Jun, 2024

极端事件建模和理解的人工智能：方法和挑战

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TL;DR近年来，人工智能（AI）深刻影响了各个领域，包括地球系统科学。本文回顾了如何利用 AI 分析极端事件（如洪水、干旱、野火和热浪），强调创建准确、透明和可靠的 AI 模型的重要性。我们讨论了处理有限数据、实时信息整合、部署模型以及使其可理解的挑战，这些对于赢得利益相关者的信任和满足监管需求至关重要。我们概述了如何通过 AI 更有效地识别和解释极端事件，提高灾害应对和沟通能力。强调跨不同领域的合作，以创建实用、可理解和可信赖的 AI 解决方案，用于分析和预测极端事件。这种合作努力旨在增强灾害准备和减少灾害风险。
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发现论文，激发创造
  • 人工智能和创新减轻极端天气事件对可持续生产的影响

    本文利用 Delphi Best Worst 方法和机器学习方法，探讨了数字科技在减轻极端天气的影响方面的推动因素。结果显示，人工智能预测性是最重要的标准和作用，而群众市场潜力则是最不重要的标准。作者构建的方法可以帮助决策者制定策略和干预措施，以保障可持续生产和投资改善人工智能技术以减少极端事件的不利影响。

    Sep, 2022

  • 人工智能提高全球可靠洪水预测的便利性

    我们开发了一种基于人工智能的模型，能够提前七天预测极端水文事件，该模型在全球各大洲、各种提前期和重现期下均优于现有的全球水文模型，特别适用于没有测量的流域，该研究的成果已被纳入全球超过 80 个国家的运行中的预警系统，提供免费的实时预测。

    Jul, 2023

  • 极端天气事件中的深度学习技术综述

    深度学习在极端天气事件预测和理解领域有着潜在的应用，本文对其在雷暴、闪电、降水、干旱、热浪、寒潮和热带气旋等天气预报的各个方面的运用进行了综述，强调了深度学习捕捉复杂模式和非线性关系的潜力，同时讨论了当前方法的局限性和未来的进展方向，该综述为科学界了解并减轻极端天气事件的影响提供了重要见解。

    Aug, 2023

  • 能源行业中人工智能的强大应用：智能预测

    本文提出了一种方法学习如何在能源领域中开发，部署和评估 AI 系统，以提高其可靠性、可控性和解释性，使用电力系统事件预测（PEF）作为示例应用，通过对同步相量测量单元（PMUs）测量的相量数据进行物理理解和采用基于机器学习的算法来预测所需需求，将物理维度与机器学习模型融合，实现降维和提高预测精度的目标。

    Nov, 2021

  • 危险风险管理的潜在范式转变：基于人工智能的热带气旋灾害天气预报

    通过使用人工智能驱动模型，该研究在气象灾害的风险管理策略中创造了一个转变。研究采用了热带气旋作为一个重点示例，工程设计了一种基于干扰的方法，使用先进的 Pangu AI 气象模型来产生集合预测。研究结果显示，AI 生成的集合预测在登陆前的七天内与欧洲中期天气预报中心的集合预测趋于一致。这种方法可以极大地提高天气预报驱动风险分析和管理的效果。

    Apr, 2024

  • 天气和气候的 AI 基础模型：应用、设计和实施

    机器学习和深度学习方法在理解大气混沌行为和推进天气预报方面已得到广泛应用。在构建地球的数字孪生体方面，科技公司、政府机构和气象机构表现出越来越多的兴趣。我们回顾了当前最先进的人工智能方法，主要来自于变换器和算子学习文献，并结合气象学的背景提出了成功的标准，期望实现一系列基础模型用于即时预报和天气气候预测。我们还讨论了这些模型在下游任务中的竞争力，如下降尺度（超分辨率）、火灾有利条件的识别以及对各种时空尺度（如飓风和大气河流）具有重大影响的气象现象的预测。特别是，我们认为当前的人工智能方法已经发展到足以设计和实施一个气象基础模型的成熟阶段。

    Sep, 2023

  • 天气和气候数据理解的基础模型：一项综合调查

    人工智能在地球和大气科学领域日益采用数据驱动模型，通过深度学习技术对地球系统的混沌和非线性方面进行解码，以及通过理解天气和气候数据来应对气候挑战。这篇综述全面介绍了针对天气和气候数据专门设计的最先进的人工智能方法，特别关注时间序列和文本数据，同时深入研究了该领域的挑战，并提出了未来研究的详细意见。

    Dec, 2023

  • 预测行动的人工智能：超越气候预报

    灾难应对机构已从气候预测范式向预测行动范式转变，评估的不仅是气候情况，更是其对特定人群的影响，从而实现主动响应和资源分配。机器学习模型在气候预测方面变得异常强大，但在促进预测行动方面仍存在方法论上的差距。在本研究中，我们概述了预测行动，回顾了机器学习的相关应用，确定了共同的挑战，并强调了机器学习在推进对气候变化最脆弱人群的灾难应对方面的独特贡献领域。

    Jul, 2023

  • 验证深度学习天气预报模型在近期高影响极端事件上的准确性

    深度学习天气预测模型的预测准确性正在迅速提高，但仍存在需求，需要综合评估这些新兴技术的全面性。通过对比三个案例研究，我们发现机器学习的天气预测模型在创纪录的极端天气事件中可能能够达到与高分辨率天气预测系统相似的准确性，但其在极端条件下的外推能力可能比后者更受影响。这些研究可以为现有研究提供补充，增加公众信任，并有助于开发可靠的机器学习天气预测模型。

    Apr, 2024

  • 构建可靠的深度学习系统

    介绍了人工智能技术的广泛应用和存在的问题，并提出了对 “AI 工程” 学科的需求，探讨了相关概念和需要解决的关键挑战。

    Oct, 2019