南シナ海東部における対流開始検出とナウキャスティングのための機械学習モデル用データセット

科学分野:

• 気象学と大気科学
• 気象予測における人工知能
• 悪天候のためのリモートセンシング

背景:

• 対流開始（CI）の効果的な識別と予測は、激しい対流性気象の早期警報システムにとって非常に重要です。
• 人工知能（AI）は、CI予測と警報能力を強化するための有望な道を開きます。

研究 の 目的:

• AIモデルによるCIの識別と予測のために特別に設計された新しいデータセットである対流開始データセット（CIDS）を紹介すること。
• 中国南東部における激しい対流性気象イベントのための包括的な特徴データとラベルを提供すること。

主な方法:

• CIDSデータセットは、2018年から2023年までのレーダーモザイク製品とFY-4A衛星放射データを使用してコンパイルされました。
• レーダー複合反射率因子を利用したアルゴリズムが開発され、30分間の進化に基づいてCIカテゴリラベルを割り当てることで、初期の嵐セルを識別します。
• データには、10分間隔で9つのスペクトルバンドにわたる10個のレーダーモザイク製品と衛星放射が含まれています。

主要な成果:

• CIDSデータセットには136,728個のサンプルが含まれており、410万件以上のCIが識別され、そのうち約180万件が発達中のCIに分類されています。
• このデータセットは、短時間の豪雨、雷雨、雹の事象を捉え、詳細な空間的および時間的情報を提供します。

結論:

• CIDSデータセットは、対流開始予測の精度と適時性を向上させるためのAIモデルのトレーニングに貴重なリソースを提供します。
• このデータセットは、AIとマルチソース気象データを活用した激しい対流性気象の早期警報システムの進歩を促進します。