宋林烨研究员主要从事多源数据融合、集成系统关键技术研发、短时临近预报、天气气候动力诊断分析、机器学习预报方法研究和业务应用等工作,作为子系统首席与团队成员共同研发了“百米级、分钟级”融合预报睿思系统,该系统在北京冬奥会重大活动保障、...
机器学习模型最终有可能完全取代传统的数值天气预测模型。这些系统不是像模型那样解出一组复杂的物理方程,而是处理成千上万张过去的天气图,学习天气系统的行为趋势。然后,使用当前的天气数据,它们会根据过去学到的东西进行预测。 一些研究表明,基于机器学习的预测系统有能力预测一般的天气模式,它们的准确度和数值天气预测...
随着强对流天气的各项数据源源不断地被采集,省市县共用的气象预报预警一体化平台便派上用场。 该平台集成了各类天气数据,利用大数据、机器学习等新技术,通过智能算法,提前精准识别各类灾害性天气并发出警报。 预报员在分析雷达回波。崔芸嘉摄 “平台通过智能算法识别并预警灾害性天气,而智能算法则依靠预报员研发。”王...
52023-11-29信大气象基于机器学习的回波反演及天气分类软件-2023SR1528139V1.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...12 > 该软件著作权人信息 南京信大 南京信大气象科技有限公司 成立日期:2012-11-14 法定代表人:苗春生 统一社会信用代码:91320116598046491M ...
3、现有的机器学习与深度学习方法中,对风暴单体的识别仅从预报因子进行分析,需要预报员结合整体的雷达反射率因子、天气实况等定性分析进行人工干预,以此降低风暴的误判率,增加了预报人员的工作强度。这种深度学习方法不能充分利用雷达回波数据的信息,不能完全准确的识别出雷暴大风的位置。
近年来,国内外学者通过统计雷暴大风环境参数指标、雷达特征指标,并增加闪电、卫星等资料,利用模糊逻辑算法、决策树、支持向量机等机器学习方法建立雷暴大风自动识别算法,逐渐开展雷暴大风自动识别的临近预警业务应用。但由于雷暴大风可供研究的案例相对较少,垂直观测精度仍不够精细,用以刻画雷暴大风有利环境参数特征提炼不...
此后,团队将类似的方法用于预测龙卷风、大冰雹和极端雷雨大风。其他研究团队也正开发类似的工具。他们还在数值天气预测模型中嵌入了机器学习,从而加速处理那些计算量大的任务,比如预测水蒸气如何转化为雨、雪或冰雹。 打开网易新闻 查看精彩图片 科罗拉多州立大学-机器学习概率系统(CSU-MLP)对2021年9月大西洋中部各州与艾...
冰雹指数等,发展了初生对流和不同发展阶段对流风暴的临近预报技术,建立了雷暴(闪电)和短时强降水等临近预报产品;利用数值集合预报资料,发展了基于极端天气指数的不同类型强对流天气分析和短期预报技术;开始采用深度学习模型发展分类强对流天气短期预报技术,在国际上率先把机器学习技术应用于分类强对流天气短期短时预报中。
二是改进目前采用的对流参数化方案(即提高人为判断渔网网格里是否有小鱼的准确性)。要实现这一点,需要气象学者深入研究强对流的物理机制。此外,将以物理框架为基础的传统对流参数化方案与机器学习方法相结合,也是目前的一个热门研究方向。 自2015年,德国气象局开发并运行数值天气预报ICON模式,用于全球和区域预报。ICON的...