de.wedoany.com-Bericht: Das von Professor Li Qinglan und ihrem Team am Shenzhen Institute of Advanced Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften eigenständig entwickelte „Maschinelles Lernen integriertes Vorhersagemodell für rapide Taifunintensivierung“ wurde kürzlich im Nationalen Wetterdienstzentrum und am Hongkonger Observatorium für den operationellen Einsatz und die praktische Anwendung bereitgestellt. Es ist das erste in China realisierte 24-Stunden-Vorhersagemodell für rapide Taifunintensivierung.
Zusammen mit dem 24-Stunden-Vorhersageprodukt wurde auch ein 12-Stunden-Vorhersageprodukt für rapide Intensivierung eingeführt. Diese Anwendung markiert den offiziellen Eintritt der autonomen KI-gestützten Vorhersagetechnologie für rapide Taifunintensivierung in das nationale meteorologische Betriebssystem. Die Vorhersage plötzlicher Taifunintensitätsänderungen gilt weltweit als technische Herausforderung in der Meteorologie und wurde 2025 in die zehn wichtigsten wissenschaftlichen Frontprobleme des Chinesischen Verbands für Wissenschaft und Technologie aufgenommen. China fehlte es lange Zeit an stabilen und effektiven objektiven Vorhersagemethoden und Produktunterstützung in diesem Bereich.
Aufbauend auf über zehn Jahren Forschung zur Taifunvorhersage entwickelte das Team von Li Qinglan eigenständig ein auf Gradienten-Boosting-Bäumen basierendes Taifunintensitätsvorhersagemodell und konstruierte ein integriertes maschinelles Lernmodell zur Vorhersage rapider Taifunintensivierung. Damit wurde das 24-Stunden-Vorhersagemodell für rapide Taifunintensivierung erstmals in das chinesische Wettervorhersagesystem eingeführt.
Die Studie führte erstmals zwei quantitative Indikatoren ein: das „Land-Meer-Verhältnis“ und das „Symmetrieverhältnis“, die die Veränderungen der Land-Meer-Verteilung unter dem Taifun und die Symmetrieeigenschaften des inneren Kerns beschreiben. Sie deckte den physikalischen Zusammenhang zwischen der Symmetrie des inneren Kerns und der rapiden Intensivierung auf. Li Qinglan erklärte, dass der innere Kern eines Taifuns vor einer rapiden Intensivierung oft eine sehr symmetrische ringförmige Struktur aufweist; je symmetrischer der innere Kern, desto wahrscheinlicher ist eine rapide Intensivierung. Das Team kombinierte vier maschinelle Lernalgorithmen – Entscheidungsbäume, Random Forest, AdaBoost und LightGBM – zu einem integrierten Vorhersagemodell. Wenn mehr als die Hälfte der Teilmodelle eine rapide Intensivierung vorhersagt, gibt das System eine Vorhersage aus, was die Vorhersagegenauigkeit erhöht.
Laut einer offiziellen Ankündigung zeigten alle simulierten Rückrechnungen für 24-stündige rapide Intensivierungsprozesse tropischer Wirbelstürme im Nordatlantik von 2016 bis 2020, dass das integrierte Vorhersagemodell im Vergleich zum besten Vorhersagesystem des US-amerikanischen National Hurricane Center eine bessere Trefferquote und eine niedrigere Fehlalarmrate aufweist. Es verfügt über hervorragende Vorhersageleistung und operationelle Anwendbarkeit.
Dieser Artikel wurde von Wedoany übersetzt und bearbeitet. Bei jeglicher Zitierung oder Nutzung durch künstliche Intelligenz (KI) ist die Quellenangabe „Wedoany“ zwingend vorgeschrieben. Sollten Urheberrechtsverletzungen oder andere Probleme vorliegen, bitten wir Sie, uns unverzüglich zu benachrichtigen. Wir werden den entsprechenden Inhalt umgehend anpassen oder löschen.
E-Mail: news@wedoany.com
