机器能预报多久后的天气?——机器学习和可预报性-阿里云开发者社区

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机器能预报多久后的天气?——机器学习和可预报性

简介: 本文PPT来自彩云天气CEO袁行远于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《机器能预报多久后的天气?——机器学习和可预报性》。

方法论:

predictability measure: decorrelation time

Eulerian persistence  &  Lagrangian persistence

Variational echo tracking(确定流场)

Advection of radar reflectivity(平流方案)


降水的可预测性:

Scale-Dependence of predictability of precipitation

Decompose radar images according to scales using discrete-cosine-transforms and low-pass filter in the spectral domain


应用:

预测基于天气雷达, 结合模式预报和预报员的经验,可预测未来2、4、6、8小时的对流天气,无法提供0-2小时临近预报,置信度≥ 25%.

  • Corridor Integrated Weather System(CIWS):数据来源为终端管制中心和航路天气雷达探测站,通过提前自动预报出雷暴的移动、发展和消亡来为航路和终端交通流量管理服务。
  • 香港天文台小涡旋预报系统
  • 香港天文台航空气象服务
  • 深圳空管重要天气预警和预报系统
彩云天气:
  • 冰雹主动预警防御系统
  • 机场管制区航空气象临近预报技术:基于精准位置的分钟级天气预报数据,对机场管制区指定位置进行针对性预报,3小时内分钟级天气预报精确度可达60%以上。
  • 航路气象动态临近预报技术:依据航路及飞行状态,动态预报未来3小时飞机所在位置的气象情况,准确率可达60%以上。
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