Global Tropical Cyclone Intensity Forecasting with Multi-modal Multi-scale Causal Autoregressive Model

📄 arXiv: 2402.13270v1 📥 PDF

作者: Xinyu Wang, Kang Chen, Lei Liu, Tao Han, Bin Li, Lei Bai

分类: physics.ao-ph, cs.AI, cs.LG, physics.data-an

发布日期: 2024-02-16

💡 一句话要点

提出多模态多尺度因果自回归模型以提高热带气旋强度预测精度

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 热带气旋 强度预测 因果建模 多模态数据 自回归模型 时空模式 数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖ERA5数据，缺乏对物理变量因果关系的考虑，导致强度预测精度不足。
  2. 本文提出的MSCAR模型结合了因果关系与多模态数据，能够更全面地捕捉时空模式。
  3. 实验结果显示，MSCAR在预测精度上显著优于现有方法，降低了全球和区域的预测误差。

📝 摘要（中文）

准确预测热带气旋（TC）强度对于制定灾害风险降低策略至关重要。目前的方法主要依赖于ERA5数据的有限时空信息，忽视了这些物理变量之间的因果关系，未能充分捕捉强度预测所需的时空模式。为了解决这一问题，本文提出了多模态多尺度因果自回归模型（MSCAR），这是首个将因果关系与大规模多模态数据结合用于全球TC强度自回归预测的模型。此外，本文还提出了基于卫星和ERA5的热带气旋数据集（SETCD），这是目前最全面的全球TC相关数据集。实验结果表明，MSCAR在全球和区域预测误差上分别最大降低了9.52%和6.74%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决热带气旋强度预测中的时空信息不足和因果关系缺失的问题。现有方法未能有效利用ERA5数据中的丰富信息，导致预测精度低下。

核心思路：MSCAR模型通过结合因果关系与多模态数据，能够更好地捕捉热带气旋强度的时空变化特征，从而提高预测的准确性。

技术框架：该模型的整体架构包括数据预处理、因果关系建模和自回归预测三个主要模块。首先，利用SETCD数据集进行数据清洗和特征提取；然后，通过因果建模捕捉变量间的关系；最后，进行自回归预测以输出强度结果。

关键创新：MSCAR的最大创新在于首次将因果关系与多模态数据结合，突破了传统方法的局限，能够更全面地理解和预测热带气旋的强度变化。

关键设计：模型中采用了特定的损失函数以优化因果关系的学习，同时在网络结构上设计了多层次的卷积和递归单元，以增强模型对时空特征的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MSCAR模型在全球和区域预测误差上分别实现了9.52%和6.74%的最大降低，显著优于现有的最先进方法。这一成果证明了模型在捕捉复杂时空模式方面的有效性，具有重要的应用前景。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括气象预报、灾害管理和环境监测等。通过提高热带气旋强度的预测精度，可以帮助相关部门制定更有效的应对策略，降低灾害风险，保护人民生命财产安全。未来，该模型的应用可能扩展到其他气象事件的预测中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Accurate forecasting of Tropical cyclone (TC) intensity is crucial for formulating disaster risk reduction strategies. Current methods predominantly rely on limited spatiotemporal information from ERA5 data and neglect the causal relationships between these physical variables, failing to fully capture the spatial and temporal patterns required for intensity forecasting. To address this issue, we propose a Multi-modal multi-Scale Causal AutoRegressive model (MSCAR), which is the first model that combines causal relationships with large-scale multi-modal data for global TC intensity autoregressive forecasting. Furthermore, given the current absence of a TC dataset that offers a wide range of spatial variables, we present the Satellite and ERA5-based Tropical Cyclone Dataset (SETCD), which stands as the longest and most comprehensive global dataset related to TCs. Experiments on the dataset show that MSCAR outperforms the state-of-the-art methods, achieving maximum reductions in global and regional forecast errors of 9.52% and 6.74%, respectively. The code and dataset are publicly available at https://anonymous.4open.science/r/MSCAR.