基于“深度学习”的台风海域上层海洋热含量准实时估算方法研究
编辑 :Argo野外站办公室 时间
:2017-01-02 15:24:00 访问次数 :
项 目 名 称 | 基于“深度学习”的台风海域上层海洋热含量准实时估算方法研究 |
项目委托部门 | 国家自然科学基金委 |
项目承担单位 | 国家海洋局第二海洋研究所 |
项 目 负 责 人 | 曹敏杰(国家海洋局第二海洋研究所 助理研究员) |
项目执行时间 | 2015年1月-2017年12月 |
加强海洋与台风相互作用的认识,提高台风预报水平是国家防灾减灾的迫切需求。但是由于台风海域上层海洋观测资料在时空尺度上的不足,无法准实时获取上层海洋热含量的时空变异情况,已成为制约台风研究的一个瓶颈。本项目拟以西北太平洋台风源地海域为主要研究海区,借助数据驱动技术,将人工智能中的“深度学习”方法引入到上层海洋热含量准实时估算方法研究中。通过快速提取和准实时集成台风海域Argo剖面浮标观测资料和卫星高度计遥感资料,构建深层非线性网络结构对海量观测数据进行分层和深度训练,融合多源数据特征,并通过粒子群算法在模型训练过程中根据新的数据源动态调整模型参数,提高模型在不同海域的泛化能力。最终实现准实时获取台风下垫面上层海洋不同深度处的温度场和热含量,并初步探讨分析上层海洋热含量对台风强度变化的影响。本项目将进一步加强对上层海洋与台风相互作用的认识,提高台风预测预报的精度。