Laika prognozēšanas industrija Indijā piedzīvoz būtisku transformāciju, integrējot mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) tehnoloģijas. Indijas Meteoroloģijas departamenta (IMD) Galvenais vadītājs Mrutyunjay Mohapatra skaidro, ka AI un ML papildinās esošos numuriskos laika apstākļu prognožu modeļus un ievērojami uzlabos prognožu precizitāti nākamajos gados.
IMD aktīvi strādā, lai uzlabotu savus novērošanas sistēmas, lai nodrošinātu mezomēroga laika prognozes mazākām teritorijām, piemēram, panchajati, kas aptver apmēram 10 kvadrātkilometrus. Lai atbalstītu šo darbību, IMD ir izvietojis tīklu ar 39 Doplera laika radariem, kas sedz 85% valsts teritorijas. Šie radari ļauj ikstundas prognozes lielākām pilsētām, nodrošinot precīzākas un lokalizētākas prognozes.
AI spēlēs būtisku lomu, analizējot IMD plašās digitalizētās laika apstākļu datu bāzes, kas datējas no 1901. gada. Izmantojot AI, zinātnieki var izgāzties cauri šai milzīgajai vēsturiskajai datu masai, lai iegūtu vērtīgas atziņas par laika raksturlielumiem. Atšķirībā no tradicionālajiem, fizikas pamatotajiem modeļiem, laika apstākļu prognozēšanas AI modeļi koncentrējas uz datu zinātni un izmanto pagātnes datus, lai uzlabotu prognožu precizitāti.
Lai pilnībā izmantotu AI potenciālu laika prognozēšanā, ekspertu grupas ir izveidojušas Zemes zinātņu ministrija un IMD. Mērķis ir sasniegt hiperlokalizētas prognozes, ko pielāgo konkrētu nozaru, piemēram, lauksaimniecības, veselības aprūpes, pilsētvides plānošanas, hidroloģijas un vides vajadzībām panchajati vai ciematā. Iekļaujot AI un ML tehnoloģijas, lēmumu pieņēmēji var pieņemt vairāk datu balstītus lēmumus informācijas pilno laikmetā.
AI un ML integrēšana laika apstākļu prognozēšanā risina klimata pārmaiņu izaicinājumu un mezomēroga parādību parādīšanos, piemēram, konvektīvām mākoņu dūmām. Šie mazā mēroga laika apstākļi ietekmē vietējās kopienas. IMD stratēģiski izvietoja Doplera laika radarus, kas sedz 85% valsts platības un piedāvā augstu izšķirtspēju 350 metri pikselī, ļaujot konvektīvo mākoņu atklāšanu un simulēšanu, uzlabojot prognožu precizitāti ekstrēmus notikumus, piemēram, lietus un ciklonus.
Ar AI un ML integrāciju Indijas laika apstākļu prognozēšanas nākotne izskatās cerīga. Šīs attīstītās tehnoloģijas uzlabos prognožu precizitāti, lokalizāciju un nozares specifisko pielāgošanu, nodrošinot, ka Indija paliek labi sagatavota jebkādiem laika apstākļu saistītiem izaicinājumiem.
Bieži uzdotie jautājumi:
1. Kā mākslīgais intelekts uzlabo laika prognozes?
Mākslīgais intelekts izmanto pagātnes datus, lai radītu zināšanas, kas var tikt izmantotas, lai veiktu labākas prognozes. Tas koncentrējas uz datu zinātnes modelēšanu, nevis laika fenomenu fiziku, ļaujot veidot precīzākus paredzējumus.
2. Kā AI var papildināt numuriskos prognozēšanas modeļus?
AI un numuriskie prognozēšanas modeļi strādā kopā, lai uzlabotu prognozes precizitāti. AI analizē iepriekšējos datus un nodrošina vērtīgas atziņas, savukārt numuriskie modeļi iekļauj fizikas modeļus, lai prognozētu laika apstākļus.
3. Kāda ir hiperlokalizēto prognožu nozīme?
Hiperlokalizētas prognozes sniedz prognozes lokālākā līmenī, piemēram, panchajatiem vai ciematiem. Tas pielāgo laika informāciju konkrētām nozarēm, piemēram, lauksaimniecībai, veselības aprūpei, pilsētvides plānošanai, hidroloģijai un vides jautājumiem, ļaujot labāku lēmumu pieņemšanu un sagatavotību.
4. Kā Doplera laika radari uzlabo prognožu precizitāti?
Doplera laika radari var atklāt un simulēt konvektīvās mākoņu dūmas ar augstu izšķirtspēju, būtiski uzlabojot prognožu precizitāti ekstrēmiem notikumiem, piemēram, smagiem lietus un cikloniem. Stratēģs, izvietojot šos radarus, IMD var aptvert lielu daļu no valsts un sniegt precīzākus paredzējumus.
Avots:
– Indijas Meteoroloģijas departaments (IMD): https://imd.indianmeteorology.org/
The source of the article is from the blog jomfruland.net