灾害风险管理范式的潜在转变：基于人工智能的热带气旋灾害天气预报
大气与海洋物理
2024-04-30 v1 地球与行星天体物理
机器学习
计算物理
摘要
人工智能（AI）驱动模型的出现标志着气象灾害风险管理策略的范式转变。本研究特别以热带气旋（TCs）作为重点示例。我们设计了一种基于扰动的方法，利用先进的盘古AI气象模型生成集合预报。与通常为单一事件从天气研究与预报（WRF）模拟中生成少于20个情景的传统方法不同，我们的方法利用AI驱动模型的快速特性，能够生成数千个情景。我们提供了模型的开放源代码访问，并通过对影响北美、东亚和澳大利亚地区的重大热带气旋事件——飓风厄玛（2017年）、台风山竹（2018年）和气旋黛比（2017年）——的回顾性案例研究来评估其有效性。我们的研究结果表明，AI生成的集合预报在登陆前七天与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集合预测结果高度一致。这种方法能够显著提升由天气预报驱动的风险分析与管理效能，提供前所未有的运行速度、用户友好性和全球适用性。
引用
@article{arxiv.2404.18440,
title = {Potential Paradigm Shift in Hazard Risk Management: AI-Based Weather Forecast for Tropical Cyclone Hazards},
author = {Kairui Feng and Dazhi Xi and Wei Ma and Cao Wang and Yuanlong Li and Xuanhong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.18440},
year = {2024}
}