热带气旋内核对称性对快速增强的影响及其机器学习集成模型预报研究

本研究针对热带气旋（TC）快速增强（RI）预报难题，提出基于卫星观测的内核对称性定量指标Symmetric Ratio，结合决策树（DT）、随机森林（RF）等4种机器学习模型构建集成预报系统。在西北太平洋（WNP）和北大西洋（NA）流域验证显示，24小时RI预报的检测概率（POD）提升至0.27，误报率（FAR）降至0.18，显著优于NHC现有模型。该成果为理解TC-RI机制和提升预报精度提供新范式。

　　

热带气旋（Tropical Cyclone, TC）的快速增强（Rapid Intensification, RI）一直是气象预报领域的重大挑战。当TC强度在24小时内突然增加15.4 m/s（约30 kt）时，其破坏力可能呈指数级增长。尽管过去几十年TC路径预报精度显著提升，但RI事件的预报误差仍高达非RI事件的2-3倍。尤其令人担忧的是，随着全球变暖，登陆前发生RI的TC比例正在上升——2017年袭击粤港澳大湾区的台风"天鸽"、同年重创美国得州的飓风"哈维"，都在临近海岸时突然爆发性增强，造成灾难性后果。传统RI预报主要依赖统计方法如SHIPS-RII模型，但其检测概率（POD）常低于25%，误报率（FAR）高达50%，这暴露出当前方法对环境因子与TC内核结构交互机制认知的不足。

中国气象局上海台风研究所联合香港天文台等机构的研究团队，在《Weather and Climate Extremes》发表的研究中，创新性地将卫星遥感技术与机器学习相结合。团队首先从FY-2和GOES卫星的红外通道数据中提取出内核对称性量化指标Symmetric Ratio，发现其与RI事件呈显著正相关（当Symmetric Ratio>0.6时RI概率激增）。基于2005-2020年西北太平洋和北大西洋TC最佳路径数据，研究人员构建了包含决策树（DT）、随机森林（RF）、轻量梯度提升机（LGBM）和自适应增强（AdaBoost）的集成模型，采用贝叶斯优化算法调参，并引入SHAP值进行特征重要性分析。

关键技术方法包括：1）利用IBTrACS和CMA的TC最佳路径数据建立样本库（含WNP流域1604个RI样本）；2）从ERA5再分析数据和NOAA卫星数据提取34个预测因子，包括垂直风切变（SHRD）、潜在强度（POT）等传统指标及新提出的Symmetric Ratio；3）采用留两年交叉验证评估模型性能；4）基于ATCF实时预报数据开展独立测试。

【内核对称性对热带气旋快速增强的影响】
通过分析50-100 km环形区域的TBB_p90
-TBB_p10
温差，定义Symmetric Ratio = 1-(TBB_p90
-TBB_p10
)/最大值。研究发现WNP流域70 m/s以上的强TC中，86%的Symmetric Ratio>0.8（图4）。PC75（TBB<-75°C区域占比）与RI相关性最高（r=0.62），这印证了涡旋热塔（vortical hot towers）对RI的关键作用。

【模型性能验证】
交叉验证显示，集成模型在WNP流域24小时RI预报的POD达0.56，FAR仅0.4（图7）。独立测试（2021-2023年）中，对台风"灿都"的RI预报POD达0.8，FAR为0（图9）。相比NHC最优确定性模型（POD=21%，FAR=50%），新模型在NA流域的PSS（Pierce Skill Score）从0.25提升至0.4。

【特征重要性】
SHAP分析揭示（图10）：12小时RI预测中，过去12小时强度变化（Dvmax）贡献度最高（SHAP=0.18），Symmetric Ratio位列第四；24小时预测中，海陆面积比（SLratio）成为WNP流域第三重要因子，这与近岸RI事件增加的现象相吻合。

该研究通过多学科交叉方法，首次量化证明了TC内核对称性与RI的因果关系，建立的集成模型将RI预报准确率提升40%以上。特别值得关注的是，新发现的PC75和Symmetric Ratio指标为理解RI的物理机制提供了新视角——对称的对流结构可能通过优化潜热释放空间分布来促进增强。研究团队指出，未来需增加近岸TC样本以提升海岸带RI预报能力，这项工作对防范全球变暖背景下的极端TC灾害具有重要实践价值。