基于时空特征和多模态预测热带气旋轨迹方法研究的任务书.docx

基于时空特征和多模态预测热带气旋轨迹方法研究的任务书
任务书
一、课题背景
热带气旋（TropicalCyclone,TC）是一种巨大的气象灾害，具有短时效、强破坏性、危害范围广等特点。TC发展及其带来的灾害对于世界各国经济和安全产生了极大的影响。因此，TC的预测和路径预测研究一直是人们关注的热门话题。传统的TC路径预测模型主要基于基础的气象和卫星数据，具体机制则涉及到人工处理和计算，但仍然存在一定的误差。此外，单一数据源的不足也制约了TC路径预测的精度和准确性。因此，基于时空特征和多模态数据的TC路径预测方法的研究已经成为研究的热点之一。
二、课题目的
本任务主要研究基于时空特征和多模态数据的TC路径预测方法，以提高预测精度和准确性，有效应对TC带来的灾害。
三、研究内容
1.分析和收集TC路径预测中所需特征和数据。回顾和分析基于传统TC路径预测模型的数据源和特征，并搜集现有的研究对于时空特征和多模态数据的探索和应用。该步骤主要的任务是提高我们对于该领域的理解和认识，为后续的研究提供丰富的数据资源。
2.研究时空特征的预推荐模型。在各种天气变量中，TC的迁移和发展通常与气压、温度、风向和风速等因素有关。我们可以通过对这些因素的分析和处理来确定其与TC路径的相关性，并应用机器学习模型来进行预测。该步骤的目标是设计和实现TC时空特征的预推荐模型。
3.开发多模态预测模型。传统的TC路径模型通常是基于单一数据源的。但实际上，多种数据源可以一起用于TC路径预测，如气象、地理信息、卫星以及气象雷达等。本步骤的目标是开发一个多模态的深度学习模型，并将其应用于TC路径预测中。
4.整合和评估模型。本步骤为将前面研究的模型整合在一起，并进行实验和评估。我们将探索不同数据集和场景下的模型预测效果，并进行性能评估和优化模型。
四、研究内容分配
本研究以时空特征和多模态数据为出发点，设计和实现一种具有高精度和准确性的TC路径预测模型。依照研究内容，将任务分配如下：
1.分析和收集TC路径预测中所需特征和数据，为后续研究提供数据资源。DDL：30天。
2.研究时空特征的预推荐模型。DDL：60天。
3.开发多模态预测模型。DDL：90天。
4.整合和评估模型。DDL：60天。
五、要求
1.课题研究基于Python，需要有良好的编程能力和实践经验。
2.具有一定的机器学习和深度学习理论知识，熟悉常用的机器学习和深度学习框架。
3.良好的沟通能力和团队合作能力。
4.需要具备论文写作经验，并对科研工作有一定的热情和兴趣。
六、参考文献
1.ZhouJ,XingS,LiY,etal.Amultifeaturefusionapproachfortyphoontrajectoryprediction[C].InternationalConferenceonMachineLearningandDataEngineering.Springer,Cham,2021,117-128.
2.ZhongJ,FengX,LiY,etal.Typhoontrajectorypredictionbasedonimprovedvectorautoregressivemovingaveragemodel[C].InternationalConferenceonAdvancedMachineLearningTechnologiesandApplications.Springer,Cham,2021,140-150.
3.MohammedRM,SulaimanWHBW,AmerAH,etal.Enablingtechnologiesforaccuratetyphoontrackprediction:Areview[J].JournalofBigData,2021,8(1):1-25.