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　　对此，研讨职员总结，全部猜测体系的本领性和准确性都有了很大的提拔，次要是由于基于随机丛林的猜测体系在持续几率和低几率表面（暗示卑劣气候的估量中，几率较低的地区所构成的表面）两方面猜测才能很强汗青迁移转变中的邓电视剧选集在线寓目35集

　　对此，研讨职员总结，全部猜测体系的本领性和准确性都有了很大的提拔，次要是由于基于随机丛林的猜测体系在持续几率和低几率表面（暗示卑劣气候的估量中，几率较低的地区所构成的表面）两方面猜测才能很强汗青迁移转变中的邓电视剧选集在线寓目35集。

　　a 图是 CSU-MLP 的 4 天预告，b 图为 SPC 的 4 天预告。此中，被暗影笼盖的部门指的是卑劣气候的猜测几率，圆形图标指的是 SPC 的龙卷风（白色）、冰雹（绿色）微风暴（蓝色）的部分预告，图片的左下角和右下角别离为评价气候预告精确性的猜测妙技得分 BSS 和评价部分气候预告代表性的观察笼盖率。

　　研讨职员利用 GEFSv12 的 1.5 年及时气候预告测试 CSU-MLP 猜测成果，并与 SPC 天生的野生预告停止比照。相干实验成果显现，在中期预告范畴内，基于随机丛林的预告体系的精确性及预告地区范畴都要优于 SPC，以下图所示汗青迁移转变中的邓电视剧选集在线寓目35集。可是，跟着工夫范畴的增大，两者的预告才能城市有所降落。

　　固然，在本实验过程当中，研讨职员也提出了基于随机丛林的猜测体系仍有许多需求完美的部门。好比，CSU-MLP 还需求再参加 SPC 野生预告的猜测数据，进一步提拔机械进修预告成果的可托性。

　　美国卑劣气候预告通常为由上文提到的 SPC 利用数值气候预告 (numerical weather prediction，简称 NWP) 模子停止预告，该模子可以提早 1-2 天预警特定卑劣气候及发作的所在，但在提早 3-8 天时只能预警发作的所在，没法猜测是哪一种卑劣气候汗青讲授场地。

　　气候预告特别是卑劣气候预告对人们一样平常事情、糊口等方面具有主要影响汗青迁移转变中的邓电视剧选集在线寓目35集。Sigma 研讨陈述《经济积聚和天气变革期间的天然灾祸》(Natural catastrophes in times of economic accumulation and climate change) 显现汗青迁移转变中的邓电视剧选集在线寓目35集，比年来卑劣气候对环球酿成的丧失不竭加重，仅 2019 年，相干灾祸变乱酿成的环球经济丧失就高达 1460 亿美圆，保险丧失高达 600 亿美圆。而且汗青讲授场地，陈述还称历史天气数据集，跟着卑劣气候灾祸毁坏性日趋减轻，将来相干丧失会进一步加重。因而，精确猜测卑劣气候显得尤其火急。

　　别的，研讨职员还经由过程实验差别地域、差别身分（热力学和动力学）关于预告的影响，探求了特性变量对卑劣气候预告很主要历史天气数据集。成果以下图所示。

　　因而，在随机丛林算法中，卑劣气候的特性输入的尤其主要，在本研讨实验中，研讨职员从上述提到的锻炼集合提取了 12 个与卑劣气候有联系关系的特性变量用作锻炼，详细特性变量以下表所示。

　　它基于假定，已往的观察数据能够供给有关当前形态和将来趋向的有效信息。本次实验中，研讨职员利用了时滞办法来扩大 GEFS/R 数据集的范围，但这个历程其实不会对模子发生分外的计较量。

　　人类不断努力于了解并猜测天下，此中较为胜利的例子之一即是气候预告。古时分，人们大多根据糊口经历来停止预告，如「晚霞不出门，朝霞行千里」等汗青讲授场地，到当代，科学家们开端利用传感器和景象卫星搜集海量数据来停止更精准的预告。

　　同时早在 2015 年，IBM 公司就斥资 20 亿美圆收买气候频道 (WeatherChannel) 母公司 Weather Co. 数码和数据资产，而该公司之以是破费云云大手笔，也恰是方案将 Weather Co. 的气候数据和猜测信息同旗下 AI 效劳 Watson 相分离。可见汗青迁移转变中的邓电视剧选集在线寓目35集历史天气数据集，IBM 等巨子曾经非常看好 AI 在景象学上的潜力汗青讲授场地，并已开端动手规划。

　　不外，在 GEFS/R 数据集合，这些特性变量分辩率其实不分歧，为此研讨职员停止了插值处置，将其同一到了 0.5 度网格间距 (dergee grid spacing)。

　　固然上述差别身分、差别地域对预告的详细影响另有待于深化研讨汗青讲授场地，但从中研讨职员作出了开端判定：这些差别的特性变量会被模子进一步进修并用来停止卑劣气候预告。这也阐明，基于随机丛林的猜测体系颠末进一步的锻炼完美，是具有必然可托性和适用性的。

　　本研讨中除接纳随机丛林停止中期卑劣气候猜测阐发才能，还扼要探求了特性工程。所谓特性工程指一种处置数据的手艺，用于从观察变乱四周搜集特性，并将其转换为机械进修算法能够利用的情势。详细到本实验中，研讨职员次要提出了两种办法停止简化特性，包罗空间均匀 (spatially averaging the features) 和时滞办法 (time-lagging) 等。

　　不难猜测，固然影响气候变革的客观身分不计其数，气候精准预告的难度仍然较大，但跟着 AI 和景象学交融的进一步加深，一个由 AI 界说的智能景象新时期或将加快来到。

　　值得存眷的是，在景象学开展的现阶段，AI 的参加大大加强了气候预告的精确性。据外媒报导，近几年瑞士的景象研讨职员经由过程引入 AI，胜利猜测到闪电的工夫和所在，该模子今朝猜测精确性到达 80%。

　　空间均匀是指在研讨职员提出将每一个猜测空间点上一切特性变量的值取均匀数，如许能够削减噪声数据的滋扰从而进步模子机能。详细历程以下图所示。

　　近十年来，一种高分辩率的数值气候预告模子 CAMs (convection-allowing models) 应运而生，小于 4 天（短时间）工夫范畴内的预告变得愈加精准，但关于中持久工夫范畴来讲，猜测结果却没有较大改变。这类布景下，机械进修逐渐在景象学范畴获得使用。

　　本研讨基于一个叫随机丛林 (Random Forest，简称 RF) 的机械进修算法。所谓随机丛林是一种基于集成进修（Ensemble Learning）的分类和回归算法。详细到本研讨中，就是经由过程卑劣气候特性输入，遍历全部决议计划树从而得出卑劣气候的猜测成果。

　　时滞办法是指在猜测或建模过程当中，将已往一段工夫的观察数据提早使用于当前工夫点的猜测或建模中。