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为什么天气预报无法准确预判?是什么影响了误差?

2020-3-23 20:09| 发布者: 七七| 查看: 154| 评论: 0|来自: 成都伴闲论坛

摘要: 天气系统是一个混沌体系,云团随时可能在你头顶爆发,带来一场只覆盖于你家小区的暴雨后,悄然离去。即使中央气象台最高时效的三小时天气预报,在雨季也很难让你知道什么时候能出门,其实你最关心的无非是几分钟后雨 ...
        基于个人经验和数值计算的预测结果还需要经过各级气象部门的会商,层层汇总讨论之后,最终由中央气象台制作出全国24小时短期天气预报在新闻联播结束后播放,但是突如其来的暴雨总是不会缺席。天气系统是一个混沌体系,云团随时可能在你头顶爆发,带来一场只覆盖于你家小区的暴雨后,悄然离去。即使中央气象台最高时效的三小时天气预报,在雨季也很难让你知道什么时候能出门,其实你最关心的无非是几分钟后雨会不会停的精准预报,那怎么样才能满足这种预报需求呢?

          这就需要一个可以达到分钟级更新的数据来源,最合适的就是每隔6分钟更新一次的气象雷达,雷达扫描云层投影在地图上可以直观的反映你头顶是不是在下雨,但是雷达中还存在着大量的干扰性信息,比如尘埃和折射率分布不均匀的空气,都可能被误判为降雨。不结合天气图卫星云层和人力的辅助判断,很难排除这些干扰信息。

          数值预报系统可以将空间切割成平面分辨率10米×10米纵深60层的网格,每一格都是即时更新的独立数据块,由计算机通过大气动力学方程进行计算,更强的计算能力意味着可以处理更多更小的网格,从而提升预报精度。近年来国家气象中心的3千米×3千米在MACAPs系统的补助下,每个预报员都会制作一份依据天气图数值预报结论的当天天气预报。

           怎么办呢?首先通过人力将大量历史图像中的杂波标记出来,构造一个分类训练数据集训练人工智能分辨并消除这些杂波。就能获得相对准确的雷达图历史数据,接下来还需要使用人工智能以彩云天气为例,他们用过去5年的降雨数据构建了含有上千万张的雷达图的训练用数据集,而这次训练的目的是让人工智能逐分钟预估出下一帧的雷达图像。通过训练人工智能降雨率预报准确率相比传统方法提升了80%。打开软件你就能看到精准到分钟的下次降雨预报。出现误报的话,用户也可以及时反馈,准确率会在每一次预测之中不断提高,可以说这种分钟级的降雨预报对普通人的出行生活更有实用意义,而且相比电视上一天一次的天气预报,你也不用担心突发情况干扰预测结果。


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