为什么气象站和 AI 都测禁绝天气?_科技新闻

2020-08-31 网络
浏览
[科技新闻]为什么气象站和 AI 都测禁绝天气?_科技新闻

原标题:为何气候站和 AI 都测不准天气?

泉源 | HyperAI超神经

封图 | CSDN 下载自视觉中国

内容提要:依据气候部门预告,8 月 12 日北京将迎来本年入汛以来最强降雨,引发了社会各界的关注,也让人们入手下手关注天气预告和背地的科学展望要领。如今在气候观察中,也有了人工智能的到场。

依据气候部门预告,8 月 12 日北京将迎来本年入汛以来最强降雨,各级部门都发出了预警关照。

经由一天一夜的冗长守候,间歇到来的暴雨给网友们供应了诸多灵感,制造了不少广泛传播的段子。也让人人猎奇起天气怎样预告?怎样让天气预告更正确、更及时?

01

天气预告,归龙王和卫星谁管?

过去,天气预告是基于各种气候观察仪器和多个气候站,把温度、湿度、气压等目标丈量出来,汇总后将观察效果绘制到一张图上。

这一张图上,显现大气差别高度、差别条理的变化,从而展望大概涌现的天气。

气候数据十分庞杂,每每由数十种泉源和范例

差别的气候会运用差别的设备举行检测。比方,地面站直接丈量风和降水等,还可以举行温压湿风观察、闪电观察。

雷达观察,比方多普勒雷达可以检测及时丈量降水,以及遥感自动观察。

我们熟习的风云卫星就是气候卫星,就是供应多光谱成像,比方日夜可见光、红外云图,冰雪掩盖、植被、海洋水色、海面温度等;

17年9月,微信将开屏图片更换为

由静止轨道气候卫星风云四号 A 星从太空拍摄的故国全景

如今,天气预告增加了数值预告形式、算法预告等更多客观要领,也有了越发完美的预告体系和观察材料。

02

气候学,庞杂到可以表现国力

气候学研讨,不单单是刮风下雨,而是从海洋到天空,涵盖了大气圈、水泉、岩石圈、生物圈、冰冻圈构成的五大圈。

中国气候局影视中间的总工程师,在接收「我是科学家 iScientist 」的采访中提到:「在气候学的研讨中,需要用物理来诠释大气和海洋的活动,需要用化学相识物资的变化、需要用数学来统计和盘算。在寥寥数字的天气预告背地,是大批综合学科的学问积聚,是一个国度最强的盘算才能和空间探测才能。」

我国的天气观察网络已形成了平面观察,依据中国气候局本年五月的音讯,我国气候部门现有地面气候观察站 7 万多个,全国乡镇掩盖率到达 99.6 %,数据传输时效从 1 小时提升到 1 分钟。

国度气候科学数据中间供应了各种公然数据

216 部雷达构成的新一代天气雷达网,胜利发射了 17 颗风云系列气候卫星,7 颗在轨运转,为环球 100 多个国度和地区、国内 2500 多个用户供应效劳。

, ,

如今,太空中有环球 1000 多颗气候卫星,可供应风雨、温度等的大批气候数据,地球上另有数十万个国度级和企业级气候站,它们都在不断网络及时数据。

国度级的气候站为公民生活供应方便,企业级的气候站则是供应商用效劳,比方为大型农场、体育赛事、航空业供应更细粒度的气候数据。

03

天有不测风云,AI 也测不准

依据近期中国产业信息网的数据:将来5年中国气候效劳产业收入估计到达 3000 亿元人民币。

许多大型企业比方 GE、IBM、Google、松下公司等等都拓展和供应气候方面的数据效劳。

AI 测风云:神经网络

本年初Google 宣布的《Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images(依据雷达图象举行降水邻近预告的机械进修 )》的论文中,Google AI 的研讨人员针对「降水展望的机械进修模子的开发」提出新的研讨要领。

论文中的新要领是应用数据驱动、完整不运用大气物理模子来竖立短临降水预告模子。仅运用神经网络,经由过程练习数据集来进修拟合大气物理,而没有运用先验的大气物理基础学问。

在这个要领中,降水预告被看做是一种由图片至图片的转换问题,并应用一种 U-net 构造的卷积神经网来完成预告目标。

上排的前三张图,显现了距如今 60 分钟前,30 分钟前和 0 分钟之前的雷达图象,最右侧的图片显现 60 分钟后的雷达图象,即邻近预告的地面真实情况。

下排左图是为了举行比较,经由过程应用光流(OF)算法对来自上方前三个面板的数据举行平流建模而发生的矢量场。

光流 OF 是 1940 年代开发的一种盘算视觉要领,常常用于展望短时间天气演化。

下排右图就 OF 做出的示例展望,它很展望了降水量,不过未能申明风暴的衰减强度。

AI 测风云:高性能盘算

IBM 运转着世界上分辨率最高的环球天气预告模子——环球高分辨率大气预告体系(GRAF)。它是第一个每小时更新一次的环球天气模子,可以展望地球上险些任何地方像雷暴如许的小标准天气体系。

IBM 为 GRAF 打造的奢华数据中间

为了支撑 GRAF 如许的大型体系的运转, IBM 为其支撑了 84 个 AC922 节点,每一个节点装备 4 个 Nvidia V100 GPU 以及 3.5 PB 的 IBM Spectrum Scale Storage ,天天可处置惩罚多达 10 TB的天气数据。

AI 测风云:AI 说了也不算

虽然如今看来,人工智能关于气候展望、天气预告供应了许多方面的科研加快。但经由接见行业内的专业学者,我们得知在天气展望中,影响天气变化的要素不计其数个,无论是光照、海水洋流,每一个变量都在时候不断的变化,也都邑影响到气候变化。

涉及到的变量越多,对人工智能练习数据、盘算才能的请求就越高,比方北京的此次强降雨,就是在强对流天气提早一天展望和预警,也会存在肯定偏差,无论是综合研判照样 AI,在气候数据的展望方面,另有很长的路要走。

但可以借助北京此次突如其来的降雨,让更多的人相识到天气预告背地的科学学问和科研气力的投入,也是一场有收成的及时雨。

参考材料:

- 我是科学家iScientist:《为何天气预告会有报不准?我们和睦候人谈了谈》

- Google:《Using Machine Learning to “Nowcast” Precipitation in High Resolution》

阿诺医药完成近 1 亿美元 C 轮融资,将快速推进肿瘤免疫创新药全球研发

阿诺医药 2016 年改制成立于中国杭州,在美国新泽西设有研发及临床运营中心,定位于做 “全球新” 肿瘤药物,面向全球市场,参与全球创新。目前,buparlisib 针对 HNSCC 的全球多中心 3 …