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機器學習在氣象領域的應用現狀與展望
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Application Status and Prospect of Machine Learning in Meteorology
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    摘要:

    機器學習是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑之一。隨著以深度學習為代表的機器學習算法取得突破,人工智能呈現了加速發展的趨勢,在各行業取得了廣泛的應用。機器學習在計算效率、準確性、可移植性、協同性、靈活性、易用性等方面具有較大的優勢,下一步將有可能改變傳統的氣象觀測模式,加速和改善氣象觀測數據的處理,改善數值天氣預報質量以及推進地球科學的交叉融合。為更好地推動人工智能相關技術在氣象領域的應用,本文從氣象觀探測、數值預報、危險天氣識別與預警和衛星資料處理等方面對機器學習算法的應用現狀進行了整理。

    Abstract:

    Machine learning is the core of artificial intelligence (AI) and one of the fundamental ways to make computers intelligent. With breakthroughs in machine learning algorithms represented by deep learning, artificial intelligence has shown a trend of accelerated development and has been widely used in various industries. Machine learning has significant advantages in computational efficiency, accuracy, portability, coordination, flexibility, and ease of use. The next step will be to change the traditional weather observation mode and accelerate, and improve the processing of weather observation data and the quality of numerical weather prediction and promote the cross integration of earth sciences. In order to better promote the application of AIrelated technologies in meteorology, this paper summarizes the application status of machine learning algorithms from the aspects of meteorological observation, numerical forecast, dangerous weather identification and early warning and satellite data processing.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

杜智濤,姜明波,杜曉勇,周育峰,王鵬宇,張志標.機器學習在氣象領域的應用現狀與展望[J].氣象科技,2021,49(6):930~941

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歷史
  • 收稿日期:2020-12-03
  • 定稿日期:2021-09-27
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  • 在線發布日期: 2021-12-29
  • 出版日期: 2021-12-31
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