印度的气象科学家正在利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量，走在时代的前沿，革新天气预报。据印度气象部门（IMD）总干事Mrutyunjay Mohapatra介绍，AI和ML将辅助当前的数值天气预报模型，并在未来几年显著增强预报技术。
IMD一直在努力改进其观测系统，以为覆盖约10平方公里的Panchayats等小区域提供中尺度天气预报。为支持这一努力，IMD部署了一个覆盖印度85%陆地的39个多普勒天气雷达网络。这些雷达可以为著名城市提供每小时预报，确保更准确和更局部化的预测。
Mohapatra强调，AI将在分析IMD自1901年以来的大量数字化天气记录中扮演关键角色。通过利用AI，科学家们能够筛选这些庞大的历史数据，生成有关天气模式的宝贵见解。与传统基于物理的模型不同，天气预报中的AI模型侧重于数据科学，并利用过去数据做出更准确的预报。
为了充分发挥AI的潜力，由地球科学部和IMD组成了专家组。Mohapatra强调，AI和数值预报模型将携手合作，相互补充。他进一步解释道，目标是提供超本地化的预报，为像农业、健康、城市规划、水文以及环境等领域的具体需求量身定制天气信息。
将AI和ML纳入天气预报，为在信息丰富时代做出更具数据驱动的决策提供了可能。Mohapatra表示，通过利用过去的数据，AI和ML能够提取有价值的见解，提高预报准确性。这种方法确保了预测准确性不仅仅依赖于传统基于物理的模型。
此外，气候变化导致了像对流云这样的中尺度现象的出现。这些小尺度的天气模式对当地社区有着重大影响。为了解决这一挑战，IMD战略性地部署了覆盖印度85%的多普勒天气雷达。这些先进雷达每像素的分辨率高达350米，能够检测和模拟对流云，提高了对重大事件如暴雨和气旋的预测准确性。
借助AI和ML的整合，印度天气预报的未来看起来是充满希望的。这些先进技术将提升准确性、本地化程度和面向特定行业的预测定制，确保印度对任何天气相关挑战做好准备。
常见问题解答：
1. 人工智能如何提升天气预报？
人工智能利用过去数据生成可以用于做出更好预报的知识。它侧重于数据科学建模，而不是天气现象的物理学，从而实现更准确的预测。
2. AI如何能够辅助数值预报模型？
人工智能和数值预报模型共同合作以提高预报准确性。AI分析过去数据并提供宝贵见解，而数值模型则将基于物理的模型融入其中，预测天气状况。
3. 超本地化预报的意义是什么？
超本地化预报在更局部化水平提供预测，如Panchayats或乡村。这将天气信息量身定制给农业、健康、城市规划、水文和环境等特定领域，帮助做出更好的决策和准备。
4. 多普勒天气雷达如何提高预报准确性？
多普勒天气雷达可以以高分辨率检测和模拟对流云，显著提高暴雨和气旋等极端事件的预报准确性。通过IMD的战略性部署，这些雷达可以覆盖大片国土，提供更精确的预测。
资源：
– 印度气象部门（IMD）: imd.indianmeteorology.org
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