AI首次預測未來兩年氣候 2021“智慧氣象+5G”賦能氣象行業智能化轉型升級加快

• 2021年4月23日 WuYaNan來源：新浪網 中研網 1027 65
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業界首場AI氣候預測大賽決賽AI預測顯示：未來兩年大概率不會出現厄爾尼諾和拉尼娜現象，反常的氣候現象有望變少，如夏天長江以南地區的洪澇災害可能減弱，我們還可能會迎來一個暖冬。據悉，厄爾尼諾-拉尼娜現象是地球上最強、最顯著的年際氣候信號，經常導致洪澇、干旱

4月22日，業界首場AI氣候預測大賽決賽AI預測顯示：未來兩年大概率不會出現厄爾尼諾和拉尼娜現象，反常的氣候現象有望變少，如夏天長江以南地區的洪澇災害可能減弱，我們還可能會迎來一個暖冬。據悉，厄爾尼諾-拉尼娜現象是地球上最強、最顯著的年際氣候信號，經常導致洪澇、干旱、高溫、雪災等極端災害的發生。

2019年，南京信息工程大學羅京佳教授等發布在《Nature》的論文提出了卷積神經網絡(CNN)模型，將厄爾尼諾 ENSO的預測時效從不到一年提前到一年半，并取得80%左右的準確率;其對半年以上的Nino3.4指數預測，比國際最優秀的動力預測系統更好。

地面氣象觀測實現全面自動化

2020年4月1日，地面氣象觀測自動化改革正式業務運行后，國家氣象信息中心監控大屏上，實時顯示著這樣一組數據：觀測頻次比人工觀測約提高4倍至8倍，數據量比自動化改革前增加5倍以上;觀測數據傳輸用時由分鐘級優化至秒級，到報完整率達99%以上，傳輸頻次從5分鐘提升至1分鐘。如萬千溪流匯入江海，觀測數據更趨精密引來的“量變”，率先站上嶄新的起點。

智能綜合判識數據，是在地面氣象觀測全面自動化后，用來替代相應人工觀測數據的國家級自動綜合判識數據產品。

像總云量、云高、露、霜等原需要人工觀測的項目，現在統一由機器智能算法提供綜合判識，并將數據集成在MICAPS等業務平臺中。一年來，該類數據每小時整點后20分下發，從運算傳輸到省級CIMISS入庫，平均用時僅需約26分鐘，國、省、市、縣四級業務單位均能通過業務平臺獲取該數據，支撐當地的預報服務工作。

永城聚焦“智慧氣象+5G”技術

3月23日，河南省永城市氣象局與永城市移動通信公司共同聚焦“智慧氣象+5G”技術，打造多元化氣象服務新業態。永城市氣象局與永城市移動通信公司簽訂了氣象服務合作協議，雙方充分發揮各自行業優勢，推動氣象管理和氣象服務數字化、智能化發展。圍繞全市安全生產、民生保障、經濟發展等領域，在氣象信息傳播、防災減災、氣象科普、疫情防控等方面廣泛開展合作，把文字信息與圖片、視頻相結合，以群眾喜聞樂見的形式進行宣傳，使社會公眾以更客觀、更快捷感受到氣象事業的蓬勃發展。

AI賦能氣象監測更精準

近年來，隨著全球溫室效應的增強，洪澇、干旱、高溫、雪災等極端天氣越來越頻繁，預測極端天氣以便更好地進行防御顯得尤為重要。目前，國際氣象行業主要應用動力模式進行氣候預測，預測范圍只能局限于100公里以上的區域，無法實現精細化的預測。在去年的杭州云棲大會上，達摩院發布的天、空、地多源數據精準分析平臺AI Earth已經實現了短期天氣的預測能力，可以預測3小時內1km網格空間的降水信息。

氣象行業智能化轉型升級加快

隨著新一代信息技術在氣象領域的深入應用，天氣預報也變得越來越智能。人工智能具有強大的計算能力，國內氣象行業對人工智能技術的關注度正在快速提高。眼控科技人工智能研究院氣象研究專家表示，通過眼控科技自研的超分辨率降尺度數值模式計算，可以獲得更高分辨率的降水、雷電、大霧等惡劣天氣的精準預報。精細化的氣象預報服務除了為防災減災提供保障作用，還將服務經濟的發展，為建設智慧城市賦能。

面向未來，隨著天氣現象視頻智能觀測設備的廣泛應用，地面氣象觀測智能判識方法從單純的依靠統計模型，轉變為統計方法與AI圖像識別技術相結合。這一轉變，將讓氣象觀測事業從技術上再次實現跨越式發展!

氣象服務行業研究報告在總結中國行業發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。未來氣象服務行業將如何發展?請點擊查看中研普華研究院報告《2021-2025年中國氣象服務行業競爭分析及發展前景預測報告》。

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