ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ТРОПИЧЕСКОГО ЦИКЛОНА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ИНТЕГРАЦИИ РАЗНОРОДНЫХ И СЛАБОФОРМАЛИЗОВАННЫХ ДАННЫХ

Тропические циклоны и связанные с ними опасные гидрометеорологические процессы представляют угрозу для прибрежных территорий, морской деятельности, объектов транспортной и энергетической инфраструктуры. В ходе исследования применялись метеорологические, спутниковые и ретроспективные данные, представленные различными форматами и различной структурой. Исследуемая задача сформулирована как бинарное вероятностное прогнозирование события циклогенеза для пространственно-временного окна наблюдений. Сформирован общий набор примеров для горизонтов прогноза 24, 48 и 72 ч, реализован механизм пространственно временного согласования и интеграции слабоформализованных данных в единый согласованный набор. Проведена оценка результатов работы моделей по ряду метрик: площадь под кривой ошибки (ROC-AUC), площадь под кривой полноты и точности (PR-AUC), индекс Брайера (Brier Score), вероятность обнаружения (POD), критический индекс успеха (CSI) и др. По результатам численного эксперимента сформирован набор из 2 568 пространственно-временных примеров для горизонтов прогноза 24, 48 и 72 ч. Модель из семейства мультимодальных сверточных сетей краткосрочной долгой памяти показала наибольшее значение метрики площади под кривой полноты и точности на горизонте 72 ч (0,517) и критический индекс успеха (0,367). Исследованные модели и разработанные алгоритмы позволили получить воспроизводимые вероятностные оценки циклогенеза на горизонтах прогноза до 72 ч. Эксперимент показал высокую информативность пространственно-временной интеграции слабоформализованных данных, в частности метеорологических, спутниковых и ретроспективных в задачах мониторинга и поддержки принятия решений.