機(jī)器學(xué)習(xí)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望
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Application Status and Prospect of Machine Learning in Meteorology
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    摘要:

    機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑之一。隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法取得突破,人工智能呈現(xiàn)了加速發(fā)展的趨勢(shì),在各行業(yè)取得了廣泛的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算效率、準(zhǔn)確性、可移植性、協(xié)同性、靈活性、易用性等方面具有較大的優(yōu)勢(shì),下一步將有可能改變傳統(tǒng)的氣象觀測(cè)模式,加速和改善氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的處理,改善數(shù)值天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量以及推進(jìn)地球科學(xué)的交叉融合。為更好地推動(dòng)人工智能相關(guān)技術(shù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用,本文從氣象觀探測(cè)、數(shù)值預(yù)報(bào)、危險(xiǎn)天氣識(shí)別與預(yù)警和衛(wèi)星資料處理等方面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)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(xiàn)
    相似文獻(xiàn)
    引證文獻(xiàn)
引用本文

杜智濤,姜明波,杜曉勇,周育峰,王鵬宇,張志標(biāo).機(jī)器學(xué)習(xí)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)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
  • 錄用日期:
  • 在線發(fā)布日期: 2021-12-29
  • 出版日期: 2021-12-31
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