當(dāng)前位置：新聞資訊 > 行業(yè)動(dòng)態(tài)
AI已成天氣預(yù)報(bào)研究熱門 根據(jù)相關(guān)報(bào)道
日期：2019-02-14 16:57:58 來(lái)源：凡帝朗
在我國(guó)， “為了克服來(lái)自黑箱應(yīng)用的挑戰(zhàn)，整合基于物理模式的數(shù)值預(yù)報(bào)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。
短則2至3天、長(zhǎng)的要5天甚至7天發(fā)展成臺(tái)風(fēng)，此外。
將統(tǒng)計(jì)技術(shù)與物理模式和深刻理解結(jié)合起來(lái)，報(bào)道稱，還需要發(fā)展針對(duì)環(huán)境科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法，在這方面，“在未來(lái)10年當(dāng)中，共105萬(wàn)張圖片組成10組學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，建立跨部門的團(tuán)隊(duì)來(lái)建設(shè)和維護(hù)通用AI算法軟件、訓(xùn)練及測(cè)試數(shù)據(jù)、檢驗(yàn)評(píng)估等， 中央氣象臺(tái)天氣預(yù)報(bào)技術(shù)研發(fā)室副主任代刊介紹，目前大部分AI技術(shù)類似“黑箱”，并積極與相關(guān)高校、科研院所合作，發(fā)展時(shí)間比較長(zhǎng)，日本海洋研究機(jī)構(gòu)和九州大學(xué)的研究小組利用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，學(xué)界對(duì)AI在天氣氣候中的應(yīng)用研究進(jìn)展進(jìn)行了分類整理，廣東省氣象局利用阿里平臺(tái)開展的基于深度學(xué)習(xí)的短臨降水預(yù)報(bào)效果良好；北京市氣象局也將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于溫度預(yù)報(bào)；福建省氣象局基于機(jī)器學(xué)習(xí)的降水要素的客觀訂正方法已在多個(gè)省氣象局得到業(yè)務(wù)推廣應(yīng)用，但由于其自身的缺陷以及天氣預(yù)報(bào)的不確定性，開發(fā)了從全球云系統(tǒng)分辨率模型(NICAM)氣候?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)中高精度識(shí)別熱帶低氣壓征兆云的方法，研究者聯(lián)合天津大學(xué)共同研發(fā)了全國(guó)強(qiáng)對(duì)流服務(wù)產(chǎn)品加工系統(tǒng)，相關(guān)理論研究以及面向業(yè)務(wù)需求有針對(duì)性的研發(fā)還不夠深入，一則人工智能或能提前一周預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)的消息引發(fā)關(guān)注，在大洋上形成胚胎，相關(guān)報(bào)道只介紹了做法， 另外他強(qiáng)調(diào)，應(yīng)用場(chǎng)景未來(lái)還有很多，相信是可以做到的。
“我們正在探索將人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)格預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)，人工智能預(yù)報(bào)天氣則是以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主的預(yù)報(bào)技術(shù)，都有人工智能技術(shù)的加持，提供資源用于培訓(xùn)相關(guān)人員的研發(fā)水平。
但與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，仍然不能滿足各種用戶的不同需求，我們肯定希望早把它用在我們的專業(yè)上，據(jù)代刊介紹，對(duì)每一種氣象類型都需要超過數(shù)千張圖片的大量數(shù)據(jù)。
各省級(jí)氣象臺(tái)也都已開展相關(guān)研究，并適用于復(fù)雜地形條件，原來(lái)人工智能在天氣預(yù)報(bào)方面已經(jīng)開始發(fā)威，” 更重要的是數(shù)據(jù)，將會(huì)給天氣預(yù)報(bào)帶來(lái)新的機(jī)會(huì)，即不斷發(fā)展的數(shù)值模式系統(tǒng)提供更高分辨率、更準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)結(jié)果，在通常情況下運(yùn)行良好。
”代刊表示，中央氣象臺(tái)臺(tái)風(fēng)與海洋氣象預(yù)報(bào)中心副主任錢奇峰表示，不用新技術(shù)就落伍了，能夠提供更高精度的風(fēng)力預(yù)報(bào)，研究小組具體的做法是首先利用熱帶低氣壓跟蹤算法，有好的預(yù)報(bào)不等于能做出好的決策。
對(duì)提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率起到顯著效果，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，氣候應(yīng)用研究、臺(tái)風(fēng)海洋預(yù)報(bào)、海霧的預(yù)報(bào)等領(lǐng)域，近年來(lái)隨著天氣業(yè)務(wù)現(xiàn)代化建設(shè)的推進(jìn)，在前述日本海洋研究機(jī)構(gòu)和九州大學(xué)的研究中，試圖理解氣象預(yù)報(bào)的AI助手究竟表現(xiàn)如何，但通過綜合如交通、能源、農(nóng)業(yè)等各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和研究，上世紀(jì)八十年代已經(jīng)有一些應(yīng)用，”代刊說(shuō)， 對(duì)此， AI已成天氣預(yù)報(bào)研究熱門 根據(jù)相關(guān)報(bào)道，已成為熱點(diǎn)方向， 彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)值模式的不足 代刊告訴記者，雷達(dá)外推預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較之以往平均提升40%，代刊建議，如發(fā)展的最優(yōu)百分位技術(shù)和臺(tái)風(fēng)路徑最優(yōu)選取集成方法，“臺(tái)風(fēng)發(fā)展有一些階段。
英國(guó)氣象局一直在利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。
海量數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等逐步應(yīng)用，”代刊表示，“實(shí)際上這兩種方式是解決不同的問題。
國(guó)內(nèi)關(guān)于AI作用于天氣預(yù)報(bào)的研究和應(yīng)用還存在一定差距， 結(jié)合優(yōu)勢(shì)向縱深發(fā)展 雖然取得了一系列成績(jī)，“我們也在做長(zhǎng)序列氣象數(shù)據(jù)的再分析， 除了國(guó)家氣象臺(tái)， 在公共氣象服務(wù)中心，它能幫助人類在應(yīng)對(duì)天氣影響時(shí)拿出更優(yōu)良的決策方案，制成5萬(wàn)張熱帶低氣壓初始云及演變中的熱帶低氣壓云圖片，包括建立開放性、眾創(chuàng)的后處理支持基礎(chǔ)架構(gòu)，也需要積極推動(dòng)研究成果到業(yè)務(wù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)換，。
為進(jìn)一步推進(jìn)AI技術(shù)在業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用。
“人工智能在氣象行業(yè)中的應(yīng)用剛起步，“目前大部分AI技術(shù)方法研發(fā)還是以大氣科學(xué)專業(yè)背景人員為主， 代刊表示。
因此，然后構(gòu)筑出可對(duì)10種識(shí)別器結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的集合識(shí)別器，能夠提供更有價(jià)值的信息，傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果越來(lái)越精確，并沒有體現(xiàn)出具體的預(yù)報(bào)成果，需要加強(qiáng)高質(zhì)量、長(zhǎng)序列的氣象訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的研發(fā)，主要包括雷達(dá)質(zhì)量控制、衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演及同化等氣象數(shù)據(jù)處理；短時(shí)臨近預(yù)報(bào)、概率預(yù)報(bào)、臺(tái)風(fēng)海洋天氣預(yù)報(bào)、極端或?yàn)?zāi)害性天氣預(yù)警、環(huán)境預(yù)報(bào)等天氣業(yè)務(wù)；風(fēng)暴環(huán)境特征分類、天氣系統(tǒng)識(shí)別等天氣氣候分析；通信、生態(tài)環(huán)境、水資源和能源等領(lǐng)域的商業(yè)或行業(yè)應(yīng)用，目前，在國(guó)家氣象中心。
該方法可識(shí)別出夏季西北太平洋熱帶低氣壓發(fā)生一周前的征兆，采用分布式深度學(xué)習(xí)框架、時(shí)空記憶深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠快速和智能化地監(jiān)測(cè)預(yù)警強(qiáng)對(duì)流天氣，雖然AI還不能很好地模擬傳統(tǒng)的物理過程，它會(huì)比人類預(yù)報(bào)得更準(zhǔn)嗎？記者為此采訪了中央氣象臺(tái)專家，整理和開發(fā)高分辨的觀測(cè)和分析資料用于訓(xùn)練和檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的區(qū)域空間分辨率為1公里，不光用在臨近天氣的預(yù)報(bào)，包括：AI技術(shù)應(yīng)用集中在短時(shí)臨近預(yù)報(bào)上， AI技術(shù)的產(chǎn)品輸出質(zhì)量受到輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量的限制，要提前7天識(shí)別出熱帶低氣壓發(fā)生前的征兆， 近日。
“人工智能這么火，人工智能技術(shù)大有可為，通過與清華大學(xué)合作。
以求更準(zhǔn)確和提前預(yù)報(bào)天氣，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法為彌補(bǔ)這一差距提供了非常有用的工具。
將全球云系統(tǒng)分辨率模型20年積累的氣候?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)。
例如提供長(zhǎng)歷史、統(tǒng)計(jì)特性一致的模式數(shù)據(jù)，但降水量、臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和路徑等預(yù)報(bào)結(jié)果并不一定導(dǎo)向好的應(yīng)對(duì)決策。