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  • 01-15 2022

【yabo亚搏】专家评为临近预报首选:DeepMind开发深度学习方法DGMR,可预测90分钟内降雨

原标题:专家评为接近预告首选:DeepMind开发深度学习方法DGMR,可猜测90分钟内降雨

据了解,一切的蛋白质猜测成果都将以公共数据库的方法对外开放。现在,DeepMind 正持续将深度学习应用于硬科学问题。

近来,DeepMind 再添大动作,其与英国国家气象局合作开发了一种名为 DGMR 的深度学习方法,能够精确猜测未来 90 分钟内下雨的可能性,而这是气候预告中最艰巨的应战之一。

9 月 30 日,相关论文以《运用雷达的深度生成模型进行娴熟降水接近预告》(Skilful precipitation nowcasting using deep generative models of radar) 为题宣布在《天然》(Nature)杂志上[1]。

气候预告在日常日子中非常要害,它会极大程度上影响咱们的日常决议计划:是否应该带伞?遇到大雨的yabo亚搏车辆应该怎么组织道路?在户外活动中应该采取了哪些官方网站安全措施?会不会有洪水?

此外,猜测降雨对水资源办理、农业以及航空等职业适当重要。可是要真实做好这件事是不容易的,确认天空中有多少水以及水将在何时何地落下,取决于许多气候进程,如温度的改变、云的构成和风,这些要素自身就满意杂乱,假如将它们放在一同,则愈加杂乱。

中世纪时期,气象学家们开始运用星星进行降雨猜测。随后,他们逐步保存记载时节和降雨形式的表格。在几yabo亚搏个世纪后,刘易斯·弗莱(Lewis Fry)设想了一个“预告工厂”,经过核算和大气物理方程来猜测全球气候。

现在,气候预告由数值气候预告(NWP)体系经过求解物理方程的方法来供给支撑。但是,这种方法很难在较短时刻内生成高分辨率猜测,接近预告则刚好填补了这个要害时刻距离内的功能距离。

降水接近预告是对未来两小时内降水的高分辨率猜测,它满意了许多依赖于气候决议计划的部分的实际社会经济需求。

近年来,常见的深度学习方法运用雷达直接猜测未来降雨率,尽管精确地猜测了低强度降雨,但其操作功效有限。由于其缺少束缚,导致猜测强度较差,会在较长的交给周期内发生含糊的接近预告,从而在稀有的中到大雨事情中体现欠安。

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