更新时间: 浏览次数: 258
中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇气候研究论文称,研究人员研发出一个名为“GenCast”的机器学习模型,其能根据当前和未来天气进行可靠的概率天气预报。该模型表现不仅超过了目前最好的传统中程天气预报,还能更好地预测极端天气、热带气旋路线和风能产量。
该论文介绍,准确的天气预报对于个人、政府和组织的日常关键决策必不可少,这些决策包括是否带雨伞、评估风能产量或是极端天气规划。气象预报传统上使用数值天气预报法,这种方法估计当前天气,并基于此预测未来一段时间的天气情况(称为确定性预报)。这会产生大量潜在情景,通过结合这些情景就能进行天气预报。
在本项研究中,论文第一作者兼共同通讯作者、谷歌旗下前沿人工智能公司DeepMind的Ilan Price和同事合作,研发出GenCast的机器学习天气预测方法,其能生成概率性预测,即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。论文作者用40年(1979至2018年)的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast,使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。
这次研究结果显示,相较于一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报——欧洲中期天气预报中心的集合预报(ENS),GenCast在用于评估表现的1320个指标中有97.2%的指标都优于ENS。论文作者还发现,GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
论文作者总结指出,天气预报机器学习模型GenCast或能提供更高效、有效的天气预报,以支持实际规划。(完) 【编辑:张乃月】 新闻结尾
探索亚洲色爱免费观看视频的魅力,感受视觉与情感的碰撞,带你领略不一样的美学体验!的相关文章
2024郑州国际商品交易会启幕的相关文章
山东开展医防融合创新试点 精准综合防治传染病
包银高铁惠农至银川段开通运营
中国驻荷兰使馆发言人就“藏独”分子窜荷发表谈话
“一张床、一间房、一套房” 上海闵行持续完善多层次租赁住房供应体系
200余家企业参展第136届广交会进口展觅商机
财政部:国有大行资本补充工作已启动