Przemysł prognozowania pogody przechodzi transformację dzięki integracji technologii sztucznej inteligencji (AI) i machine learningu. Te postępy mają znaczący wpływ na poprawę dokładności prognoz i dostarczanie bardziej zlokalizowanych i sektorowych informacji pogodowych. Indyjski Departament Meteorologiczny (IMD) jest pionierem tej innowacji, wykorzystując modele AI do analizy ogromnych ilości historycznych danych pogodowych i generowania wartościowych wniosków na temat wzorców pogodowych.
IMD zainstalował sieć 39 radarów meteorologicznych typu Doppler na terenie kraju, pokrywającą 85% powierzchni lądowej. Te radary umożliwiają prognozy co godzinę dla ważnych miast i zwiększają dokładność prognozowania ekstremalnych zjawisk, takich jak ulewy i cyklony. Strategiczne rozmieszczenie tych radarów pozwala na wykrywanie i symulację chmur konwekcyjnych, poprawiając dokładność prognozowania dla społeczności lokalnych.
Integracja AI i machine learningu w prognozowaniu pogody uzupełnia tradycyjne numeryczne modele prognozowania pogody. Podczas gdy modele numeryczne opierają się na zrozumieniu fizyki zjawisk pogodowych, modele AI wykorzystują wzorce i trendy z przeszłych danych do generowania wiedzy dla lepszych prognoz. Oba podejścia współpracują ze sobą, aby poprawić dokładność prognoz, i żadne z nich nie może w pełni zastąpić drugiego.
IMD rozpoznaje również potrzebę prognoz hiperlokalnych na poziomie wsi i panchayatu. Podejmowane są działania, aby dostosowywać informacje pogodowe do konkretnych sektorów, takich jak rolnictwo, zdrowie, planowanie miejskie, hydrologia i środowisko. Te spersonalizowane prognozy są kluczowe dla podejmowania decyzji w różnych sektorach i dostarczą wartościowych wniosków do planowania sektorowego.
W miarę jak zmiany klimatu nadal wpływają na przewidywalność pogody, IMD aktywnie zajmuje się powstającymi zjawiskami mezoskalowymi. Instalacja radarów meteorologicznych typu Doppler o wysokiej rozdzielczości wynoszącej 350 metrów na piksel umożliwia dokładne wykrywanie i symulację chmur konwekcyjnych, poprawiając dokładność prognozowania w przypadku ekstremalnych zdarzeń. Ta proaktywna strategia zapewnia, że IMD pozostaje na czele przewidywań pogodowych i skutecznie radzi sobie z wyzwaniami wynikających z zmian klimatu.
Ogólnie rzecz biorąc, integracja sztucznej inteligencji i machine learningu w prognozowaniu pogody niesie ze sobą ogromny potencjał. Poprzez wykorzystanie historycznych danych pogodowych i połączenie ich z najnowszą technologią, dokładność prognoz może być znacząco zwiększona. Działania IMD w zakresie dostarczania prognoz hiperlokalnych i dopasowywania się do zmian klimatu demonstrują ich zaangażowanie w pozostanie na czele przewidywań pogodowych.
The source of the article is from the blog dk1250.com