متنوع

قد يكون الذكاء الاصطناعي هو المستقبل للتنبؤ بالطقس

قد يكون الذكاء الاصطناعي هو المستقبل للتنبؤ بالطقس


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لقد قطعت التنبؤات الجوية شوطًا طويلاً على مدار العشرين عامًا الماضية. ولكن هل يمكن أن يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين قدرة خبراء الأرصاد الجوية على التنبؤ بأنماط الطقس في المستقبل؟

ما مدى دقة التنبؤ بالطقس؟

إن عملية التنبؤ بأنماط الطقس عملية معقدة للغاية. يتطلب الأمر الحاجة إلى تحليل وفك تشفير مجموعات البيانات الضخمة التي تم جمعها من آلاف أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية الخاصة بالطقس كل يوم.

تحديد الأنماط في البيانات المجمعة للتنبؤ بالمستقبل مهمة شاقة للغاية. للحصول على أفضل النتائج ، يجب أيضًا إجراؤها في الوقت الفعلي.

ولكن مثل أي نوع من التنبؤات ، فإن التنبؤ بالطقس يعد تخمينًا مستنيرًا. نظرًا لأننا لا نستطيع التحكم في الطقس ، فإن أفضل ما يمكن لعلماء الأرصاد القيام به هو استخدام البيانات والأنماط السابقة والحالية لمحاولة التنبؤ بالمستقبل.

هذا صحيح بشكل خاص لتوفير المعلومات لأحداث الكوارث.

زادت دقة تنبؤات الطقس بمرور الوقت ، لكنها لا تزال غير دقيقة بنسبة 100٪. وفقًا لبعض التقديرات ، فإن توقعات الطقس لمدة سبعة أيام موثوقة بنسبة 80 ٪ تقريبًا.

الأطر الزمنية الأقصر هي أكثر من ذلك ، مع توقعات الطقس لمدة خمسة أيام بنسبة 90 ٪ صحيحة. أي شيء أطول من سبعة أيام ، خاصة التنبؤات لمدة عشرة أيام أو أكثر تميل إلى أن تكون دقيقة بنسبة 50٪ فقط.

نظرًا لأن الغلاف الجوي يتغير باستمرار ، فقد ثبت أنه من الصعب للغاية وضع النماذج والتنبؤ بالتقديرات على مدى فترات طويلة.

يحقق خبراء الأرصاد الجوية ذلك باستخدام برامج كمبيوتر تسمى نماذج الطقس لعمل هذه التنبؤات.

ماذا يستخدم خبراء الأرصاد للتنبؤ بالطقس؟

يستخدم علماء الأرصاد الجوية مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية ونماذج الكمبيوتر للتنبؤ بأنماط الطقس في المستقبل. يميل معظم الناس إلى التعرف على الأدوات الأساسية مثل موازين الحرارة والبارومترات ومقاييس شدة الرياح لتسجيل درجة الحرارة وضغط الهواء وسرعة الرياح على التوالي.

لكنهم يستخدمون أيضًا قطعًا أكثر تطوراً من المعدات مثل بالونات الطقس. هذه بالونات خاصة بها حزمة طقس تقيس درجة الحرارة وضغط الهواء وسرعة الرياح واتجاه الرياح في جميع طبقات التروبوسفير.

كما يستخدم خبراء الأرصاد أنظمة الرادار لقياس هطول الأمطار حول العالم.

بعض أقوى أدواتهم هي الأقمار الصناعية البيئية مثل NOAA ، الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي ، التي تشغل ثلاثة أنواع من الأقمار الصناعية البيئية التي تراقب طقس الأرض.

أحد هذه الأقمار الصناعية تدور حول القطب. تدور الأقمار الصناعية كجزء من مدار نظام الأقمار الصناعية القطبي المشترك (JPSS) التابع لـ NOAA تقريبًا 500 ميل (805 كم) فوق الأرض.

تدور هذه الأقمار الصناعية حول الأرض باستمرار من القطب إلى القطب حتى 14 مرة في اليوم. يتيح الجمع بين دوران الأرض حول محورها والمدارات السريعة للأقمار الصناعية إمكانية مراقبة كل جزء من أجزاء الكوكب مرتين في اليوم.

يتيح ذلك للأقمار الصناعية توفير مجموعات بيانات هائلة حول الغلاف الجوي للأرض بأكمله بما في ذلك السحب والمحيطات بدقة عالية جدًا. باستخدام هذا النوع من البيانات ، يمكن لعلماء الأرصاد ، نظريًا ، التنبؤ بأنماط الطقس على المدى الطويل.

تحتوي هذه الأقمار الصناعية على مجموعة متنوعة من الأدوات على متنها تسجل المعلومات عن البياض على الكوكب (أو الإشعاع المنعكس).

هذه البيانات مفيدة جدًا لإجراء تقييمات حول جودة الهواء بمرور الوقت. يتم دمج هذه المعلومات في نماذج الطقس ، مما يؤدي بدوره إلى تنبؤات جوية أكثر دقة.

يمكن أيضًا استخدام أدوات أخرى لرسم خريطة لدرجة حرارة سطح البحر - وهو عامل مهم في التنبؤ بالطقس على المدى الطويل.

يمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات للمساعدة في التنبؤ بالطقس بما في ذلك التغيرات الموسمية واسعة النطاق مثل النينو ولا نينا. كما يقومون بجمع البيانات الحيوية للمساعدة في التنبؤ بأنماط الطقس القاسية مثل الأعاصير والعواصف الثلجية قبل أيام.

تُستخدم البيانات أيضًا للمساعدة في تقييم المخاطر البيئية مثل الجفاف وحرائق الغابات والمياه الساحلية الضارة.

النوع التالي من الأقمار الصناعية الذي يستخدمه خبراء الأرصاد الجوية يسمى أقمار الفضاء السحيق. على سبيل المثال ، مرصد المناخ السحيق (DSCOVR) التابع لـ NOAA مليون ميل (1،609،344 كم) من الأرض.

توفر هذه الأنواع من الأقمار الصناعية تنبيهات وتنبؤات بطقس الفضاء بينما تراقب أيضًا الطاقة الشمسية التي تمتصها الأرض يوميًا. DSCOVR قادر أيضًا على تسجيل المعلومات حول مستويات الأوزون والهباء الجوي للأرض في الغلاف الجوي.

كيف يتم توظيف الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التنبؤ بالطقس؟

إن مجموعات البيانات الهائلة المطلوبة وعدم القدرة على التنبؤ المتأصل في الغلاف الجوي للأرض تجعل التنبؤ بالأحداث المستقبلية أمرًا صعبًا للغاية بالفعل. نماذج الكمبيوتر الحالية مطلوبة لإصدار أحكام على العديد من الظواهر واسعة النطاق.

يتضمن ذلك أشياء مثل كيفية تسخين الشمس للغلاف الجوي للأرض ، وكيف تؤثر اختلافات الضغط على أنماط الرياح وكيف تؤثر مراحل تغيير الماء (الجليد إلى الماء إلى البخار) على تدفق الطاقة عبر الغلاف الجوي.

يحتاجون أيضًا إلى النظر في دوران الأرض في الفضاء مما يساعد على تحريك الغلاف الجوي طوال اليوم. أي تغيير طفيف في متغير واحد يمكن أن يغير بعمق الأحداث المستقبلية.

ألهمت هذه الحقيقة عالم الأرصاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إدوارد لورنز لصياغة عبارته الشهيرة الآن "تأثير الفراشة" في الستينيات. يشير هذا إلى كيف يمكن لفراشة ترفرف بجناحيها في آسيا أن تغير الطقس بشكل جذري في مدينة نيويورك.

اليوم ، لورنز معروف بأب نظرية الفوضى. وبسبب هذا يعتقد لورنز أن الحد الأقصى للتنبؤ الدقيق بالطقس من المحتمل أن يكون في مكان ما في حدود أسبوعين.

ولكن هذا هو المكان الذي يمكن فيه استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة وموثوقية التنبؤ بالطقس. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخدام البرامج الرياضية التي يتم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر وطرق حل المشكلات الحسابية على مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط ووضع فرضيات ذات صلة ، وتعميم البيانات.

نظرًا للتعقيد المتأصل في التنبؤ بالطقس ، يستخدم العلماء الآن الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس للحصول على نتائج دقيقة ودقيقة بسرعة! باستخدام نماذج رياضية التعلم العميق ، يمكن للذكاء الاصطناعي التعلم من سجلات الطقس السابقة للتنبؤ بالمستقبل.

أحد الأمثلة على ذلك هو التنبؤ العددي بالطقس (NWP). يدرس هذا النموذج ويحلل مجموعات البيانات الضخمة من الأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار الأخرى لتوفير تنبؤات الطقس قصيرة المدى والتنبؤات المناخية طويلة الأجل.

تستثمر الشركات الأخرى حاليًا بشكل كبير في التنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، اشترت شركة IBM مؤخرًا شركة The Weather Company وجمعت بياناتها مع تطوير الذكاء الاصطناعي الداخلي الخاص بها Watson.

أدى ذلك إلى تطوير برنامج Deep Thunder الخاص بشركة IBM والذي يزود العملاء بتنبؤات جوية محلية للغاية في نطاق 0.2 إلى 1.2 ميل الدقة.

تستثمر شركة مونسانتو أيضًا في الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس. تُستخدم مؤسسة المناخ في مونسانتو لتوفير تنبؤات الطقس الزراعية.


شاهد الفيديو: الترحال الرقمي في المستقبل. عبدالله الزبن. محرك الإقتصادي الإبداعي. نقاط 2016 (قد 2022).


تعليقات:

  1. Jaymes

    إنه بالتأكيد صحيح

  2. Sigifrid

    ما هي الكلمات اللازمة ... سوبر ، فكرة ممتازة

  3. Sruthan

    إنه لأمر مؤسف ، الآن لا أستطيع التعبير - أنا أسرع في الوظيفة. سأعود - سأعبر بالضرورة عن الرأي في هذا السؤال.

  4. Tejin

    أعتقد أنه مفقود.



اكتب رسالة