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二號站登錄測速神經網絡可大大提高基于傳統模型的氣象預測準確性

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美國國家大氣研究中心(NCAR)正在使用人工智能對冰雹、龍卷風和強風進行實驗性預測,暴風雪危害可能造成嚴重破壞,但眾所周知,天氣模型難以準確預測。

神經網絡每天在特定時間、在特定位置,對發生冰雹,龍卷風或大風的可能性進行預測,每天更新兩次,可在線免費獲得。

NCAR在2020年春季開始運行這些研究預報,這是美國國家海洋與大氣管理局(NOAA)進行的有害天氣試驗的一部分。

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當6月底春季嚴峻的天氣季節結束時,研究小組分析了預報,并將二號站登陸測速鏈接與更傳統的預報風暴危害的技術進行了比較。

科學家發現,神經網絡大大提高了基于傳統模型輸出的預測準確性,尤二號站登陸測速鏈接是在那些傳統預測往往表現最差的情況下,包括在美國東部和西部的風暴中。

在大多數情況下,我們都能表現出顯著進步。神經網絡不僅可以更熟練地預測,何時何地可能發生嚴重的風暴災害,而且2號站線路測速可以更好地預測該危險事件是被冰雹2號站線路測速是風所主導。

該系統在今年春季通過一些調整重新啟動并運行。該項目由NOAA和NCAR的贊助者國家科學基金會資助。預測是在NCAR懷俄明州超級計算中心的Cheyenne超級計算機上運行的。

為了使天氣模型準確預測雷暴,必須以足夠高的分辨率運行它,以捕獲驅動風暴產生的精細的大氣現象(包括上升氣流和下降氣流)。

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通常,模型內部的網格點之間的距離要求為4公里(2.5英里)或更短。在該分辨率下,模型可以開始模擬風暴本身,但無法產生與風暴相關的許多危害,這些危害甚至在較小的規模上都會發生,包括冰雹和龍卷風。因此,預報員已經依靠模型數據或代理中的特定輸出,來確定嚴重風暴將產生此類危害的可能性。

最常用的代理之一是上升氣流螺旋度,它是風暴旋轉的量度。旋轉強度更大的風暴往往更加嚴重,并且更有能力產生冰雹和龍卷風。該代理在超級單元和二號站登陸測速鏈接他旋轉風暴中的效果相對較好,但無法捕獲直線風暴中可能產生的一些惡劣天氣,例如回聲。

相比之下,NCAR的新預報中使用的神經網絡可以吸收大約40個不同的因素,包括上升氣流的螺旋度,2號站線路測速有風暴的位置、時間、露點、風速、地表壓力等等。

神經網絡使用模式來預測那些預測變量如何從訓練數據集中相互關聯,在這種情況下,這是來自NOAA的“高分辨率快速刷新”模型的近500個過去的預測以及隨附的實際風暴報告,來計算概率暴風雨會產生冰雹、龍卷風或強風。

神經網絡產生的預測表明,在模型中各個網格點的40公里(25英里)或120公里(75英里)內可能會形成風暴危險。

通過考慮暴風雨輪換以外的因素,與僅基于上升氣流螺旋的預測相比,神經網絡能夠更好地預測與直線風暴有關的危害,并且對于超級單元不太可能形成的區域的預測,神經網絡也有所改進,特別是中西部以外的地區。

神經網絡預測的成功表明,機器學習可能是進行操作預測的有用工具。作為危險天氣測試平臺的一部分,今年春季將再次運行預報,從運營預報員那里獲得更多反饋,以了解他們如何將此類信息納入二號站登陸測速鏈接現有的預報過程?!?


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