Китайские ученые разработали нейросетевую модель для прогнозирования тайфунов, которая не просто предсказывает траекторию движения стихии, но и объясняет физические факторы, влияющие на изменение ее пути. Система, названная FuXi-CNOPs, стала результатом совместной работы специалистов из Института физики атмосферы Китайской академии наук и ряда других научных центров.
В отличие от других аналогов, которые задействуют 51 вариант развития событий, новая система FuXi-CNOPs формирует ансамбль из 31 сценария, при этом обеспечивая более высокую точность предсказания траектории тайфуна.
Интеграция в ИИ-архитектуру метода ортогональных условно-нелинейных оптимальных возмущений помогла исследователям точно определять ключевые факторы неопределенности, провоцирующие погрешности в моделировании маршрутов тайфунов. Установлено, что наиболее вероятные неточности в предсказаниях связаны с тремя ключевыми областями — ядром тайфуна, его дождевыми поясами, а также участками, где вихрь взаимодействует с воздушными потоками субтропического антициклона.
Тестирование системы на 62 тайфунах и 91 серии расчетов подтвердило ее эффективность. Так, если в краткосрочной перспективе (до суток) показатели FuXi-CNOPs сравнимы с лучшими мировыми аналогами, то в интервале от одного до пяти дней новая разработка демонстрирует явное превосходство, сокращая погрешности в определении маршрута стихии почти на треть.
Наиболее заметный скачок в производительности был достигнут в определении факторов неопределенности, где уровень точности вырос почти на 30 процентов.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что тайфуны вызывают смешение бактерий и биохимических процессов.