L’industria della previsione del tempo in India è destinata a vivere una significativa trasformazione con l’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico (ML). Mrutyunjay Mohapatra, Direttore Generale del Dipartimento Meteorologico dell’India (IMD), ha affermato che l’AI e l’ML completeranno i modelli esistenti di previsione numerica del tempo e miglioreranno notevolmente l’accuratezza delle previsioni nei prossimi anni.
Il IMD ha lavorato attivamente per migliorare i suoi sistemi di osservazione al fine di fornire previsioni meteorologiche mesoscalari per aree più piccole, come i panchayat che coprono circa 10 chilometri quadrati. Per sostenere questo sforzo, l’IMD ha dispiegato una rete di 39 radar meteo Doppler che coprono l’85% della massa terrestre del paese. Questi radar consentono previsioni orarie per città importanti, garantendo previsioni più precise e localizzate.
L’AI svolgerà un ruolo cruciale nell’analisi dei vasti archivi meteorologici digitalizzati dell’IMD risalenti al 1901. Utilizzando l’AI, gli scienziati possono estrarre preziose informazioni da questa vasta quantità di dati storici, migliorando la comprensione dei modelli meteorologici. A differenza dei modelli tradizionali basati sulla fisica, i modelli AI nella previsione del tempo si concentrano sulla scienza dei dati e utilizzano i dati passati per migliorare l’accuratezza delle previsioni.
Per sfruttare appieno il potenziale dell’AI nella previsione del tempo, gruppi di esperti sono stati formati dal Ministero delle Scienze della Terra e dall’IMD. L’obiettivo è raggiungere previsioni iperlocalizzate adattate alle esigenze specifiche di settori come agricoltura, salute, pianificazione urbana, idrologia e ambiente a livello di panchayat o villaggio. Integrando tecnologie AI e ML, i decisori possono prendere decisioni più basate sui dati in un’epoca di abbondanza di informazioni.
L’integrazione di AI e ML nella previsione del tempo affronta la sfida posta dal cambiamento climatico e dall’emergere di fenomeni mesoscalari come le nuvole convettive. Questi modelli meteorologici su piccola scala hanno un impatto significativo sulle comunità locali. Il dispiegamento strategico dei radar meteo Doppler da parte dell’IMD, che forniscono un’elevata risoluzione di 350 metri per pixel, consente la rilevazione e simulazione delle nuvole convettive, migliorando l’accuratezza delle previsioni per eventi estremi come forti piogge e cicloni.
Con l’integrazione di AI e ML, il futuro della previsione del tempo in India appare promettente. Queste tecnologie avanzate miglioreranno l’accuratezza, la localizzazione e l’adattamento settoriale delle previsioni, garantendo che l’India rimanga ben preparata per qualsiasi sfida legata al clima.
Domande Frequenti:
1. Come l’intelligenza artificiale migliora la previsione del tempo?
L’intelligenza artificiale utilizza dati passati per generare conoscenze che possono essere utilizzate per fare previsioni migliori. Si focalizza sui modelli di scienza dei dati invece della fisica dei fenomeni meteorologici, consentendo previsioni più accurate.
2. Come può l’AI completare i modelli di previsione numerica?
L’AI e i modelli di previsione numerica lavorano insieme per migliorare l’accuratezza delle previsioni. L’AI analizza i dati passati e fornisce preziose informazioni, mentre i modelli numerici incorporano modelli basati sulla fisica per prevedere le condizioni meteorologiche.
3. Qual è la rilevanza delle previsioni iperlocalizzate?
Le previsioni iperlocalizzate forniscono previsioni a livelli più locali, come panchayat o villaggi. Questo adatta le informazioni meteorologiche a settori specifici come agricoltura, salute, pianificazione urbana, idrologia ed ambiente, consentendo decisioni e preparazione migliori.
4. Come i radar meteo Doppler migliorano l’accuratezza delle previsioni?
I radar meteo Doppler possono rilevare e simulare nuvole convettive con una elevata risoluzione, migliorando significativamente l’accuratezza delle previsioni per eventi estremi come forti piogge e cicloni. Attraverso il dispiegamento strategico di questi radar, l’IMD può coprire una vasta parte del paese e fornire previsioni più precise.
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