【雜志簡介】

　　《熱帶氣象學報》的前身是《熱帶氣象》，1984年創刊以來，學術水平和編校質量不斷提高，辦出“熱帶氣象”的特色，在交流熱帶氣象學術成果、促進我國熱帶氣象學術繁榮起到了良好的作用，社會效益顯著，在國內外有一定的知名度，成為中國自然科學核心期刊，先后被聯合國水科學與漁業情報系統數據庫、美國氣象學會著名文摘“MGA”和中國學術期刊數據庫定為錄入源刊，是我國科技論文發表統計固定用刊，曾榮獲“廣東省第二屆優秀科技期刊”獎。

　　《熱帶氣象學報》屬于大氣科學期刊，但側重于熱帶氣象領域，集中刊登熱帶大氣動力學、天氣學、氣候學、大氣物理、大氣環境及數值天氣預報等方面的學術成果，報道新的預報方法和成功的經驗，綜述本領域科研進展及動態。創刊以來，已連續刊出海氣相互作用、中低緯相互作用、低頻振蕩及遙相關、低緯大氣環流異常及其機制、熱帶大氣環流異常對全球天氣、氣候的影響以及季風動力學、熱帶氣旋動力學、運動學等前沿熱點課題的研究成果共771篇，各類基金課題的成果目前已占每期刊出文章的2/3以上。《熱帶氣象學報》分設論著、短論、綜合述評和研究通訊四個欄目，可供氣象、海洋、地理、航天航空、農業、林業、漁業及水利電力等專業的科研人員，業務工作者及大專院校師生閱讀。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　中國自然科學核心期刊

　　中國科學引文數據庫源刊

　　廣東省第二屆優秀科技期刊獎

　　【欄目設置】

　　主要欄目：論著、短論、研究通訊、述評。

　　雜志優秀目錄參考：

　　臺風與中緯度槽的相互作用對其轉向之后的路徑的影響 陳華，王凱，CHEN Hua，WANG Kai

　　南海海面風場變分融合的初步研究 項杰，王慧鵬，王春明，寇正，施偉來，劉春霞，XIANG Jie，WANG Hui-Peng，WANG Chun-Ming，KOU Zheng，SHI Wei-Lai，LIU Chun-Xia

　　時間依賴的多尺度背景誤差協方差研究Ⅱ——應用 張旭斌，薛紀善，萬齊林，丁偉鈺，李昊睿，ZHANG Xu-bin，XUE Ji-shan，WAN Qi-lin，DING Wei-yu，LI Hao-rui

　　地形效應引起的局地擾動對華南降水預報的影響研究 徐道生，陳子通，謝東東，戴光豐，鐘水新，XU Dao-sheng，CHEN Zi-tong，XIE Dong-dong，DAI Guang-feng，ZHONG Shui-xin

　　印度洋偶極子與兩類El Ni(n)o的關聯及其可能機理 董笛，何金海，DONG Di，HE Jin-hai

　　OMI遙感珠三角城市群NO2的時空分布特征及人類活動影響分析 劉顯通，鄭騰飛，萬齊林，譚浩波，鄧雪嬌，李菲，鄧濤，LIU Xian-tong，ZHENG Teng-fei，WAN Qi-lin，TAN Hao-bo，DENG Xue-jiao，LI Fei，DENG Tao

　　強垂直風切變環境下對流單體對颶風強度的影響 辛辰，王詠青，鐘瑋，XIN Chen，WANG Yong-qing，ZHONG Wei

　　強臺風“山神”外圍超級單體引發的龍卷分析 吳俞，薛諶彬，郝麗清，馮文，WU Yu，XUE Chen-bin，HAO Li-qing，FENG Wen

　　影響廣西的兩個非對稱結構TC對比分析 覃麗，黃海洪，吳俞，吳啟樹，賴珍權，黃明策，李佳穎，QIN Li，HUANG Hai-hong，WU Yu，WU Qi-shu，LAI Zhen-quan，HUANG Ming-ce，LI Jia-ying

　　MJO與西北太平洋熱帶氣旋活動的關系及其年代際變化 趙威，趙海坤，韋志剛，鄭志遠，ZHAO Wei，ZHAO Hai-kun，WEI Zhi-gang，ZHENG Zhi-yuan

　　南海中北部秋季低空偏東急流分布特征及其形成的機制 馮文，符式紅，吳俞，FENG Wen，FU Shi-hong，WU Yu

　　軌道交通論文發表：冷鏈物流多溫配送路徑優化研究

　　[摘要]傳統的冷鏈物流配送過程中既容易造成貨損和環境污染，又不利于貨物配送半徑的擴展和客戶對貨物的質量要求。本文在考慮貨物配送過程中對溫度的要求之外還加入傳統的路徑優化和時間窗的限制，在配送總成本最優的情況下進行冷鏈物流配送。

　　[關鍵詞]多溫共配,成本模型,軟時間窗,路徑優化

　　1引言

　　目前我國冷鏈物流配送的發展很快，粗放式的發展造成成本急劇增加，配送環節成本就占總冷鏈運營成本的35%～60%，但是在對冷鏈配送的研究中，突出的問題是大多數研究是對冷鏈物流配送車輛路徑的優化，而忽略了冷鏈配送中貨物對溫度的要求和成本的考慮，這使得在實際配送過程中造成配送的成本高昂和貨損嚴重。只利用常溫配送路徑優化的模型不能很好地控制冷鏈物流總成本，基于此本文在利用常溫配送車輛路徑方法基礎上，考慮到多溫共配的成本特殊性，同時加入軟時間窗的限制，盡可能解決配送路徑優化與成本之間的矛盾。

　　熱帶氣象學報最新期刊目錄

基于殘差移位擴散模型的數值模式溫度預報空間降尺度方法————作者：王興;葉威良;張通;苗子書;吳其亮;

摘要：數值模式預報在氣象預測中占據核心地位，利用深度學習技術提升預報的空間精度是空間降尺度的重要發展方向之一。然而，傳統生成式模型存在計算效率低、空間紋理精度不足以及模式坍塌等問題。為了解決這些問題，提出了一種基于殘差移位擴散模型的數值模式預報空間降尺度方法。具體而言，將殘差引入擴散模型的擴散過程中，幫助模型快速收斂，減少采樣步驟，相比潛空間擴散模型，推理時間縮短到四十分之一，有效提高了計算效率。通過擴...

一種基于氣團標簽的鋒面智能識別方法————作者：丁新亞;李騫;汪天穎;張亮;劉宇迪;張云鵬;黃兵;馮曉;

摘要：目前自動識別鋒面的機器學習方法，因使用的鋒面標簽中有鋒格點與無鋒格點的比例嚴重不平衡，易導致訓練的網絡識別結果偏向無鋒類別的問題，另外，網絡輸入的多氣象要素，因特殊天氣情況和地理位置等原因會產生數據特征沖突或者數據信息質量差的問題，造成輸入數據與網絡不匹配，后果是網絡訓練困難，識別準確度受影響。為此，提出一種基于氣團標簽訓練AMA-UNet(自適應融合多氣象要素U型網絡)模型來進行鋒面智能識別的方...

基于神經網絡模型可解釋性的降水預報————作者：樊仲欣;王妍;王若曈;

摘要：為提高局地精細化預報的準確性和可靠性，提出了一種基于核函數KernelExplainer和可解釋性“夏普值”(SHAP值)聚類分析的神經網絡降水預報技術。該方法首先通過正態化分布變換解決神經網絡的輸出抖動問題，然后使用KernelExplainer估計由卷積(CNN)層、長短期記憶(LSTM)網絡、全連接層構建的深度學習神經網絡模型，并獲取氣象要素參數m和時間步長參數tl對于預測結果的貢獻值SHA...

基于CGAFNet的衛星云圖臨近預報研究————作者：康奇秀;杜東升;陳立福;歐小鋒;葉成志;

摘要：衛星云圖外推技術能及時掌握云團的運動軌跡和變化情況，為臨近預報和災害性天氣的監測提供重要參考。然而，現有的云圖預測方法存在難以捕捉小尺度云團發展、云圖細節特征不清晰、預測結果逐漸模糊等問題，導致最終的預報效果不理想。為了有效提取衛星云圖的時空信息，預報中小尺度云團的發展，利用FY-4A紅外云圖，以湖南區域為中心的中東部地區作為研究對象，從時空序列預測的角度出發，提出了一種卷積門控循環注意力融合網絡...

基于DWT-CNN-LSTM逐日氣溫預測模型研究————作者：樊姝琪;劉慧銘;莊潤杰;王詩雨;溫永仙;

摘要：氣溫的準確預測對人類生產生活、農業等方面至關重要。針對傳統氣溫預測方法難以捕捉數據的動態變化、預測精度差等問題，提出了一種融合離散小波變換（Discrete Wavelet Transformation, DWT）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）和長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）的組合氣溫預測模型。首先，...

基于DSTFN(Deep Spatio-Temprral Fusion Network)模型的熱帶氣旋軌跡預測方法————作者：方巍;杜娟;齊媚涵;胡鵬昱;

摘要：在全球氣候變化背景下，越來越多的地區面臨著熱帶氣旋的威脅。因此，準確預測熱帶氣旋的軌跡變化對于氣象預警和災害管理至關重要。然而，傳統的基于深度學習的熱帶氣旋預測方法在建模熱帶氣旋的時空相關性方面存在局限。為此，提出了一種新的深度時空融合網絡——DSTFN(Deep Spatio-Temporal Fusion Network)模型，以提高對熱帶氣旋軌跡的預測精度和穩定性。構建了有效融合ConvNe...

基于深度學習模型集成的日最高和最低氣溫訂正預報研究————作者：盧姝;郭可萌;周悅;傅承浩;許霖;顧雪;

摘要：采用2018—2023年中國氣象局陸面數據同化系統的氣溫資料以及歐洲中期天氣預報中心的高分辨率模式預報產品(ECMWF-IFS)，分別建立基于時空堆疊的殘差網絡(Res-STS)以及基于自注意力(Self-Attention)機制的長短期記憶網絡(Attention-LSTM)，并將兩個模型進行集成，構建集成神經網絡模型(Ensemble)，得到涵蓋湖南地區的0.05°×0.05°氣溫網格日最高、...

人工智能大模型對2024年長江中下游梅雨的預測評估————作者：曹欣沛;梁萍;黃文娟;張志琦;鞏遠發;

摘要：目前，人工智能大模型對長江中下游降水的次季節預測效果尚不清楚。采用三個人工智能氣象大模型(Pangu-weather、Fuxi和FourCastNet)與歐洲中心次季節-季節模式(EC-S2S)預測資料，以2024年長江中下游梅雨為例，在診斷其降水及其環流演變的基礎上，利用相關技巧、功率譜分析等方法，對比評估了氣象大模型與歐洲中心S2S模式(EC-S2S)對該年梅雨降水、背景場變量及其低頻振蕩分量...

基于多維特征的區域性暴雨過程相似性檢索方法研究————作者：趙亮;魏鐵鑫;王麗榮;解文娟;

摘要：針對一次區域性暴雨過程，檢索與之相似的歷史案例，對區域性暴雨過程的評估、防災減災和決策服務等具有重要意義。以京津冀地區為例，利用1961—2023年京津冀175個氣象觀測站逐日降水數據，定義和識別了京津冀區域性暴雨過程，提出了一種基于多維特征的區域性暴雨過程相似判別方法。該方法基于最大過程降水量、最大日降水量、暴雨范圍、持續時間、平均范圍和平均強度等特征，采用歐式距離度量屬性維度相似性；基于過程降...

基于加權損失函數的我國近海海面風速預報————作者：渠鴻宇;胡海川;錢傳海;黃彬;

摘要：數值模式的海面風速預報存在偏差，基于數值模式的統計模型雖然能在一定程度上減小偏差，但由于大風樣本嚴重不足，其對大風的預報效果仍然差強人意。在系統檢驗ECMWF的24 h海面風速預報的基礎上，利用XGBoost模型構建了適用于中國近海的海面風速預報訂正模型。該模型不僅從整體上具有不錯的預報準確度，還通過采用加權損失函數的訓練方式，明顯改善了大風的預報效果。利用2022年1月—2023年1月我國近海1...

基于可解釋人工智能(XAI)的熱帶氣旋直接經濟損失評估研究————作者：劉淑賢;劉揚;楊琨;張立生;張源達;

摘要：可解釋人工智能(eXplainable Artificial Intelligence,XAI)已經成為人工智能研究領域的重要發展方向，該技術可以幫助解釋模型如何做出預測和決策，在氣象災害評估領域具有較大應用價值。本研究旨在利用機器學習算法評估熱帶氣旋(Tropical Cyclone,TC)的直接經濟損失，并采用XAI方法 SHAP(SHapley Additive exPlanations)，...

江蘇省級雷暴大風智能預警信號生成技術及其在2023年汛期的應用評估————作者：馮宇軒;莊瀟然;康志明;曾康;吳海英;李特;

摘要：為了實現江蘇地區雷暴大風智能預警信號的自動生成以提升雷暴大風臨近預報預警能力，在建立分鐘級、公里級網格風場數據集的基礎上，區分雷暴大風、系統性大風和混合性大風過程，并結合生成對抗網絡（Generative Adversarial Network, GAN，針對雷暴大風建模）和具有物理約束架構的時空卷積神經網絡（Physical Dynamics Network, PhyDNet，針對系統性大風和混...

河北災害性天氣事件圖像識別技術研究與應用————作者：魏鐵鑫;司麗麗;趙亮;張靜;孫斌;

摘要：為有效利用社會化觀測災害性天氣事件的大量圖像，發展監測新手段，以社會公眾發布的災害性天氣事件圖像為訓練集，基于殘差網絡ResNet50(Residual Network 50)構建了8類災害性天氣事件圖像識別模型，并通過格點化氣象要素實況二次訂正技術以及線上審核、線下更新的優化模式，提高模型識別精度和運行效率。結果表明，優化后8類模型識別的平均準確率在80%以上，已應用于河北省多源氣象災情監測采集...

基于數值天氣預報與機器學習技術的道路氣象狀況預測————作者：蒲秀姝;劉新超;宋怡軒;郭榮;郭潔;

摘要：道路氣象狀況與交通安全密切相關，路面濕滑、結冰易引發行車事故，因此需要實現準確且及時的道路氣象狀況預測。利用雅康高速路段內3個地面觀測點的道路氣象狀況觀測數據，以及對應區域的連續24 h數值天氣預報數據，構建決策樹模型，建立數值天氣預報結果與多種道路氣象狀況類別之間的對應關系，實現未來連續24 h的道路氣象狀況預測。結果表明，針對3個地面觀測點的5類道路氣象狀況，在交叉驗證實驗中，所提出模型的平均...

基于改進U-Net模型的湖南地區定量降水預報訂正試驗————作者：周莉;許霖;陳鶴;蘭明才;歐小鋒;周悅;謝憶南;肖思晗;

摘要：利用2017—2022年汛期(4—9月)湖南省1 912個地面觀測站降水實況和歐洲中心中期天氣預報一體化預報系統(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts-Integrated Forecasting System,ECMWFIFS)最優因子集，在一種U型語義分割網絡(U-Net模型)基礎上結合殘差網絡和注意力機制網絡，構建了逐時降水訂正...

基于多種機器學習的模式PM_2.5訂正預報方法————作者：劉超;宮宇;張碧輝;柯華兵;

摘要：大氣細顆粒物污染深刻影響著人體健康、大氣能見度以及氣候變化等諸多方面，對PM_2.5濃度進行精細化預報至關重要。因此，本研究基于隨機森林（Random Forest,RF）、LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）和XGBoost（Extreme Gradient Boosting Machine）等多種機器學習方法，分別構建了基于中國...

基于深度學習的月平均2 m氣溫訂正方法————作者：方巍;王冰輪;

摘要：作為減少短期氣候預測誤差的技術，數據訂正成為了重要的研究方向。而深度學習作為一種新興方法已經應用到數據訂正技術中，其中常用的模型是U-Net，但它存在不可避免的缺陷。第一，U-Net基于卷積神經網絡，但是受限于卷積神經網絡的小感受野，這導致U-Net不能從全局的角度學習空間特征；第二，U-Net的下采樣操作容易丟失圖像細節信息。這兩點都影響了該模型的訂正性能。因此采取以下兩個措施進行改進，一是將原...

一種基于深度學習的城市道路積水內澇圖像識別方法————作者：張志堅;伍光勝;黎潔儀;陳雨欣;張靜;孫偉忠;

摘要：為了提高超大城市積水內澇的監測預警能力，針對現有積水內澇檢測方法實用性、實時性存在的不足，依托廣州市9萬余個高密度公共監控視頻作為數據基礎，基于深度學習的目標檢測RTMDet (Real-Time Models for Object Detection)模型建立了一種道路積水內澇圖像識別方法，采用多線程技術實現大規模視頻點圖像的高效采集，同時基于實例分割RTMDet模型實現積水內澇目標的快速檢測和...

冬季東亞冷涌活動對馬來西亞暴雨洪水事件的影響及成因分析————作者：楊舒楠;周寧芳;

摘要：利用衛星觀測、ERA5和GDAS再分析數據等對東亞冬季風冷涌引發的一次馬來西亞極端暴雨洪水事件進行了分析。結果表明：在東亞冬季風背景下，東亞大槽重建、地面冷高壓加強以及日本島-西北太平洋爆發性氣旋發展等為冷涌形成提供了有利的環流背景；熱帶氣旋“雷伊”影響及中高緯度冷空氣的持續補充進一步延長了冷涌維持時間。冷涌與熱帶氣旋外圍環流、熱帶東風氣流、“海洋性大陸”(Maritime Continent)西...

蘇州“7.26”強颮線增強機制分析————作者：曹舒婭;王嘯華;何琰;莊瀟然;王宇丹;

摘要：針對2022年7月26日發生在江蘇南部的一次由強颮線引起的大范圍極端雷暴大風天氣，利用雙偏振雷達、再分析數據、探空、地面自動站、風廓線、微波輻射計等資料分析產生颮線的天氣形勢背景和颮線在移過太湖附近突然增強的原因。(1)低空急流向下傳播形成超低空急流，增強的中層干冷空氣卷入，隨下沉氣流到達地面形成出流，加強了地面輻合，使颮線形成組織化。(2)颮線東移過程中的強降水導致其冷池不斷增強，在颮線內部形成...

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