海洋所在“物理一致性”臺風(fēng)智能監(jiān)測方面取得新進(jìn)展
近日,中國科學(xué)院海洋研究所人工智能海洋學(xué)研究組在Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation上發(fā)表最新研究成果,提出了一種知識引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)框架,實(shí)現(xiàn)了利用紅外衛(wèi)星云圖對熱帶氣旋中心、強(qiáng)度和風(fēng)圈半徑的同步、物理一致性監(jiān)測。這一方法為解決人工智能氣象應(yīng)用中常見的“物理不可解釋”與“物理不一致”問題提供了新的解決方案。
熱帶氣旋監(jiān)測是防災(zāi)減災(zāi)的關(guān)鍵,但現(xiàn)有智能方法多采用“先定位、后估算”的串行模式,不僅易導(dǎo)致誤差累積,且常因忽略要素間的物理聯(lián)系而產(chǎn)生“物理不一致”現(xiàn)象(如弱臺風(fēng)被誤判為大風(fēng)圈),難以滿足業(yè)務(wù)化需求。
針對此難題,該研究構(gòu)建了名為知識引導(dǎo)的通用臺風(fēng)監(jiān)測模型(KG-TCM)的智能監(jiān)測框架,以未對齊的紅外衛(wèi)星云圖作為輸入,通過包含局部相對位置編碼(LRPE)的主干網(wǎng)絡(luò)提取多尺度空間特征,隨后經(jīng)由共享特征提取模塊分流至中心定位、強(qiáng)度反演和風(fēng)圈半徑反演三個(gè)任務(wù)分支??蚣芤蔡貏e引入了跨分支關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)(CBCL)模塊以強(qiáng)化任務(wù)間的信息交互,并結(jié)合知識引導(dǎo)的損失函數(shù)進(jìn)行物理約束,最終在一次前向傳播中實(shí)現(xiàn)對臺風(fēng)三大核心要素的同步與物理一致性監(jiān)測。研究創(chuàng)新性地將物理先驗(yàn)知識“嵌入”模型,顯式約束了臺風(fēng)中心緯度(表征科氏力)、強(qiáng)度與風(fēng)圈半徑之間的動(dòng)力學(xué)依賴關(guān)系。這一設(shè)計(jì)迫使智能模型遵循大氣動(dòng)力學(xué)規(guī)律,有效解決了純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的物理不一致問題,為構(gòu)建物理可解釋的海洋氣象智能監(jiān)測系統(tǒng)提供了關(guān)鍵支撐。

圖 1 知識引導(dǎo)的通用臺風(fēng)監(jiān)測模型(KG-TCM)框架
論文第一作者為中國科學(xué)院海洋研究所博士后王充,通訊作者為李曉峰研究員。研究獲得國家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目資助。
論文信息:
Wang, C., and Li, X*. (2026). Physically consistent tropical cyclone monitoring from infrared satellite imagery via knowledge-guided deep learning. Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, 3(1), e2025JH000875.
https://doi.org/10.1029/2025JH000875
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