基于CNN、LSTM与统计模型的尤卡坦半岛飓风频率与强度预测研究（2025-2034）

为应对气候变化下飓风灾害加剧的挑战，Hermes De Gracia团队采用CNN、LSTM、ARIMA和线性回归模型，预测2025-2034年墨西哥尤卡坦半岛飓风频率与强度。研究发现CNN对低风速事件（<50 knots）预测波动显著（峰值4.21），而LSTM和ARIMA表现稳定；高风速（>100 knots）事件中ARIMA预测值十年间增长171%（0.21→0.57），提示极端气候风险上升。该研究为飓风高风险区防灾规划提供关键数据支持。

　　

随着全球气候变化加剧，热带气旋的破坏力持续升级。尤卡坦半岛作为墨西哥湾与加勒比海之间的天然屏障，历史上遭受过488次热带气旋侵袭，其中117次直接登陆，包括46次风速超过64节的强飓风。这片以喀斯特地貌为主的低海拔区域（90%地区海拔<30米），面对飓风引发的风暴潮和强降雨尤为脆弱。传统气象模型难以精准预测不同强度飓风的非线性变化趋势，而现有防灾体系亟需高精度、分层次的预警工具。

巴拿马环境部区域总部（Ministerio de Ambiente de Panamá, Sede Regional de Chiriquí）的Hermes De Gracia团队创新性地融合深度学习和经典统计方法，构建了多模型协同预测体系。研究团队从美国国家飓风中心（NHC）的HURDAT2数据库中提取1851-2023年历史数据，通过QGIS空间分析筛选出直接影响半岛（18°-21°N，87°-91°W）的飓风事件，并按风速划分为<50 knots（占比67.2%）、50-100 knots（27.5%）和>100 knots（5.3%）三组。采用Python平台开发预测系统，首次实现CNN、LSTM、ARIMA和线性回归模型的并行验证。

关键技术方法

研究采用HURDAT2数据库的飓风轨迹数据，通过QGIS进行地理空间过滤。使用Python构建预测框架，CNN模型采用K×K卷积核（式1）和ReLU激活函数（式2），LSTM模型包含遗忘门（式5）和记忆状态更新（式8）机制，ARIMA模型（p,d,q）参数通过AIC准则优化（式14），线性回归（式15）与集成模型（式16）权重均设为0.25。

研究结果

1. 低风速事件（<50 knots）预测

CNN模型呈现剧烈波动，2027年预测值达4.21次，但2034年骤降至1.26次（表1）。LSTM保持2.73-3.05次的稳定输出，ARIMA预测区间1.48-1.98次（图3）。线性回归展现0.07次的十年线性增长（2.91→2.98次），反映其捕捉长期趋势的优势。

2. 中风速事件（50-100 knots）预测

CNN在2032年出现8.14次的异常峰值，但2027年出现负值（-0.33次）（表2）。LSTM和ARIMA分别稳定在1.85-2.01次和1.32-1.99次区间（图4）。线性回归呈现0.14次的递减趋势（0.96→0.82次），可能低估了中期风险。

3. 高风速事件（>100 knots）预测

ARIMA模型预测值十年增长171%（0.21→0.57次），显著高于其他模型（表3）。LSTM维持在0.16-0.30次窄幅波动，CNN出现0.04次的最低值（2031年）（图5）。线性回归持续高估（0.65-0.71次），可能与线性假设的局限性有关。

结论与意义

该研究揭示了不同模型在飓风预测中的特性差异：CNN对数据波动敏感但稳定性差，LSTM擅长捕捉时间依赖性，ARIMA在极端事件（>100 knots）预测中展现出独特的增长趋势。尤为重要的是，ARIMA模型预测2034年高风速事件将比2025年增加2.7倍，这与IPCC关于气候变暖加剧热带气旋强度的结论形成印证。

研究团队开发的集成模型框架（式16）为飓风风险分级管理提供了新工具，其中：

• 低风速场景推荐采用LSTM（误差波动<11%）

• 中风速预警可结合ARIMA与LSTM结果

• 高风速事件需重点参考ARIMA的长期趋势

这项发表于《Tuberculosis》的成果，不仅为尤卡坦半岛的应急响应规划（如2028-2029年防风工程升级）提供数据支撑，其方法论更可推广至全球其他飓风高发区。未来研究需纳入海表温度、ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）等气候因子，以增强模型在气候变化背景下的适应性。