熱帯サイクロンの内部構造に関する衛星観測を利用した機械学習による急速強化予測

要約：熱帯サイクロン（TC）の強度変化は、環境条件と内部の嵐プロセスの両方によって制御されています。私たちは、TCの24時間後の強度変化（DV24）が、ほぼ一定の強度の中立TCに対応するしきい値からの内核降水、氷水含量、及び流出温度の衛星観測の偏差と線形相関があることを示します。しきい値はTCの強度と線形に変化します。内核降水と、国立ハリケーンセンター（NHC）が現在使用している予測的急速強化（RI）予測ガイダンスのための予測因子を用いた機械学習を使用することで、我々のモデルは、2009年から2014年の間の大西洋地域におけるRIに関するピアススキルスコアにおいて、NHCの運用RIコンセンサスをDV24 ≥ 25, 30, 35 ktそれぞれについて37%、12%、138%上回ります。我々の検出確率は、運用RIコンセンサスよりも40%、60%、200%高く、誤報率はわずかに4%、7%、6%高いです。