基于机器学习的热带气旋快速增强预报

极深对流云是热带气旋(tropical cyclone,TC)快速增强的前兆,为预报西北太平洋TC快速增强,该研究开发了一种使用极深对流云相关数据的机器学习模型。该机器学习模型整合了飓风强度统计预报快速增强指数(Statistical Hurricane Intensity Prediction Scheme-Rapid Intensification Index,SHIPS-RII)数据与TC中心300 km半径范围内极深对流云的覆盖面积。基于2011—2019年的数据,对24 h内TC增强超过30 kn和35 kn的快速增强事件分别进行了预报,相较于仅使用SHIPS-RII数据的模型,该机器学习模型在皮尔斯技能得分(PSS)方面分别提升了5.66%和9.58%,在检测概率指标(POD)方面分别提升了8.41%和8.55%。用该模型对典型台风杜鹃(Dujuan,2015)进行预报,其结果证明整合了极深对流云覆盖面积的模型在快速增强预报中具有优势,主要体现在TC初始强度较强时发生的快速增强预报。该模型对于强台风的预报具有较大的应用潜力。