您好,歡迎訪問奇米網!

幾秒鐘預測整個美國的降水量!Google發布神經網絡天氣模型

分類:科技趨勢 瀏覽數:12 2020-04-23 20:32 雷鋒網 skura 編輯: 米米

準確預測未來幾分鐘到幾周的天氣是一項基本的科學挑戰,它可以對社會的許多方面產生廣泛影響。

很多氣象機構目前采用的預報是基于大氣的物理模型。盡管在過去幾十年有很大的改進,但這些模型本身受到計算要求的限制。并且,它們對物理定律的近似值非常敏感。

另一種能夠克服這些限制的天氣預報方法是使用深神經網絡(DNNs)。DNNs 在強大的專用硬件(如 GPU 和 TPU)上使用并行計算,發現數據中的模式,并學習從輸入到所需輸出的復雜轉換。

近日,在先前對降水量預報的研究基礎上,Google 提出了 MetNet,這是一種用于降水預報的神經天氣模型。這種 DNN 能夠在未來 8 小時內以 1km 的分辨率預報降水量,時間間隔為 2 分鐘。MetNet 的預測時間比 NOAA 目前使用的最先進的基于物理的模型提前了 7-8 小時。它可以在幾秒鐘內對整個美國的降水量進行預測,而 NOAA 需要花費一小時。

網絡的輸入來自雷達站和衛星網絡,無需人工標注。模型輸出是一個概率分布,Google 用它來推斷每個地理區域的降水率和相關的不確定性。下圖提供了該網絡對美國大陸的預測示例。

MetNet 模型預測結果與 NOAA 多雷達/多傳感器系統(MRMS)測量的地面真實值進行了比較。MetNet 模型(上圖頂部)顯示了從 2 分鐘到 480 分鐘前預測的每小時 1 毫米降水的概率,而 MRMS 數據(上圖底部)顯示了在同一時間段內接收到至少每小時 1 毫米降水的區域。

神經天氣模型

MetNet 不依賴于大氣動力學領域的物理定律,它是通過反向傳播學習,直接從觀測數據中預測天氣。該網絡使用由多雷達/多傳感器系統(MRMS)組成的地面雷達站,以及提供大氣中云層自頂向下的視圖的衛星系統測量得出的降水量估計值。這兩個數據源均覆蓋美國大陸,并提供可由網絡有效處理的圖像類輸入。

該模型每 64km*64km 執行一次,覆蓋整個美國,其分辨率為 1 km。然而,與這些輸出區域相比,輸入數據的實際物理覆蓋范圍要大得多,因為它必須考慮到在進行預測的時間段內云和降水場的可能運動。

例如,假設云以每小時 60km 的速度移動,為了作出可靠的預測,捕捉到 8 小時前的大氣時間動態,模型需要 60*8=480km 的全方位空間背景。因此,要達到這個程度,需要 1024km*1024km 區域中的信息來對中心 64km*64km 補丁進行預測。

包含衛星和雷達圖像(1024 *1024 平方公里)的輸入補丁和輸出預測雷達圖像(64*64 平方公里)

由于以全分辨率處理  1024km*1024km 的區域需要大量內存,因此研究人員使用空間下采樣器,通過減少輸入面片的空間維度來減少內存消耗。同時,在輸入中查找并保留相關的天氣模式。然后沿降采樣輸入數據的時間維度應用時間編碼器,對 90 分鐘輸入數據的 7 個快照進行編碼,編碼片段長度為 15 分鐘。時間編碼器采用卷積 LSTM 實現,該卷積 LSTM 特別適合于圖像序列。

點擊分享到:

版權與免責聲明:

凡未注明"稿件來源"的內容均為轉載稿,本網轉載出于傳遞更多信息的目的;如轉載稿涉及版權問題,請作者聯系我們,同時對于用戶評論等信息,本網并不意味著贊同其觀點或證實其內容的真實性;


本文地址:http://www.634662.live/news/2020/04/23/36921309.html

轉載本站原創文章請注明來源:奇米網

江苏哈灵麻将官网 京东方a股市行情 怎么分析大盘和股票 贵州茅台股票代码是 九鼎新材股票吧 牛股股票推荐 炒股软件哪个好用 黑马屋股票论坛 明日即将涨停的股票 股票三板论坛 新野纺织股票