Заманауи платформалық шешімдер негізінде ауа-райын болжауға арналған ақпараттық технология

Ауа райын болжау ауыл шаруашылығы мен энергетикадан туризм мен көлікке дейінгі көптеген салалар мен қызметте маңызды рөл атқарады. Соңғы жылдары ақпараттық технологиялар ауа-райын болжау мүмкіндіктерін едәуір арттырып, дәлірек және уақтылы деректерді қамтамасыз етті. Бұл мақалада ауа райын болжауда қолданылатын инновациялық ақпараттық технологиялар және олардың қазіргі тәжірибеге әсері қарастырылады. Ол метеорологиялық деректердің үлкен көлемін басқару үшін бұлтты есептеулерді және деректер қоймасын пайдалануды ерекшелейді, дәлірек болжау модельдерін жасауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, мақалада әртүрлі көздерден ауа райы деректерін жинауды жеңілдететін және нақты уақытта локализацияланған ауа райы болжамын жеңілдететін заттар Интернеті (IoT) мен сенсорлық желілердің интеграциясы талқыланады. Жасанды интеллект (AI) және машиналық оқыту әдістері де олардың үлкен деректер жиынын талдау, үлгілерді анықтау және болжау дәлдігін жақсарту қабілетіне тексерілуде. Соңында, мақала соңғы пайдаланушыларға ауа райы туралы ақпаратты тиімді жеткізу үшін кеңейтілген деректерді визуализациялау әдістерінің маңыздылығын көрсетеді. Осы ақпараттық технологияларды пайдалану арқылы ауа-райын болжау дамуды жалғастыруда, әртүрлі салаларға мүмкіндік береді және шешім қабылдау процестерін жақсартады. 

1. Бауэр П., Торп А. и Брюне Г. (2015). Тихая революция численного прогноза погоды. Природа, 525(7567), 47-55.

2. Бхаттачарья Б., Чен Ю. и Рашид К. (2018). Приложения облачных вычислений в прогнозировании погоды: обзор. Журнал больших данных, 5(1), 1-18.

3. Браун, Т.Б., и Харрис, Н.Л. (2019). Спутниковое дистанционное зондирование погоды и климата: Обзор. Междисциплинарные обзоры Wiley: Изменение климата, 10 (5), e593.

4. Ди, Д.П., Уппала, С.М., Симмонс, А.Дж., Беррисфорд, П., Поли, П., Кобаяши, С., ... и Витарт, Ф. (2011). Реанализ ERA-Interim: конфигурация и производительность системы усвоения данных. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества, 137(656), 553-597.

5. Хакер, Дж. П., МакКоллум, Дж., и Ричардсон, Д. (2018). Использование искусственного интеллекта для улучшения прогнозирования погоды. Бюллетень Американского метеорологического общества, 99(7), 1331–1339.

6. Лаверс Д. и Вилларини Г. (2019). Достижения в понимании и моделировании внетропических циклонов: результаты семинара HAPPI. Бюллетень Американского метеорологического общества, 100(8), ES253-ES256.

7. Ли Дж., Ли З. и Чжан Х. (2019). Прогнозирование погоды путем интеграции больших данных: опрос. Исследования больших данных, 15, 35–42.

8. Моханти С.П., Скорич Б., Коллиер К.Г. и Тенг Х. (2017). Интернет вещей (IoT) в эпоху больших данных: возможности, проблемы и технологии. Большие данные и когнитивные вычисления, 1(1), 1-24.

9. Ричардсон Д. и Фаулер Х.Дж. (2017). Прогнозирование риска экстремальных климатических явлений с использованием статистических моделей: международное сравнение. Экстремальные погодные и климатические явления, 15, 10–20.

10. ВМО (Всемирная метеорологическая организация). (2021). Руководящие принципы по службам прогнозирования и предупреждения о воздействии многих опасных явлений.