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[導讀] 近日,瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院和英國利茲大學的科學家在《氣候和大氣科學》期刊上發(fā)表研究稱,研究者利用氣象站標準數(shù)據(jù)和人工智能開發(fā)出一種簡單、廉價的系統(tǒng),其可在30公里半徑范圍內(nèi)提前10分鐘至30分鐘

近日,瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院和英國利茲大學的科學家在《氣候和大氣科學》期刊上發(fā)表研究稱,研究者利用氣象站標準數(shù)據(jù)和人工智能開發(fā)出一種簡單、廉價的系統(tǒng),其可在30公里半徑范圍內(nèi)提前10分鐘至30分鐘預測出閃電。

閃電是自然界最不可預測的現(xiàn)象之一,可導致人和動物死亡、房屋和森林起火、飛機停飛,破壞輸電線、風力渦輪機和太陽能電池板

“預測閃電的系統(tǒng)非常復雜,需要借助雷達或衛(wèi)星獲取昂貴的外部數(shù)據(jù)。而我們開發(fā)的系統(tǒng)可以利用從任何氣象站獲取的數(shù)據(jù),這就意味著其可以覆蓋雷達和衛(wèi)星范圍之外的區(qū)域,以及那些沒有通信網(wǎng)絡(luò)的偏遠區(qū)域?!痹撗芯恐饕髡咧话⒚谞柣羯つ顾疟日f。

研究人員利用瑞士12個氣象站(城市和山區(qū)均有)十多年來收集的數(shù)據(jù)來打磨機器學習算法,最后該算法可識別導致閃電發(fā)生的各種條件。算法中考慮了四個參數(shù),即大氣壓、氣溫、相對濕度和風速,這些參數(shù)與閃電探測定位系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)記錄相關(guān)。利用機器學習算法,就能夠提取出閃電發(fā)生的條件。

該系統(tǒng)的預測準確率接近80%。由于可以很容易地實時獲取數(shù)據(jù),因此該系統(tǒng)可快速做出預測,甚至在風暴形成之前就能發(fā)出警報。

該研究提供了預測閃電的簡單方法,科研人員計劃將該技術(shù)應用于歐洲激光避雷針項目。

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