12、基于Transformer的综合模型架构实现现实世界风暴预测

基于Transformer的综合模型架构实现现实世界风暴预测

1. 引言

风暴可能会造成大面积的灾难，包括财产损失、人员受伤甚至死亡。及时准确地预测风暴的发生，对于提前发布紧急警报和采取预防措施至关重要。然而，传统的基于物理模型的风暴预测方法往往需要进行大量的气候数据模拟和复杂的数据同化，导致计算开销过大。

近年来，深度学习在各个领域取得了显著进展，包括气象预报。虽然已经有一些尝试使用深度学习模型进行风暴预测，但由于实际场景中风暴观测样本有限、风暴数据模式复杂难以捉摸、传感器图像具有多尺度分辨率等问题，这些模型的表现并不理想。为了解决这些问题，我们致力于开发一种基于Transformer的综合模型架构，用于现实世界的风暴预测。

2. 相关工作

2.1 视觉Transformer

视觉Transformer自ViT提出以来，成为了视觉任务中传统神经网络（如CNN）的有力替代方案。它将图像分割成多个小块，通过编码器处理这些小块的线性投影和位置嵌入的总和，并使用一个可学习的分类令牌进行分类任务。后续有许多基于ViT的工作，如DEiT通过添加蒸馏令牌解决过拟合问题，Swin采用CNN的层次结构处理高分辨率输入，MAE将自监督学习引入视觉领域等。然而，这些研究大多只关注分辨率相似的图像数据，难以适应现实世界中分辨率多样的卫星和雷达图像。

2.2 深度学习在气象预测中的应用

深度学习在气象预测领域得到了广泛应用。例如，有人提出了卷积LSTM网络用于短期气象预测，后续也有许多研究采用不同的深度神经网络结构，如自编码器、DLWP模型、LSTM等。虽然也有一些研究开始从深度学习的角度进行风暴预测，但它们的架