人工神经网络在西太平洋副热带高压预报中的应用

"人工神经网络在西太平洋副热带高压预报中的应用" 本文主要探讨了如何利用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）技术对西太平洋副热带高压（简称副高）的动态变化进行预报。作者指出，副高的位置和强度直接影响中国东部乃至整个东亚地区的气候，特别是雨季的降水情况。因此，准确预报副高对于防灾减灾至关重要。 文章首先分析了常规500hPa大气层资料和“TOVS”（Tropical Rainfall Measuring Mission）卫星资料，这是一种提供稠密、高分辨率气象数据的卫星系统，用于监测地球表面和大气层的温度、湿度等参数。通过对这些数据的深入分析，研究人员归纳出副高北移和南落的经验规则。 接下来，作者引入了反向传播（Back Propagation, BP）算法，这是一种在神经网络中优化权重分配以提高预测精度的方法。BP算法具有最优下降因子，能够在神经网络训练过程中找到最佳权重路径，从而提高预报的准确性。 在构建人工神经网络模型时，研究者设计了前处理功能，该功能整合了基于专家系统的模块。他们将多个单一预报因子通过这个前处理模块，利用专家系统总结的规则进行预处理，转化为网络的输入。经过学习、训练和迭代过程，神经网络能快速收敛，并且具有较高的历史拟合率，即对过去数据的预测能力。 论文中提到，通过大约5000次的迭代，人工神经网络达到了稳定的状态，历史拟合率达到了一个理想水平。这意味着该系统能够有效地学习和适应副高变化的复杂模式。这一成果表明，人工神经网络不仅能处理大量的气象数据，而且可以模仿预报员的经验，提高预报的精确度。 该业务系统的建立，标志着在天气预报领域，人工智能技术的应用迈出了重要一步。它不仅能够处理传统方法难以解决的复杂非线性问题，还能够根据新数据自我调整，适应环境变化。这为未来天气预报系统的发展提供了新的思路和方法，尤其是在处理不确定性和随机性较强的天气系统时，如副热带高压的演变。 这篇文章展示了人工神经网络在气象预报领域的潜力，特别是在预测西太平洋副热带高压的关键动态方面。这一技术的应用有望提高预报的及时性和准确性，从而更好地服务于防灾减灾工作。