印度的气象科学家正在通过利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量彻底改革天气预测。根据印度气象局（IMD）总干事Mrutyunjay Mohapatra的说法，IMD已经开始利用AI和ML技术来改善天气预报。这些新兴技术有望在未来几年中发挥关键作用，不仅将补充现有的数值天气预报模型，还将显著提高准确性和预测能力。
气象预测中的AI模型是一种数据驱动模型，利用历史数据生成见解并改善预测。与传统基于物理的模型不同，这些AI模型并不深入研究自然现象的复杂性，而是专注于从过去的数据中提取有价值的知识。
为了充分利用AI和ML的潜力，专家组在地球科学部和IMD内已成立。这些团队将积极致力于将AI整合到现有的预测框架中，确保AI模型和数值预测模型相辅相成，以实现最高水平的准确性。
IMD的主要目标之一是提供超定位的预测，定制供农业、卫生、城市规划、水文和环境等特定领域使用的预测。Mohapatra强调了IMD在为特定危害提供村庄级预测方面所面对的挑战，但也强调了该机构为提供Panchayat或村庄级别的预测所做的努力。
为了提高预测的准确性并应对中尺度现象带来的挑战，IMD已经在全国范围内战略部署了39个多普勒天气雷达网络。这些雷达覆盖印度85%的陆地，为主要城市提供每小时的预测。这些先进雷达的像素分辨率达到每像素350米，能够便于检测和模拟对流云，提高对极端天气事件（如暴雨和气旋）的更精准预测。
Mohapatra还强调了在当今信息丰富时代数据驱动决策的重要性。将AI和ML纳入天气预测中使气象科学家能够从过去的数据中提取有价值的见解，最终提高预测的准确性。
随着IMD继续利用AI和ML的力量，印度的天气预测前景充满希望。通过先进的技术和增加的观测系统，IMD正在采取重要步伐，以提供更准确和超定位的预测，造福各个领域并增强决策过程。
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