Previsioni meteo medio termine. Il Pangu-Weather Model di Huawei Cloud, un modello AI specializzato nelle previsioni meteorologiche globali, è disponibile sul sito web dell’ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts).
Su questo sito Web, i meteorologi di tutto il mondo, gli appassionati di meteo e il pubblico in generale possono ora visualizzare gratuitamente le previsioni meteorologiche a 10 giorni di Pangu-Weather per qualunque Paese del mondo.
ECMWF ha anche pubblicato un rapporto tecnico intitolato “The rise of data-driven weather forecasting” che ha testato Pangu-Weather come modello basato sui metodi data-driven. Il rapporto include un confronto tra le previsioni fatte da Pangu-Weather e l’ECMWF IFS (uno dei principali sistemi globali di previsione meteorologica numerica) da aprile a luglio di quest’anno.
I risultati sono molto promettenti, con competenze comparabili sia per le metriche globali che per gli eventi estremi, se verificati sia rispetto all’analisi operativa che alle osservazioni sinottiche.
Secondo il rapporto, l’adozione di metodi machine-learning (ML) come Pangu-Weather potrebbe essere un punto di svolta per il progresso incrementale e piuttosto lento dei metodi tradizionali di previsione meteorologica numerica (NWP): l’abilità di previsione è aumentata di circa un giorno per decennio (secondo all’Organizzazione meteorologica mondiale o WMO), che può essere attribuito all’elevato costo computazionale dell’esecuzione di una previsione con sistemi NWP standard. I modelli ML sono pronti a rivoluzionare le previsioni meteorologiche con previsioni che richiedono costi computazionali molto inferiori e sono altamente competitive in termini di accuratezza.
ECMWF sta ora eseguendo una serie di previsioni basate sui dati come parte della sua suite operativa
Il sito web ECMWF mostra le previsioni fatte da Pangu-Weather in sei diversi tipi di grafici, vale a dire pressione media a livello del mare e velocità del vento di 850 ettoPascal (hPa), altezza geopotenziale di 500 hPa e temperatura di 850 hPa, pressione media a livello del mare e vento di 200 hPa, temperatura e geopotenziale a vari livelli di pressione, temperatura a 2 metri e velocità del vento a 10 metri, velocità del vento e altezze geopotenziali a vari livelli di pressione. Tutte queste informazioni sono fondamentali per prevedere lo sviluppo dei sistemi meteorologici, le traiettorie delle tempeste, la qualità dell’aria e i modelli meteorologici. Pangu-Weather è stato anche recentemente utilizzato per prevedere il percorso del tifone Dusuri.
L’ECMWF ha chiesto maggiori sforzi da parte della comunità globale delle previsioni meteorologiche per utilizzare i modelli di intelligenza artificiale come componenti aggiuntivi dei loro sistemi di previsione e per esplorare ulteriormente i punti di forza e di debolezza di tali modelli.
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