STDA-Net:基于时空特征融合和双重注意力交互网络的热带气旋强度估计OA
热带气旋强度估计对于防灾、减灾具有重要的现实意义,然而现有方法在估计精度、时空信息利用率及通道特征提取能力等方面仍存在一定的局限。为解决上述问题,以西北太平洋为研究海域,提出了一种基于时空特征融合和双重注意力交互网络的热带气旋强度估计模型—STDA-Net。该模型由3个核心模块构成:空间特征提取模块用于捕捉热带气旋的空间特性,时间特征提取模块旨在提取其变化过程中的时间特征,空间-通道交互模块则通过交互空间和通道注意力来增强对关键信息的提取。试验结果表明,STDA-Net模型在估计西北太平洋热带气旋强度方面的表现均优于对比的其他深度学习方法,均方根误差(RMSE)为9.42 knot,平均绝对误差(MAE)为7.22 knot,并在2019—2021年多个热带气旋事件中表现出较强的估计性能。从而表明STDA-Net在估计西北太平洋热带气旋强度任务中性能良好,证实了其准确度和优越性。
郑小妹;方巍;付海燕;万仕全;丁从慧
南京信息工程大学计算机学院,南京210044南京信息工程大学计算机学院,南京210044 中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点实验室,中国气象局武汉暴雨研究所,武汉430205 灾害天气科学与技术全国重点实验室,中国气象科学研究院,北京100081 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044南京信息工程大学计算机学院,南京210044扬州市气象局,扬州225009安徽省气象台,合肥230031
天文与地球科学
热带气旋强度估计时空特征融合双重注意力交互通道特征
《气象学报》 2026 (1)
P.118-134,17
国家自然科学基金面上项目(42475149、42375056)中国气象局流域强降水重点开放实验室开放研究基金项目(2023BHR-Y14)灾害天气国家重点实验室开放课题(2024LASW-B19)。
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