ترجمه فارسی مقاله ارزیابی پیش بینی مسیر سیکلون گرمسیری و شدت پیش بینی هوش مصنوعی از مدل های پیش بینی آب و هوا (AIWP)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Evaluation of Tropical Cyclone Track and Intensity Forecasts from Artificial Intelligence Weather Prediction (AIWP) Models
عنوان مقاله به فارسی ارزیابی پیش بینی مسیر سیکلون گرمسیری و شدت پیش بینی هوش مصنوعی از مدل های پیش بینی آب و هوا (AIWP)
نویسندگان Mark DeMaria, James L. Franklin, Galina Chirokova, Jacob Radford, Robert DeMaria, Kate D. Musgrave, Imme Ebert-Uphoff
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 33
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Atmospheric and Oceanic Physics,Machine Learning,فیزیک جوی و اقیانوسی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 8 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 33 pages. 9 figures, 3 tables
توضیحات به فارسی ارسال شده در 8 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 33 صفحه.9 شکل ، 3 جدول
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In just the past few years multiple data-driven Artificial Intelligence Weather Prediction (AIWP) models have been developed, with new versions appearing almost monthly. Given this rapid development, the applicability of these models to operational forecasting has yet to be adequately explored and documented. To assess their utility for operational tropical cyclone (TC) forecasting, the NHC verification procedure is used to evaluate seven-day track and intensity predictions for northern hemisphere TCs from May-November 2023. Four open-source AIWP models are considered (FourCastNetv1, FourCastNetv2-small, GraphCast-operational and Pangu-Weather). The AIWP track forecast errors and detection rates are comparable to those from the best-performing operational forecast models. However, the AIWP intensity forecast errors are larger than those of even the simplest intensity forecasts based on climatology and persistence. The AIWP models almost always reduce the TC intensity, especially within the first 24 h of the forecast, resulting in a substantial low bias. The contribution of the AIWP models to the NHC model consensus was also evaluated. The consensus track errors are reduced by up to 11% at the longer time periods. The five-day NHC official track forecasts have improved by about 2% per year since 2001, so this represents more than a five-year gain in accuracy. Despite substantial negative intensity biases, the AIWP models have a neutral impact on the intensity consensus. These results show that the current formulation of the AIWP models have promise for operational TC track forecasts, but improved bias corrections or model reformulations will be needed for accurate intensity forecasts.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

فقط در چند سال گذشته چندین مدل پیش بینی هوش مصنوعی محور داده (AIWP) تولید شده است که نسخه های جدید تقریباً ماهانه ظاهر می شوند.با توجه به این پیشرفت سریع ، کاربرد این مدل ها در پیش بینی عملیاتی هنوز مورد بررسی و مستند سازی قرار نگرفته است.برای ارزیابی کاربرد آنها برای پیش بینی عملیاتی سیکلون گرمسیری (TC) ، از روش تأیید NHC برای ارزیابی پیش بینی های هفت روزه و شدت TC برای TC های نیمکره شمالی از مه-نوامبر 2023 استفاده می شود.-Small ، Graphcast-Operational و Pangu-Weather).خطاهای پیش بینی مسیر AIWP و نرخ تشخیص قابل مقایسه با مدل های مدل های پیش بینی عملیاتی با بهترین عملکرد است.با این حال ، خطاهای پیش بینی شدت AIWP بزرگتر از موارد حتی ساده ترین پیش بینی های شدت مبتنی بر اقلیم شناسی و پایداری است.مدل های AIWP تقریباً همیشه شدت TC را کاهش می دهند ، به خصوص در 24 ساعت اول پیش بینی ، و در نتیجه تعصب کم قابل توجهی ایجاد می شود.سهم مدلهای AIWP در اجماع مدل NHC نیز مورد بررسی قرار گرفت.خطاهای پیگیری اجماع در مدت زمان طولانی تر تا 11 ٪ کاهش می یابد.پیش بینی های رسمی پنج روزه NHC از سال 2001 حدود 2 ٪ در سال بهبود یافته است ، بنابراین این نشان دهنده بیش از یک سود 5 ساله در دقت است.با وجود تعصبات شدت منفی قابل توجه ، مدل های AIWP تأثیر خنثی بر اجماع شدت دارند.این نتایج نشان می دهد که فرمولاسیون فعلی مدلهای AIWP نوید پیش بینی های عملیاتی TC را دارد ، اما اصلاحات تعصب بهبود یافته یا اصلاح مدل برای پیش بینی های دقیق شدت لازم خواهد بود.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.