Realistic tropical cyclone wind and pressure fields can be reconstructed from sparse data using deep learning

热带气旋 数据同化 计算机科学 人工神经网络 风暴 气象学 风速 深度学习 数据集 机器学习 人工智能 环境科学 地理
作者
Ryan Eusebi,Gabriel A. Vecchi,Ching‐Yao Lai,Mingjing Tong
出处
期刊:Communications earth & environment [Springer Nature]
卷期号:5 (1) 被引量:9
标识
DOI:10.1038/s43247-023-01144-2
摘要

Abstract Tropical cyclones are responsible for large-scale loss of life and property 1–4 , motivating accurate risk assessment and forecasting. These objectives require accurate reconstructions of storms’ wind and pressure fields which assimilate real-time observations 5–9 , but current methods used for these reconstructions remain computationally expensive and limited 10 . Here, we show that a physics-informed neural network 11,12 can be a promising and computationally efficient algorithm for tropical cyclone data assimilation. Using synthetic training data sparsely sampled from hurricanes simulated in a forecast model, a physics-informed neural network is able to reconstruct full realistic 2- and 3-dimensional wind and pressure fields which capture key features of the cyclone. We also demonstrate how a set of sparse, real-time observations, can be used to accurately reconstruct Hurricane Ida. Our results highlight how recent advances in deep learning can augment data assimilation schemes. The methods are also general and can be applied to other flow problems.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
端庄沉鱼完成签到,获得积分10
1秒前
氯化钡完成签到 ,获得积分10
1秒前
NexusExplorer应助舟夏采纳,获得10
2秒前
3秒前
万能图书馆应助吃肯德基采纳,获得30
3秒前
Orange应助CCC采纳,获得10
4秒前
安详的琳发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
西北望发布了新的文献求助10
5秒前
waayu完成签到 ,获得积分10
5秒前
小武丁发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
FashionBoy应助LLB采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
隐形曼青应助柚子采纳,获得10
7秒前
逃跑计划完成签到,获得积分10
9秒前
务实幻露完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
西北望完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
zhang值发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
丘比特应助自觉平露采纳,获得10
12秒前
lqiqivv发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
奔跑石小猛完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
hhhheyyyyo完成签到,获得积分10
15秒前
细腻天蓝完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
ambitiouslu发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
nykal发布了新的文献求助10
17秒前
朴实浩宇完成签到,获得积分10
18秒前
十点十分发布了新的文献求助10
18秒前
南信第一深情完成签到,获得积分10
18秒前
北落完成签到 ,获得积分20
19秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Structural Load Modelling and Combination for Performance and Safety Evaluation 1000
Conference Record, IAS Annual Meeting 1977 820
England and the Discovery of America, 1481-1620 600
電気学会論文誌D(産業応用部門誌), 141 巻, 11 号 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3572795
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3142958
关于积分的说明 9449441
捐赠科研通 2844307
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1563431
邀请新用户注册赠送积分活动 731771
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 718695