如何用机器学习进行天气预报?
『壹』、彩云天气近来主要是利用国家气象局网站上的雷达图进行扣图,然后通过算法对回波强度的移动趋势进行预测,进而对部分天气现象进行预测。其实也就是预报员常用的“外推法”的机器版。这种算法对于天气系统的发展趋势的预报效果一般比较准确,毕竟之前在没有数值预报的年代,也是用外推法进行天气图分析预测的。
『贰』、实时预测降雨量是天气预报领域中的关键问题。在实际应用中,雷达图通常每6-10分钟从天气雷达上获取一次数据,用于下面1-6小时内短时预报。然而,精确实时预测降雨量具有挑战性。为解决这一问题,本文从机器学习角度出发,将降雨量预测抽象为时空序列预测问题。
『叁』、谷歌AI的天气预测能力在Nature上取得了重大突破,其研发的NeuralGCM模型实现了惊人的效率提升。这个基于机器学习与物理建模相结合的新模型,计算成本降低至传统模型的10万倍,相当于高性能计算领域25年的进步速度。
『肆』、平台内,WRF模式的可视化处理和机器学习训练功能,消除了数据转移的繁琐,为高校和研究机构的教育与科研活动增添了强大动力。郑州大学和云南大学的成功案例,生动展示了ModelWhale在实际教学和科研中的卓越表现。
『伍』、基于数据的机器学习是现代智能技术的一个重要方面,它是从观测数据中找出规律,并利用这些规律对不方便直接观测的数据进行预测。在气象领域,利用机器学习的方法提高天气预报的准确性,如将单个数值预报模式的多个气象要素应用到天气预报模型中。
为什么气象雷达能定量估测降水?
『壹』、气象雷达发射出电磁波,电磁波遇到空气中的雨滴、云滴、冰晶、雪花等会发生散射,返回的电磁波被雷达天线所接收并显示在屏幕上。因为雷达回波强度与降水强度具有相同的概率分布。所以气象台会总结不同类型的降水的回波强度与其对应的降水强度之间的关系,得到一组经验公式,用来定量估测降水。
『贰』、而“降水”指的是最终落到地面的雨滴的总量,显然它在空中增长并最终下落的,因此显然可以据此建立气象雷达观测的信息与地面降水的对应关系,以达到定量估测降水的目的。
『叁』、气象雷达能够定量估测降水。雷达发射的电磁波在空气中遇到雨滴等颗粒物时会发生散射,返回的电磁波被雷达天线接收并显示在屏幕上。气象学家通过分析回波图像,可以了解大气的降水强度、分布和演变情况。 雷达回波强度与降水强度具有相同的概率分布。
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