ハリケーン予測を改善するディープラーニング技術

自動運転車や医療画像処理で一般的に使用されている技術が熱帯暴風雨の予測に適用され、従来の方法と比較してハリケーンの予測が大幅に改善されています。

セマンティック セグメンテーションとして知られる深層学習技術を使用すると、初期段階であっても熱帯低気圧をより適切に識別し、予測できます。熱帯暴風雨の大気の兆候を特定し、影響を受ける地域の時間ごとの風、降水量、高潮などのパラメーターの高解像度の予測を最大 7 日前に提供します。

情報に基づいた正確な予測はアンサンブル モデルから構築されますが、この集約により極端な変動や異常を平準化することができます。熱帯低気圧の場合、これにより 2 つの異なる軌道、大きく歪んだ風場が形成され、2 つの異なるハリケーンが発生する可能性があります。これは、波の押し込み、降水量、風の強さに影響します。

気象学者でソフトウェアエンジニアのサミュエル・リーロ博士によって開発されたこの新しいモデルは、各ピクセルにラベルを付けて分類するセマンティックセグメンテーションを使用して、熱帯低気圧の大気の特徴を識別します。

深層学習技術により、気象学者はあらゆる熱帯暴風雨やハリケーン、さらには進行中の暴風雨前の擾乱についても、非常に詳細で価値の高い予測を生成することができます。

「私たちの新しい熱帯低気圧予測モデルによって提供される詳細は、膨大な量のデータポイントに基づいており、人間の気象学者では追いつけないほど常に更新されています」とリーロ博士は説明します。 「これにより、熱帯低気圧の形成の可能性を計算する時間が短縮され、潜在的な影響の予測と伝達により多くの時間を費やすことができます」と彼は付け加えた。

スマートな熱帯暴風雨予測は、より多くの気象リスクパラメータを使用してより長いリードタイムを提供し、農業、エネルギー、公益事業、スポーツ、安全保障などの気候に敏感な部門、および地方自治体に、起こり得る影響を計画し準備するための最も情報に基づいた予測を提供します。

データ、分析、テクノロジー企業 DTN によって使用されるこの技術は、半径 360 度のすべての熱帯暴風雨とハリケーンの強風を提供し、予測精度を向上させます。気象学的および数学的手法に基づいたこの精度の向上により、人々や企業はハリケーンの影響に対してより適切に計画し、備えることが可能になります。

「ハリケーンの激化率は近年大幅に増加しているが、これはおそらく海面温度の上昇が原因だろう」とリーロ博士は述べた。 「こうした爆発的激化のエピソードを予測することは、入手可能な予測の精度と警告範囲をさらに改善したいと考えていた分野でした。ビジネスと公共の安全を守るためには、あらゆる準備が不可欠です」と彼は付け加えた。

「この熱帯低気圧の突破口は、影響を予測し、潜在的な脅威が発生する数日または数週間前に情報に基づいた意思決定を行うために必要な指針を提供します」とリーロ博士は結論付けました。