基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测研究

摘要：

卫星云图是气象预报的重要资源之一,可以显示云层的生消变化,对气象分析和预报工作有极大的作用.对云图进行一定时间段的预测有助于及时掌握云层的移动轨迹和变化情况,提高卫星云图资料的实用性.然而,当前卫星云图的预测面临诸多困难,例如,云团的变化大多是非平稳、非线性的;云图数据量小,实时性差等.因此,从时空序列的角度出发,提出一种基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测模型,该模型在ST-LSTM(Spatiotemporal Long Short-Term Memory)的基础上,在其单元内部引入3D卷积和自注意力机制,使模型能同时提取时间信息和空间特征,进一步增强云层短期趋势和长期依赖的联系;同时,在其外部框架使用空间和通道注意力机制,促进对云图空间特征的提取.在风云四号的卫星云图上进行评估,实验结果证明,该模型能够较准确地预测云层的形态变化和运动轨迹,各项评价指标均优于现有模型.

关键词：风云四号、云图预测、3D卷积、注意力机制

所属期刊栏目：59

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点实验室开放基金;江苏省研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：155-164