Diverse

AI ar putea fi viitorul pentru prognoza meteo

AI ar putea fi viitorul pentru prognoza meteo

Prognoza meteo a parcurs un drum lung în ultimii 20 de ani. Dar utilizarea AI ar putea ajuta la îmbunătățirea capacității meteorologilor de a prezice viitoarele modele meteorologice?

Cât de precis putem prezice vremea?

Procesul de prezicere a modelelor meteo este o știință foarte complicată. Necesită analiza și decodarea seturilor masive de date colectate de la mii de senzori și sateliți meteo în fiecare zi.

Identificarea modelelor din datele colectate pentru a prezice viitorul este o sarcină foarte grea. Pentru cele mai bune rezultate, trebuie realizat și în timp real.

Dar, la fel ca orice fel de prognoză, prognoza meteo este o presupunere educată. Deoarece nu putem controla vremea, cei mai buni meteorologi o pot face, este să folosim date și modele din trecut și prezente pentru a încerca să prezicem viitorul.

Acest lucru este valabil mai ales pentru a furniza informații pentru evenimente de dezastru.

Precizia predicțiilor meteo a crescut în timp, dar încă nu este exactă la 100%. Conform unor estimări, o prognoză meteo de șapte zile este fiabilă cu aproximativ 80%.

Perioadele de timp mai scurte sunt cu atât mai mari, cu o prognoză meteo de cinci zile corectă cu aproximativ 90%. Orice mai mult de șapte zile, în special previziunile de zece zile sau mai mult, tind să fie corecte doar cu aproximativ 50%.

Deoarece atmosfera se schimbă constant, estimările pe perioade lungi s-au dovedit a fi foarte dificil de modelat și de prezis.

Meteorologii realizează acest lucru utilizând programe de calculator numite modele meteo pentru a face aceste prognoze.

Ce folosesc meteorologii pentru a prezice vremea?

Meteorologii folosesc o varietate de senzori, sateliți și modele de calculatoare pentru a prezice modele meteorologice viitoare. Majoritatea oamenilor tind să fie familiarizați cu instrumentele de bază, cum ar fi termometre, barometre și anemometre pentru înregistrarea temperaturii, presiunii aerului și, respectiv, a vitezei vântului.

Dar ei folosesc și piese de echipament mai sofisticate, cum ar fi baloanele meteorologice. Acestea sunt baloane speciale care au pe ele un pachet meteo care măsoară temperatura, presiunea aerului, viteza vântului și direcția vântului în toate straturile troposferei.

Sistemele radar sunt, de asemenea, folosite de meteorologi pentru a măsura precipitațiile din întreaga lume.

Unele dintre cele mai puternice instrumente ale acestora sunt sateliții de mediu precum NOAA, Administrația Națională Oceanică și Atmosferică, care operează trei tipuri de sateliți de mediu care monitorizează vremea Pământului.

Unul dintre aceștia sunt sateliții cu orbită polară. Sateliții ca parte a Sistemului Comun de Sateliți Polari (JPSS) al NOAA orbitează aproximativ 500 mile (805 km) deasupra Pământului.

Acești sateliți orbitează constant Pământul de la pol la pol de până la 14 ori pe zi. Combinația dintre pământul care se rotește în jurul axei sale și sateliții orbite rapide permite fiecare parte a planetei să fie monitorizată de două ori pe zi.

Acest lucru permite sateliților să furnizeze seturi enorme de date despre întreaga atmosferă a Pământului, inclusiv nori și oceane, la o rezoluție foarte mare. Folosind acest tip de date, meteorologii sunt capabili, teoretic, să prezică modele meteorologice pe termen lung.

Acești sateliți au la bord o varietate de instrumente care înregistrează informații despre albedoul planetei (sau radiația reflectată).

Aceste date sunt foarte utile pentru evaluarea calității aerului în timp. Aceste informații sunt încorporate în modele meteo, care la rândul lor duc la prognoze meteo mai precise.

Alte instrumente pot fi, de asemenea, utilizate pentru cartografierea temperaturii suprafeței mării - un factor important în prognoza meteo pe termen lung.

Aceste date pot fi apoi folosite pentru a ajuta la prezicerea vremii, inclusiv schimbări sezoniere pe scară largă, precum El Nino și La Nina. De asemenea, colectează date vitale pentru a ajuta la prognozarea unor modele meteorologice severe, cum ar fi uragane, tornade și viscol cu ​​zile înainte.

Datele sunt, de asemenea, utilizate pentru a ajuta la evaluarea pericolelor de mediu, cum ar fi seceta, incendiile forestiere și apele costiere dăunătoare.

Următorul tip de satelit folosit de meteorologi se numește sateliți spațiali adânci. De exemplu, orbita Observatorului climatului spațiului profund (DSCOVR) al NOAA un milion de mile (1.609.344 km) de pe Pământ.

Aceste tipuri de sateliți oferă alerte și prognoze meteorologice spațiale, monitorizând în același timp energia solară absorbită de Pământ în fiecare zi. DSCOVR este, de asemenea, capabil să înregistreze informații despre nivelurile de ozon și aerosoli ale Pământului în atmosferă.

Cum se folosește AI pentru a ajuta la prezicerea vremii?

Seturile enorme de date necesare și imprevizibilitatea inerentă a atmosferei Pământului fac prezicerea evenimentelor viitoare foarte dificilă. Modelele de computer actuale sunt necesare pentru a judeca mai multe fenomene pe scară largă.

Acestea includ lucruri cum ar fi modul în care Soarele încălzește atmosfera Pământului, modul în care diferențele de presiune afectează modelele vântului și modul în care fazele schimbătoare de apă (gheața la apă la vapori) afectează fluxul de energie prin atmosferă.

De asemenea, trebuie să ia în considerare rotația Pământului în spațiu, care ajută la agitarea atmosferei pe tot parcursul zilei. Orice modificare minusculă a unei variabile poate schimba profund evenimentele viitoare.

Acest fapt l-a inspirat pe meteorologul MIT Edward Lorenz să inventeze acum celebra sa frază „Efectul fluture” în anii 1960. Aceasta se referă la modul în care un fluture care bate din aripi în Asia ar putea modifica drastic vremea din New York City.

Astăzi, Lorenz este cunoscut ca tatăl teoriei haosului. Din această cauză, Lorenz credea că limita maximă pentru predicția exactă a vremii este probabil undeva în ordinea a două săptămâni.

Dar aici ar putea fi folosită IA pentru a îmbunătăți precizia și fiabilitatea prognozei meteo. AI poate fi utilizată pentru a utiliza programe matematice generate de computer și metode de rezolvare a problemelor de calcul pe seturi de date vaste pentru a identifica tiparele și a face o ipoteză relevantă, generalizând datele.

Având în vedere complexitatea inerentă implicată în predicția vremii, oamenii de știință folosesc acum AI pentru prognoza meteo pentru a obține rezultate rafinate și precise, rapid! Folosind modele matematice de învățare profundă, AI ar putea învăța din înregistrările meteo din trecut pentru a prezice viitorul.

Un exemplu este Predicția numerică a vremii (NWP). Acest model studiază și analizează vaste seturi de date de la sateliți și alți senzori pentru a oferi prognoze meteo pe termen scurt și predicții climatice pe termen lung.

Alte companii investesc, de asemenea, în mare măsură în predicția vremii AI. IBM, de exemplu, a achiziționat recent The Weather Company și și-a combinat datele cu dezvoltarea lor internă AI Watson.

Acest lucru a condus la dezvoltarea Deep Thunder a IBM, care oferă clienților prognoze meteo hiper-locale în cadrul unei 0,2 până la 1,2 mile rezoluţie.

Monsanto a investit, de asemenea, în AI pentru prognoza meteo. Corporația climatică Monsanto este utilizată pentru a furniza predicții meteo agricole.


Priveste filmarea: Semn de carte - Ed. 393. Jonathan Safran Foer - Noi suntem vremea (Ianuarie 2022).