印度的气象科学家们正在踏上一场开创性的旅程，通过人工智能（AI）和机器学习技术来彻底改变天气预报。近期接受印度气象部门（IMD）总干事Mrutyunjay Mohapatra接受PTI编辑采访时，透露了整合新兴技术与现有数值天气预报模型的计划。
气象学家长期以来一直依赖数值模型来预测天气状况，但IMD认识到AI有潜力极大地增强这些模型。尽管在天气预报中使用AI仍处于早期阶段，Mohapatra预测在未来五年内，它将大幅改善他们的预测技术。
利用AI的能力，IMD旨在研究自1901年以来的数字化天气记录，从中获取有价值的天气模式见解。人工智能模型不同于传统基于物理学的模型，它依赖于历史数据而非大气现象的物理学来创建预测。通过将现有数值预报模型与AI相结合，预报准确性将得到显著提升。
为了充分利用AI的力量，地球科学部和IMD已成立专家组，致力于探索其潜在应用。Mohapatra强调，AI与数值预报模型之间的合作将对增强预报准确性至关重要，指出两种方法既是互补的又是不可替代的。
认识到需要进行超局部预报，IMD正在解决为特定危害提供村级预测的挑战。目标是为农业、卫生、城市规划、水文和环境等特定部门量身定制天气信息。通过为村庄级别提供预报，IMD旨在支持各领域的决策和规划。
随着气候变化继续影响天气模式，Mohapatra强调了中尺度现象（如对局部社区有显著影响的云系）等现象的出现。为了应对这一挑战，IMD部署了覆盖该国85%领土的39台多普勒天气雷达网络。通过利用具有每像素350米分辨率的先进雷达数据，IMD能够检测和模拟对流云。这项技术进步极大地提升了对极端事件（如暴雨和气旋）的预报准确性。
AI和机器学习的整合代表了天气预报中的一场范式转变。通过利用过去的数据以及拥抱AI技术，气象学家可以提取宝贵见解、改善预报准确性，并减少对传统基于物理学的模型的依赖。通过IMD的这种创新方法，天气预报行业正处于崭新的时代，确保在面对不断变化的天气模式时更好地做好准备和进行明智决策。
常见问题解答 （FAQ）
- 什么是人工智能（AI）？
人工智能指的是开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，比如视觉感知、语音识别、解决问题和决策等。 - AI如何提升天气预报准确性？
AI通过利用历史数据生成见解和预测，从而增强天气预报。它补充了现有的数值预报模型，提高了预报的准确性。 - 什么是中尺度现象？
中尺度现象指的是发生在小尺度范围内，通常在10平方公里范围内的天气模式和事件。这些现象，如对流云，对当地社区有着重大影响。 - 什么是多普勒天气雷达？
多普勒天气雷达是一种利用多普勒效应来测量降水和大气粒子（如雨滴或雪花）移动的设备。它为天气预报提供有价值的信息，可用于探测极端天气事件。 - 超局部预报将如何惠及不同领域？
针对特定领域（如农业、卫生、城市规划等）量身定制的超局部预报将促进更好的决策和规划，确保资源有效分配，并增强应对与天气相关挑战的准备。
来源：
– [印度气象部门 (IMD)](https://www.imd.gov.in/)
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