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知风云变幻,晓气象万千,AI让气象预测更精准

点击量:1860 发布时间:2021-07-30

        气象状况瞬息万变,令人难以捉摸,河南水灾、“烟花”过境,近期不少地区都遭受了暴雨、台风的侵袭。虽然人类没有办法控制大自然,但精准的天气预报可提供预警作用,为我们的生产生活作出科学准确的决策指导。比如目前仍在各地伺机作乱的台风,气象预测可以让大家掌握它到来的时机、路径,从而达到提前防范和安排生活出行的作用。


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气象预测的前世今生

从90年代到如今,人们接触到的气象预测大致可分为三个阶段。

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结果型气象数据

90后小的时候,在每晚七点半新闻联播后,会和家人们准时蹲守在电视机前看天气预报,那时央视的天气预报不可能将全国所有地区的天气都报道出来,只会报道一些省会城市的天气,连地方台也只会报道市级行政区。所以小县城里的市民就只能看距离最近城市的天气,准确度可想而知,这就属于结果型数据服务,不能精确地满足每个人的需求,普通大众只能学会适应这些数据。

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灵活型气象数据

进入互联网时代,当人们想知道天气时会选择打开网页,输入当前城市及天气预报的关键词来获取天气信息,准点去电视前蹲守天气预报的人越来越少,你随时随地可以根据搜索的方式主动获取数据,网页也会根据不同人的需求来展现不同的结果。这种服务方式去除了空间的限制,做到了半定制化甚至全定制化,可以从你想看的各种维度展示数据。

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定制化气象数据

如今获取天气预报就更简单了,任何智能手机的主页都会根据你的定位来展示当前城市的天气。这就是个性化定制化的数据服务,自动根据你当前的状态,来帮你从海量的数据中筛选出来可能对你有用的数据。

甚至有些气象软件,还会在明天有暴雨的时候主动提醒你出门带伞,降温的时候提醒你多穿衣物。


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AI涤荡传统气象预测

随着智能化时代的到来,人们依托各种先进技术手段建立起各种预测天气的方式,AI作为新兴技术也在气象预测领域日渐活跃。

气象预测与AI有着天然的耦合关系,研究气象需要大量资料,而AI天生是处理大数据的工具;现有资料的数据密度不够,而AI技术却有根据不完全信息推断的能力。当AI遇上气象预测,可以总结专家知识经验,提高平均预测水平。

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深度学习助力气象预测

随着人造卫星和气象模型的强大化,面临海量的数据,气象人员借力AI来处理气候问题。

一方面,基于深度学习来识别那些曾经由极富经验的专家来判断气候的模式,包括热带气旋、大气流以及天气锋面等,这也表明了算法是可以复制人类经验的。

另一方面,通过使用AI系统来对不同的气候模型进行排序筛选,并通过实际数据和模型气候数据来识别飓风等极端天气。

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深度学习助力AI天气预测


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AI智能网格预报增强预测精确度

从气候预报的演进过程来看,从曾经的定性预报、描述性预报到如今的数字化、格点化预报。

以北京为例:以前的预报仅仅以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市气候情况,经过网格化预报,北京的气候不再由一个定点来反映,而是精密到每个不同的网格之中。

AI加持下的智能网格化预报,就宛如地球上的经纬网,将我国每个城市的区域分解成许多个5公里×5公里、乃至1公里×1公里的网格,进行每个网格的差异化监测。不仅让预报更加精准,还增加了更为详尽和丰厚的预报内容,从本来的气温、风力和气候现象细化到基本要素、环境气候要素、灾害性气候要素、海上气候要素等四大类18个气候要素。

     数据如果放在那里就只是一堆杂乱的编码,但是用起来就会是无价之宝。智能化的数据服务就是以数据为驱动的模式。充分发挥数据的作用,让数据形成一个闭环,让产品更智能、更懂你,并且不断自我进化,让数据为你所用。

     AI助力气象预测,是希望可以在最大限度上准确预测天气,在便利人们生活的同时,也能避免很多因气象灾害导致的人员伤亡,智能计算路漫漫其修远,但探索永不止步。


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