Hogyan javítja az IMD új modellje az időjárás -előrejelzést a mezőgazdasági termelők számára
Újdelhi: Az India Meteorológiai Minisztérium (IMD) javítja előrejelzési képességeit egy nagy felbontású modell kidolgozásával, amely 2026-ra növeli a jelenlegi 12 km-es rács távolságát 6 km-re. Ez a lépés célja az időjárási előrejelzések javítása a panchayat szinten, és pontosabb előrejelzéseket kínál a gazdák számára.
“Jelenleg a Panchayat-szintű előrejelzést nyújtjuk, de ez a blokkszintű modell futtatásán alapul, tehát növelnünk kell a Panchayat-szintű modell megoldást”-mondta Mrutyunjay Mohapatra, az IMD főigazgatója (meteorológia), az IMD.
A radarok, az automatizált állomások, a szélprofilok és más műszerek telepítésével az IMD kibővíti a lefedettséget, javítva az előrejelzési pontosságot.
Jelenleg az előrejelzéseket minden 12 km -re generálják. Az új modellnél az előrejelzéseket 6 km -enként készítik, javítva a lokalizált időjárási minták észlelését. A rácspont -előrejelzési modell az ország egész területén elterjedt pontok hálózatát használja, a pontok közötti távolság meghatározza a felbontást.
A megoldás finomításán kívül az IMD kibővíti a Doppler időjárási radarhálózatát, és integrálja a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulási (ML) technológiákat a pontosság további javítása érdekében.
“Jelenleg 40 Doppler időjárási radarunk van az ország egész területén, és azt tervezzük, hogy 2026 -ra 126 -ra van.
Ez nem csak javítja a szélsőséges időjárási események nyomon követésének képességét, hanem biztosítja az elbocsátást is – ha az egyik radar lemegy, a másik kitöltheti a rést – tette hozzá. Minden radar költsége ₹ 10- 20 crore.
Az időjárási előrejelző megkezdte az AI és az ML beépítését az előrejelzési folyamatokba, és az elkövetkező években tovább bővíti azt más területeken. „Az IMD szakértőinek, a Földtudományi Minisztériumnak és az IIT-ekhez hasonló intézményeknek, az IIT-knek és a IIIT-eknek a szakértőit alkotják, hogy az AI-alapú eszköz lándzsa.
Ezek a technológiák segítenek azonosítani a mintákat és a korrelációkat az adatkészletekben, javítva a prediktív modelleket a nagyobb pontosság érdekében.
Az időszerű és pontos időjárási intelligencia játékváltó lehet a kis gazdálkodók számára-mondta JP Tripathi, a Wadhwani AI mezőgazdasági programjainak igazgatója.
“Az IMD-adatokra épített AI és ML modellek kihasználásával azt a mezőgazdasági termelők számára értelmes, növényspecifikus döntésekre fordítjuk. Ez elősegíti az időjárással kapcsolatos kockázatok csökkentését, javítja a hozam ellenálló képességét, és biztosítsuk, hogy minden beavatkozás-a kártevők ellenőrzéséig az öntözésig-jól tájékozott és jobban időzített”-mondta.
Olvassa el még: az IMD javasolja, hogy az időjárási istenek megsemmisülnek? Itt van egy adatellenőrzés.
Az éghajlatváltozási kihívások kezelése
Az éghajlatváltozás egyre kihívást jelentett az időjárás -előrejelzésre, mivel a lokalizált szélsőséges időjárási események gyakoribbá válnak.
“Sűrűbb megfigyelő hálózatra van szükség ezeknek a lokalizált jelenségek kimutatásához és a modellezési rendszerek javításához, hogy pontosan megjósolják őket” – jegyezte meg Mohapatra. “Nagyon sok kezdeményezést kezdünk a Mission Mausam alatt, hogy kezelje ezeket a kihívásokat.”
A tavaly decemberben, két év alatt 2000 crore -allokációval indított Mission Mausam célja, hogy Indiát az időjárási és éghajlati tudományok globális vezetőjeként helyezze el.
Arra törekszik, hogy javítsa az előrejelzési képességeket, javítsa a pontos és felléphető információk terjesztését, és biztosítsa a fenntartható fejlődést, miközben megóvja az életeket, a megélhetést és a kritikus infrastruktúrát.
A misszió várhatóan jelentősen támogatja a megfigyelési és válaszadási intézkedéseket olyan régiókban, mint az északkeleti, ahol a szélsőséges időjárási események gyakoriak.
Olvassa el még: Időjárás -előrejelzés: Viharos égbolt és alacsonyabb élelmiszerárak a láthatáron
