「动画」苹果收购的天气App有多特别?AI精准预测天气,还能制作风暴动画( 二 )
2、CV算法 , 提取风暴速度
气象系统是典型的非线性动力系统 , 十分混乱复杂 。 在进行天气预测时 , 要考虑到许多因素 , 比如复杂的流体动力学原理、地球的旋转角度、地势的不平坦情况、注入系统的太阳能等等 。
这也是一个世纪以来 , 气象学家设计出了各种复杂模型 , 但仍无法提供准确天气预测的原因 。
但是 , Dark Sky团队注意到 , 气象系统的变化在更小的时间尺度上会趋于线性 。 例如 , 在天空飘动的积云会更倾向于以相对直线运动 。
当把时间尺度缩小时 , 降水带也会更加连贯 , 甚至在几分钟的时间间隔内表现为线性变化 。 有一些情况下 , 这个线性过程可以持续一个小时或更久 。
为了量化这个过程 , 研究人员引入了计算机视觉(CV)模型 。 利用开源计算机视觉库OpenCV中的光流与目标跟踪算法 , 研究团队对多个雷达图像帧进行了比较 , 创建出了一个速度分布图 。
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为了使结果更加直观 , 研究人员用颜色替换箭头 , 制作出一张三通道图像 。 图像中 , 红色代表x方向的速度 , 蓝色代表y方向的速度 , 绿色代表风暴强度的变化 。
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3、GPU完成预测和动画制作
研究人员会将速度图像输入iPhone或iPad上的GPU , 风暴预测过程和动画制作过程都在GPU中完成 。
研究人员指出 , 由于不同风暴的特征差异、地理环境的不同等 , 预测结果会有所出入 。 例如 , 如果风暴更连贯和稳定 , 能够预测的时间就会更长 。
4、误码监测
为了保证预测的准确性 , Dark Sky团队会对每一次预测进行误码监测 。
据介绍 , 研究人员会用预测结果与实际天气情况进行对比 , 从而确定预测的误差有多大 。 此外 , 研究人员还会对每个雷达站进行实时检查 , 从而保证预测结果的准确性 。
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根据ForcastWatch4月份报道 , 去年一年DarkSky在美国加利福尼亚州圣荷西的预报准确率达到了80.91% , 今年三月份达到87.93% 。
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二、集成GPS定位 , 进行微气候调整 除了准确的预测 , Dark Sky的另一大卖点是“超本地化(Hyper-local)” 。 为了实现超本地化的功能 , Dark Sky需要获取用户的准确定位信息 。
根据外媒FastCompany报道 , Dark Sky会根据地球上某个点的物理参数 , 对雷达图像的预测结果进行调整 。 这些参数包括用户所在地的海拔、坡度、到最近水域的距离、热岛效应情况等 。
进行微气候调整后 , 预测结果会更加精准 。 例如 , 假如GPS信号显示用户正在湖边 , 预测的气温可能就会略微升高 , 更符合用户的体感温度 。
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三、宗旨:向用户呈现所有可能性 研究团队认为 , 大数据分析提供了一种提高天气预报准确性的手段 , 但是人类永远不可能100%地准确预测天气 。 为了向用户传达这种观念 , Dark Sky中的预测结果总是以百分比形式显示 。
Dark Sky联合创始人格罗斯曼认为这种显示方式提供了一定的透明度 。 “(以往的)天气预报缺少的最重要的东西是误差和不确定性 。 ”他说到 。
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