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Techub News 消息,麻省理工学院(MIT)工程师开发出一款名为 Extreme Event Aware(η-learning)的 AI 工具,能够在无需依赖历史灾害数据的情况下预测极端天气事件。该工具可生成统计上可能、但历史上未在特定区域出现过的极端天气事件地图,并估算事件的持续时间、强度及影响范围。 研究人员 Kai Chang 与 Themis Sapsis 教授在 8 月 20 日发表于《自然·通讯》的论文中描述了该方法。该算法结合点统计数据与空间地图,通过低分辨率与高分辨率地图的对应关系学习统计规律,从而生成超出训练数据范围的极端天气空间模式。 在测试中,该工具针对美国大陆降水数据生成了可能出现的百年一遇风暴地图,例如可模拟纽约市降雨量达 300 毫米(历史最高记录为 200 毫米)的合理风暴情景,为城市规划、保险及电网运营提供极端情景预案参考。 (Nature Communications)