日本理研研究所的研究人员开发了一种深度学习方法，可以在传统模型的一小部分时间内准确预测台风引发的风暴潮对沿海地区的破坏力。它承诺在不影响准确性的情况下为沿海居民赢得宝贵的时间。
台风带来的强风和暴雨会给内陆地区造成破坏和人员伤亡。但沿海地区通过一种被称为风暴潮的现象，承受着其破坏力的全部冲击。强风和低压的结合导致海平面上升远远超过正常水平，导致低洼地区被淹没。
RIKEN预测科学实验室的Iyan Mulia解释说:“当水面的隆起到达海岸线时，它会引起类似海啸的洪水，但会在两三天内蔓延。”
目前，用于风暴潮模拟的预测风场和气压场的计算机模型有两种。参数模型使用由过去观测确定的统计计算。它们动作很快，但在某些条件下可能不可靠。相比之下，数值天气预报(NWP)模式，考虑到所涉及的物理，更准确，但需要更多的时间和计算能力来执行。
“参数模型在计算上比NWP模型效率更高，但精度较低，”Mulia说。“我们的目标是开发一种模型，它与参数模型一样高效，但与NWP模型一样准确。”
现在，Mulia和他的同事们已经使用深度学习来结合这两种模型的优点。Mulia说:“我们的深度学习模型可以产生与NWP模型相当的精度，而计算量要少得多。”
他们的模型使用深度学习将参数化模型的结果在几秒钟内转化为普通台式计算机上的真实风和压力场。然后用这些数据来计算对海洋的影响。研究小组之所以采用这种方法，是因为计算大气条件比计算水条件要求高得多。这项研究发表在《科学报告》杂志上。
就连穆里亚也对深度学习模型的出色表现感到惊讶。他说:“考虑到台风结构的复杂程度，我们没想到深度学习模型能达到如此高的精度。”“例如，它清楚地捕捉到地形对风的影响，这是使用标准参数模型难以实现的。我们对结果非常满意。”
Mulia指出，在将该方法应用于业务预测系统之前，需要使用更大的数据集进行更多的测试。
该团队现在正将同样的方法应用于环境科学和工程等其他领域。
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希望本篇文章《提升台风风暴潮预测效率，确保准确性与时效性并重》能对你有所帮助！
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