由于气候变化,热带气旋变得更加激烈,与基于数学模型的传统方法相比,基于AL的建模的崛起提供了一种更实惠和更容易获得的方法。这项工作通过整合卫星成像,遥感和大气数据来利用生成扩散模型来预测旋风轨迹和降水模式。它采用了一种级联的方法,该方法包含三个主要任务:预测,超分辨率和降水建模。培训数据集包括2019年1月至2023年3月的六个主要热带气旋盆地的51个旋风。实验表明,来自级联模型的最终预测显示,对于所有三个任务,分别超过0.5和20 dB的良好结构相似性(SSIM)和峰值信号 - 噪声比(PSNR)值(SSIM)和峰值信号 - 噪声比(PSNR)值分别具有出色的结构相似性(SSIM)。可以在单个NVIDIA A30/RTX 2080 Ti的30分钟内生成36小时的预测。这项工作还强调了AL方法的有希望的效率,例如在天气预报中为高性能需求的扩散模型,例如热带气旋预测,同时保持计算负担得起,使其非常适合具有关键预测需求和财务限制的高度脆弱区域。代码可在https://github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels上访问。
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