基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘杰2; 张彤4; 王培晓3; 韩士元1; 冷亮5; 肖艳姣5 |
| 刊名 | 地球信息科学学报
 |
| 出版日期 | 2025 |
| 卷号 | N/A页码:1-12 |
| 关键词 | 暴雨预测 卡尔曼滤波“ 估计-校正”循环网络 个别变化 物理信息神经网络 |
| 产权排序 | 3 |
| 英文摘要 | 【目的】精确的暴雨临近预测在防灾减灾、工农业生产和交通运输等多方面起着重要作用，对于保障社会经济发展与人民财产安全具有十分重要的意义。然而现有暴雨智能预测方法没有充分考虑暴雨过程、观测以及建模等环节的不确定性问题，阻碍了预测准确性和稳定性的提升。【方法】本文提出基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测方法，在个别变化理论约束下估计气象状态，并在卡尔曼滤波的指导下依据估计误差进行气象状态校正，以实现准确和可靠的暴雨预测。所提“估计-校正”网络包括个别变化约束的深度状态估计和估计误差指导的气象状态校正2个核心单元；前者根据历史气象状态估计下一时间步的气象状态及误差；后者根据估计误差和观测误差进行气象状态的校正；二者共同提升暴雨预测精度和稳定性。【结果】在ERA5和NCEP数据集上的实验证明，所提方法的暴雨预测准确性指标CSI比所对比的基线方法提升了5%，并以稳定性指标SPREAD≈0.5的成绩取得了良好稳定性。【结论】验证了在深度学习中融合滤波理论缓解不确定性问题的可行性。 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/211210]  |
| 专题 | 资源与环境信息系统国家重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 张彤 |
| 作者单位 | 1.山东女子学院人工智能学院 2.济南大学信息科学与工程学院 3.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 4.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 5.中国气象局武汉暴雨研究所中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘杰,张彤,王培晓,等. 基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测[J]. 地球信息科学学报,2025,N/A:1-12. |
| APA | 刘杰,张彤,王培晓,韩士元,冷亮,&肖艳姣.(2025).基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测.地球信息科学学报,N/A,1-12. |
| MLA | 刘杰,et al."基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测".地球信息科学学报 N/A(2025):1-12. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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