近日，海洋科学学院吴巧燕教授团队在热带气旋快速增强预测领域取得重要研究进展，相关成果以题为“Incorporating Hourly Convective Cloud Data Into Tropical Cyclone Rapid Intensification Forecasting With Machine Learning”的论文，发表在AGU旗下期刊《Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation》。吴巧燕教授为第一作者，合作者包括硕士生罗通和博士生洪加诚

热带气旋快速增强预测是气象预报中的重大挑战。尽管美国国家飓风中心（NHC）采用的统计模型（如SHIPS-RII、SHIPS Consensus、DTOPS）已在一定程度上取得成效，但其预报准确性仍有较大提升空间。随着人工智能技术的发展，机器学习为热带气旋快速增强预测提供了新的技术路径。

研究表明，极深对流云（云顶亮温低于208K）覆盖率与热带气旋快速增强密切相关，且具有明显的日变化特征（Ruan & Wu, 2018；Wu et al., 2020）。由于其变化能迅速影响气旋增强速率，将极深对流云覆盖率引入预测模型有助于更精准地捕捉快速增强信号。基于这些认识，本研究构建了三种融合极深对流云信息的机器学习模型。ML-SHIPS.6h：基于SHIPS变量构建的逐6小时机器学习模型；ML-SHIPS.6h+DC.6h：在ML-SHIPS.6h基础上引入逐6小时极深对流云覆盖率；ML-SHIPS.6h+DC.1h：在ML-SHIPS.6h基础上引入逐小时极深对流云覆盖率，以增强捕捉日变化信号的能力。针对2018-2023年北大西洋热带气旋快速增强预测，ML-SHIPS.6h模型在四个快速增强阈值（25 kt、30 kt、35 kt、40 kt）的Brier技巧得分（BSS）较SHIPS-RII分别提升24.5%、52.7%、31.3%和30.5%（图1a），显示出机器学习方法的优势。进一步地，ML-SHIPS.6h+DC.6h模型在上述阈值下的BSS较ML-SHIPS.6h分别提高11.2%、7.9%、3.3%和16.6%，验证了极深对流云信息的有效性。ML-SHIPS.6h+DC.1h通过逐小时对流云数据进一步提高BSS，增幅为5.9%、9.9%、1.0%和11.3%（图1a）。此外，将ML-SHIPS.6h+DC.1h与DTOPS集成的模型在特定RI阈值下表现出显著优势，进一步证明了多源信息融合的潜力（图1b）。

这一成果表明，通过整合对流信息和机器学习技术，能够有效提升热带气旋快速增强预测的准确性，为改进业务预报提供了新思路。研究得到了国家重点研发计划（2024YFC2815703）、国家自然基金项目（42476013, 42227901）、浙江省重点研发项目（2024C3257）及南京信息工程大学引才项目的资助。

图1各个模型对2018-2023年北大西洋热带气旋快速增强概率预报的Brier skill score（BSS）。BSS越高表示快速增强预测越准确。

论文引用：

Wu, Q., Luo, T., & Hong, J. (2025). Incorporating hourly convective cloud data into tropical cyclone rapid intensification forecasting with machine learning. Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, 2, e2025JH000595.

拓展阅读：

Wu, Q., Hong, J., & Ruan, Z. (2020). Diurnal variations in tropical cyclone intensification. Geophysical Research Letters, 47, e2020GL090397.

Ruan, Z., & Wu, Q. (2018). Precipitation, convective clouds, and their connections with tropical cyclone intensity and intensity change. Geophysical Research Letters, 45(2), 1098-1105.

作者简介：

吴巧燕，南京信息工程大学海洋科学学院教授，博士生导师。2001年获南京大学大气科学学士学位，2007年获美国德克萨斯AM大学大气科学博士学位。2015年获浙江省自然基金杰出青年基金资助，2017年获国家自然科学基金优秀青年基金资助。近年来，主持国家自然科学基金优青项目1项、浙江省自然科学基金杰青项目1项、重点研发课题项目1项、国家自然科学基金面上项目3项。以第一作者和通讯作者在GRL、JGR等国际主流期刊发表SCI论文近30篇。研究工作聚焦在热带海气相互作用，主要包括热带气旋海气相互作用，季风和ENSO预报等。近年的主要工作包括：热带气旋风日变化过程的机制研究，热带气旋强度和尺度变化的机理研究，气候变化对热带气旋快速增强发生频次的调制等。