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大雨淹掉我的家?气象学专家:AI能够协助预警

jiansu 新闻热点 2020-07-28 11:18:32 15 0 IT

本年入汛以来,南边涌现延续强降雨,多地受灾故里被淹,图源:新华社

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长江中下流地区发作洪涝灾情,天气展望为什么云云难题?

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AI的助力下,都市大脑是不是可以协助检测弱厄尔尼诺征象,以此来削弱强降雨天气带来的灾难。

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IT时报》专访南京信息工程大学天气与运用前沿研讨院院长、国度特聘专家罗京佳传授,他说:“AI可以用来检测厄尔尼诺,然则......”

1961年,天气学家爱德华·劳伦兹用盘算机形式模仿天气时,发明输入变量的细小变化,形成了天差地别的结果。


只管只要万分之一的差异,却彻底转变了盘算结果。


劳伦兹愣住了,发出惊世一问:“一只胡蝶在巴西的轻轻振翅,是不是会掀起德克萨斯的一场飓风?”


这就是胡蝶效应,并不是说有胡蝶在引发飓风,而是细小的转变终究都邑发生巨大影响。这反映出,天气展望极具难度,哪怕电脑或形式再先进,也很难正确展望几天后的天气。


本年入汛以来,我国南边涌现延续强降雨,累计雨量大,掩盖局限广,长江中下流地区发作较重洪涝灾情。


与往年比拟,本年南边为什么降水量这么多、雨季这么长?AI等先进科技将在天气形式和生长天气展望体系发挥怎样的作用?现在不足之处有哪些?又该怎样让这些先进研讨成果充足落地到天气预告以及防洪当中?


就这些问题,《IT时报》记者采访了南京信息工程大学天气与运用前沿研讨院院长、国度特聘专家罗京佳传授,他在《天然》、《科学》、《美国国度科学院院刊》等国际一流科学刊物宣布学术论文百余篇。

南京信息工程大学天气与运用前沿研讨院院长、国度特聘专家罗京佳传授,图源:南京信息工程大学

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要注重对弱厄尔尼诺的展望

毋庸置疑,本年我国南边涌现的延续性强降雨遭到厄尔尼诺事宜的影响。


厄尔尼诺指的是赤道中东太平洋海疆海水大局限延续异常偏暖的征象。

厄尔尼诺征象,图源:收集

从积年统计来看,强厄尔尼诺事宜发作的次年,湖北、江西等长江中下流地区的降水会偏多。

多年之前,罗京佳就对厄尔尼诺展开了研讨,他从海气和中低纬相互作用角度,初次发明了南太平洋对厄尔尼诺年代际变化的重要影响,提出了ENSO准十年振荡的新机制。


借助自研的天气形式,2008年罗京佳初次将厄尔尼诺及其环球天气异常的展望提早到2年


但是,本年的状况又有所不同。


从2019年12月到本年春季,并没有发作很强的厄尔尼诺事宜,海温异常重要发作在太平洋中部和西部,还很弱。通常状况下,人人不太关注这么弱的厄尔尼诺事宜,以为对我国影响会比较小。”

罗京佳示意,只管此次厄尔尼诺事宜很弱,但印度洋和太平洋西部偏暖,会在热带印度洋到印度尼西亚一带发生比较强的对流,使得西太平洋地区副热带高压比往年强,有利于运送更多的水汽到长江中下流地区。


而副热带高压对我国东部降雨的影响异常大,是异常强的掌握要素。

副热带高压终年存在,图为副热带高压对我国东部降雨影响,图源:收集

“从环流状况来看,从我国南海到海南、广东沿海一带,再到菲律宾东部,全部都是高压异常。西南气流会使更多的热带暖水汽,很轻易运送到长江中下流,而长江中下流又是低气压异常,雄厚的水汽辐合,就很轻易在这个地区形成强降水。


罗京佳指出,热带印度洋和西太平洋海温异常可以延续很长时候,因而水汽不停从热带传送到长江中下流,致使不停发生强暴雨。


“从本年的状况看,我们要注重对这类弱的热带海温异常信号的展望,相识它的道理、研讨要领,进步对这类弱信号的展望技能。比方应用人工智能的深度进修算法,进一步修订传统动力形式的展望结果误差。”罗京佳说道。

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AI协助提拔天气展望效力

AI展望降水量,图源:Google

借助AI的深度进修算法,人类可以“检测”厄尔尼诺。


罗京佳示意,应用卷积神经收集的自我进修才能,可以把大数据里所包括的庞杂因果关系比较好地发掘出来。


“比方,我们把环球海温等要素作为展望因子放到卷积神经收集里,让它本身去进修,可以竖立一个比较好的展望模子


经由历程这个模子,我们对厄尔尼诺的展望,实际上可以提早到一年半,到达80%的正确率。”


动力形式是展望天气的传统要领,它是一种应用数学物理要领,经由历程流体力学和热力学方程组,参数化模仿大气、海洋、陆面等中的历程,并斟酌各历程自身的变化规律和相互之间的影响,以模仿出天气体系的团体状况。

传统的动力形式展望天气流程图,图源:泉源:中国电机工程学会

动力形式环球展望只要100公里的区分率,意味着一个格点就是1万平方公里,掩盖局限太大


因而,我们可以应用人工智能,将动力形式的结果误差修订,再把它降到标准很小的地区,就可以供应一个目的地区内里比较高精度的展望信息。

AI可以完成标准很小的地区展望,图源:Google

经由历程两种体式格局连系,可以供应更精细化、更高正确度、更有效的展望信息,或许展望时效还可以提早得更长。”


罗京佳示意,天气展望假如用地道的动力形式来做,对盘算资本请求很高,但假如用人工智能统计要领来做,基于已有的动力形式展望结果,再用现行的统计要领去对构建误差修订和降标准模子,一旦竖立模子今后,盘算资本的需求就较少。

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动力形式生长缓慢的缘由

关于很“吃”超算资本的动力形式,除了我们国度超算资本比较少之外,罗京佳以为另有两个凸起问题须要关注。


“一个很大的问题是,我们国度超算的芯片构造跟国际上不兼容,所以许多数值形式不能直接用我国研发的芯片盘算;


另一个问题是编译软件没有跟上,超算中间的软件库还没有跟上。


就像现在路上有几十辆赛车,但我们用不起来。

图源:goodfreephotos

罗京佳示意:“这须要芯片设想的盘算机人材,去帮我们研发响应的数值形式,从而和国产芯片、框架可以很好地连系起来,更好生长我们国度的数值形式。”


罗京佳同时以为,并行化盘算也没有很好跑起来,一样须要国内超算研发机构去开发更好的软件库


“有了软件支持,我们可以把已有的数值形式放到国内框架内里举行超算运转、并行盘算;

“神威·太湖之光”超等盘算机,图源:中国国度网格

现在云盘算中间也有许多,假如他们的芯片是通用框架的话,我们的数值形式可以有比较好的并行盘算结果。”

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将更精准天气信息塞入“都市大脑”

除了动力形式展望体系自身的生长之外,罗京佳还在做人工智能误差修订和降标准的研讨,目的是对效劳地区进一步进步区分率

罗京佳传授列入2019年汛期全国天气展望谈判,图源:南京信息工程大学

“现在,我们环球形式的区分率为100公里,东亚地区形式区分率为30公里。


依据合作单位的需求,我们要进一步细化到5公里,相当于为25平方公里的地区做一个天气展望。


不仅能做1~24个月的天气预告,在同化大气的实测材料后,还可以做延长期的预告,就是10~30天的预告。


也就是说,我们能做到环球局限的展望,也可以做到地区精细化的展望,从5公里以至到1公里区分率的天气展望信息。”


竖立一个具有较好展望技能、从延长期到时节、年际这类无漏洞的展望体系,是罗京佳团队的目的,如许可以更好地为相干部门供应比较好的展望信息以及更好的效劳。


除了AI,5G也将助力天气展望。据相识,天气观察现在重要依托地面观察台站、高空气球、卫星以及海洋汽船浮标等,观察密度比较有限。

探空气球,图源:中国天气局

“经由历程5G收集,我们可以同时将都市的降水、气温、风速以至污染物含量等监测数据随时传输到一个综合机构,就会发生一个数据量异常大的邃密精美天气数据,如许对都市内涝、小标准超高区分的极度事宜研讨和展望会有很大协助。”罗京佳说。


跟着新型伶俐都市观点和都市精细化治理理念的提出,现在已有不少都市应用大数据、人工智能、物联网、5G等手艺来构建起本身的“都市大脑”。

重庆天气局资质·灾难天气智能监测体系,图源:百度智能元

针对本次汛情,上海、南京、杭州等地的都市大脑已发挥数字化防汛、伶俐防汛的功用,置信更精准的天气展望信息塞入更多的“都市大脑”后,我们应对极度天气的防灾减灾将更有卓效。

作者/IT时报记者  李玉洋  郝俊慧

编辑/挨踢妹

排版/黄建

图片/新华社、南京信息工程大学、中国电机工程学会、Google、中国天气局、中国国度网格、百度智能云、goodfreephotos、收集

泉源/《IT时报》民众号vittimes


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本文源:www.pagamo.com.cn 简 ---- #[weixin_title]#
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