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别再吐槽天气预报不准了!这次,华为云AI要带来公里级天气预测

作者: 巴中新闻 发布时间: 2020年01月25日 11:31:19

  突发强降水、雷雨大风、龙卷风、冰雹……深圳这座城,近百年潮起潮落、云卷云舒之间,不仅完成了从小渔村到“中国硅谷”的跃迁,也历经了大自然的风雨洗礼。

  强对流天气多发,一直是天气预报的一大难点,尤其是对于地处大湾区的深圳。

  如果天气预报不准,对于走在大街上的深圳人来说,可只是半路淋湿、行程耽搁,但对于特定场景下的一些人来说,却会给一些人的工作和生活带来很大的改变,比如出海渔民、户外工作人员等等。

  人工智能(AI)的出现,为深圳气象预测带来了新思路。

  近日,深圳市气象局宣布与华为云合作,计划共同研创更精准的灾害性天气预测模型,应对灾害性天气。

  通过将深圳近十年的气象数据进行训练,灾害性天气预测模型有望将预测准确率提升10%~20%。基于新的合作,一次模型训练,能由原来的1—2个星期缩短至3天甚至是几个小时。

  天气预报为什么还不够准?AI技术如何使气象预测完成“跨代升级”,甚至精准预测方圆一公里内几分钟之后的天气变化?背后又有什么样的行业内幕?这是智东西想要了解的真相,也是本文要探讨的话题。

  气象预测行业的痛点由来已久

  “准不准”是老百姓们评价天气预报的最直接指标。

  许多人都能感到,类似“北京明天下不下雪”的大面预测,一般都还靠谱。然而一旦涉及到“海淀区未来两小时是否降雪”等更精细的预报,天气预报就好像到了“吐槽大会”现场。

  精细化程度不足,是气象预报行业长期以来的痛点。

  2012年是我国气象预报的一个重要转折点。当年,国家气象中心大刀阔斧地推出了“大城市精细化预报”,规定“每六小时预报一次,降水量细化到毫米”。而2017年,随着AI技术、气象专业技术的发展,气象预报也迎来智能网格化落地。

  所谓“网格预报”,就像地球上的经纬网一样,把区域分解成许多个5公里×5公里甚至1公里×1公里的网格,进行分块气象预测播报,播报频率可达到1小时或几小时一次。也就是说,同样一场雨,无论用户身在深圳哪个角落,都能得到更精准的差异化预报。

  网格化预报

  智能网格化预报目标美好,却也困难重重。

  由于传统的气象数值模式方法难以应对如此精细化的气候测算,AI成为最合适的方法之一。但是目前,市场上已有的气象预测AI模型,往往都难以达到理想的预测效果。

  一方面,模型的训练需要大量气象数据,时空分辨率高,且涉及观测站、风场、雷达等多维度,因此数据量极大,对数据分析处理的要求很高。另一方面,如此大规模的气象预测AI模型需要经过许多次调优,则需要耗费许多试错成本,也非常吃算力。

  简而言之,要打造强大而准确的气象预测AI模型,对硬件算力和软件AI算法具有很高的要求。从市场角度来看,气象预报短期来看更接近公共服务范畴,一些企业看不到产业红利,就导致AI气象预测的发展更加乏力。

  复盘10年气象数据,模型准确率将提升20%

  新年伊始,平地一声雷。

  深圳市气象局大手一挥,将“华为公司”一把拉入气象预测变革的大潮中来。

  1月6日,深圳市气象局正式宣布已与华为云开展深度合作,计划共同研创灾害性天气预测模型,推进“超大城市精准预报服务”,从而支持灾害性天气预警发布与传播。

  深圳市气象局与华为公司达成合作

  在天气预测模型建立方面,华为云团队将深圳市气象局近10年的气象数据应用起来,建立机器学习模型,用以推算云团变化和移动规律,从而进行更精确的天气预测。

  一位参与此项目的华为云AI专家说:“在以前0~2个小时的短临天气预测中,常用的光流法往往只预测云的移动趋势,却不预测云团的生消(会合和分化),因此预测准确率不高。”

  “同时,多数短临预测方法预测的‘雷达回波图’往往比较模糊,因此需要人工辅助,人工预报员很多时候也难以很好地判断局部地区的天气情况,因此天气预测的准确率也会受影响。”

  华为云在开发AI算法时,正是应气象行业需求,瞄准了“生消”和“模糊”这两个难点。

  “现在,采用数据驱动的AI方法,预测准确率可以提高10%~20%。”这位华为云AI专家说。

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