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            人工智能助力预报天气

            2019年02月22日 19:15:15 来源: 人民日报海外版
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            ??? 2018年8月22日,安徽省铜陵市供电营业厅引进人工智能机器人担任营业员,它能提供天气预报、交通路线等信息服务。陈晨摄(人民图片)

              随着大数据和人工智能的发展,海量数据深度学习、复杂神经网络等逐步应用,人工智能预报天气已成为热门话题,甚至有科研团队称研发出新算法,能提前一周预测台风,这或许意味着人工智能在天气预报方面已经开始发力。它的表现如何?会比人类预报得更准确吗?

              解决难题预报更精准

              在记者的印象中,过去经常在天气预报里听到“局部地区”。例如局部地区有阵雨、局部地区有暴雪等。现在,天气预报中的提到“局部”的次数变少,地点和时间比较精确的预报变多,这是中国大数据计算能力不断提升的结果。

              “天气预报是预测科学,不可能100%准确。”中央气象台副台长宗志平?#25285;?#22825;气预报的?#23616;?#26159;根据已知的气象条件,用超级计算器进行海量数据计算,但计算结果与真实天气状况之间不可避免存在偏差。把天气预报得更准确,就是一个不断缩小计算结果与真实情况差距的过程,这是现实世界中的难题。

              人工智能提供了一种解决难题的新思路。“天气预报本身就是大数据问题,涉及到不同时间和空间上的海量数据,正是人工智能非常好的应用场景。”中国气象局?#26412;?#22478;市气象研究所副所长陈敏认为,可?#26434;?#20154;工智能算法把超级计算机的预报结果尽可能地、自动地、不用人工干预地修正到与实际观测数据更接近,?#28304;?#21040;“天气预报越来越准”的终极目标。“人工智能这么火,我们不用新?#38469;?#23601;落伍了。”

              中央气象台台风与海洋气象预报中心副主任钱奇峰称,将人工智能应用到天气预报在全球范围内?#38469;?#28909;门话题。实际上,2018年的世界气象日主题就是“智慧气象”,中国气象局局长刘雅鸣指出,要充分应用大数据和人工智能?#38469;酰?#24314;设全覆盖、智能化的气象预报业务体?#25285;?#20570;出更精准的天气预报。

              跟人类不存在竞争关系

              随着中国天气业务?#25191;?#21270;建设的?#24179;?#36817;年来,不仅在临近天气的预报上,在气候应用研究、台风海洋预报、海雾预报等领域,也有人工智能?#38469;?#21161;力。在国家气象中心,研究人员已将数据挖掘?#38469;?#24212;用于海量集合预报数据的预报信息提取,对提高预报准确率起到显著作用。各省级气象台开展相关研究,广东省气象局利用阿里平台,开展基于深度学习的短临降水预报效果良好;?#26412;?#24066;气象局将机器学习方法应用于温度预报;福建省气象局基于机器学习的降水要素客观订正方法,已在多省气象局得到业务推广应用。

              关于人工智能预报天气和人类预报员的预测结果谁更准确的问题,在业内人士看来,是一个伪命题。人工智能在气象领域更多是一种?#38469;酰?#23427;和人类预报员之间不存在竞争和淘汰的关系。目前,人工智能?#38469;?#21487;帮助预报员做普通的、常规天气的精准预报,但在一些灾害性、极端性、转折性的天气过程中,仍需要预报员利用天气学知识、长期积累的预报经验发挥作用。

              完全融入行业仍需时日

              虽然人工智能在天气预报方面发挥着重要作用,但在招揽优秀的人工智能人才方面却不怎么讨喜。专家指出,目前人工智能领域存在?#29616;?#30340;人才分布不均衡情况。出于行业热度和薪资等原因,优秀的人工智能人才聚集在自动驾驶、计算机视觉等领域,而矿业勘探、天气预报等关系国计民生的领域却很难聚集顶尖人才。

              “我们需要的人工智能人才不一定需要接受过系统的大气科学教育,也不用特别深入地了解天气的机理,只需了解一些基本天气知识、掌握人工智能工具和算法,能够从数据出发,挖掘规律、深入分析。”陈敏认为,无论是人才厚度还是?#38469;?#20351;用深度,人工智能完全融入气象行业之中仍需时日。

              宗志平介绍,气象是十分复杂的系?#24120;?#21463;影响的因素很多。?#28909;?#38477;雨,即便水汽、湿度条件都得到满足,但大气没有抬升水汽无法凝结,空气中没有“凝结核”,雨?#25105;?#19981;会长大掉落地面。因此,既懂气象知?#38431;?#26377;人工智能知识背景的复合型人才,是发展“智慧气象”最理想的人选。宗志平表示,目前,中国气象局相关团队已经与清华大学等合作开展人工智能?#38469;?#30740;发工作,国家级气象部门联合组建了智能预报服务原型系统团队,国家气象中心一批资深预报首席、年轻研发型预报员、IT工程师共同组成了大数据及智能预报团?#21360;?#38543;着人工智能?#38469;?#30340;不断发展,这支队伍的力量也会不断扩充。(记者 汪灵犀)

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