صنعت پیش‌بینی‌های هواشناسی در هند در حال تجربه تبدیلی مهم با یکپارچگی تکنولوژی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است. آقای مروتیونجای موهاپاترا، مدیرکل دپارتمان هواشناسی هند (IMD)، اعلام کرده است که AI و ML به مدل‌های عددی موجود برای پیش‌بینی‌های هواشناسی افزوده شده و در سال‌های آینده به طور قابل توجهی دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش خواهند داد.
IMD به فعالیت برای بهبود سیستم‌های مشاهداتی خود برای ارائه پیش‌بینی‌های هواشناسی میزومقیاس برای مناطق کوچک‌تر، مانند پانچایاتی با مساحتی حدود 10 کیلومتر مربع، می‌پردازد. برای حمایت از این تلاش، IMD شبکه‌ای از 39 رادار هواشناسی دوپلر نصب کرده است که 85٪ از سطح زمین کشور را پوشش می‌دهد. این رادارها پیش‌بینی‌های ساعتی برای شهرهای برجسته فراهم می‌کنند و باعث می‌شوند که پیش‌بینی‌ها دقیق‌تر و محلی‌تر باشند.
AI نقش حیاتی در تحلیل سوابق هواشناسی دیجیتال‌سازی شده IMD با بازه زمانی برگشتی به 1901 دارد. با بهره‌گیری از AI، دانشمندان می‌توانند از این حجم گسترده از داده‌های تاریخی برای تولید بینش‌های ارزشمند درباره الگوهای هواشناسی استفاده کنند. برخلاف مدل‌های مبتنی بر فیزیک سنتی، مدل‌های AI در پیش‌بینی‌های هواشناسی بر روی علم داده تمرکز دارند و از داده‌های گذشته برای ارائه پیش‌بینی‌های بهتر استفاده می‌کنند.
برای بهره‌برداری کامل از ظرفیت AI، گروه‌های تخصصی توسط وزارت علوم زمین و IMD تشکیل شده‌اند. هدف این است که پیش‌بینی‌های فوق محلی را که به نیازهای خاص بخش‌هایی مانند کشاورزی، سلامتی، برنامه‌ریزی شهری، هیدرولوژی و محیط زیست در سطح پانچایات یا روستاها اختصاص دهد. با یکپارچه‌سازی AI و ML، تصمیم‌گیران می‌توانند در دوران فراوانی اطلاعات تصمیم‌های بر پایه داده بگیرند.
یکپارچه‌سازی AI و ML در پیش‌بینی‌های هواشناسی به چالشی که از تغییرات اقلیم و ظهور پدیده‌های مزومقیاس مانند ابرهای تبدیلی پیش آمده است واکنش نشان می‌دهد. این الگوهای هواشناسی در مقیاس کوچک تأثیر قابل توجهی بر جوامع محلی دارند. استقرار استراتژیک رادارهای هواشناسی دوپلر توسط IMD، که دقتی بالا به اندازه 350 متر بر پیکسل دارند، امکان تشخیص و شبیه‌سازی ابرهای تبدیلی را فراهم می‌کند و دقت پیش‌بینی‌ها را در موارد اقلیمی مانند بارش‌های سنگین و چرندی‌ها افزایش می‌دهد.
با یکپارچه‌سازی AI و ML، آینده پیش‌بینی‌های هواشناسی در هند چشم انتظار دار است. این تکنولوژی‌های پیشرفته دقت، محلی‌سازی و اختصاص پیش‌بینی‌ها بر اساس بخش‌ها را بهبود می‌بخشند، مطمئن می‌شوند که هند برای هرچالش مربوط به هواشناسی آماده باشد.
همچنین اطلاعات مرتبط:
1. چگونه هوش مصنوعی پیش‌بینی‌های هواشناسی را بهبود می‌بخشد؟
هوش مصنوعی از داده‌های گذشته برای تولید دانشی که برای انجام پیش‌بینی‌های بهتر استفاده می‌شود استفاده می‌کند. این بر روی مدل‌های علم داده تمرکز دارد به جای فیزیک پدیده‌های هواشناسی که امکان پیش‌بینی‌های دقیق‌تر را فراهم می‌کند.
2. چگونه AI می‌تواند مدل‌های عددی پیش‌بینی‌ها را تکمیل کند؟
AI و مدل‌های عددی پیش‌بینی‌ها با همکاری اقدام برای بهبود دقت پیش‌بینی می‌کنند. AI داده‌های گذشته را تجزیه و تحلیل کرده و بینش‌های ارزشمندی فراهم می‌کند، در حالی که مدل‌های عددی شامل مدل‌های بر پایه فیزیک برای پیش‌بینی شرایط هوا می‌شود.
3. معنای پیش‌بینی‌های فوق‌محلی چیست؟
پیش‌بینی‌های فوق‌محلی پیش‌بینی‌ها را در سطحی بیشترین محلی می‌کند، از جمله پانچایات یا روستاها. این باعث می‌شود که اطلاعات هواشناسی برای بخش‌های خاصی مانند کشاورزی، سلامتی، برنامه‌ریزی شهری، هیدرولوژی و محیط زیست، امکان تصمیم‌گیری و آمادگی بهتری فراهم شود.
4. چگونه رادارهای هواشناسی دوپلر دقت پیش‌بینی‌ها را بهبود می‌بخشند؟
رادارهای هواشناسی دوپلر می‌توانند ابرهای تبدیلی را با وضوحی بالا تشخیص و شبیه‌سازی کنند و دقت پیش‌بینی‌ها را برای حوادث اقلیمی از قبیل بارش‌های سنگین و چرندی‌ها افزایش دهند. با استقرار استراتژیک این ر
Source:
– IMD هند
The source of the article is from the blog radardovalemg.com