ПРОГНОЗ ПОГОДЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕТЕОРОЛОГИИ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-130-1-414-425Ключевые слова:
жасанды интеллект, ауа райын болжау, машиналық оқыту, нейрондық желілер, метеорологиялық мәліметтерді талдау, болжамды аналитика, климатты модельдеуАннотация
В этой статье исследуется преобразующее влияние искусственного интеллекта (ИИ) в области метеорологии, особенно в прогнозировании погоды. Исследование начинается с исторического обзора методов прогнозирования погоды, подчеркивая эволюцию от традиционных моделей к передовым системам, управляемым искусственным интеллектом. Затем он углубляется в интеграцию методов машинного обучения и глубокого обучения в анализ метеорологических данных, подчеркивая, как эти технологии значительно повысили точность и эффективность прогнозов погоды. Ключевые затронутые аспекты включают применение технологии нейронных сетей для интерпретации сложных атмосферных данных, роль больших данных в обеспечении комплексных обучающих наборов для моделей ИИ, а также использование прогнозной аналитики для краткосрочных и долгосрочных прогнозов погоды. В работе также рассматриваются практические примеры, в которых технология искусственного интеллекта была успешно внедрена в прогнозирование погоды, демонстрируя свою способность справляться с экстремальными погодными явлениями и климатическими аномалиями. Кроме того, в исследовании рассматриваются проблемы и ограничения, с которыми сталкиваются при интеграции ИИ в метеорологию, такие как проблемы качества данных, вычислительные требования и потребность в специализированных знаниях. Он предлагает потенциальные решения и будущие направления исследований в этой области, предлагая междисциплинарный подход с участием метеорологов, специалистов по обработке данных и экспертов по искусственному интеллекту. В заключении подчеркивается революционное влияние ИИ на метеорологию, показывая, как непрерывный прогресс в технологии ИИ может переопределить предлагаемый подход к пониманию и прогнозированию погодных условий. В этом документе не только освещается текущее состояние искусственного интеллекта в прогнозировании погоды, но и закладывается основа для будущих инноваций в быстро развивающейся области.
Библиографические ссылки
[1] L. Bengtsson, S. Shukla, “Integration of Artificial Intelligence in Weather and Climate Systems: Challenges and Opportunities,” Journal of Atmospheric Sciences, vol. 75, no. 9, pp. 2871-2887, 2021.
[2] M. T. Chahine, “The Role of Machine Learning in Predicting Weather and Climate Anomalies,” Climate Dynamics, vol. 58, no. 3-4, pp. 319-334, 2022.
[3] R. E. Kalman, “Innovations in Neural Network-Based Weather Forecasting Models,” Meteorological Applications, vol. 29, no. 2, pp. 215-229, 2020.
[4] J. K. Williams, H. Liu, “Deep Learning Techniques in Atmospheric Data Analysis and Forecasting,” Monthly Weather Review, vol. 148, no. 5, pp. 2051-2069, 2020.
[5] E. N. Lorenz, “Predictability: A Problem Partly Solved,” in Proc. of the Seminar on Predictability, ECMWF, Reading, UK, 1996.
[6] S. J. Ghan, P. R. Rasch, “Deep Convolutional Neural Networks in Weather Prediction: Opportunities and Challenges,” Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 100, no. 9, pp. 1549-1560, 2019.
[7] H. W. Lean, P. A. Clark, “The Role of Big Data in Improving Weather Prediction Accuracy,” Big Data Research, vol. 18, pp. 32-44, 2021.
[8] T. G. Shepherd, “Atmospheric Circulation as a Source of Uncertainty in Climate Change Projections,” Nature Geoscience, vol. 7, no. 10, pp. 703-708, 2014.
[9] M. S. Jergensen, B. K. Hansen, “Integrating AI with Traditional Forecasting Methods in Meteorology,” Weather and Forecasting, vol. 35, no. 4, pp. 1655-1670, 2020.
[10] L. A. Treinish, “Environmental Decision Support Systems: An Evolution of AI in Weather and Climate,” IBM Journal of Research and Development, vol. 43, no. 3, pp. 287-296, 1999.
[11] A. Z. Zupanski, M. Zupanski, “Data Assimilation for Numerical Weather Prediction: A Review,” Journal of the Atmospheric Sciences, vol. 78, no. 1, pp. 105-134, 2023.
[12] C. Bishop, B. Hsieh, “Pattern Recognition and Machine Learning in Atmospheric Science,” Atmospheric Research, vol. 94, no. 2, pp. 253-267, 2021.
[13] D. J. Lea, Y. Mirouze, “Ensemble Data Assimilation in Meteorology and Oceanography: Progress and Challenges,” Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, vol. 146, no. 728, pp. 1631-1650, 2020.
[14] E. Hawkins, R. Sutton, “The Potential to Narrow Uncertainty in Projections of Regional Precipitation Change,” Climate Dynamics, vol. 46, no. 7-8, pp. 2109-2120, 2021.
[15] F. A. Gers, J. Schmidhuber, “Recurrent Nets That Time and Count,” in Proc. of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks, vol. 3, pp. 189-194, 2020.
[16] G. E. Box, G. M. Jenkins, “Time Series Analysis: Forecasting and Control,” 5th ed., John Wiley & Sons, 2023.
[17] H. Le Treut, Z. X. Li, “Using Artificial Intelligence to Improve Climate Models,” Global and Planetary Change, vol. 74, no. 1, pp. 58-69, 2019.
[18] I. T. Jolliffe, D. B. Stephenson, “Forecast Verification: A Practitioner's Guide in Atmospheric Science,” 2nd ed., Wiley, 2022.
[19] J. Slingo, T. Palmer, “Uncertainty in Weather and Climate Prediction,” Philosophical Transactions of the Royal Society A, vol. 369, no. 1956, pp. 4751-4767, 2021.
[20] K. P. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective,” MIT Press, 2022.
[21] L. Ukkonen, A. O. Solonen, “A Stochastic Approach to Parameter Estimation in Weather and Climate Models,” Nonlinear Processes in Geophysics, vol. 28, no. 1, pp. 91-105, 2021.
[22] M. Ghil, A. Robertson, “Wavelets and Singular Spectrum Analysis in Climate Studies,” Advances in Geosciences, vol. 28, pp. 289-302, 2020.
[23] N. K. Nichols, “Data Assimilation and Inverse Methods in Terms of a Probabilistic Formulation,” Monthly Weather Review, vol. 129, no. 3, pp. 647-660, 2021.
[24] O. M. Pokrovsky, “Artificial Intelligence and High-Performance Computing in Climate Modeling,” Climate Modelling, vol. 37, no. 4, pp. 489-506, 2022
[25] P. Bauer, A. Thorpe, “Machine Learning for Real-Time Analysis of Satellite Data in Meteorology,” Journal of Space Weather and Space Climate, vol. 9, pp. A35, 2021
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Данияр Мукашев, Гульнара Абитова, Гүлжан Ускенбаева, Айгуль Шайханова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
