Prognozowanie tajfunów w Chinach ma wspierać nowy model sztucznej inteligencji opracowany w Shenzhen. System z 24-godzinnym wyprzedzeniem ocenia, czy cyklon tropikalny może gwałtownie zyskać siłę przed dotarciem do lądu. Narzędzie przygotowane przez Shenzhen Institutes of Advanced Technology Chińskiej Akademii Nauk działa już w National Meteorological Center i w Obserwatorium w Hongkongu.
Model przygotował zespół Li Qinglan z Instytutu Technologii Cyfrowych Shenzhen Institutes of Advanced Technology. Jak podał China News Service, system przeszedł wdrożenie operacyjne i testy w National Meteorological Center oraz Hong Kong Observatory. Równolegle uruchomiono krótszą, 12-godzinną usługę prognozowania nagłego wzrostu siły tajfunu.
To pierwszy w Chinach kontynentalnych 24-godzinny model tego typu, który wszedł do praktycznego użycia. Opracowana w Shenzhen technologia AI została włączona do krajowego systemu operacyjnych prognoz meteorologicznych, a nie pozostała jedynie rozwiązaniem testowanym w laboratorium.
Chodzi o jedno z trudniejszych zadań w meteorologii: ocenę, czy cyklon tropikalny w krótkim czasie stanie się znacznie groźniejszy. W chińskich materiałach meteorologicznych taki proces opisano jako wzrost maksymalnej prędkości utrzymującego się wiatru o ponad 15 metrów na sekundę w ciągu 24 godzin albo o ponad 10 metrów na sekundę w ciągu 12 godzin.
Prognozowanie nagłych zmian intensywności tajfunów zostało w 2025 roku wskazane przez China Association for Science and Technology jako jedno z dziesięciu najważniejszych zagadnień naukowych. Problem nie dotyczy samej trasy cyklonu, lecz tego, jak szybko zmieni się jego siła w ostatniej dobie przed wejściem nad ląd.
Xinhua przypomina, że przed wejściem nad ląd szybko zyskiwały siłę między innymi tajfuny Rammasun w 2014 roku, Hato w 2017 roku i Yagi w 2024 roku. W takich przypadkach samo przewidzenie trasy cyklonu nie wystarcza. Decydujące staje się pytanie, czy w ostatnich godzinach przed uderzeniem żywioł przejdzie w znacznie silniejszą fazę.
Najbardziej narażone są prowincje i regiony nadmorskie południowych oraz wschodnich Chin, między innymi Guangdong, Fujian, Zhejiang, Hainan i Hongkong. To obszary z dużą koncentracją portów, zakładów przemysłowych, magazynów, farm wiatrowych na morzu i gęsto zaludnionych miast. Gdy tajfun zmienia siłę krótko przed dotarciem do lądu, prognoza staje się podstawą decyzji o pracy terminali, zamykaniu tras promowych, zabezpieczeniu placów budowy, ograniczeniu ruchu i gotowości służb ratunkowych.
Według Li Qinglan prognozowanie siły tajfunu utrudnia kilka nakładających się czynników: struktura wewnętrznego rdzenia, warunki atmosferyczne wokół cyklonu oraz układ morza i lądu wzdłuż jego trasy. To jeden z obszarów, w których AI w meteorologii ma uzupełniać klasyczne modele numeryczne, ograniczone przez rozdzielczość i słabsze wychwytywanie nieliniowych zmian intensywności.
Zespół z Shenzhen pracował nad tym rozwiązaniem przez wiele lat. Badacze przygotowali system zespołowy do wykrywania nagłego przyrostu intensywności tajfunu z użyciem uczenia maszynowego.
Kluczową zmianą w nowym systemie są dwa wskaźniki ilościowe. Pierwszy, określany w chińskich materiałach jako „stosunek morza i lądu”, opisuje warunki podłoża wzdłuż trasy cyklonu. Drugi, „stosunek symetrii”, dotyczy układu konwekcji w wewnętrznym rdzeniu tajfunu.
Według Li Qinglan przed szybkim wzrostem siły tajfunu rdzeń często przybiera bardzo regularny, pierścieniowy układ. Im bardziej symetryczna jest ta struktura, tym większe prawdopodobieństwo nagłej zmiany intensywności. Ten związek między kształtem rdzenia a przyrostem siły cyklonu stał się jednym z fizycznych punktów odniesienia dla modelu.
System łączy cztery algorytmy uczenia maszynowego: drzewo decyzyjne, las losowy, AdaBoost i LightGBM. Prognoza jest wydawana wtedy, gdy ponad połowa podmodeli wskazuje ryzyko nagłego przyrostu siły tajfunu. Taki układ ma ograniczać wpływ pojedynczego błędu i poprawiać stabilność wyniku.
Model sprawdzono na przypadkach cyklonów tropikalnych z północnego Atlantyku z lat 2016–2020. Wyniki porównano z operacyjnym systemem prognoz amerykańskiego National Hurricane Center. Według chińskich materiałów system z Shenzhen uzyskał wyższe prawdopodobieństwo wykrycia ryzykownych przypadków i niższy odsetek fałszywych alarmów.
Starszy inżynier National Meteorological Center Lyu Xinyan ocenił, że 24-godzinna technologia może być punktem odniesienia dla chińskich synoptyków pracujących nad prognozami siły tajfunów. China News Service podał, że zespół Li Qinglan opublikował ponad 60 prac w międzynarodowych czasopismach meteorologicznych i uzyskał 16 autoryzowanych patentów.
Źródła: Xinhua, China News Service / Sina, Shenzhen News / Sohu
