Doksuri é o tufão mais forte a atingir a China até agora. "De 21 a 27 de julho, a previsão da Fengwu para a trajetória do Doksuri apresentou um erro médio de 38,7 km, enquanto o valor correspondente do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo foi de 54,1 km e o do Serviço Nacional de Meteorologia dos EUA foi de 55 km", informou o laboratório de IA de Xangai ao Yicai Global.
Doksuri, o quinto tufão da China neste ano, atingiu a costa em 28 de julho. Mais de 720.000 pessoas na província de Fujian foram afetadas, e as perdas econômicas diretas chegaram a 52,3 milhões de yuans (US$ 7,3 milhões), de acordo com dados divulgados pela autoridade provincial de controle de enchentes de Fujian.
O modelo Fengwu foi lançado pelo Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai e pela Universidade de Ciência e Tecnologia da China em abril de 2023.
Reduzir o erro em um quilômetro em 24 horas pode reduzir as perdas econômicas diretas em cerca de 97 milhões de yuans (US$ 13 milhões), portanto, a previsão precisa de tufões é crucial para reduzir riscos, disse o Laboratório de IA de Xangai.
Além disso, pesquisadores chineses desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) baseado em algoritmos de aprendizado profundo para prever o desenvolvimento e a morfologia dos fenômenos El Niño na região do Pacífico central.
Em um estudo publicado recentemente no periódico Advances in Atmospheric, cientistas disseram que o fenômeno El Niño no Oceano Pacífico central pode ter um impacto profundo no clima global, portanto previsões precisas serão importantes na preparação e redução de riscos.
Com base na tecnologia de rede neural convolucional, pesquisadores do Instituto de Física Atmosférica (IAP) da Academia Chinesa de Ciências desenvolveram um modelo de aprendizado profundo para prever anomalias na temperatura da superfície do mar no Oceano Pacífico equatorial.
"Este estudo mostra o potencial da IA para melhorar a previsão de eventos climáticos importantes, como o El Niño, que pode ter sérios impactos globais", disse Huang Ping, cientista do IAP e autor do estudo.
De acordo com o estudo, o modelo de IA superou os modelos dinâmicos tradicionais em termos de precisão, especialmente na previsão de anomalias na temperatura da superfície do mar no Pacífico equatorial ocidental e central.
O estudo também descobriu que o modelo híbrido, que combina previsões de IA e modelos dinâmicos, alcançou uma precisão ainda maior para eventos de El Niño no Pacífico central e oriental.
Duc Dung (de acordo com Yicai Global, rossaprimavera.ru)
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