Doksuri es el tifón más fuerte que ha azotado China hasta la fecha. "Del 21 al 27 de julio, el pronóstico de Fengwu sobre la trayectoria de Doksuri tuvo un desvío promedio de 38,7 km, mientras que la cifra correspondiente del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Mediano Plazo fue de 54,1 km y la del Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU., de 55 km", informó el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái a Yicai Global.
Doksuri, el quinto tifón que golpea a China este año, tocó tierra el 28 de julio. Más de 720.000 personas en la provincia de Fujian se vieron afectadas y las pérdidas económicas directas fueron de 52,3 millones de yuanes (7,3 millones de dólares), según las cifras publicadas por la autoridad de control de inundaciones de la provincia de Fujian.
El modelo Fengwu fue publicado por el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai y la Universidad de Ciencia y Tecnología de China en abril de 2023.
Reducir el error en un kilómetro en 24 horas puede reducir las pérdidas económicas directas en alrededor de 97 millones de yuanes (13 millones de dólares), por lo que la previsión precisa de tormentas es crucial para reducir los riesgos, afirmó el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai.
Además, investigadores chinos han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en algoritmos de aprendizaje profundo para pronosticar el desarrollo y la morfología del fenómeno de El Niño en la región del Pacífico central.
En un estudio reciente publicado en la revista Advances in Atmospheric, los científicos dijeron que el fenómeno de El Niño en el Océano Pacífico central puede tener un profundo impacto en el clima global, por lo que los pronósticos precisos serán importantes en la preparación y la reducción de riesgos.
Basándose en la tecnología de redes neuronales convolucionales, investigadores del Instituto de Física Atmosférica (IAP) de la Academia de Ciencias de China han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo para pronosticar anomalías de la temperatura de la superficie del mar en el Océano Pacífico ecuatorial.
“Este estudio demuestra el potencial de la IA para mejorar la previsión de fenómenos meteorológicos importantes como El Niño, que pueden tener graves consecuencias globales”, afirmó Huang Ping, científico del IAP y autor del estudio.
Según el estudio, el modelo de IA superó a los modelos dinámicos tradicionales en términos de precisión, especialmente al pronosticar anomalías de la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico ecuatorial occidental y central.
El estudio también muestra que el modelo híbrido que combina pronósticos de IA y modelos dinámicos logra una precisión aún mayor para los eventos de El Niño en el Pacífico central y oriental.
Duc Dung (según Yicai Global, rossaprimavera.ru)
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