Az időjáráselemzés világában új versenyző tűnik fel. Egy AI-alapú időjárási modell mostanában bebizonyította képességeit a lehetséges trópusi ciklon trajektóriájának és erősségének előrejelzésében az ausztráliai északnyugati partvidéken. Ez az áttörő fejlemény meghaladta a hagyományos időjárási modellek képességeit, felkeltve az érdeklődést a meteorológusok körében világszerte.
Az időjárási modellek tervezésekor adódik az alapvető kihívás, hogy a trópusi ciklonok kiszámíthatatlansága. Az előrejelző modellek gyakran küzdenek a jövőbeli pálya és intenzitás pontos meghatározásával ezen időjárási rendszerek esetében. Az AI-alapú modell, amelyet az Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ (ECMWF) fejlesztett ki, azonban hatalmas ígéretet mutat ezen kihívás megoldására.
Különböző időjárási modelleket hasonlítottak össze, beleértve három világszerte elismert numerikus időjárási előrejelző (NWP) modellt és az AI-alapú ECMWF modellt a trópusi alacsony nyomású terület helyének előrejelzésében. A hasonlító kép felső paneljei trópusi ciklonokat ábrázoltak Ausztrália északnyugati partvidékén, míg az alsó jobb panelen az AI-alapú modell előrejelzése egy gyengébb alacsony nyomású rendszerről tovább északra volt látható.
Az elemzés alapján nyilvánvalóvá vált, hogy az AI-alapú ECMWF modell kiemelkedett a pontosság terén. A műholdas kép és a jelentős tengerszint alatti nyomás (MSLP) diagram, amely 2019. március 17-én este 11 órakor készült AEDT szerint, megerősítette, hogy a trópusi alacsony nyomású terület közel volt az ACCESS-G és az ECMWF-AIFS modellek által tett előrejelésekhez. Bár ez az eredmény pontot adott mind az AI modellnek, mind az NWP modelleknek, a GFS és a ECMWF-HRES modellek nem tudták pontosan előrejelzést adni a vihar helyzetére.
Az MSLP elemzés továbbá feltárta, hogy a trópusi alacsony nyomású középponti nyomása 2019. március 17-én este 11 órakor 999 hPa volt. Azonban az előrejelzések öt nappal korábban jelentősen eltértek. Az ECMWF modell 981 hPa központi nyomást jósolt, a GFS modell 968 hPa-t, az ACCESS-G modell 981 hPa-t, és az AI-alapú ECMWF-AIFS modell 997 hPa-t prediktált. Lenyűgöző módon az AI-alapú modell a legközelebb állt a tényleges nyomáshoz, mindössze 2 hPa eltéréssel. Ezzel szemben az NWP modellek 18 és 31 hPa közötti eltéréssel szerepeltek.
Nem kétséges, hogy ez a sikeres esettanulmány rámutat az AI-alapú időjárási modellek potenciáljára a trópusi ciklonok pontos előrejelzésében. Fontos azonban megjegyezni, hogy ez csak egy példa, egy időjárási rendszerből. További valós tesztek szükségesek ahhoz, hogy teljes mértékben megvalósuljon az AI-alapú időjárási modellek működési potenciálja.
GYIK:
K: Mi teszi másnak az AI-alapú időjárási modelleket a hagyományos modellektől?
A: Az AI-alapú időjárási modellek mesterséges intelligencia algoritmusokat használnak a hatalmas mennyiségű adat feldolgozására és olyan mintázatok azonosítására, amelyek elkerülhetik a hagyományos modelleket. Ez lehetővé teszi számukra, hogy pontosabb előrejelzéseket tegyenek, különösen összetett időjárási helyzetekben, mint például trópusi ciklonok.
K: Hogyan működik az AI-alapú ECMWF modell?
A: Az AI-alapú ECMWF modell fejlett algoritmusokat és gépi tanulási technikákat használ a meteorológiai adatok elemzésére és az időjárási rendszerek viselkedésének szimulálására. Ez lehetővé teszi számára, hogy az adatokban azonosítsa a bonyolult kapcsolatokat és mintázatokat.
K: Mit jelentenek a numerikus időjárási előrejelző (NWP) modellek?
A: A numerikus időjárási előrejelző modellek olyan számítógépes eszközök, amelyeket meteorológusok használnak az atmoszférikus körülmények szimulálására és előrejelzésére. Ezek a modellek matematikai egyenleteket alkalmaznak az atmoszférában zajló fizikai folyamatok reprezentálására és előrejelzések generálására kezdeti feltételek és határfeltételek alapján.
Források:
– Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ (ECMWF)
– Meteorológiai Hivatal (Ausztrália)
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br