一种基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法、介质及计算机程序

1.一种基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，至少包括如下步骤：S100. 采用深度学习架构并基于历史再分析数据构建并训练AI天气模型，所述模型包括多个深度学习子网络以支持不同预测时效，采用地球球面感知结构进行输入编码，输出覆盖高空气象要素的多时效连续预测结果；S200. 构建多嵌套结构NWP区域模式计算域，设置中间域和内层域为基于台风涡旋中心位置的自适应跟踪移动网格，且在起报前的预处理阶段引入涡旋动力初始化，构建具有强度拟合能力和动力一致性的动力初始场；S300. 基于涡旋初始化后的动力初始场，启动NWP区域大气模式和海洋模式同步耦合积分模拟，每个积分时间步内，海洋模式实时更新至少包括海表温度、潜热通量、感热通量在内的关键下垫面变量，作为反馈输入大气模式中以动态修正台风移动路径上沿途海面边界条件；S400. 执行区域耦合模式积分过程中，基于预定时间步长动态引入多源近地层观测数据，采用数据同化算法对台风眼墙及其邻近区域执行局地高频次数值同化修正，动态更新局地风场与温度场状态；S500. 执行区域耦合模式积分过程中，周期性获取模拟结果与台风观测数据间的误差残差，通过构建残差驱动网络将误差信息作为反馈输入AI天气模型，作为微调信号在线修正下一预测周期AI天气模型的初始场输出，其中，残差驱动网络采用深度神经网络架构，输入层接收NWP模拟结果与观测数据的偏差向量，隐藏层通过多层感知机提取偏差的空间-时间特征模式，输出层生成对应于AI天气模型权重空间的校正信号，网络训练采用在线学习方式，学习率设置为自适应调整，根据校正效果动态优化，微调过程仅对AI天气模型的输出层和最后两个隐藏层的权重进行调整；且AI-NWP残差反馈修正机制引入控制门限策略，当NWP区域模式的模拟结果与观测数据之间的误差残差超过设定门限时，启动全周期重初始化过程，对AI天气模型的输入与NWP区域模式的初始场同时进行重构；S600. 完成全时段积分后输出台风强度关键参数，并结合台风实际观测数据进行结构一致性评价，完成台风强度的定量化预测分析。 2.根据权利要求1所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S100中，AI天气模型采用编码-解码结构，输入端采用地球球面感知编码结构，通过位置嵌入机制对输入数据中的经纬度信息进行显式特征增强；AI天气模型通过深度残差连接结构增强跨时序依赖建模能力，输出端生成多个预测时效的连续高空气象变量场，输入变量至少包括大气温度、气压、比湿、经纬向风速以及位势高度，缺失的地表变量通过外部再分析数据或海洋模式进行补充重构。 3.根据权利要求1所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S200中，NWP区域模式采用三层嵌套结构，包括外层域、中间域和内层域三层网格，外层域网格间距为15-20公里，中间域网格间距为5-8公里，内层域网格间距为500米-2公里，中间域和内层域设为台风涡旋自适应跟踪移动网格，根据台风中心位置每1-10分钟自动调整计算域中心坐标，确保高分辨率网格域始终覆盖台风主涡旋区域；三层嵌套间采用双向反馈机制，确保细网格域的结构信息向上传递至粗分辨率区域。 4.根据权利要求1或3所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S200中，在起报前的预处理阶段引入涡旋动力初始化过程，至少包括如下子步骤：S201. 提取台风轴对称涡旋结构：基于AI天气模型生成的初始场，提取台风主涡旋区域关键结构变量，提取具有轴对称特征的涡旋环流结构，剔除非对称扰动成分，构建理想化台风初始结构框架；S202. 执行谱嵌入增强模拟：将涡旋结构嵌入NWP区域模式的初始背景场中，采用光谱嵌入对大尺度背景场施加约束，同时释放中小尺度扰动能量，执行6小时短时预积分模拟以增强台风内核强度、眼墙结构与对称性；S203. 实施涡旋结构空间重定位：短时积分完成后，根据实况观测台风中心与模拟场中台风中心位置间的偏差，采用涡旋提取与位移函数插值算法对模拟涡旋结构进行空间重定位与重新嵌入；S204. 构建最终动力初始场：将结构增强与位置校正的涡旋模拟结果与区域模式的背景场进行加权融合，形成兼顾大尺度准确性与局地涡旋强度的动力初始场，作为区域模式积分模拟的起报输入。 5.根据权利要求1所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S300中，所述海洋模式选择ROMS或HYCOM，海洋网格分辨率设置为与大气模式内层域相匹配，海洋模式计算深度扩展至1000米以完整覆盖上层混合层与温跃层结构，并对台风路径上的海洋状态参数进行高频刷新，积分过程中通过耦合接口与大气模式进行双向耦合，耦合变量至少包括海表温度、潜热通量、感热通量及10米风应力，并动态反馈至NWP大气模式中更新其边界层物理参数。 6.根据权利要求1或5所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S300中，AI驱动的大气-海洋双向耦合模式积分模拟在实施时包括如下子步骤：S301. 耦合系统同步初始化：基于涡旋初始化后的大气动力初始场和海洋模式的温盐场初始条件，通过耦合器进行大气-海洋界面的初始状态匹配，建立海表温度、海表面高度和10米风场的一致性约束；S302. 海气界面通量实时计算：每个积分时间步内，海洋模式实时计算海气界面的动量通量、感热通量、潜热通量和净辐射通量，根据海表温度与大气温度的差值、10米风速和相对湿度动态确定通量交换系数；S303. 海洋动力响应计算：海洋模式根据大气模式提供的风应力驱动，实时计算海洋表层的Ekman输运、垂直混合和上升流过程，采用湍流混合方案处理台风诱发的海洋垂直混合增强，并通过海洋涡旋参数化方案模拟台风尾迹中的冷水涡特征；S304. 大气边界层动态更新：大气模式接收海洋模式反馈的海表温度、海表粗糙度和海气通量信息，实时更新大气边界层的热力结构和动力特征，实现台风移动路径上下垫面条件的动态响应。 7.根据权利要求1所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S400中，引入的多源近地层观测数据为SAR反演风场数据、风廓线雷达数据、微波卫星反演数据和/或自动气象站地面观测数据，并采用EnKF算法进行数值同化，且在台风眼墙区域设定自适应局地增强系数以提升对强对流核心区域风速、温度场的高分辨率结构捕捉能力，同化过程中建立观测数据质量控制机制，通过背景场检验和空间一致性分析剔除异常观测值。 8.根据权利要求1或7所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S400中，多源观测数据实时同化校正以优化模拟在实施时包括如下子步骤：S401. 多源观测数据质量控制与预处理：积分过程中动态引入多源观测数据，基于时空匹配策略进行格式统一与时序对齐，并对所有观测数据执行预处理和质量控制，剔除异常值、缺测点及不符合同化窗口的低置信度样本；S402. 执行观测数据预处理与误差建模：针对不同类型观测数据的时间分辨率、空间分布特征与系统误差特性，构建独立的观测误差协方差估计模型，并结合背景误差协方差矩阵进行优化配置，对风场观测数据采用风向反演修正算法与径向滤波技术进行方向一致性处理；S403. 基于区域模式构建数值同化框架：在NWP区域模式中集成数据同化算法，设定同化时间窗长度与时间步长，并依据观测数据的可用频率设置同化插值策略，实现对不同关键变量的多时次、局地化及动态同化；S404. 实施重点区域高频次局地同化：在台风眼墙区及其邻近区域设定同化敏感区，对观测数据进行高频次局地再分析更新，确保对快速增强过程中的风速峰值结构和不对称性特征实现精准拟合；S405. 同化结果实时反馈至耦合模式中：每一次同化循环完成后，将更新后的局地风场和温度场状态作为约束条件反馈至大气-海洋区域耦合模式中，替代原始预测状态变量并重启NWP积分。 9.根据权利要求1所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S500中，AI-NWP残差反馈修正机制在实施时包括如下子步骤：S501. 多维度预报误差分析与量化：按预设周期比较NWP耦合模式的预报结果与台风观测数据，计算台风中心位置、最大持续风速、最低中心气压和台风移动速度的预测偏差，并采用加权均方根误差和/或平均绝对误差量化系统性偏差的大小和分布特征；S502. 残差特征提取与模式识别：构建基于深度学习的残差分析网络，输入层接收NWP模拟结果与观测数据的偏差向量，通过卷积神经网络提取误差的空间分布模式，建立误差与环境因子的非线性映射关系，输出对应AI天气模型权重空间的校正信号；S503. AI天气模型权重在线微调与优化：基于残差分析网络输出的校正信号，对AI天气模型的权重参数进行在线调整，微调过程仅针对模型输出层和最后两个隐藏层的权重进行增量更新，以适配当前模拟周期内NWP预测误差表现；S504. 构建AI-NWP双向闭环耦合流程：在区域模拟过程中，每经过一预定积分时段，重复执行残差提取与AI校正流程，实现NWP与AI天气模型之间的动态循环反馈，使AI天气模型具备随NWP模拟误差动态响应和自适应修正能力。 10.根据权利要求1所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法，其特征在于，步骤S600中，台风强度模拟结果的评估指标包括最大10米风速、最小中心气压、眼墙半径、风场不对称性指标与路径误差，并通过时间序列分析生成台风强度的时间演变曲线，结构一致性评价通过比较模拟的台风眼直径、眼壁厚度和螺旋雨带分布与台风实际观测数据的匹配程度进行定量化评估。 11.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令用于执行权利要求1~10任一项所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法。 12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~10任一项所述的基于AI初始场驱动NWP区域模式并融合涡旋动力初始化的台风强度预测方法。