Каждый год суровые погодные условия подвергают опасности миллионы людей и наносят ущерб на миллиарды долларов по всему миру. Но новое исследование, проведенное Колледжем информационных наук и технологий штата Пенсильвания (IST) и AccuWeather, позволило лучше предсказать некоторые из этих угроз, используя возможности больших данных.
Исследовательская группа, возглавляемая докторантом Мохаммадом Махди Камани и включающая профессора IST Джеймса Ванга, докторанта Фаршида Фархата и судебного метеоролога AccuWeather Стивена Вистара, разработала новый подход к выявлению эхо-сигналов на радиолокационных изображениях. связаны с сильными и сильными ветрами.
«Для метеорологии было неизбежно объединить большие данные, компьютерное зрение и алгоритмы интеллектуального анализа данных для получения более быстрых, надежных и точных результатов», - сказал Камани. Их исследовательская работа «Сопоставление скелета с приложениями для обнаружения суровой погоды» была опубликована в журнале Applied Soft Computing и финансировалась Национальным научным фондом (NSF)..
«Я думаю, что компьютерные методы могут предоставить метеорологам третий глаз, помогая им смотреть на вещи, на которые у них нет времени или энергии», - сказал Ван. В случае эхо-сигналов от носа это автоматическое обнаружение было бы жизненно важно для более раннего распознавания суровой погоды, спасения жизней и ресурсов.
Вистар, метеоролог, ответственный за проект, объяснил: «В полосе гроз одна часть эха движется быстрее, чем другая». Как следует из названия, когда погодные условия полностью сформировались, он напоминает форму лука.«Это может стать действительно преувеличенным», сказал он. «Это важно, потому что именно здесь вы, скорее всего, получите серьезные повреждения, когда повалятся деревья и снесет крыши».
Но в настоящее время, когда условия только начинают формироваться, синоптики могут легко их не заметить. «Как только дело доходит до явно очевидной точки, (эхо от лука) выскакивает к метеорологу», - сказал он. «Но в активный погодный день? Они могут не заметить, что он только начинает наклоняться».
Чтобы бороться с этим, исследования были сосредоточены на автоматизации обнаружения эхо-сигналов. Опираясь на обширные исторические данные, собранные Национальным управлением океанических и атмосферных исследований (NOAA), эхосигналы от носа могут быть автоматически идентифицированы в тот момент, когда они начинают формироваться. Ван сказал: «Основная цель нашего проекта - оказать помощь метеорологам, чтобы они могли принимать решения быстрее и точнее».
Постоянно отслеживая радиолокационные изображения от NOAA, алгоритм может сканировать все Соединенные Штаты и выдавать предупреждения всякий раз, когда и где бы ни начиналось эхо-сигнал. Во время активной суровой погоды, когда ресурсы, вероятно, будут истощены, он может предоставлять мгновенные уведомления о разработке.
"Но это только первый шаг", - прокомментировал Камани. Имея алгоритм обнаружения, они надеются однажды предсказать эхо-сигналы еще до того, как они сформируются. «Конечная цель состоит в том, чтобы иметь больше времени, чтобы предупредить людей об эвакуации или быть готовыми к прямолинейному ветру». Благодаря более быстрым и точным прогнозам потенциальное воздействие может быть значительным.
«Если вы можете сделать даже 10-15-минутный прыжок и получить предупреждение, ранее привязанное к определенному месту, а не к целым округам, это огромное преимущество», - сказал Вистар. «Это могло бы стать настоящим скачком для метеорологов, если бы это было возможно. Очень интересно наблюдать за этим прогрессом».
Предвидя будущее метеорологии, исследователи видят бесконечный потенциал для применения больших данных. «Мы так много можем сделать», - сказал Ван. «Если мы сможем лучше предсказывать сильные грозы, мы сможем ежегодно спасать жизни».