人工智能让冬奥会气象预报更精准
2月8日,当中国选手顾爱玲以优美高难度的动作夺得自由式滑雪女子大跳台金牌时,北京大学重庆大数据学院张璇博士不禁欢呼雀跃。她对冬奥会的关注比普通观众更多,因为她的团队的研究成果在保障冬奥会的天气预报。
在中科院院士、北京大学副校长、北京大学大数据研究院重庆首席科学家张的带领下,该院研究团队参与了国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项“冬奥定点气象要素客观预报技术研究与应用”的研究,开发了人工智能算法赋能的天气预报模型,使预报更加精准。
与夏季奥运会相比,冬季奥运会受天气影响更大。其气象支撑是冬季复杂地形条件下的中小尺度边界层气象问题。为了让奥运选手在比赛场上发挥出色,往往要求预报的精度更高,甚至达到百米或分钟的级别,这一直是国际气象领域的难点。
“我们的研究是通过人工智能算法修正天气预报模型的结果,使其更加准确。”张轩是北京大学重庆大数据研究院智能问诊与人工智能天气预报实验室的博士。她介绍,气象业务中会有大量的气象数据。目前国际上广泛采用的数值天气预报模式是利用大型计算机进行数值计算,用物理方程表示天气演变的物理过程,从而预测一段时间内的大气运动状态和天气。随着全球数值天气预报能力的不断提高,大部分地区的大尺度预报问题基本可以解决。但对于小尺度、精细化的预报需求,数值计算存在误差,预报员仍需通过协商给出预报结论。
以往的咨询非常依赖预报员,需要综合各方数据,结合自身经验,对模型输出数据的偏差进行修正。人工智能算法在信息整合处理方面的先天优势,可以在一定程度上替代预报员在咨询中整合分析信息的过程,通过数据挖掘和学习,将预报员的经验内化到算法中,实现智能高效的预测。张院士领导的研究团队开发了预报员人工智能算法,实现了智能修正,提高了预报效率,进一步提高了预报精度。
"国内外对模型输出数据偏差的校正方法进行了广泛的研究."张聪介绍,比如过去使用的MOS法,主要用于单站改正。想要得到更好的校正结果,需要手动调整参数,准确率有限。但是,通过人工智能算法,你可以预测网格点。目前,MOML算法已经在温度、湿度、风速、风向等天气因素方面取得突破。既能很好地帮助预报员,又能大大减轻预报员的工作量。与传统方法相比,预测精度提高了10%以上。
据了解,北京冬奥会实现了短期天气预报的“百米尺度、分钟级更新”,可快速生成覆盖冬奥山地赛场、每10分钟更新一次的100米分辨率的温度、湿度、风、降水等天气要素客观分析和0-12小时预报产品。
张伟说,除了服务冬奥会,他的团队还在做MOML算法在天气预报中的应用的进一步研究。针对重庆较为复杂的山地环境,他们正与重庆市气象局合作,将相关研究成果应用于重庆。(记者李煜)
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