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在预测天气时,气象学家使用大量的模型和数据源来跟踪可能预示着严重风暴的云的形状和移动。然而,随着天气数据的不断扩大和最后期限的临近,他们几乎不可能实时监测所有风暴形成,特别是小规模风暴形成。
现在,有一个计算机模型可以帮助更快更准确地识别严重的风暴,这归功于一组由国家科学基金会部分资助的研究人员。
来自宾夕法尼亚州立大学、AccuWeather Corporation和西班牙阿尔梅里亚大学的研究人员开发了一个基于机器学习(一种人工智能)的线性分类器框架,该框架可以从卫星图像中检测云中的旋转运动,否则这些运动可能会被忽略。
AccuWeather的高级法医气象学家史蒂夫威斯达(Steve Wistar)说:“最好的预测结合了尽可能多的数据。”“因为大气无限复杂,所以需要投入太多。”
该项目的成果发表在宾夕法尼亚州立大学的新闻稿中,并发表在IEEE地球科学与遥感贸易杂志上,这加强了AccuWeather与王济民教授领导的宾夕法尼亚信息科学与技术研究所研究团队之间的早期工作。
“在2010年与AccuWeather合作之初,我们就意识到气象学家和气候学家面临的一个重大挑战是了解地球观测卫星、雷达和传感器网络产生的巨大且不断增长的数据,”王说。“对于一个计算机化的系统来说,从数据中分析和学习是非常重要的。
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