Meteoroloģijas laukā mākslīgā intelekta (AI) izmantošana ir atvērusi jaunas iespējas laika prognozēšanai. Tradicionālajiem laika modeļiem ir ierobežojumi, ja runa ir par precīzu tropisko ciklonu trajektorijas un spēka prognozēšanu. Tomēr Eiropas Vidēja Termiņa Laika Prrognožu Centra (ECMWF) izstrādātais AI vadītais laika modelis ir parādījis solīdus rezultātus šajā jomā. Šis inovatīvais attīstījums ir izraisījis sajūsmu un ziņkāri meteorologu vidū visā pasaulē.
Viens no galvenajiem izaicinājumiem tropisko ciklonu prognozēšanā ir to neuzskatāmā daba. AI vadītais ECMWF modelis ir parādījis spēju pārvarēt šo izaicinājumu, izceļoties salīdzinājumā ar tradicionālajiem laika modeļiem. Salīdzinot dažādus modeļus, ieskaitot trīs pasaules atzītus skaitliskos laika prognozēšanas (NWP) modeļus, AI modelis pareizi prognozēja tropiskā zemuma atrašanās vietu uz Austrālijas ziemeļrietumu krasta. Modelis arī veiksmīgi paredzēja vājāka zemās atmosfēras spiediena sistema atrašanos tālāk uz ziemeļrietumiem, kas tika apstiprināts, izmantojot satelītu attēlus un vidējo jūras līmeņa spiediena diagrammas. Salīdzinājumā ar to citi modeļi cīnījās, lai precīzi prognozētu vētras atrašanās vietu.
AI vadītais ECMWF modelis arī izcēlās, prognozējot tropiskā zemuma centrālo spiedienu. Kamēr NWP modeļu prognozes būtiski atšķīrās viena no otras un no faktiskā spiediena, AI modelim izdevās tuvākajās tikai ar 2 hPa atkāpēs. Tas uzsver AI balstīto laika modeļu potenciālu precīzi prognozēt tropisko ciklonu intensitāti.
Svarīgi atzīmēt, ka šis veiksmīgais gadījuma pētījums ir tikai viena instance no viena laika sistēmas. Lai pilnībā izmantotu AI balstīto laika modeļu darbības potenciālu, nepieciešami papildu reāli pārbaudījumi. Tomēr līdz šim saņemtie rezultāti ir iedvesmojoši un liecina, ka AI ir spējīgs ievērojami uzlabot laika prognozēšanu, it īpaši sarežģītos scenārijos, piemēram, tropiskie cikloni.
J: Kas padara AI vadītus laika modeļus atšķirīgus no tradicionālajiem modeļiem?
AI vadītie laika modeļi izmanto mākslīgā intelekta algoritmus, lai apstrādātu lielas datu apjomus un identificētu raksturības, kas var tikt nepamanītas ar tradicionālajiem modeļiem. Tas ļauj tiem veikt precīzākas prognozes, īpaši sarežģītos laika scenārijos, piemēram, tropiskie cikloni.
J: Kā strādā AI vadītais ECMWF modelis?
AI vadītais ECMWF modelis izmanto progresīvas algoritmus un mašīnmācības tehnikas, lai analizētu meteoroloģiskos datus un simulētu laika sistēmu uzvedību. Tas spēj identificēt sarežģītas attiecības un raksturības datu, ļaujot tai ģenerēt ļoti precīzas prognozes.
J: Kas ir skaitliskie laika prognozēšanas (NWP) modeļi?
Skaitliskie laika prognozēšanas modeļi ir meteorologu izmantotas datorprogrammas, lai simulētu un prognozētu atmosfēras apstākļus. Šie modeļi izmanto matemātiskās vienādojumus, lai atspoguļotu fizikālos procesus, kas norisinās atmosfērā, un ģenerē prognozes, balstoties uz sākotnējiem apstākļiem un robeždatiem.
Lai iegūtu vairāk informācijas, apmeklējiet Eiropas Vidēja Termiņa Laika Prrognožu Centru (ECMWF) vai Austrālijas Meteoroloģijas biroju (Australia).
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar