“切萨皮克湾上的雷暴” 由802授权在CC BY 2.0下使用。
预报雷暴：北达科他大学教授获得资助以使用机器学习改进预报过程
研究人员将与州和联邦气象机构合作进行研究。北达科他大学大气科学系从北达科他大气资源委员会（NDARB）获得了一项资助，旨在开发一个尖端的机器学习工具，以改进北达科他州的雷暴预报。
该项目将由一个团队牵头，包括首席研究员Marwa Majdi（研究助理教授）和高级研究员David Delene（大气科学研究教授）。
该项目将专注于增强大气不稳定性的短期预报，这是雷暴形成的关键因素，可能导致恶劣天气条件。准确的预报对于北达科他云修改项目（NDCMP）至关重要，该项目每年夏季在北达科他州西部运营，以减轻冰雹损害并增加降雨量。可靠的天气预报对于预测雷暴的发展至关重要，这项任务面临着重大挑战。北达科他大学与州大气资源委员会合作超过20年，开展了许多项目以满足这些预报需求，使用数值天气预报模型支持云修改项目的云播种活动。
Majdi表示：“准确预报潜在的上升气流和下沉气流对于NDCMP的成功至关重要，因为对发展中的风暴及时响应可以产生重大影响。我们的目标是完善模型输出，以增强云修改项目夏季运营的风暴预报。气象学家依赖的关键指标之一是CAPE——对流有效位能——它衡量大气不稳定性。准确的垂直温度和露点剖面对于预测这些危险事件至关重要。”
Delene补充说：“该项目旨在通过采用深度学习技术来解决这些和其他挑战，以准确描绘在特定空间和时间窗口内环境条件的变化。”
该项目的主要目标是利用深度学习改进预报，通过在雷暴季节期间提供比斯马克，北达科他州的精确垂直温度剖面。研究将使用天气和研究预报（WRF）模型的模拟温度剖面，以及来自比斯马克国家气象局预报办公室的历史气象气球数据，来训练和测试机器学习模型。
Majdi和Delene对该项目加强北达科他大学与大气资源委员会之间合作的潜力持乐观态度。他们设想开发的系统是一个原型，可以通过覆盖北达科他州多个雷暴季节的未来研究进行更新和改进。
来源:https://blogs.und.edu/press-releases/2024/11/forecasting-thunderstorms-und-professors-receive-grant-to-improve-process-using-machine-learning/
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