基于遙感技術的氣象衛星惡劣天氣預警方法研究

摘要：隨著氣象衛星遙感技術的進步，基于深度學習的氣象衛星惡劣天氣預警系統的研究成為可能。通過建立一種端到端的預警系統，有效利用了卷積神經網絡和長短時記憶網絡對氣象衛星遙感圖像進行特征學習和時空信息編碼，顯著提高了預警精度與提前時間。仿真實驗驗證了預警系統在臺風路徑預測方面具有較高的準確性和可靠性，48 h平均誤差控制在32.1 km以內，方差為102.4 km2。預警系統對極端天氣的預警和防災減災工作具有重要意義，為氣象預警系統的開發和優化提供了新思路和實證支持。

關鍵詞：氣象衛星;遙感技術;深度學習;臺風路徑預測

Research on Severe Weather Warning Method for Meteorological Satellites Based on Remote Sensing Technology

ZHENG Beiwen CHEN Peng WU Lin

Urumqi Meteorological Satellite Ground Station Urumqi， Xinjiang Uyghur Autonomous Region， 830000 China

Abstract： With the advancement of meteorological satellite remote sensing technology， research on deep learning based meteorological satellite severe weather warning systems has become possible. By establishing an end-to-end warning system， convolutional neural networks and long short-term memory networks were effectively utilized for feature learning and spatiotemporal information encoding of meteorological satellite remote sensing images， significantly improving warning accuracy and lead time.The simulation experiment verified that the proposed system has high accuracy and reliability in typhoon path prediction， with an average error controlled within 32.1 kilometers within 48 hours and a variance of 102.4 square kilometers. The early warning system is of great significance for extreme weather warning and disaster prevention and reduction work， providing new ideas and empirical support for the development and optimization of meteorological warning systems.

Key Words： Meteorological satellite; Remote sensing technique; Deep learning; Typhoon path prediction

近年來，氣象衛星遙感技術在惡劣天氣監測和預警中發揮著重要作用。基于多光譜、高空間分辨率遙感圖像，可以觀測和分析云圖、水汽通量等重要氣象參數，實現對臺風、暴雨等極端天氣事件的預警。本文擬基于卷積神經網絡等深度學習模型，訓練氣象衛星遙感圖像的特征，建立端到端的氣象衛星預警系統，以提高對臺風、暴雨等極端天氣的預警精度與提前時間，為防災減災提供技術支撐。

1 遙感技術在氣象衛星中的應用基礎

遙感技術是氣象衛星實現對地球大氣、海洋與陸地表面持續觀測的核心工具之一，通過將可見光/紅外成像設備、微波成像傳感器、GPS掩星大氣探測裝置等一系列遙感儀器集成于氣象衛星上，共同采集涵蓋云圖、水汽分布、降水狀況、氣溫結構、風場等多種氣象要素的多元遙感數據。以我國新一代靜止軌道氣象衛星FY-4A為例，其搭載的高分辨率（空間分辨率達到0.5～1 km級別）可見光和紅外成像儀能夠精確識別不同類型的云系結構，實時捕捉云頂特征，并依據這些信息分析預測云團未來演化趨勢。這類高質量的云圖數據，在被納入數值預報模型的數據同化過程中，顯著提升了對臺風路徑模擬預測的精準度[1-2]。

2 遙感驅動的天氣預警系統構建

2.1 數據采集與預處理

氣象衛星搭載的多樣異構傳感器所捕獲的海量數據，構成了預警系統構建的基石。本項目旨在整合NOAA-20這顆新一代極軌衛星上的高級技術微波探測器（Advanced Technology Microwave Sounder，ATMS）、交叉軌道紅外探測器（Cross-track Imaging Spectrometer，CrIS）、可見光/紅外成像輻射計（Visible infrared Imaging Radiometer，VIIRS）等多元數據源。采用半經驗正交函數法（Semi-Empirical Orthogonal Function Method，SEOF）去消除可能存在的熱軌跡噪聲。進一步，建立基于統計學的CrIS和VIIRS協同物理模型，以實現紅外與可見光數據的精準配準。隨后，利用變分模態分解（Variational Mode Decomposition，VMD）算法，對不同頻段的信息進行分解，以此提取臺風云圖等核心特征，并有效濾除噪聲。

預處理后的數據將輸入特征提取模塊。提取的多維特征包括：云頂溫度、云頂高度、水汽通量、風場渦度等。這些特征能夠描述臺風的強度、路徑等關鍵信息。例如：橢圓擬合法提取的臺風云圖幾何中心特征，可以判斷臺風路徑；基于小波變換的水汽通量散度特征，可以識別臺風眼墻結構[3]。特征融合后，將輸入基于卷積長短期記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）網絡的端到端預警系統中。該系統能編碼多時相圖像的時空信息，對臺風進行跟蹤監測[4]。系統輸出包括臺風中心位置、最大風速、移動方向等參數預報結果。Loss函數為預報誤差的均方根，優化器選用Adam方法。

式（1）中：和yi分別是預報結果和真實觀測值；n為樣本數量。該損失函數能有效評估預報誤差。

2.2 模型構建與訓練

本系統構建了一種雙源互動神經網絡（Interactive Neural Network，INN）以實現端到端的臺風路徑預測。該模型主要包括兩條分支：圖像分支和數據分支。圖像分支基于卷積神經網絡，輸入的是多時間相的臺風云圖序列；數據分支基于遞歸神經網絡，輸入的是地面氣象站觀測到的溫度、氣壓、濕度等時序數據[5]。

在該設計方案中，系統構建了2個獨立的分支結構，分別專注于從圖像和數據中提取各自的特征表達。隨后，這些特征會在注意力單元這一環節交匯互動，利用注意力機制，網絡得以有針對性地突出并關注最關鍵的信息特征，進而有效地整合來自不同源頭的數據信息。經過注意力單元精細處理后的圖像和數據特征將被融合在一起，并進一步輸入一對LSTM中進行深度學習。此處運用LSTM的目的在于理解和捕獲其中蘊含的時間與空間關聯性。最后，整個網絡體系將會輸出對臺風中心位置的預測結果，具體表現為經緯度坐標的形式，以此完成對臺風位置的精準預報。

整個網絡采取端到端的訓練模式，目標是盡可能減小預測路徑與實際路徑的誤差。為解決LSTM可能出現的梯度消失問題，利用層規范化技術對網絡權重進行標準化，這能夠加快訓練速度并防止模型陷入局部最優。同時，采用早停策略以防止過擬合。通過多組實驗比較，最終設定訓練的迭代次數為2 000次。在優化算法上，選擇Adam并設定其全局學習率η為0.001，以確保訓練的穩定性和效率。假設預測的軌跡為：，對應真實軌跡為：，則預測誤差損失函數為

經驗結果表明，該INN模型融合多源數據，臺風路徑預測誤差可降低18.2%[3]。

2.3 實時監測與預警系統

基于前文所構建的深度學習預警模型，本節設計了氣象衛星云圖的實時監測與臺風路徑預警系統。系統架構采用實時流式計算框架，以支持海量異構數據的高效處理。系統先從衛星下聯站和地面氣象站獲取觀測數據流，然后在流式服務器上調用神經網絡模型進行特征提取和參數預測，實現對臺風位置、強度等狀態的實時監測。監測結果作為新的流數據寫入Kafka隊列，供預警判斷模塊訂閱和消費。

預警判斷模塊采用規則引擎技術，預先設定了一系列與臺風強度等級、地理位置相關的閾值標準。當實際監測數據達到預設條件時，系統將立即自動觸發相應級別的預警，如黃色或紅色預警信號。

3 仿真實驗驗證

3.1 實驗設計

為評估所構建預警系統的性能，設計了臺風海上路徑預測的仿真實驗。實驗數據選用中國氣象衛星云圖和臺風最佳路徑數據庫，時間跨度為5年。考慮到深度學習模型對大數據量需求，構建了一個包含300萬張云圖的大數據集，通過數據增強技術擴充樣本空間。實驗過程為：首先，依次輸入云圖序列，模型輸出0～48 h的臺風中心位置經緯度；然后，計算預測路徑與真實最佳路徑的距離誤差，驗證模型預測效果。主要評價指標為48 h路徑預報平均誤差（Average Error，AVE）和誤差方差（Variance，VAR）。實驗設置了3組控制變量：（1）特征提取方法：A-多尺度卷積網絡，B-傳統Sobel邊緣檢測；（2）損失函數：α-均方誤差（MSE），β-方差偏差損失；（3）模型類別：I - 卷積LSTM， II - 遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）。共計 3×2×2=12 組對照實驗，通過多因素分析比較不同方法之間的效果差異。

重復隨機取樣10次實驗，提取誤差條繪制效果分布，驗證假設模型II+β+B的誤差顯著大于其他組合，檢驗不同模塊對系統效果的影響，為后續優化提供定量參考。

3.2 實驗結果與討論

通過設計的多組仿真對比試驗，評價了所構建的氣象衛星云圖序列到序列臺風路徑預報系統的性能。主要預報評分標準包括48 h路徑AVE和VAR。表1總結了12組試驗結果。

從表1可以看出，在各組試驗中，I型模型（卷積LSTM）的效果明顯優于II型模型（RNN）。這是由于卷積結構可更好提取云圖的空間特征。而II型模型的預報誤差和變差均較大，模型效果較差，證明了遞歸結構在模擬云圖環境場的時序演化上仍有欠缺。損失函數方面，MSE損失函數的效果優于方差偏差損失函數，可使模型更加穩定。特征提取中，基于卷積的方法提取的空間特征更豐富，也使模型對云圖環境場的理解更充分，預測結果更佳。

綜上分析可以得到，“卷積LSTM模型+MSE損失函數+多尺度卷積特征提取”的預警系統整體性能最優，48 h臺風路徑平均誤差可控制在32.1 km以內，方差為102.4 km2，滿足預警的精度需求。本次多組對比試驗結合定量評分分析，驗證了所設計預警系統模塊的有效性，也為后續模型調優提供了參考依據。

4 結語

本研究針對氣象衛星對極端天氣監測與預警能力有限的問題，構建了一個端到端的基于深度學習的臺風預警系統。系統的創新之處在于實現了海量多源衛星數據的深度融合，通過卷積神經網絡和LSTM有效提取了云圖等數據的空間時序特征，顯著提高了臺風路徑預測的準確率。此外，流式計算框架為系統帶來了高效和可擴展的優勢，增強了實際應用中推送預警信息的及時性。與傳統方法相比，該系統集成了自動化特征學習、跨數據源礦察和端到端建模的能力，是一種令人鼓舞的氣象衛星與AI技術深度結合的嘗試，為提高惡劣天氣預警水平提供了新的思路。在后續研究中，可以繼續豐富系統的數據源，挖掘不同類型數據的聯合特征，擴大模型的適用場景，將更多的氣象事件納入預警體系，并加強用戶交互界面設計，將系統應用推廣到更廣范圍，為各類極端天氣災害防范作出更大的貢獻。

參考文獻

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