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15分钟后,公园门口的麦当劳很可能会下雨,通过手机收到服务提示。 未来,无论你在城市的哪里,都有可能收到1公里以下范围内的天气预报。

最近的世界气象日,智慧气象成为了今年的主题。 科技日报记者从南京新闻工程大学获悉,该校信大气气象科技研究院团队(南京信大气气象科技有限企业)采用人工智能预测天气快速发展,特别是强对流天气发生的快速发展,已经在全国多个气象部门实习的阿尔法风系统

3月15日,冷空气空带8级大风南下,19 20点之间,南京南部溧水1小时降雨量达到66.3毫米,是罕见的强度极短的强降水过程。 当天傍晚,阿尔法风系统测算了可能发生雷暴大风的局部区域,向气象预报员们发出了警告。 除南京外,华东地区,特别是江苏上游的安徽境内,一连串的局雷暴大风被迅速捕捉到,一一展现出来。 小组组长苗春生教授举了个例子。

现场看到了安徽某地方的实时天气雷达图,当输入到构建有图像的卷积神经网格模型时,系统迅速识别出了可能产生雷暴大风的红色区域。 阿尔法风现在把气象预报行业的难题——短时间强对流天气放在首位。 包括短时大风、强降雨、强雷暴等灾害性天气。 苗春生解释说,气象领域使用的本来就是大数据,过去预报员根据丰富的经验结合多年的资料数据进行预测。 但是,对于重要的转型期天气,预报员很难及时做出应对,暴雨、龙卷风、冰雹等极端天气也成为气象业务的重要瓶颈。

团队中心成员、强天气预报专家邵玲玲研究员从事气象预报工作20多年,是一位多而复杂的气象专家。 她几年前在气象预报员遇到疑似雷暴的强气象因子时,小组讨论和评价。 报道称,通常需要30分钟,几乎可以准确分辨,经常用空进行报告或泄露报纸,准确率不高。 目前,阿尔法风人工智能系统不需要比较不同地区、不同季节的极端天气统计总结规律和特征,而是给出历年海量的天气数据记录,再加上各种算法模型,只要不断修改,就会天天千里迢迢,准确无误

人工智能不仅保证了气象预报的时间长度,而且将来还能准确预报1公里小尺度的超局地天气。 该技术还将在高速铁路、海洋工程等大型项目中发挥气象保障的作用。 小组目前正在与中国高铁总企业合作进行事前研究。 在地形、力量各方面多而复杂的影响下,如何每10秒、每数公里报告风向风速? 这不能用自古以来流传下来的做法来处理。 苗春生表示,通过在大数据深度挖掘高铁链接资料,我们的预报精度目前可以达到84%。 不仅是高铁,智能气象中也可以嵌入自动驾驶系统。 目前,国际汽车企业希望在团雾、道路冻结等恶劣天气下,利用气象大数据提高自动驾驶的可靠性。 苗春生说。

来源:人民报道网

标题:“简直不能更赞!“阿尔法风”上岗,天气预报或精确到1公里内”

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