Volume 3,Issue 7
基于 ComplexCNN 的龙卷识别算法
龙卷风作为一种突发性的强对流天气现象具有极强的破坏力，对社会造成严重的人员伤亡和经济损失。随着全球极端天气事件的频发，龙卷风的预警预报成为气象研究的热点问题。目前龙卷风的监测多依赖于天气雷达，传统非监督学习算法在识别精度和预警时效性方面存在局限性。人工智能技术的快速发展为龙卷风识别提供了新的技术手段。利用TorNet 数据集和我国龙卷雷达数据，构造以反射率，径向速度和速度谱宽的龙卷风数据集，提出 ComplexCNN 龙卷识别算法，直接从雷达基数据样本中识别龙卷特征。该模型直接从雷达数据中学习特征，相比设计特征的龙卷样本简化了数据处理流程，显著提升了检测概率和临界成功指数，在江苏省历史龙卷风案例中的平均预警时间达到20分钟。
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