從對流許可模擬的垂直剖面推斷雷暴發生:來自物理深度學習模型的物理洞見

本研究開發了一個深度神經網絡模型SALAMA 1D,能夠直接從三維大氣變量的垂直剖面推斷雷暴發生的概率,超越了傳統使用單一層面代理預報因子的方法。該模型的架構融入了物理考量,在各種指標和預報時效上都優於使用單一層面預報因子的基線模型。敏感性分析顯示,該模型能夠重建環境溫度梯度,並發現與雷暴發生相關的理論模式,如正浮力、對流抑制和平流層附近的冰粒子形成等。