计算量大,且存在较大不确定性。文中采用4种机器学习算法即基于决策树的梯度提升算法(LightGBM)、全连接神经网络(FC)、卷积神经网络(CNN)和卷积块注意力模块(CBAM)提取数值预报模式变量网格点周围的局部信息建模。针对一次中国南海台风过程开展湿物理参数化方案模拟试验,试验表明,4种机器学习模型均能较好地模拟湿物理参数化方案的温、湿效应,能够刻画台风对流活动产生的热源和水汽汇的螺旋结构。位温倾向在对流层中层误差较大,比湿倾向在对流层低层误差较大,随着预报时效延长模型的模拟能力有所降低。
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关键词
机器学习
湿物理参数化
数值天气预报模式
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职称材料
模式含有开关时遗传算法求解条件非线性最优扰动的有效性研究
被引量：
5
2
作者
方昌銮
郑琴
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2009年第3期366-372,共7页
在基于条件非线性最优扰动(CNOP)的台风适应性观测研究中,针对预报模式的湿物理参数化产生的"on-off"开关导致传统伴随方法不能为最优化过程提供正确梯度这一现象,将模式含有"on-off"开关时求解CNOP的问题视为非光...
在基于条件非线性最优扰动(CNOP)的台风适应性观测研究中,针对预报模式的湿物理参数化产生的"on-off"开关导致传统伴随方法不能为最优化过程提供正确梯度这一现象,将模式含有"on-off"开关时求解CNOP的问题视为非光滑最优化问题,引入遗传算法,在给出详细的算法流程后,以一个在强迫项中含"on-off"开关的理想模式,分析了"on-off"开关对求解CNOP的影响,三个数值试验检验了模式含有"on-off"开关时遗传算法求解CNOP的有效性,并分析了不同初始种群对最优化结果的影响。结果显示,所采用的含有"on-off"开关的理想模式下,遗传算法能有效求解CNOP,最后对遗传算法求解CNOP的优缺点进行了详细讨论。
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关键词
天气预报
台风适应性观测
遗传算法
条件非线性最优扰动
开关
湿物理参数化
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职称材料
题名
利用机器学习模拟湿物理参数化方案
1
作者
陈锦鹏
冯业荣
黄奕丹
蔡乐天
洪晓湘
文秋实
机构
厦门市海峡气象开放重点实验室
福建省灾害天气重点实验室
福建省漳州市气象局
中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室
粤港澳大湾区气象监测预警预报中心
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期113-126,共14页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U1811464)
厦门市科技局指导性科技专项项目(3502Z20214ZD4014)
中国气象局/广东省区域数值天气预报重点实验室开放基金项目(J202005)。
文摘
数值天气预报模式的湿物理参数化方案对降水预报有很大影响。常规湿物理参数化方案计算复杂、计算量大,且存在较大不确定性。文中采用4种机器学习算法即基于决策树的梯度提升算法(LightGBM)、全连接神经网络(FC)、卷积神经网络(CNN)和卷积块注意力模块(CBAM)提取数值预报模式变量网格点周围的局部信息建模。针对一次中国南海台风过程开展湿物理参数化方案模拟试验,试验表明,4种机器学习模型均能较好地模拟湿物理参数化方案的温、湿效应,能够刻画台风对流活动产生的热源和水汽汇的螺旋结构。位温倾向在对流层中层误差较大,比湿倾向在对流层低层误差较大,随着预报时效延长模型的模拟能力有所降低。
关键词
机器学习
湿物理参数化
数值天气预报模式
Keywords
Machine learning
Moist physics parameterization
Numerical weather prediction model
分类号
P456.8 [天文地球—大气科学及气象学]
下载PDF
职称材料
题名
模式含有开关时遗传算法求解条件非线性最优扰动的有效性研究
被引量：
5
2
作者
方昌銮
郑琴
机构
解放军理工大学工学院
海军南海舰队海洋水文气象中心
出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2009年第3期366-372,共7页
基金
国家自然科学基金(No.40830955)条件非线性最优扰动在台风目标观测中的应用研究项目资助
文摘
在基于条件非线性最优扰动(CNOP)的台风适应性观测研究中,针对预报模式的湿物理参数化产生的"on-off"开关导致传统伴随方法不能为最优化过程提供正确梯度这一现象,将模式含有"on-off"开关时求解CNOP的问题视为非光滑最优化问题,引入遗传算法,在给出详细的算法流程后,以一个在强迫项中含"on-off"开关的理想模式,分析了"on-off"开关对求解CNOP的影响,三个数值试验检验了模式含有"on-off"开关时遗传算法求解CNOP的有效性,并分析了不同初始种群对最优化结果的影响。结果显示,所采用的含有"on-off"开关的理想模式下,遗传算法能有效求解CNOP,最后对遗传算法求解CNOP的优缺点进行了详细讨论。
关键词
天气预报
台风适应性观测
遗传算法
条件非线性最优扰动
开关
湿物理参数化
Keywords
weather prediction
typhoon adaptive observation
genetic algorithm
conditional nonlinear optimal perturbation
switches
moist physical parameterization
分类号
P43 [天文地球—大气科学及气象学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用机器学习模拟湿物理参数化方案
陈锦鹏
冯业荣
黄奕丹
蔡乐天
洪晓湘
文秋实
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
模式含有开关时遗传算法求解条件非线性最优扰动的有效性研究
方昌銮
郑琴
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2009
5
下载PDF
职称材料
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