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智慧賦能“觀云識天”
——湖南基于人工智能的客觀預報技術助力精準預報

發布時間:2023年11月27日 來源:中國氣象報社

隨著大數據、人工智能(AI)技術的飛速發展,預報技術也在不斷進步。湖南氣象部門搶抓機遇,加入到人工智能氣象應用科技攻關的浪潮中,助力天氣預報更精準。

持續發力 推動關鍵技術迭代升級

致力于人工智能客觀技術的不斷研發和持續完善,湖南省氣象局面向氣象高質量發展“五個一”的精準預報要求持續發力,先后聯合湖南師范大學、國防科技大學等技術力量,不斷開展關鍵核心技術攻關試驗,著力打造湖南氣象技術品牌。從2017年組建人工智能氣象應用創新團隊,到2019年成立智能預報開放實驗室,湖南基于人工智能的客觀預報技術逐步實現了氣溫、降水、強對流等要素客觀預報關鍵核心技術迭代升級。

氣溫方面,考慮到氣溫變化呈現線性規律,運用客觀模型計算可行性更大。經過反復嘗試,創新團隊基于時空堆疊深度學習網絡,跳出傳統“點對點”建模的局限,同時也規避“面對面”建模時的樣本不足問題,采用“面對點”的方式建模,突出大尺度環境背景場和時序特征對單點溫度的影響,一定程度上減少了誤差,有助于轉折性天氣的氣溫預報更加精準。

在實際應用中,由于湖南地形地貌的復雜性和差異性,該模型在一些高海拔地形區存在異常值。如何解決這一難題?創新團隊通過對不同地形地貌進行分區,采用不同的計算方法,不斷優化預報模型,氣溫的客觀預報水平有了較大提升。

降水方面,也是因地形復雜導致強降水分布不均,深度學習模型在預報強降水時容易出現預報比實況明顯偏弱的問題。為此,創新團隊攻堅克難,在優選高影響因子基礎上,計算四十余種高階物理量,通過引入分類模型來解決晴雨、一般性降水和強降水判別的融合問題,優化強降水預報模式與流程。

眾所周知,強對流因局地性強且發展迅速等特點,導致它的預報成為世界性難題。對此,創新團隊采用了基于多源數據融合的深度學習強對流預報方法。在特征提取方面,充分考慮多種不同數據源的時空分辨率和數據特性,進一步融合;同時,均衡數據樣本,采用合適的損失函數,讓模型不斷地學習樣本數據,逐步調整各個部分的權重系數。通過反復研究、多次試驗、不斷調整,強對流預報準確率得到明顯提升,其預報產品在今年多次強對流天氣過程中發揮良好的參考作用。

聚沙成塔 AI加持客觀預報投入應用

當天氣預報與人工智能碰撞,會擦出怎樣的科技火花?

氣溫預報實現全面自動化——基于深度學習網絡逐小時格點氣溫預報業務運行產品全面超越人工訂正。

強對流預報準確率明顯提升——通過數據不平衡和損失函數強化人工智能學習能力,提升對強對流天氣的預報水平。

更好地預報局地強降水——有效融合強降水預報模型和中尺度模式預報結果,提升對局地降水預報的細節刻畫能力。

技術的不斷優化升級,為預報注入“底氣”。在今年第三屆全國智能預報技術方法交流大賽中,湖南省氣象局參賽團隊基于人工智能的客觀預報技術奪得團體第4名,溫度、強對流兩個單項第6名,降水單項第12名的佳績。

經過數年的研究和積累,客觀預報產品也逐步應用到實際業務當中。今年4月,湖南基于人工智能的客觀預報投入業務試運行,并在汛期氣象服務中發揮作用。8月,省氣象局下發《關于加強湖南省智能網格預報產品目錄清單業務應用的通知》,正式投入業務運行。

目前,湖南基于人工智能的客觀預報產品晴雨準確率及強降水準確率評分,均高于中央氣象臺指導預報和業務模式產品,強對流準確率評分逐年提升。同時,24小時最高、最低氣溫預報準確率分別達到83.03%和66.76%,均高于中央氣象臺指導預報、省氣象臺指導預報水平。特別是針對強降溫等轉折性天氣過程,預報能力有了明顯提升。

未來,湖南氣象部門將緊扣服務為導向的氣象客觀預報技術研發,完善以智能網格預報為基礎的集約化業務流程,推動智能網格客觀預報技術發展,實現24小時內1公里高分辨率的預報產品,穩步推進湖南研究型氣象業務建設。

(作者:張倩?徐靖宇?許霖?責任編輯:張林)

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