이 연구는 열대 사이클론 위험 관리를 위한 혁신적인 AI 기반 기상 예보 기술을 소개한다. 기존의 수치 예보 모델은 계산 자원 요구량이 높아 다양한 시나리오를 신속하게 생성하기 어려웠지만, 이 연구에서 제안하는 퍼터베이션 기반 앙상블 예보 기술은 AI 모델인 Pangu를 활용하여 수천 개의 시나리오를 빠르게 생성할 수 있다.
이 기술은 2017년 허리케인 Irma, 2018년 태풍 Mangkhut, 2017년 열대 사이클론 Debbie 등 3개의 주요 사례에 대해 검증되었다. 그 결과, AI 모델의 예보 결과가 유럽중기예보센터(ECMWF)의 앙상블 예보와 유사한 수준의 정확도와 공간적 패턴을 보여주었다. 이는 AI 기반 기상 예보 모델이 기존 수치 예보 모델을 대체할 수 있는 잠재력을 보여준다.
이러한 AI 기반 기상 예보 기술은 열대 사이클론 위험 관리 분야에서 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 신속한 예보 생성, 사용자 친화성 향상, 전 세계적 적용 가능성 등의 장점을 통해 재난 관리 기관의 대응 능력을 크게 향상시킬 수 있다.
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by Kairui Feng,... lúc arxiv.org 04-30-2024
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