Группа исследователей разработала технологию, которая использует спутниковые данные в режиме реального времени для точного прогнозирования интенсивности тайфунов. Эффективность прогнозирования повысилась на 62%, 87% и 50% для прогнозов за 24, 48 и 72 часа до начала непогоды. Новая технология может помочь в подготовке к стихийным бедствиям. Результаты исследования опубликованы в журналах GIScience & Remote Sensing и iScience.
Традиционный метод наблюдения за тайфунами опирается на данные геостационарных спутников. Однако это довольно сложный подход: анализ занимает много времени, а численные модели могут ошибаться. Кроме того, из-за изменения климата тайфуны случаются чаще. Это также осложняет наблюдение и предсказание. Теперь ученые разработали модель Hybrid-CNN, которая позволяет точнее прогнозировать тайфуны.
Новая технология использует данные спутников COMS и GEO-KOMPSAT-2A для оценки интенсивности тропических циклонов. Искусственный интеллект визуализирует и количественно анализирует процесс автоматической оценки интенсивности тайфуна, чтобы повысить точность прогнозов.
Нейросеть основана на технологии глубокого обучения и способна учиться на своих ошибках. Она в реальном времени объединяет данные геостационарных метеорологических спутников (расположенных над экватором и вращающихся синхронно с Землей) и компьютерных моделей, которые прогнозируют погоду.
Модель Hybrid-CNN может точно прогнозировать интенсивность тропических циклонов за 24, 48 и 72 часа. Она превзошла прогнозы, основанные на данных Корейской метеорологической администрации. Ученые зафиксировали повышение точности прогнозов на 62%, 87% и 50% за 24, 48 и 72 часа до бедствия соответственно.
Новая технология способна помочь заранее предупреждать о тайфунах. Это позволит спасти множество жизней.
Автор: Екатерина Новикова.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
