المفاهيم الأساسية
可視衛星画像を用いて熱帯低気圧の強度を推定するためのアンサンブルベースのアレックスネットモデルを提案する。グローバルモデルとローカルモデルの2つのモデルを開発し、ベンチマークモデルよりも優れた性能を示す。
الملخص
本研究では、熱帯低気圧の強度推定のために2つのアンサンブルベースのアレックスネットモデルを提案している。
- グローバルモデル:
- サフィル-シンプソン風速階級全体のデータセットで学習したアレックスネットモデル
- 検証データセットでのRMSEは9.03ノット
- ローカルモデル:
- サフィル-シンプソン風速階級ごとにデータセットを分割し、個別にアレックスネットモデルを学習
- グローバルモデルの予測結果に基づいて適切なローカルモデルを選択し、その予測結果とグローバルモデルの予測結果の平均を最終出力とする
- 検証データセットでのRMSEは9.3ノット
両モデルともに、ベンチマークモデルであるDeeptiよりも優れた性能を示した。また、Grad-CАMを用いて、モデルの予測結果と気象学者が用いるドボラック法の雲パターンとの関連性を明らかにした。
今後の展開として、より深層なモデルの検討や、マルチチャンネル入力の活用などが考えられる。
الإحصائيات
熱帯低気圧の最大風速は15ノットから185ノットの範囲にある。
訓練データの大半は30ノットから62ノットの範囲に集中している。
اقتباسات
熱帯低気圧が上陸すると、数十億ドルもの被害が発生することがある。1980年以降の累積被害額は1兆ドルを超えており、今後さらに増加すると予想される。
ドボラック法では、中心密雲域やらせん状の雲バンドなどの特徴を分析し、T数を割り当てることで強度を推定する。しかし、この方法は主観的な解釈に依存し、低気圧の中心位置を事前に知る必要がある。