人工智能技术能否提高地面气温预报的精度——记AI Challenger 2018全球天气预报挑战赛

• 作者: 嵇磊 沈志远 王在文 王迎春 范水勇 陈敏
• 来源期刊: 气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工智能(AI) 天气预报 地面气象要素 AI集合气象模型
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 简讯
• 页码范围: 960-964
• 页数: 5页
• 分类号: P45
• 字数: 3444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11676/qxxb2019.070

摘要

2018年8月,北京城市气象研究院与创新工场等公司联合举办了“天气预报”竞赛(WFC)——这是一项面向全球的人工智能(AI)挑战赛,旨在通过发挥AI技术的优势提高天气预报水平.全球有超过1000支队伍参加本次WFC竞赛,约250支队伍完成了实时天气预报赛程.最终,决赛排名前5的队伍获得了奖励.竞赛结果表明:多AI模型集合方法显著提高了2 m气温、2 m相对湿度和10 m风速的预报水平.与北京城市气象研究院在业务中应用的相似集合预报方法相比,基于时间序列分析、梯度提升树、深度概率预测等AI模型构建的集合预报方法,显著提升了2 m气温预报的准确率,前2名队伍在决赛期间的预报准确率分别提升24.2％和17.0％.同时,合理的数据处理技术和AI模型集合框架对预报效果的提升具有重要的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王迎春		39	1033	20.0	32.0
3	陈敏		13	37	3.0	6.0
6	王在文		5	44	2.0	5.0
7	范水勇		2	8	1.0	2.0
8	嵇磊		1	0	0.0	0.0
9	沈志远		1	0	0.0	0.0