模糊神经网络在热带气旋强度预报中应用研究.pdfVIP

SimulationsandForecastsof 热带气旋数值模拟及预报·Numerical Tropical Cyclones 模糊神经网络在热带气旋强度预报中的应用研究， 黄小燕1 史旭明2金龙2 (1广西区气象台，广西 南宁530022) (2广西区气象减灾研究所，广西 南宁530022) 摘要 论文以1960～2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础，将热带气旋中心附近最 大风速作为台风强度，以气候持续预报因子作为模型输入，采用模糊神经网络方法进行了热带气旋强度预报 模型的预报建模研究。试验预报结果表明，对175个独立预报样本模糊神经网络方法的南海热带气旋强度24 小时的预报平均绝对误差为3．0m／s。另外，根据相同的热带气旋样本及预报因子，论文还进一步将该预报方 法与国内外普遍采用的气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析，对比结果表明，气候持续预报方法 的预报误差明显偏大，独立样本强度预报平均绝对误差为4．5m／s。 关键词：模糊神经网络，热带气旋强度，预报方法 l引言 南海热带气旋是夏季影响我国华南地区最重要的灾害性天气之一，严重的强热带气旋， 常常给人民生命财产造成巨大损失。并且，热带气旋强度变化十分复杂，它不仅与其自身的 特征有关，也与环境场天气系统、下垫面状况、上下层气流以及不同尺度运动相互作用相联 系，具有复杂而显著的非线性变化特征，准确预测热带气旋强度的变化是气象防灾减灾的重 要研究内容和预报难点。 目前，国内外在热带气旋预报研究方面，对于热带气旋移动路径的客观预报方法相对较 多，并且一些热带气旋路径的气候持续法预报效果也比较好，但是对于热带气旋强度变化的客 观预报技术研究较少，除了一些基于数值预报产品的统计或统计动力预报方法以外，世界各 国的预报中心用热带气旋数值预报模式或统计动力相结合的热带气旋强度业务预报比简单的 气候持续法好不了多少【l，Z。。对热带气旋强度的预报精度不高，方法不多，其原因除了对热带 气旋发生发展的一些内部结构和机制认识不够以外，热带气旋强度具有显著的非线性变化特 征也是造成预报困难的原因之一。而目前大气学科的气象预报新技术研究中，不少工作已将 具有较强处理非线性问题能力的神经网络方法应用于短期气候预测，中短期天气预报和卫星 资料处理等方面【3弓J。但是，神经网络方法应用于天气预报存在网络初始连接权和结构选择缺 乏依据【81等问题，这直接影响了神经网络方法在实际天气预报中的应用效果。近年来，结合模 3资助项目：广西重点自然科学基金(0832019Z)，国家自然科学基金项目 作者简介：黄小燕(1978一)，女，广西崇左人，工程师，硕士，主要从事天气预报技术方法研究， 63．coru E—mail：gx_huangxy@1 杭州·2009年10月14．16日 一391· 第十五届全国热带气旋科学讨论会 andForecastsof 热带气旋数值模拟及预报·NumericalSimulations TropicalCyclones 糊推理系统与神经网络方法形成的模糊神经网络方法。由于同时具有了神经网络的自适应学 习能力、非线性映射能力，以及语言计算、逻辑推理等多种优良性能，因此已在人工智能、 专家系统、图像识别和管理学科等许多领域得到了迅速的发展和应用，然而，目前气象学科 还很少开展有关模糊神经网络在天气预报中的应用研究。本文尝试应用模糊神经网络方法‘9】 进行南海热带气旋强度的预报建模研究，这在大气学科中是一种新的探索。 2模糊神经网络的结构和学习算法 模糊数学方法的预测技术在气象预报的应用研究开始于1979年【6】，其中应用较多的是率 属函数合成运算、模糊聚类、模糊判别模型和模糊优先比等多种方法。这些应用研究工作， 不仅对改进和提高天气预报的