| 人工智能技术能否提高地面气温预报的精度——记AI Challenger 2018全球天气预报挑战赛 |
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| 引用本文： | 嵇磊,王在文,陈敏,范水勇,王迎春,沈志远.人工智能技术能否提高地面气温预报的精度——记AI Challenger 2018全球天气预报挑战赛[J].气象学报,2019,77(5):960-964. |
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| 作者姓名： | 嵇磊 王在文 陈敏 范水勇 王迎春 沈志远 |
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| 作者单位： | 1.北京城市气象研究院, 北京, 100089 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划专项（2018YFC1506801）、国家自然科学基金项目（41505117）、中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（IUMKY201904）。 |
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| 摘 要： | 2018年8月，北京城市气象研究院与创新工场等公司联合举办了“天气预报”竞赛（WFC）——这是一项面向全球的人工智能（AI）挑战赛，旨在通过发挥AI技术的优势提高天气预报水平。全球有超过1000支队伍参加本次WFC竞赛，约250支队伍完成了实时天气预报赛程。最终，决赛排名前5的队伍获得了奖励。竞赛结果表明:多AI模型集合方法显著提高了2 m气温、2 m相对湿度和10 m风速的预报水平。与北京城市气象研究院在业务中应用的相似集合预报方法相比，基于时间序列分析、梯度提升树、深度概率预测等AI模型构建的集合预报方法，显著提升了2 m气温预报的准确率，前2名队伍在决赛期间的预报准确率分别提升24.2%和17.0%。同时，合理的数据处理技术和AI模型集合框架对预报效果的提升具有重要的作用。
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| 关 键 词： | 人工智能(AI) 天气预报 地面气象要素 AI集合气象模型 |
| 收稿时间： | 2019/4/26 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/8/16 0:00:00 |
How much can AI techniques improve surface air temperature forecast: A report from AI Challenger 2018 Global Weather Forecast Contest |
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| JI Lei,WANG Zaiwen,CHEN Min,FAN Shuiyong,WANG Yingchun and SHEN Zhiyuan.How much can AI techniques improve surface air temperature forecast: A report from AI Challenger 2018 Global Weather Forecast Contest[J].Acta Meteorologica Sinica,2019,77(5):960-964. |
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| Authors: | JI Lei WANG Zaiwen CHEN Min FAN Shuiyong WANG Yingchun and SHEN Zhiyuan |
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| Institution: | 1.Institute of Urban Meteorology(IUM), Beijing 100089, China2.Beijing Meteorological Service, Beijing 100089, China3.Sinovation Ventures AI Institute, Beijing 100080, China |
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| Abstract: | |
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