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知風云變幻,曉氣象萬千,AI讓氣象預測更精準

點擊量:1540 發布時間:2021-07-30

        氣象狀況瞬息萬變,令人難以捉摸,河南水災、“煙花”過境,近期不少地區都遭受了暴雨、臺風的侵襲。雖然人類沒有辦法控制大自然,但精準的天氣預報可提供預警作用,為我們的生產生活作出科學準確的決策指導。比如目前仍在各地伺機作亂的臺風,氣象預測可以讓大家掌握它到來的時機、路徑,從而達到提前防范和安排生活出行的作用。


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氣象預測的前世今生

從90年代到如今,人們接觸到的氣象預測大致可分為三個階段。

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結果型氣象數據

90后小的時候,在每晚七點半新聞聯播后,會和家人們準時蹲守在電視機前看天氣預報,那時央視的天氣預報不可能將全國所有地區的天氣都報道出來,只會報道一些省會城市的天氣,連地方臺也只會報道市級行政區。所以小縣城里的市民就只能看距離最近城市的天氣,準確度可想而知,這就屬于結果型數據服務,不能精確地滿足每個人的需求,普通大眾只能學會適應這些數據。

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靈活型氣象數據

進入互聯網時代,當人們想知道天氣時會選擇打開網頁,輸入當前城市及天氣預報的關鍵詞來獲取天氣信息,準點去電視前蹲守天氣預報的人越來越少,你隨時隨地可以根據搜索的方式主動獲取數據,網頁也會根據不同人的需求來展現不同的結果。這種服務方式去除了空間的限制,做到了半定制化甚至全定制化,可以從你想看的各種維度展示數據。

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定制化氣象數據

如今獲取天氣預報就更簡單了,任何智能手機的主頁都會根據你的定位來展示當前城市的天氣。這就是個性化定制化的數據服務,自動根據你當前的狀態,來幫你從海量的數據中篩選出來可能對你有用的數據。

甚至有些氣象軟件,還會在明天有暴雨的時候主動提醒你出門帶傘,降溫的時候提醒你多穿衣物。


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AI滌蕩傳統氣象預測

隨著智能化時代的到來,人們依托各種先進技術手段建立起各種預測天氣的方式,AI作為新興技術也在氣象預測領域日漸活躍。

氣象預測與AI有著天然的耦合關系,研究氣象需要大量資料,而AI天生是處理大數據的工具;現有資料的數據密度不夠,而AI技術卻有根據不完全信息推斷的能力。當AI遇上氣象預測,可以總結專家知識經驗,提高平均預測水平。

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深度學習助力氣象預測

隨著人造衛星和氣象模型的強大化,面臨海量的數據,氣象人員借力AI來處理氣候問題。

一方面,基于深度學習來識別那些曾經由極富經驗的專家來判斷氣候的模式,包括熱帶氣旋、大氣流以及天氣鋒面等,這也表明了算法是可以復制人類經驗的。

另一方面,通過使用AI系統來對不同的氣候模型進行排序篩選,并通過實際數據和模型氣候數據來識別颶風等極端天氣。

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深度學習助力AI天氣預測


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AI智能網格預報增強預測精確度

從氣候預報的演進過程來看,從曾經的定性預報、描述性預報到如今的數字化、格點化預報。

以北京為例:以前的預報僅僅以南郊觀象臺這一個點的氣溫、降水等來代表整個城市氣候情況,經過網格化預報,北京的氣候不再由一個定點來反映,而是精密到每個不同的網格之中。

AI加持下的智能網格化預報,就宛如地球上的經緯網,將我國每個城市的區域分解成許多個5公里×5公里、乃至1公里×1公里的網格,進行每個網格的差異化監測。不僅讓預報更加精準,還增加了更為詳盡和豐厚的預報內容,從本來的氣溫、風力和氣候現象細化到基本要素、環境氣候要素、災害性氣候要素、海上氣候要素等四大類18個氣候要素。

     數據如果放在那里就只是一堆雜亂的編碼,但是用起來就會是無價之寶。智能化的數據服務就是以數據為驅動的模式。充分發揮數據的作用,讓數據形成一個閉環,讓產品更智能、更懂你,并且不斷自我進化,讓數據為你所用。

     AI助力氣象預測,是希望可以在最大限度上準確預測天氣,在便利人們生活的同時,也能避免很多因氣象災害導致的人員傷亡,智能計算路漫漫其修遠,但探索永不止步。


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