新華社北京7月7日電(dian)　一個國際研究團隊最(zui)新開發出一種(zhong)基于(yu)人工智能(neng)的計算模型，能(neng)夠(gou)有效檢(jian)測(ce)云的旋轉運動，有助更快、更準(zhun)確地預測(ce)惡劣天(tian)氣(qi)。

　　通常，氣象學家會把(ba)衛(wei)星圖像中云的(de)形(xing)(xing)狀和(he)運動作為預測主(zhu)要風(feng)暴(bao)類型(xing)的(de)指(zhi)標，但(dan)隨著天氣數據集(ji)的(de)不斷(duan)擴(kuo)大(da)，氣象學家無法實時監測所(suo)有風(feng)暴(bao)的(de)形(xing)(xing)成，尤(you)其是小規(gui)模的(de)風(feng)暴(bao)。

　　由美(mei)國(guo)賓夕法尼亞(ya)州(zhou)立大(da)學、阿庫氣(qi)(qi)象(xiang)公司、西(xi)班牙阿爾梅里亞(ya)大(da)學等機構組成的(de)研究小組分析了50000多張美(mei)國(guo)氣(qi)(qi)象(xiang)衛星的(de)歷史圖像(xiang)(xiang)，在這些圖像(xiang)(xiang)中，氣(qi)(qi)象(xiang)學家鑒定并(bing)標記了逗點(dian)狀云系的(de)形(xing)(xing)(xing)態和運動。逗點(dian)狀云系因其外(wai)形(xing)(xing)(xing)類似于(yu)逗號而(er)得名(ming)，與氣(qi)(qi)旋的(de)形(xing)(xing)(xing)成密(mi)切相關(guan)，而(er)氣(qi)(qi)旋的(de)形(xing)(xing)(xing)成可導致(zhi)包(bao)括冰雹、雷暴(bao)、大(da)風和暴(bao)風雨等在內的(de)惡劣天氣(qi)(qi)事(shi)件。

　　研究人員利用(yong)計(ji)算(suan)機視覺(jue)和(he)機器學習技術(shu)，“教會”計(ji)算(suan)機自動(dong)識別和(he)檢測衛(wei)星圖像中(zhong)的(de)(de)逗(dou)點狀云系(xi)，幫助專(zhuan)家更高效地在海(hai)量的(de)(de)天氣數據中(zhong)及時發現惡劣(lie)天氣的(de)(de)“端(duan)倪”。

　　研究人員發(fa)現，他們(men)的方法(fa)可以(yi)有效地檢測出逗點(dian)(dian)狀(zhuang)云(yun)系，準確(que)率高(gao)達99%，甚至在一些逗點(dian)(dian)狀(zhuang)云(yun)系完全形成(cheng)前就(jiu)能(neng)檢測到(dao)它們(men)。此外，這種方法(fa)還(huan)可以(yi)有效地預測出64%的惡(e)劣(lie)天(tian)氣(qi)事件，優于其他現有的惡(e)劣(lie)天(tian)氣(qi)監測方法(fa)。

　　研究人(ren)員(yuan)指出，這項研究還(huan)屬于早期嘗試，旨在向研究界證(zheng)明能(neng)夠用人(ren)工(gong)智能(neng)闡釋與天(tian)氣(qi)有關(guan)的信息(xi)，將這種方(fang)法與其他天(tian)氣(qi)預報模型(xing)相結合，將有可(ke)能(neng)使天(tian)氣(qi)預報更準確。

　　相關研究結果(guo)已發表在(zai)國際電(dian)氣與電(dian)子工(gong)程師(shi)協會《地球(qiu)科學(xue)與遙感會刊》上。

【糾錯】

責任編輯： 劉陽