【摘 要】
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现今气象预报最大的难题在于:受限于观测时空密度过低、对小尺度物理过程的认识不足,以及模式网格太大等现实因素,数值预报模式在雾、低云幂、热雷雨和地面风场等牵涉到非线
【出 处】
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第五届海峡两岸航空气象与飞行安全研讨会
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现今气象预报最大的难题在于:受限于观测时空密度过低、对小尺度物理过程的认识不足,以及模式网格太大等现实因素,数值预报模式在雾、低云幂、热雷雨和地面风场等牵涉到非线性机制与边界层过程的预报项目常出现较大误差.而拥有在未知机制条件之下仍可找出资料间最适函数配置能力的类神经网路正是针对前述缺陷改善航空预报准确度最有潜力的工具之一.类神经网路是一种模仿生物神经系统累积经验的过程设计出的电脑数值网路,它可以经由大量资料的训练,调整网路中各个节点的连结敏感度,产生一个可用以非线性内插或预测的最适函数.近年来若干实验文献证实了引入类神经网路的确有助于提高对雾、低云和地面风的预报能力,而中央气象局CWB97-1A-16研究发展专题利用倒传(远)类神经网路预测台湾成雾现象的研究也取得初步成果.如果能成功建立可靠的类神经网路,配合各项预报作业,必能增进航空气象预报的准确度,更有助于维持稳定的预报品质 .因此,本文简述类神经网路工作原理与类别,回顾近年来应用类神经网路进行气象预测的相关文献,分析其限制与优点,针对恶劣天气(雾、低云、雷雨)预报、非线性天气检查表以及台风风场非线性内插工具等项目提出应用类神经网路建构航空气象预报工具的具体做法及注意事项,作为今后建置或改善相关预报工具计划的参考.
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