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聖保羅大學研究人員開發AI工具 可提前30分鐘預報風暴路徑和強度
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圖片: José Wasth Rodrigues · Public domain · Wikimedia Commons重點
聖保羅大學的研究人員開發了一個名為TITAN-LSTM的AI系統，可以提前30分鐘預測風暴的路線和降雨強度，每五分鐘更新一次。該工具旨在為民防團隊提供更多時間來決定是否在大雨來臨前關閉道路或進行疏散。
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聖保羅大學(USP)天文、地球物理和大氣科學研究院(IAG)的一支團隊開發了一套人工智能系統，據《USP日報》(Jornal da USP)和聖保羅研究基金會(FAPESP)報導，該系統可以提前30分鐘預測風暴的路徑和強度。該系統名為TITAN-LSTM，每五分鐘更新一次預報。
該工具由IAG-USP的博士後研究員Andrea Salome Viteri López開發，由教授Carlos Augusto Morales Rodriguez監督。這項工作由FAPESP資助，據USP報導，還獲得了Capes的支持。根據FAPESP新聞社的報導，研究結果於2026年10月1日發表在《地球物理研究期刊：機器學習與計算》上，DOI編號為10.1029/2026JH001337。
系統如何運作
TITAN-LSTM結合了兩種現有技術。第一種是TITAN，一個開源算法，最初在1990年代由美國國家大氣研究中心開發，用於使用雷達圖像追蹤風暴，計算每場風暴的面積、強度、方向和速度。第二種是長短期記憶(LSTM)神經網絡，一種用於識別數據序列隨時間的模式的AI模型。
該系統不是將原始雷達圖像輸入神經網絡，而是將TITAN的風暴測量數據轉換為數值序列，LSTM模型隨後使用這些序列來預測風暴的面積、方向和強度將如何變化。新聞媒體ND+報導稱，López將該項目的目標描述為在非常短的時間範圍內產生降雨預報。
訓練數據和測試
據FAPESP新聞社報導，該模型使用位於聖保羅大都市區Biritiba Mirim的Ponte Nova大壩的偏振天氣雷達數據進行訓練和測試，該雷達由SP Águas(Daee-Spol)運營，覆蓋2016年至2019年間120公里的半徑範圍。《USP日報》也報導了雷達的位置和相同的2016-2019年數據期間。
研究人員最初在雷達數據中追蹤了超過32,000場風暴。應用選擇標準後——包括持續至少20分鐘且未與其他風暴合併的風暴——剩下439個事件。據FAPESP機構報導，其中307個用於訓練神經網絡，132個用於測試。
報告的準確性
據FAPESP新聞社報導的數據，TITAN-LSTM在預測風暴降雨覆蓋面積方面的表現比獨立的TITAN方法好約三倍，在早期預報分鐘內將準確性指數從大約0.2提高到約0.7。同一來源報導虛警減少了近70%，在五分鐘前的降雨強度誤差約為每小時3毫米，在30分鐘標記時上升到每小時3-4毫米。
《USP日報》報導稱，混合模型與更複雜的深度學習方法的性能相匹配，同時需要的計算能力大幅減少。ND+報導稱，在標準筆記本電腦上訓練模型花費了約20分鐘，無需超級計算機。
TITAN-LSTM概覽| 指標 | 報告數據 |
|---|
| 預報範圍 | 最長30分鐘，每5分鐘更新一次 |
|---|
| 雷達數據期間 | 2016-2019年，Ponte Nova大壩，Biritiba Mirim |
|---|
| 追蹤/使用的風暴 | 追蹤32,000+；選擇439個(307個用於訓練，132個用於測試) |
|---|
| 準確性提高 | 指數從~0.2上升到~0.7 (FAPESP機構) |
|---|
| 虛警減少 | ~70%的虛警減少 (FAPESP機構) |
|---|
| 訓練硬件 | 標準筆記本電腦，~20分鐘 (ND+) |
|---|
預期用途
據《USP日報》和FAPESP機構報導，目標是在風暴最大降雨到來之前，給民防機構更多的提前時間來決定採取關閉道路或疏散風險區域內人員的措施。媒體還報導了在供給水文和洪水預警模型中的潛在用途，因為了解上游降雨強度可以幫助預測下游河流水位的急速上升。
網絡決定該信息是否仍然相關。
— Andrea Salome Viteri López，研究員，IAG-USP，據FAPESP新聞社報導《USP日報》報導稱，研究人員所述的更廣泛的目標是為應急管理中心的工作人員提供更好的條件，以便在嚴重天氣事件期間做出適當的決定。
研究的局限性
該模型僅在2016年至2019年間聖保羅大都市區的雷達數據上進行了訓練和測試，報告的準確性數據適用於該數據集。審查的來源未報告運營部署日期，也未報告該工具是否已被任何民防機構採用。
常見問題
- TITAN-LSTM是什麼？
- 它是在USP開發的AI系統，將基於雷達的風暴追蹤算法(TITAN)與LSTM神經網絡結合，以預測風暴路徑和降雨強度，最長提前30分鐘。
- 誰開發了這個工具？
- Andrea Salome Viteri López，USP天文、地球物理和大氣科學研究院的博士後研究員，在教授Carlos Augusto Morales Rodriguez的監督下開發了它，由FAPESP資助。
- 預報的準確性如何？
- 據FAPESP新聞社報導，該模型預測降雨面積的準確性指數在早期預報分鐘內從約0.2上升到約0.7，與獨立的TITAN方法相比，虛警下降了近70%。
- 用什麼數據建造的？
- 研究人員使用了來自聖保羅Biritiba Mirim的Ponte Nova大壩的雷達數據，收集於2016年至2019年間，追蹤了超過32,000場風暴，並選擇439個用於訓練和測試神經網絡。
- 該工具是否已被民防機構使用？
- 審查的來源描述了該工具在民防決策中的預期用途，如道路關閉和疏散，但未報告運營部署日期或被特定機構採用。
世界如何講述
- 葡萄牙文巴西媒體（《USP日報》、FAPESP新聞社和地區媒體ND+）將這個故事框架為USP的本土科學成就，強調其低計算成本以及在改善聖保羅易洪氾大都市區的風暴預警和民防應對方面的潛力。
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