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基于多源观测的多任务学习对流雷暴VIL和闪电短临预报
编号：759
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更新：2024-04-10 22:46:58 浏览：1266次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 10:09（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp12] 主题12、大气物理与气象气候
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摘要
本研究开发了一个基于编码-解码结构U-net多任务学习模型，利用GOES-16静止卫星红外亮温、GLM闪电观测以及NEXRAD的垂直液态水含量等数据同时预报对流雷暴和闪电，并将提前期增加到90分钟。本文还探索了将红外亮温观测作为额外特征输入对对流雷暴和闪电短临预报的影响。结果表明，在对流雷暴和闪电预测方面，多任务学习模型均明显优于单任务学习模型；而且，多任务学习模型有助于缓解闪电预报技能随提前期增加而快速降低的问题。此外，加入红外亮温观测作为额外输入特征可以进一步提高闪电预测技能评分，但对VIL的预测仅有很小的影响，且多任务学习模型对于组织化对流雷暴的VIL和闪电预测要优于离散的对流单体。
关键词
对流雷暴和闪电,多任务学习,短临预报
报告人
李扬
助理研究员 南京气象科技创新研究院稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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