人工智能时代,天气如何预报(初中阅读)教程文件
使用人工智能预测天气
使用人工智能预测天气人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种通过模拟人类智能行为和认知能力的技术，近年来在各个领域展现了巨大的潜力和应用价值。
其中之一就是利用人工智能来预测天气，为人们提供准确的天气信息，帮助人们更好地规划和安排自己的日常生活和工作。
下面将介绍人工智能预测天气的原理和应用。
人工智能预测天气的原理是基于大数据和机器学习技术。
首先，天气预测需要收集大量的气象数据，包括气温、气压、湿度、风速等多个指标。
这些数据通过天气观测站、卫星遥感、气象雷达等设备进行收集和传输。
然后，利用机器学习算法对这些数据进行分析和处理，建立起天气预测的模型。
机器学习算法会根据过往的气象数据和实际观测数据进行学习，通过分析数据之间的关联性和规律性，来预测未来的天气情况。
最后，人工智能系统根据这些模型和算法，生成准确的天气预报信息，并提供给用户。
人工智能预测天气的应用主要体现在以下几个方面：首先，人工智能天气预测可以提供准确的气象信息，帮助人们合理规划日常生活和工作。
通过获取可靠的天气预报，人们可以合理安排户外活动、出行计划等，避免因为天气变化带来的不便和意外。
比如，如果明天有大雨，人们就可以提前准备好雨伞或者改变出行计划，避免被雨水淋湿。
其次，人工智能天气预测对农业和能源领域也有重要意义。
农业生产和水资源的合理利用都与天气密切相关，而准确的天气预测可以帮助农民制定种植计划，合理安排灌溉和施肥。
在能源方面，准确预测天气可以帮助电力企业和风能、太阳能等可再生能源生产商合理调配能源供给，提高能源利用效率。
此外，人工智能天气预测还对城市管理和交通运输有重要的影响。
城市管理部门可以根据天气预测信息，合理调配雨水排放、雪地清扫等资源，提高城市的防灾和应急能力。
交通运输部门则可以根据天气预报，提前采取交通管制措施，避免因为恶劣天气引发的交通事故和拥堵。
虽然人工智能天气预测有很多优势和潜力，但也存在一些挑战和限制。
人工智能在天气预报中的应用
人工智能在天气预报中的应用一、前言天气一直是人们生活中非常重要的一环，无论是旅游、出门还是衣着，都需要考虑天气因素。
而由人工智能技术驱动的智能气象系统，正成为现代天气预报的主驱动力。
本文将探讨人工智能在天气预报中的应用。
二、人工智能技术在气象领域的应用1.深度学习算法深度学习算法是目前最受欢迎的人工智能技术之一。
它通过对神经网络的学习，可以对大量数据进行深入分析，并形成针对特定对象的预测结果。
在气象领域，深度学习可以通过模拟大气物理过程，动态预测天气变化，提高天气预报的准确率。
2.机器学习算法机器学习算法可以通过对气象数据的学习，预测出未来天气变化的可能趋势，从而进一步融合多种预测模型，提高预报的准确性。
同时，机器学习还可以通过迭代式学习过程，提高决策的质量和效果。
3.自然语言处理自然语言处理技术可以对人类语言进行理解、分析和处理，从而帮助天气预报员更好地预测天气情况，并对天气预报进行人类化的输出。
例如通过语音技术，让用户更便捷地获取天气预报信息。
三、人工智能技术在天气预报中的具体应用1.气象监测人工智能技术可以通过无人机等方式，对大气环境进行分析，收集数据并存储，为天气预报员提供准确的数据支持。
同时，还可以通过远程监测手段，对全国各地的气象情况进行实时了解。
2.气象预测随着大数据技术和人工智能技术的日益发展，气象预测的准确率得到了显著提高。
例如通过机器学习技术，可以对历史数据进行大规模训练，提高对未来天气的预测准确率。
同时深度学习技术还可以应用于对雷暴、雪暴、沙尘暴等极端天气的预测。
3.气象决策人工智能技术不仅可以提高天气预报的准确率，还可以提高天气决策的效果。
例如通过给用户推送最佳穿衣建议等人类化服务，更好地满足用户的需求。
四、展望随着人工智能技术的不断发展，它的应用场景将会越来越广泛，预计在未来的年份里，智能气象系统将逐步成为天气预报的主导力量。
同时，由于气象预报涉及数据、算法和决策等多个环节，还需要进一步整合和优化各个环节之间的协同效应，以提高天气预报的准确率和决策效能。
人工智能时代,天气如何预报》阅读练习及答案
人工智能时代,天气如何预报》阅读练习及答案With the development of artificial intelligence。
XXX past。
XXX descriptive。
but now they are digital and grid-based。
For example。
China'XXX release weather forecasts for only 2400 towns。
with XXX。
in 2012.the nal XXX a new product called "fine-grained forecasting" for major cities。
XXX and temperature every 6 hours。
Despite this improvement。
it still did not meet the demands of us industries and the public。
To address this issue。
the concept of "grid-based forecasting" was introduced in China's fine-grained forecasting business。
This means that China and each city's n can be divided into many gridsof 5km x 5km or even 1km x 1km。
just like the XXX in each grid may vary。
and the public lives in these grids。
Compared to the us fixed-point forecasting。
grid-based forecasting is XXX。
《人工智能时代,天气如何预报》阅读练习及答案
阅读下文，达成16—19 题。
人工智能时代，天气怎样预告①天气预告的发展, 经历了从定性预告、描绘性预告向数字化、网格化预告的过程。
比如, 我国气象部门本来公布的城镇天气预告 , 内容只包含 2400 多个城镇的天气现象、高低平微风速风向预告 , 频率也不过一天三次 , 预告的时间精度和空间精度不够高。
②2012 年 , 国家气象中心推出了一个新的预告产品 , 即大城市精美化预告 , 该产品把全国省会城市、计划单列市 24 小时内的天气预告进行细化 , 每 6 小时展开一次预告 , 降水量能够预告到毫米。
但即使这样也不够精美, 不可以知足各行业及民众的需求。
③于是 , “网格预告”这一观点被引进到我国的精美化预告业务中。
怎样理解它呢?能够这样比喻 , 就像地球上的经纬网同样, 我们能够把中国以及每个城市所在的地区分解成很多个5公里×5公里甚至 1公里×1 公里的网格 , 而民众就是生活在这样的一个个网格中, 每个网格中的天气状况也会有所差别。
与本来的定点预告对比, 它在空间上更为精美, 也更具针对性。
拿北京的预告来说 , 本来的预告不过以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市的天气状况 , 但经过展开网格化预告, 北京的天气不再由一个定点来反应, 针对北京的气象服务和天气预告能够精美地反应在整座城市每个不一样的网格之中。
网格化预告的精美程度不单表此刻空间上, 还反应在能够每日以更高频率更新和公布上。
本来一天的天气预告只会波及一种天气现象, 此刻网格化预告能够做到全国范围内逐 3 小时预告。
随时随处 , 民众都能认识到自己目前所处的网格将来是什么样的天气, 能够清楚地认识气温、降水、风等多个基本气象因素。
除了对陆地上的网格进行预告外, 气象部门还将我国的责任海区区分为多个10 公里× 10 公里的网格 , 并进行海上能见度、海上狂风等因素的精美化预告。
④在原来的预告产品中 , 民众接触许多的就是气温、风和天气现象这三个因素, 而目前的陆地和大海预告产品就已细化到四大类18 个气象因素。
人工智能天气的新方法
人工智能天气的新方法近年来，随着人工智能技术的不断发展，人们享受到了越来越多的便利和创新。
而其中一个领域，即天气预报，也开始出现了许多新的方法和技术，使得天气预报更加准确和可靠。
本文将介绍人工智能在天气预报中的新方法，以及其带来的影响和优势。
一、人工智能与气象数据分析传统的天气预报主要依靠观测数据和数值模式的分析，但由于气象系统的复杂性和不完全性，传统方法难以准确地预测天气。
而人工智能技术通过对大量的气象数据进行学习和分析，可以更好地识别和掌握气象系统的规律。
例如，通过对历史气象数据的分析，人工智能可以学习到各种气象要素之间的相互关系和影响，从而提高天气预报的准确性。
二、人工智能与气象模型的结合气象模型是天气预报的重要工具，它通过数学和物理公式对大气进行建模和模拟，进而预测未来的天气情况。
然而，传统的气象模型往往存在偏差和误差，而人工智能技术的引入可以对气象模型进行优化和改进。
通过将人工智能技术应用于气象模型中，可以提高模型的精度和稳定性，进而提高天气预报的准确性和可靠性。
三、人工智能与卫星遥感数据的应用卫星遥感数据是获取大范围、高分辨率的气象信息的重要手段之一。
然而，卫星遥感数据的分析和处理需要耗费大量的人力和时间，而且由于数据量的庞大，往往存在遗漏和误差。
人工智能技术通过对卫星遥感数据的分析和处理，可以快速而准确地提取出有用的气象信息，并结合其他数据源进行预测和判断。
这样，天气预报的效率和准确性将得到大幅提升。
四、人工智能与气象预警的改进气象预警是保障人民生命财产安全的重要环节，然而传统的气象预警往往存在不准确和滞后的问题。
人工智能技术通过对气象预警数据的分析和处理，可以提高预警的准确性和实时性。
例如，通过对大量的气象数据进行实时监测和分析，人工智能可以快速判断气象灾害的发生和发展趋势，进而提前发布预警，以保障人民生命财产安全。
综上所述，人工智能技术在天气预报中的应用给我们带来了全新的方法和思路，使得天气预报更加准确和可靠。
AI技术在天气预报中的实际应用指南
AI技术在天气预报中的实际应用指南一、引言天气预报对我们日常生活和决策的影响举足轻重。
准确的天气预报能够帮助我们合理安排出行计划、农作物种植和航空运输等，而错误的预报则可能导致损失和不便。
近年来，随着人工智能（AI）技术的不断发展，其在天气预报领域中的应用也越来越受到关注。
本文将探讨AI技术在天气预报中的实际应用指南。
二、机器学习在天气模型构建中的应用1. 数据采集与处理：为了构建准确可靠的天气预报模型，需要大量高质量的观测数据以及辅助数据，如地理环境因素、能见度等。
AI技术可以自动提取和整合这些数据，并通过数据清洗、去噪声等方式进行处理，以提供更好的数据基础。
2. 特征提取与选择：从庞大的数据集中识别和提取与天气相关的特征是一个关键步骤。
传统方法通常需要人工参与，费时费力且容易出错。
而机器学习算法可以通过分析大量数据自动选取有效特征，从而提高模型预测准确性。
3. 模型训练与优化：机器学习算法可以根据历史观测数据和天气情况进行模型训练。
通过反复迭代优化模型参数，AI技术能够逐渐提高天气预报的准确性和可靠性。
4. 预测与评估：利用训练好的模型进行预测是AI在天气预报中的关键应用之一。
模型可以根据实时数据（如气象卫星图像、雷达回波等）对未来一段时间内的天气情况作出预测，并提供相应的置信度评估。
此外，利用历史数据与实际观测结果进行对比和评估，可以进一步改进模型效果。
三、深度学习在极端天气事件预警中的应用1. 数据挖掘与分析：深度学习技术可以挖掘海量的现有天气数据，发现其中隐藏的规律、趋势和异常事件，并将其纳入到建模过程中。
该方法充分利用了海量数据中的信息，有助于更好地捕捉极端天气事件的特征和形成机制。
2. 图像识别与处理：极端天气事件通常伴随着强烈的气象现象，如暴雨、台风和大风等。
利用深度学习技术，可以对气象卫星图像、雷达回波图像等进行自动识别和分析，从而及时发现并预警潜在的极端天气事件。
3. 模型构建与优化：深度学习算法在天气模型的构建过程中能够应用更复杂的神经网络结构，并通过训练优化方法提高预测性能。
《人工智能时代天气如何预报》阅读习题和答案
《人工智能时代,天气如何预报》阅读习题和答案《人工智能时代,天气如何预报》阅读习题和答案「篇一」人工智能安全性问题的根本问题，并不在于它能否真正超越人类，而在于它是否是一种安全可靠的工具和人类是否对其拥有充分的控制权。
就像高铁、飞机等交通工具那样，虽然它们的速度远远超过了人类，但人类拥有绝对控制权，所以人们相信它们是安全的。
为了实现对其控制的目标，首先需要对人工智能的自主程度进行限定。
虽然人工智能发展迅速，但人类智能也有自己的优势，比如目前人工智能的认知能力还远不如人类智能。
我们可以充分发挥人工智能在信息存储、处理等方面的优势，让它在一些重大事件上做人类的高级智囊，但最终的决定权仍在人类。
比如，当我们把人工智能应用于军事领域时，我们可以利用人工智能来评估危险程度，以及可以采取的措施，但是否应该发动战争、如何作战等重大决策，还是需要掌握在人类自己手里。
正如霍金斯所说的那样：“对于智能机器我们也要谨慎，不要太过于依赖它们。
”与限定人工智能的自主程度类似，我们也需要对人工智能的智能水平进行某种程度的限定。
从长远来看，人工智能是有可能全面超越人类智能的。
从人工智能的发展历程来看，尽管它的发展并非一帆风顺，但短短六十年取得的巨大进步让我们完全有理由相信将来它会取得更大的突破。
从世界各国对人工智能高度重视的现实情况来看，想要阻止人工智能的发展步伐是不现实的，但为了安全起见，限定人工智能的智能程度却是完全可以做到的。
我们应当还需要成立“人工智能安全工程”学科，建立人工智能安全标准与规范，确保人工智能不能自我复制，以及在人工智能出现错误时能够有相应的保护措施以保证安全。
人们对人工智能安全问题的担忧的另一主要根源在于，人工智能的复制能力远胜于人类的繁衍速度，如果人工智能不断地复制自身，人类根本无法与其抗衡。
因此，在人工智能的安全标准中，对人工智能的复制权必须掌握在人类手中。
同时，建立人工智能安全控制许可制度，只有人工智能产品达到安全标准，才允许进行商业推广和使用。
人工智能时代,天气如何预报(初中阅读)
人工智能时代，天气如何预报①天气预报的发展,经历了从定性预报、描述性预报向数字化、网格化预报的过程。
比如,我国气象部门原来发布的城镇天气预报,内容只包括2400多个城镇的天气现象、高低温和风速风向预报,频次也只是一天三次,预报的时间精度和空间精度不够高。
②2012年,国家气象中心推出了一个新的预报产品,即大城市精细化预报,该产品把全国省会城市、计划单列市24小时内的天气预报进行细化,每6小时开展一次预报,降水量可以预报到毫米。
但即便这样也不够精细,不能满足各行业及公众的需求。
③于是,“网格预报”这一概念被引进到我国的精细化预报业务中。
如何理解它呢?可以这样比喻,就像地球上的经纬网一样,我们可以把中国以及每个城市所在的区域分解成许多个5公里×5公里甚至1公里×1公里的网格,而公众就是生活在这样的一个个网格中,每个网格中的天气情况也会有所差异。
与原来的定点预报相比,它在空间上更加精细,也更具针对性。
拿北京的预报来说,原来的预报只是以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市的天气情况,但通过开展网格化预报,北京的天气不再由一个定点来反映,针对北京的气象服务和天气预报可以精细地反映在整座城市每个不同的网格之中。
网格化预报的精细程度不仅体现在空间上,还反映在可以每天以更高频次更新和发布上。
原来一天的天气预报只会涉及一种天气现象,现在网格化预报可以做到全国范围内逐3小时预报。
随时随地,公众都能了解到自己当前所处的网格未来是什么样的天气,能够清楚地了解气温、降水、风等多个基本气象要素。
除了对陆地上的网格进行预报外,气象部门还将我国的责任海区划分为多个10公里×10公里的网格,并进行海上能见度、海上大风等要素的精细化预报。
④在原先的预报产品中,公众接触较多的就是气温、风和天气现象这三个要素,而当前的陆地和海洋预报产品就已细化到四大类___16___个气象要素。
第一类是基本要素,即气温、降水、降水相态、风、云量、相对湿度等。
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人工智能时代,天气如何预报(初中阅读)
人工智能时代，天气如何预报
①天气预报的发展,经历了从定性预报、描述性预报向数字化、网格化预报的过程。
比如,我国气象部门原来发布的城镇天气预报,内容只包括2400多个城镇的天气现象、高低温和风速风向预报,频次也只是一天三次,预报的时间精度和空间精度不够高。
②2012年,国家气象中心推出了一个新的预报产品,即大城市精细化预报,该产品把全国省会城市、计划单列市24小时内的天气预报进行细化,每6小时开展一次预报,降水量可以预报到毫米。
但即便这样也不够精细,不能满足各行业及公众的需求。
③于是,“网格预报”这一概念被引进到我国的精细化预报业务中。
如何理解它呢?可以这样比喻,就像地球上的经纬网一样,我们可以把中国以及每个城市所在的区域分解成许多个5公里×5公里甚至1公里×1公里的网格,而公众就是生活在这样的一个个网格中,每个网格中的天气情况也会有所差异。
与原来的定点预报相比,它在空间上更加精细,也更具针对性。
拿北京的预报来说,原来的预报只是以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市的天气情况,但通过开展网格化预报,北京的天气不再由一个定点来反映,针对北京的气象服务和天气预报可以精细地反映在整座城市每个不同的网格之中。
网格化预报的精细程度不仅体现在空间上,还反映在可以每天以更高频次更新和发布上。
原来一天的天气预报只会涉及一种天气现象,现在网格化预报可以做到全国范围内逐3小时预报。
随时随地,公众都能了解到自己当前所处的网格未来是什么样的天气,能够清楚地了解气温、降水、风等多个基本气象要素。
除了对陆地上的网格进行预报外,气象部门还将我国的责任海区划分为多个10公里×10公里的网格,并进行
海上能见度、海上大风等要素的精细化预报。
④在原先的预报产品中,公众接触较多的就是气温、风和天气现象这三个要素,而当前的陆地和海洋预报产品就已细化到四大类___16___个气象要素。
第一类是基本要素,即气温、降水、降水相态、风、云量、相对湿度等。
以前,12小时的预报中就只反映一个要素值,现在有了更精细的逐3小时预报,可以反映不同时段的要素值。
第二类是环境气象要素,包含雾、霾、沙尘暴、能见度等。
第三类是灾害性天气要素,包含短时强降水、雷暴、雷暴大风、冰雹等强对流天气预报。
第四类是海上气象要素,在产品中具体体现为海上大风、海上能见度、海上天气现象等预报。
⑤与以前的天气预报相比,网格预报是精细定量的数字化预报。
在方便公众获取更精准更精细的天气预报之余,还将有助于预报员开展高影响天气预报和气象灾害风险预报预警,同时基于精细的智能网格预报开展的地质灾害、暴雨洪涝、高温干旱等影响预报准确率也会大大提高。
⑥未来,气象部门还将发展结合物理机理与数值预报大数据挖掘应用的智能预报技术。
一方面,基于数值预报机理的数理统计形成复杂预报模型、预报方法；另一方面,通过基于气象大数据的挖掘萃取、机器学习等,人工智能将与天气预报更深入地结合。
⑦人工智能对预报提出了挑战,但也给人类带来机遇。
击败世界围棋排名第一人柯洁的“阿尔法狗”发展到现在,已经脱离了靠大量棋谱来“喂养”的阶段,凭深度学习就能不断进步。
气象与围棋都有所不同,围棋虽然内部机理比较复杂但规则相对简单,而气象是个更为复杂的系统,受影响的因素太多。
比如降雨,即便水汽、湿度条件都满足了,但大气没有抬升水汽无法凝结,空气中没有“凝结
核”,雨滴也不会长大掉落地面。
因此,“智能”并不意味着预报员在这一过程中毫无“用武之地”。
预报员的优势在于丰富的经验和对关键天气形势的把握,在智能预报发展过程中,预报员多年的预报经验可以用来“喂养”机器和模型。
在灾害天气过程的预报服务中,预报员仍将发挥关键作用。
(作者：宗志平薛峰，有改动)
1. 通读全文，概括“网格预报”的优越性。
2. 第④段画线部分使用了哪些说明方法，有何作用？
3. 第⑦段加点词“喂养”的具体含义是什么？
4. 简述本文的说明思路。
答案解析
【答案】
1. “网格预报”的时间精度和空同精度高，可以提供更为细致和丰富的预报内容内；预报准确率大大提高。
2. 列数字、作比较．将当前的预报产品和原先的预报产品的气象要素数目进行比较，突出当前预报产品中气象要素的丰富多样。
3. 预报员对智能工具无法做出准确判断的天气进行具体分析和把握，以此对智能预报的不足加以补充和完善。
4. 首先介绍天气预报的发展过程；然后重点说明网格预报的优越性；最后指出未来天气预报将机一部完善智能预报技术。
【解析】
1. 试题分析：考查对文中重要信息的提取。
通读全文，整体把握，然后根据提干要求提取关键句作答即可。
可分析整理“与原来的定点预报相比，它在空间
上更加精细，也更具针对性”，“网格化预报的精细程度不仅体现在空间上，还反映在可以每天以更高频次更新和发布上”，“与以前的天气预报相比，网格预报是精细定量的数字化预报”“同时基于精细的智能网格预报开展的地质灾害、暴雨洪涝、高温干旱等影响预报准确率也会大大提高”等句。
2. 试题分析：考查说明方法的类型及其表达作用。
“三个要素”“细化到四大类”明显运用了列数字的说明方法。
“原先的预报产品……而当前的陆地和海洋预报产品就已细化到……”则运用了典型的作比较的说明方法。
有力的说明了“网格预报”做到了“精细化预报”。
3. 试题分析：考查对文章重要词语的理解。
要根据上下文的内容答出“喂养”的语境义。
原句为“预报员多年的预报经验可以用来‘喂养’机器和模型”，这里的“喂养”是指预报员对智能预报的不足加以补充和完善。
此句是说智能工具在预报天气出现漏洞的时候，预报员可以发挥很大的作用。
也就是“在灾害天气过程的预报服务中，预报员仍将发挥关键作用”。
4. 试题分析：考查说明文是说明思路。
通读全文，整体把握后再作答。
1、2自然段介绍的是天气预报的发展过程。
3—6段重点说明网格预报的优越性。
7段指出未来天气预报将是更加完善的智能预报技术。
答此类题，考生要学会抓住关键词句(语言标志)和段落，准确提取和归纳答题信息。
没有词语作为标志就要仔细阅读文章内容，读懂内容后用“首先……然后……接着……最后……”等术语作答。