两阶段框架用于热带气旋港口影响排序

Chenchen Kuai 等作者提出一个两阶段推荐框架，用于在热带气旋登陆前对港口受影响程度排序：先按港口与预期登陆点的距离筛选候选港口，再按预估影响天数排序。 研究用墨西哥湾37个港口、31场热带气旋的AIS影响天数数据测试。在飓风 Nicole 和 Ian 的案例中，作者称检索阶段在登陆点不确定的情况下识别出全部实际受影响港口；Wide & Deep Learning 排序结果与观测最接近，平均排序一致性分别比距离基线高85.5%和55.5%，且对登陆点不确定性更不敏感。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。