通过神经天气模拟器中的稀有事件采样实现条件热带气旋生成率

我们将前向通量采样（FFS），一种来自统计力学的非平衡稀有事件技术，与神经天气模拟器（SDL-WXFormer，1{\deg}网格间距）耦合，以估计条件热带气旋生成率，即热带气旋达到飓风级中心压力的频率，而无需修改模型动力学。热带气旋生成率在不同区域间变化达数量级，但直接集合采样无法在可操作的集合规模下解析这种变异性。FFS将罕见的扰动到成熟气旋增强路径分解为通过初始界面压力的通量和跨越四个中间界面压力的条件穿越概率的乘积。我们使用1{\deg}模拟器，因为FFS每个初始条件需要O(10^4)条模型轨迹，并且因为模型的校准随机层提供了必要的探索性扩散。应用于2022年8月21日至10月8日期间98个大西洋盆地初始条件，FFS解析了跨越近三个数量级的生成率，捕获了与观测定性一致的季节循环。将FFS速率与独立直接采样速率进行比较的自洽性检查得出所有初始条件的平均比率为1.03 +/- 0.15。计算增强因子范围从3倍（最活跃环境）到140倍（最受抑制），几何平均值为14倍。三个案例研究说明了该方法提供的物理诊断：Earl环境的限速步骤是初始热带组织，Fiona前体环境具有均匀高的穿越概率，而Ian环境在最终增强阶段存在复合障碍。更高效的模拟器将使FFS能够应用于更精细的分辨率。