Применение методов машинного обучения для прогнозирования параметров ураганов

Тропические циклоны и ураганы являются одними из наиболее мощных метеорологических явлений, способных оказывать значительное влияние на экологию, морской транспорт и экономику прибрежных регионов. В последние годы наблюдается рост как частоты, так и интенсивности ураганов, что усиливает угрозу для судоходства и мировой торговли. Морской транспорт, являясь ключевым элементом глобальной логистической системы, особенно уязвим к таким природным катаклизмам. Повреждения судов, потеря грузов и риски для экипажей, отрицательные локальные и глобальные экологические воздействия — лишь часть последствий, вызываемых ураганной активностью.
Исследованиями динамики тропических циклонов посвящено большое количество публикаций. В настоящее время в мире активно применяется метод исследования климатических явлений с помощью машинного обучения и нейронных сетей. Целью данной работы является разработка и анализ нейросетевой модели прогнозирования характеристик тропических циклонов с использованием метеорологических данных (температура воздуха, температура поверхности океана, давление, ветровые компоненты и тепловые потоки).
Для анализа динамики ураганов в работе использовались открытые данные Национального центра ураганов NHC (National Hurricane Center, 2025) , размещенные на официальном сайте NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, 2025) . Основным источником стала база HURDAT2 (NHC Data Archive, 2025) — официальная база данных атлантических и восточно-тихоокеанских тропических циклонов. С помощью обработки климатических данных, предоставляемых Европейским институтом среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) и данных о перемещениях ураганов от NHC собраны временные последовательности, которые использовались для обучения рекуррентной нейронной сети с LSTM архитектурой, предсказывающей скорость ветра в урагане. Обученная модель проверена на тестовой выборке. Приведены графики сравнения фактической и предсказанной скорости ветра в мощных ураганах последних лет.
Результат этого исследования может иметь важное прикладное значение для морского транспорта и прибрежной экономики, поскольку его результаты могут способствовать улучшению системы прогнозирования стихийных бедствий для своевременной подготовки к ним. В конечном счёте, это позволит снизить уровень ущерба как в экологическом, так и в экономическом плане, а также повысить безопасность в морской отрасли.