Машинное обучение предскажет волны жары в Европе за несколько месяцев
Ученые из Европейского фонда климатических исследований (CMCC) разработали систему прогнозирования волн жары, способную предоставлять полезную информацию за 4-7 недель до летнего сезона. Это дает ценное время для улучшения готовности к экстремальной жаре.
Исследование, опубликованное в журнале Communications Earth & Environment, демонстрирует, как методы машинного обучения и искусственного интеллекта революционизируют климатическую науку, обеспечивая более точные и экономически эффективные прогнозы по сравнению с традиционными подходами.
«Машинное обучение станет фундаментальной частью того, как мы изучаем климатическую изменчивость», — говорит ведущий автор исследования Ронан МакАдам.
Система использует оптимизационную структуру выбора признаков, которая идентифицирует оптимальную комбинацию атмосферных, океанических и наземных переменных для прогнозирования вероятности волн жары по всей Европе. Метод анализирует примерно 2000 потенциальных предикторов, выбирая наиболее прогнозируемые комбинации для каждого географического местоположения.
Одним из самых инновационных аспектов исследования стало обучение системы ML на палеоклиматических симуляциях, охватывающих период с 0 по 1850 год, что предоставило значительно больше тренировочных данных, чем доступно в наблюдательных записях.
Новый подход не только соответствует, а в некоторых случаях превосходит традиционные системы прогнозирования, но и значительно снижает вычислительные требования. Это делает сезонное прогнозирование доступным для более широкого круга исследователей и учреждений.
«Наше исследование успешно расширило прогнозирование на основе данных ML до сезонного масштаба, используя крошечную долю вычислительных ресурсов традиционных подходов», — отмечает МакАдам.
Система открывает новые возможности для климатических услуг в различных секторах, включая сельское хозяйство, здравоохранение, управление энергетикой и планирование чрезвычайных ситуаций.
0 комментариев