Under senaste år har Indiens meteorologiska avdelning (IMD) tagit stora steg i att revolutionera väderprognoser genom att utnyttja kraften i artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML), enligt Mrutyunjay Mohapatra, Generaldirektör för IMD.
I en nylig diskussion med PTI delade Mohapatra med sig av att IMD redan har börjat använda AI och ML för att förbättra väderprognoser, och dessa framväxande teknologier förväntas spela en avgörande roll i framtiden. Inte bara kommer de att komplettera de befintliga numeriska väderprognosmodellerna, utan de kommer också betydligt förbättra noggrannheten och prognosförmågan.
AI-modeller inom väderprognoser är datadrivna modeller som utnyttjar historiska data för att generera insikter och förbättra prognoser. Till skillnad från traditionella fysikbaserade modeller gräver dessa AI-modeller inte djupt i naturfenomenens detaljer, utan fokuserar istället på att extrahera värdefull kunskap från tidigare data.
För att utnyttja potentialen hos AI och ML, har expertgrupper bildats inom Jordvetenskapsministeriet och IMD. Dessa grupper kommer att arbeta aktivt med att integrera AI i den befintliga prognosticeringsramen, säkerställa att både AI-modeller och numeriska prognosmodeller kompletterar varandra för att uppnå den högsta noggrannhetsnivån.
Ett av IMD:s främsta mål är att tillhandahålla hyperlokaliserade prognoser, anpassade till specifika sektorer som jordbruk, hälsa, stadsplanering, hydrologi och miljön. Mohapatra underströk de utmaningar som IMD står inför när det gäller att leverera förutsägelser på bynivå för specifika faror, men betonade organisationens åtagande att tillhandahålla prognoser även på Panchayat- eller bynivå.
För att förbättra prognosnoggrannheten och tackla de utmaningar som ställs av mesoskalära fenomen, har IMD strategiskt placerat ut ett nätverk med 39 Doppler-väderradar över hela landet. Dessa radarer täcker 85% av Indiens landmassa och ger timuppdateringar för stora städer. Med en upplösning på 350 meter per pixel underlättar dessa avancerade radarer upptäckt och simulering av konvektiva moln, vilket möjliggör mer exakta prognoser för extremvädershändelser som kraftigt regn och cykloner.
Mohapatra betonade också vikten av datadrivna beslutsfattande i dagens era av informationsöverflöd. Genom att integrera AI och ML i väderprognoser kan väderforskare extrahera värdefulla insikter från tidigare data, vilket i slutändan förbättrar prognosnoggrannheten.
Medan IMD fortsätter att utnyttja kraften i AI och ML ser framtidens väderprognoser i Indien lovande ut. Med avancerade teknologier och ökade observationsystem tar IMD betydande steg mot att tillhandahålla mer exakta och hyperlokaliserade prognoser, vilket gynnar olika sektorer och stärker beslutsfattandeprocesser.
Vanliga Frågor (FAQ)
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar