基于Seq2Seq和Attention的时序卫星云图台风等级预测

摘要

台风预测可为台风预警预报提供先验信息,辅助相关部门进行科学决策,以减少灾害损失.利用时间序列台风卫星云图,提出一种新的台风等级预测模型SeqT yphoon,将注意力机制和序列到序列引入模型预测未来时刻台风图像,然后利用卷积神经网络对预测的台风图像进行台风等级预测.通过日本气象厅发布的1981—2017年3万多张时序台风卫星云图,构建了训练集、验证集和测试集,分别对应29519、3804、1995张台风图像.针对SeqTyphoon模型,分别进行了台风云图的不同时间间隔、不同预测时长及不同空间分辨率对台风图像预测精度影响的对比实验.实验结果表明,台风云图均为32像素×32像素,时间间隔为6 h比时间间隔为12 h的训练集和验证集的均方根误差分别降低5.41％ 、5.72％,前者训练集的均方根误差达到0.0922,验证集为0.0954,前者台风等级预测准确率为后者的2倍;台风云图为32像素×32像素,时间间隔为6 h时,预测未来6～48 h的台风图像,训练集和验证集的均方根误差均递增,台风等级预测准确率递减;时间间隔为6 h,图像为64像素×64像素的训练集的均方根误差为0.0896,验证集为0.0911,台风等级预测总体准确率为83.2％.综上,影响台风图像的最主要因素是相邻台风云图的时间间隔,其次是预测时长与空间分辨率大小.