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第96期院士沙龙 共议“人工智能与气象防灾减灾”

                         

                         

人工智能利用计算机视觉和机器学习技术,能够帮助气象人员更高效地在海量的天气数据中及时发现恶劣天气的端倪,达到气象预报、灾害预防的目的。为进一步探讨如何发挥人工智能作用,提高气象预报精准率,为气象防灾减灾提供有力支撑,由上海院士中心、上海市气象局与上海市气象学会共同主办的第96期院士沙龙“人工智能与气象防灾减灾”于826日在上海院士之家举行。翁史烈、秦大河、刘玠、龚惠兴、穆穆、张人禾等院士出席。

会上,张人禾院士及马雷鸣研究员分别做了题为《气象与人工智能》与《人工智能在灾害性天气预报中的实践》的主题报告,指出在20世纪80年代,美国及加拿大率先开发出灾害性雷暴及强对流天气智能预报系统。90年代美、加、英、法等发达国家将预报系统应用于强降水、龙卷风、闪电等预报的同时,我国也基于BP神经网络等方法开展台风路径预报的研究和业务应用。但长期以来,由于大气运动的高度复杂性,精准的气象预测仍是国际难题。近年来各科研机构和企业已大幅增加投入,力求使用人工智能在观测数据质量控制、灾害性天气监测和识别、短时临近预报、资料同化、物理过程参数化、模式解释应用等方面开展应用。上海市气象局、复旦大学、中电科14所等合作开发的基于人工智能的短临降水雷达外推、数值模式误差订正等技术已在“利奇马”台风预报中得以成功应用,明显提高了降水预报的准确性,相关方法也使上海智能网格降水预报水平居于全国前列,为全国率先实现气象现代化提供了核心技术支撑。

院士专家们在讨论中指出,尽管人工智能在气象防灾减灾应用中取得了一定进展,但目前技术还远未能满足天气预报服务和防灾减灾的要求,例如人工智能雷达外推对于降水预报的改进仅限于0-2小时预报、人工智能与数值模式的结合也处于初级阶段,现有的人工智能技术还难以刻画发散的、多尺度的高阶非线性灾害天气系统,此类问题的解决必然需要人工智能技术的革新。院士专家们建议,对目前已积累的大量观测和模式预报资料等气象数据,下一步应首先加强同化及整合能力,归纳灾害天气中小尺度特性,分析揭示核心机制,改进数值模式预报。然而基于人工智能提供最优的、接近实况的预报结果,也仅仅是走出了气象防灾减灾的第一步。如何充分发挥气象和行业大数据作用,为交通、防汛、应急等部门提供灾害天气下的防灾减灾优化方案,仍然仍重而道远。院士专家们呼吁,应鼓励学科交叉,加强人才队伍建设,在中国气象局与上海市政府部市合作的框架下,对标国际先进,强化开放合作,打造上海气象防灾减灾国际平台。

来自相关高校、企业以及政府部门代表40余人参加了本次沙龙。

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