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這是中國收視率第二的電視節目——《天氣預報》,每天在短短五分鐘時間內播報未來24小時內全國天氣趨勢、氣象預警,以及各大城市和部分海島的天氣和氣溫。
但即使你看了天氣預報,出門還是可能被淋成落湯雞。
天氣預報是如何制作的?為什么你總覺得天氣預報不準?
制作天氣預報,需要依次搜集過去一段時間從地面到高空的氣象數據。包括氣溫、氣壓、風向和風速、濕度、天氣現象、云、能見度、日照、蒸發等。
中國有2400多個人工地面氣象站,和6萬多個覆蓋了無人及惡劣地區的自動地面測站,每天定時觀測并記錄地面氣象數據。探空氣球和氣象飛機,會深入云層,記錄不同縱向尺度的高空氣象數據。
另外,多普勒雷達,每隔六分鐘發出的電磁波會對近地的水氣濃度、底層云的水滴、冰晶進行掃描,計算水滴的大小及位置。氣象衛星會時刻監測大氣層頂端的氣象狀態,通過云層放出的紅外光來測量云頂高度、云層厚度等信息。
全世界的探測設備構成了復雜的氣象觀測網絡,能覆蓋地球的每個角落。通過衛星廣播,發給各地氣象局。
中國的預報員會通過MICAPS——氣象信息綜合分析處理系統,查看歷史氣象信息,進行氣象預測。
不同高度的觀測數據會被分別制成天氣圖,它記錄了觀測時刻各種氣象要素和天氣現象。同時還能反映短時間內氣象變化信息,如過去3h內氣壓變化、過去6h內的天氣、降水量等。
通過逐層氣象要素的對比,可以得到天氣系統的動力和熱力性質。比如冷鋒過境后,冷氣團占據了原來暖氣團所在的位置,就會產生降溫。
將這些要素結合臺風、高空低渦、副熱帶高壓等天氣系統的位置和影響范圍,以及季風、環流、地球自轉力等氣象條件,就能分析整個天氣形勢。
有了基于天氣學原理和人工經驗分析的天氣圖,還要依靠超級計算機進行數值預報,才能掌握更精確的氣象資料。
數值預報系統可以將空間切割成平面分辨率10kmx10km、縱深60層的網格,每一格都是即時更新的獨立數據塊,由計算機通過大氣動力學方程進行計算。更強的計算能力,意味著可以處理更多更小的網格,從而提升預報精度。
近年來,國家氣象中心的GRAPES_MESO中尺度數值預報系統已經將分辨率提升到了3kmx3km。
在MICAPS系統的輔助下,每個預報員都會制作一份依據天氣圖、數值預報結論的當地天氣預報。
這種基于個人經驗和數值計算的預測結果還需經過各級氣象部門的會商,層層匯總討論之后,最終由中央氣象臺制作出全國24小時短期天氣預報,在新聞聯播結束后播放。
但是突如其來的暴雨總是不會缺席。
天氣系統是個混沌體系,云團隨時可能在你頭頂爆發,帶來一場只覆蓋你家小區的暴雨后悄然離去,即使中央氣象臺最高時效的三小時天氣預報,在雨季也很難讓你知道什么時候能出門。
其實,你最關心的,無非幾分鐘后雨會不會停的精確預報。那么怎樣才能滿足這種預報需求?
這就需要一個可以達到分鐘級更新的數據來源。最合適的就是每隔6分鐘更新一次的氣象雷達,雷達掃描云層,投影在地圖上,可以直觀地反映你頭頂是不是在下雨。
但是雷達中還存在大量干擾性信息,比如塵埃和折射率分布不均勻的空氣,都可能被誤判為降雨。
不結合天氣圖、衛星云圖和人力的輔助判斷,很難排除這些干擾信息,怎么辦?
首先,通過人力將大量歷史圖像中的雜波標記出來,構造一個分類訓練數據集,訓練人工智能分辨并消除這些雜波。
現在我們就能獲得相對準確的雷達圖歷史數據,接下來,還要使用人工智能。
以彩云天氣為例,他們用過去五年的降雨數據構建了含有上千萬張雷達圖的訓練用數據集,而這次訓練的目的是讓人工智能逐分鐘預估下一幀的雷達圖像。
通過訓練,人工智能降雨率預報準確率相比傳統方法提升了80%,打開軟件,你就能看到精確到分鐘的下次降雨預報。出現誤報的話用戶也可以即時反饋,準確率會在每一次預測之中不斷提升。
可以說,這種分鐘級的降雨預報對普通人的出行、生活更有實用意義,而且相比電視上一天一次的天氣預報,你也不用擔心會有阿貓阿狗突然出現干擾預測結果。
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