Honkonq Elm və Texnologiya Universiteti tərəfindən

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

29 iyul 2023-cü ildə Pekin-Tianjin-Hebei bölgəsi Doksuri tayfununun təsiri ilə güclü yağışlarla müşayiət olunan güclü konveksiya hadisəsinə məruz qaldı. Şəkil göstərir ki, mövcud modellər — NowcastNet və PredRNN v2 — 4 saatlıq vaxt ərzində dəqiq proqnozlar verə bilmədilər və PySTEPS modeli də bunu edə bilmədi. Bunun əksinə olaraq, DDMS daha dəqiq indi yayım imkanları nümayiş etdirdi. Mənbə: Honkonq Elm və Texnologiya Universiteti

İqlim dəyişikliyinə davamlılıq baxımından mühüm bir irəliləyiş olaraq, Honkonq Elm və Texnologiya Universitetinin (HKUST) tədqiqatçıları təhlükəli konvektiv fırtınaları – o cümlədən Honkonqda baş verən Qara Yağışlar, ildırım fırtınaları və həddindən artıq güclü yağışları – baş verməzdən dörd saat əvvəl proqnozlaşdıra bilən süni intellekt modeli hazırlayıblar. Milli meteorologiya qurumları ilə əməkdaşlıqda hazırlanmış və peyk məlumatları və qabaqcıl dərin diffuziya texnologiyası ilə işləyən bu dünyada ilk texnologiya, mövcud sistemlərlə müqayisədə 48 kilometrlik məkan miqyasında proqnoz dəqiqliyini 15%-dən çox artırır. Bu irəliləyiş milli hava proqnozlaşdırma sisteminin ümumi dəqiqliyini gücləndirir və Asiyadakı həssas icmalar üçün erkən xəbərdarlıq sistemlərini dəyişdirəcəyinə söz verir.

Bu tədqiqat, keçən il Çin Elm və Texnologiya Nazirliyinin təsdiqi ilə yaradılmış Sahil Şəhərləri üçün İqlim Davamlılığı üzrə Dövlət Açar Laboratoriyasının (SKL-CRCC) əsas məqsədləri ilə uyğun gəlir. Laboratoriya, HKUST-da İnstitusional İnkişaf üzrə vitse-prezident və CLP Holdings-in Davamlılıq üzrə professoru professor Çarlz Nq Vanq-Vayın rəhbərliyi altında fəaliyyət göstərir.

Tədqiqat qrupuna SKL-CRCC-nin İqlim Dəyişikliyi və Ekstremal Hava İstiqaməti rəhbəri, Mülki və Ətraf Mühit Mühəndisliyi kafedrasının baş professoru və HKUST-da Qlobal STEM professoru professor Su Hui; eyni kafedranın doktoranturadan sonrakı üzvü Dr. Dai Kuai; eləcə də Harbin Texnologiya İnstitutunun (Şençjen), Çin Meteorologiya Administrasiyasının (CMA) Tropik və Dəniz Meteorologiyası İnstitutunun (ITMM) və Milli Peyk Meteorologiya Mərkəzinin (NSMC) alimləri daxildir. Tədqiqat Milli Elmlər Akademiyasının Proceedings jurnalında “Peyk məlumatları üçün dərin diffuziya modelindən istifadə edərək dörd saatlıq ildırım fırtınası” başlığı altında dərc edilib.

Niyə ənənəvi proqnozlar uğursuz olur

Son illərdə ekstremal hava hadisələri getdikcə daha çox baş verir. Honkonq ötən yay cəmi səkkiz gün ərzində dörd Qara Yağış Fırtınası Xəbərdarlığı verib, İndoneziyanın Bali adası, Taylandın cənubu və digər bölgələr də ciddi itkilərə və iqtisadi itkilərə səbəb olan şiddətli daşqınlar yaşayıb. Ənənəvi hava proqnozları mürəkkəb maye-dinamik tənlikləri həll etməklə gələcək atmosfer şəraitini simulyasiya edən ədədi hava proqnozu (NWP) modellərinə əsaslanır.

Lakin, NWP intensiv hesablama tələb edir və atmosfer xaosuna və müşahidə məlumatlarının məhdudiyyətlərinə çox həssasdır. Sürətlə inkişaf edən kiçik miqyaslı konvektiv sistemlər üçün – ildırım və yağış fırtınaları da daxil olmaqla – dəqiq proqnozlar çox vaxt əvvəlcədən 20 dəqiqədən iki saata qədər məhdudlaşdırılır. Bu qısa müddət hökumətlərə, təcili yardım xidmətlərinə və ictimaiyyətə hazırlaşmaq, təxliyə etmək və ya zərəri azaltmaq üçün son dərəcə məhdud vaxt qoyur.

Yeni süni intellekt modeli necə işləyir

Bu çətinlikləri həll etmək üçün HKUST-un rəhbərlik etdiyi komanda Peyk Məlumatlarının Dərin Diffuziya Modeli (DDMS) kimi tanınan yeni bir süni intellekt hesablama çərçivəsi hazırladı. Model ən müasir generativ süni intellekt texnikalarını tətbiq edir: təlim zamanı peyk məlumatlarına səs-küy əlavə olunur və bu da modelin yüksək keyfiyyətli məlumatların yaradılmasının tərs prosesini öyrənməsinə imkan verir.

Komanda, Çinin FengYun 4A peyki tərəfindən 2018-ci ildən 2021-ci ilə qədər toplanan infraqırmızı parlaqlıq temperaturu məlumatlarından istifadə edərək modeli öyrətdi və konvektiv bulud strukturlarının təkamülünü dəqiq şəkildə qeyd etmək üçün peşəkar meteoroloji sahə təcrübəsini tətbiq etdi. Modelin performansı 2022 və 2023-cü illərin yaz və yay mövsümlərindən (may-avqust) götürülmüş nümunələrdən istifadə etməklə təsdiqləndi.

Performans qazancları və əsas imkanlar

Komanda, mövcud sistemlərlə müqayisədə 48 kilometrlik qətnamə ilə dəqiqliyi 15%-dən çox artıraraq, ildırımın inkişafını dörd saat əvvəlcədən proqnozlaşdıra bilən dünyanın ilk süni intellekt sistemini hazırladı.

Digər texnoloji irəliləyişlərə aşağıdakılar daxildir:

• Çin, Koreya, Cənub-Şərqi Asiya və ətraf ərazilər də daxil olmaqla, təxminən 20 milyon ^km2 ərazini əhatə edən yüksək qətnaməli, yüksək tezlikli proqnozlar təxminən 15 dəqiqəlik fasilələrlə yenilənir .
• Müxtəlif fəza miqyaslarında (4 km-dən 48 km-ə qədər) və müxtəlif fəsillərdə sabit performans , xüsusilə 2-4 saatlıq proqnoz pəncərəsində yüksək dəqiqliklə. Bu vacib vaxt ərzində, o, ənənəvi modellərin ən çox uğursuz olduğu yerlərdən daha yaxşı nəticə göstərir və dəqiqlik artımları 3%-dən 16%-ə qədər və orta hesabla 8,26% olmaqla etibarlı proqnozlar təqdim edir.

Gündəlik məlumat üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosdakı ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz bülletenimizə abunə olun və gündəlik və ya həftəlik olaraq vacib olan nailiyyətlər, innovasiyalar və tədqiqatlar haqqında yeniliklər əldə edin .

Radar əsaslı proqnozlaşdırma ilə müqayisədə üstünlüklər

Məqalənin ilk müəllifi Dr. Dai Kuai bildirib ki, “Ənənəvi hava proqnozu modelləri əsasən yerüstü radarlara əsaslanır, lakin radar siqnalları ərazi və yağıntı tərkibinin təsirinə asanlıqla məruz qalır və çox vaxt dəyişiklikləri yalnız konvektiv buludlar artıq əmələ gəldikdən sonra aşkar edir. Bu, proqnozun vaxtında gecikmələrə səbəb olur.”

“Kosmosdan bulud təkamülünü izləyən peyk məlumatlarından istifadə etməklə , yeni süni intellekt modeli konvektiv inkişaf əlamətlərini daha erkən aşkarlaya bilər və bu da daha vaxtında xəbərdarlıqlara imkan verir. DDMS atmosfer monitorinqində və şiddətli hava şəraiti ilə bağlı erkən xəbərdarlıqlarda böyük irəliləyiş təmsil edir, daha sürətli və daha dəqiq proqnozlar verir və regional fəlakətlərə hazırlıq və cavab tədbirlərini gücləndirir.”

Daha geniş təsir və kommersiyalaşdırma potensialı

Professor Su qeyd etdi ki, “Bu tədqiqat universitetlər və CMA və NSMC də daxil olmaqla milli səviyyəli qurumlar arasında əməkdaşlıqdır və əməliyyat proqnozlaşdırması üçün dəyərli yeni bir istinad modeli təqdim edir. Alqoritm müxtəlif peyklərdən gələn məlumatlara tətbiq oluna bilər, əhatə dairəsini genişləndirir və daha çox ölkə və bölgənin artan iqlim risklərinə effektiv şəkildə cavab verməsinə imkan verir.”

“Sistem həmçinin güclü kommersiya potensialına malikdir : o, daha erkən və daha dəqiq risk qiymətləndirmələri təmin etməklə enerji və sığorta kimi sənaye sahələrini dəstəkləyə bilər, təşkilatlara ekstremal hava şəraitinin potensial təsirlərini əvvəlcədən qiymətləndirməyə və ümumi dayanıqlığı artırmağa kömək edə bilər. Biz sadəcə hava şəraitini müşahidə etməkdən onu ağıllı şəkildə gözləməyə keçirik ki, bu da istiləşən dünyada təhlükəsizlik və dayanıqlılıq üçün fundamental bir dəyişiklikdir.”

Nəşr detalları

Kuai Dai və digərləri, Peyk məlumatları üçün dərin diffuziya modelindən istifadə edərək dörd saatlıq ildırımın indi müşahidəsi, Milli Elmlər Akademiyasının materialları (2025). DOI: 10.1073/pnas.2517520122

Jurnal məlumatları: Milli Elmlər Akademiyasının materialları 

Əsas anlayışlar

meteorologiyaEkstremal HavaSüni intellekt

Honkonq Elm və Texnologiya Universiteti tərəfindən təmin edilir