Новости науки "Русского переплета" Rambler's Top100
Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Книжная лавка | Голосование | Топ-лист | Регистрация | Дискуссия
Лучшие молодые
ученые России

Подписаться на новости

АВТОРСКИЕ НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах" | "Terra & Comp" (Геология и компьютеры) | "Неизбежность странного микромира"| "Научно-популярное ревю"| "Биология и жизнь" | Теорфизика для малышей
Семинары - Конференции - Симпозиумы - Конкурсы

НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"
Проект поддержан Международной Соросовской Программой образования в области точных наук.
Новости из мира науки и техники
The Best of Russian Science and Technology
Страницу курирует проф. В.М.Липунов
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

27.09.2023
14:38

ИИ научили предсказывать температуру поверхности моря во время тропических циклонов

    Ученые использовали машинное обучение, чтобы оценить влияние тропических циклонов на океаны, в частности на температуру поверхности моря. Она может повлиять на экосистемы и морские организмы.

    В частности, авторы нового исследования использовали метод случайного леса, в который загрузили данные о погоде за последние 20 лет. Цель — обучение системы и помощь в прогнозировании эволюции температуры поверхности моря с течением времени и пространства в северо-западном регионе Тихого океана. Это одна из самых активных зон тропических циклонов.

    Метод случайного леса — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании ансамбля решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга Бреймана и метод случайных подпространств, предложенный Тин Кам Хо.

    Докторан-исследователь Хунсин Цуй из Южно-морской научно-инженерной лаборатории Гуандун в Китае и его коллеги использовали 12 характеристик тропических циклонов и предштормовых условий для прогнозирования охлаждения поверхности бассейна Тихого океана.

    Среди них: интенсивность циклона, скорость, с которым движется циклон, и его направление; долгота и широта эпицентра тропического циклона; глубина смешанного слоя; температура поверхности моря и океана на глубине 75 м и другие. Именно интенсивность, скорость и размер переноса тропических циклонов, а также глубина смешанного слоя до шторма и температура поверхности моря, оказали самое значительное влияние на последующие температурные модели поверхности, наблюдаемые в океане.

    Модель обучили на исторических данных о 627 400 тропических циклонах, которые произошли в период с 1998 по 2018 год. Она учитывала активность тропических циклонов за период от трех дней, предшествующих событию, до 14 дней после его прохождения.

    Исследовательская группа наблюдала, как похолодание началось за два дня до события, усилилось во время прохождения тропического циклона, но фактически достигло пика на следующий день после события. При этом, температура поверхности моря снизилась >1,3°C (достигнув 2°C для ураганов 3–5 категории).

    Новое исследование опубликовано в журнале Geophysical Research Letters.

    По информации https://hightech.fm/2023/09/26/ai-cyclone-new

    Обозрение "Terra & Comp".

Помощь корреспонденту
Кнопка куратора
Добавить новость
Добавить новости
НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"

Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Rambler's Top100