Учёные из Карлсруэского института технологий (KIT) создали новый метод, использующий искусственный интеллект (ИИ) для преобразования глобальных метеорологических данных низкого разрешения в карты осадков высокого разрешения. Метод отличается скоростью, эффективностью и независимостью от местоположения. Их выводы были опубликованы в журнале npj Climate and Atmospheric Science.
«Сильные дожди и наводнения стали гораздо более распространёнными во многих регионах мира, чем были всего несколько десятилетий назад», — говорит доктор Кристиан Чвала, эксперт по гидрометеорологии и машинному обучению в Институте метеорологии и климатических исследований (IMK-IFU) на кампусе Alpin KIT в немецком городе Гармиш-Партенкирхен. «Но до сих пор данные, необходимые для надёжной региональной оценки таких экстремальных явлений, отсутствовали для многих мест».
Его исследовательская группа решает эту проблему с помощью нового ИИ, который может генерировать точные глобальные карты осадков на основе информации низкого разрешения. В результате появился уникальный инструмент для анализа и оценки экстремальных погодных условий даже для регионов с плохим покрытием данных, таких как Глобальный Юг.
Для своего метода исследователи используют исторические данные из погодных моделей, которые описывают глобальные осадки с часовым интервалом и пространственным разрешением около 24 километров. Модель генеративного ИИ (spateGEN-ERA5) была обучена на этих данных и также изучила, как закономерности осадков и экстремальные явления коррелируют в разных масштабах — от грубого до детального, на основе измерений с помощью метеорологических радаров высокого разрешения, сделанных в Германии.
«Наша модель ИИ не просто создаёт более чёткую версию входных данных, она генерирует несколько физически правдоподобных карт осадков высокого разрешения», — говорит Лука Главион из IMK-IFU, который разработал модель во время работы над докторской диссертацией в рамках исследовательского проекта SCENIC. «Становятся видны детали с разрешением в 2 километра и 10 минут. Модель также предоставляет информацию о статистической неопределённости результатов, что особенно актуально при моделировании региональных явлений сильных дождей».
Он также отметил, что проверка с помощью данных метеорологических радаров из Соединённых Штатов и Австралии показала, что метод может быть применён к совершенно разным климатическим условиям.
Благодаря глобальной применимости своего метода исследователи открывают новые возможности для более точной оценки региональных климатических рисков. «Особенно уязвимые регионы часто не имеют ресурсов для детальных наблюдений за погодой», — говорит доктор Юлиус Поль из IMK-IFU, который также участвовал в разработке модели. «Наш подход позволит нам делать гораздо более надёжные оценки того, где могут произойти сильные дожди и наводнения, даже в таких регионах с плохим покрытием данных».
Новый метод ИИ может не только способствовать борьбе со стихийными бедствиями в чрезвычайных ситуациях, но и помочь в реализации более эффективных долгосрочных профилактических мер, таких как борьба с наводнениями.
Предоставлено Карлсруэским институтом технологий.