用神經網絡“看見”一場雪

「用神經網絡預測天氣」並非天方夜譚,你手機裏的「彩雲天氣」App 告訴你的「25 分鍾後雨漸停,不過一小時後還有雨。他說:“這是由神經網絡根據氣象雷達的基本反射率作出的預測。

如何制作天氣預報?使用神經網絡思想和傳統思想有什么區別?彩雲氣象算法總監徐朋秋,為咱們子細講述了這個神經網絡版本的「看雲識氣象」的故事。

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機器之心:天氣預報有哪些種類?彩雲想做什么樣的天氣預報?

通過開放中央氣象台網站,我們可以看出,官方的分類是由城市劃分的一般城市預測,對台風、環境、農業等特殊天氣現象有特別的預測。對水文等行業特殊需求的預測。

彩雲天氣還想解決一些特殊需要,如短期和即將到來的降水。

機器心髒:你能在機器學習前介紹一下Heliancheng的天氣預報嗎?

不同類型的天氣預報過程可能差異很大。這裏我們介紹一到兩天內熟悉的每日天氣預報過程。

首先,國際氣象組織(氣象組織)通過世界各地的國際交流收集了實時氣象數據。這裏的氣象數據不是氣象學中提到的現象,如雲和霧,而是解決大氣物理方程所需的基本數量:水汽含量。溫度、濕度、輻射等

隨後,這些氣象資料進入一個數值模式的同化系統中,經過一個四維變分同化,輸出未來 10-15 天范圍內逐小時的狀態預報。

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同化是你想要進入大氣物理方程但不是基本量的一部分的其他數據的轉換。例如,風速(大氣速度)也是一個基本的量,但很難直接檢測風速,特別是在大面積地區。因此,有人研究了一種方法,認為衛星地圖觀測到的雲的運動與風有一定的關系,而關於雲的運動的數據被同化成圖案並轉化為風。

同化後,根據氣象模式,即一系列大氣物理方程,輸入地面三維結構各層大氣狀態的基本量,並計算未來這些基本量的數值。也就是說,未來的濕度、風向、風速等等。

接下來,根據未來天氣的基本狀況,人們會考慮可以想到的影響因素,並預測天氣狀況,如陰天,下雨,有霧等。

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