Data science

Học máy chiếu sáng tình trạng ngập lụt nghiêm trọng ở Trung Tây

Lũ lụt vừa tàn phá Tây Âu, hỏa hoạn đang tàn phá Bờ Tây và các nhà dự báo đang dự báo một mùa bão Đại Tây Dương bận rộn hơn bình thường: thời tiết cực đoan đang gia tăng và nó sẽ không sớm biến mất. Tại Stanford, các nhà nghiên cứu đang áp dụng công nghệ máy học để tìm hiểu các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt này – cụ thể là lượng mưa cực đoan và lũ lụt ở Trung Tây. “Chúng tôi biết rằng lũ lụt ngày càng trở nên tồi tệ hơn,” tác giả chính Frances Davenport, một nghiên cứu sinh tại Trường Khoa học Trái đất, Năng lượng & Môi trường của Stanford, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với Rob Jordan của Stanford. “Mục tiêu của chúng tôi là tìm hiểu lý do tại sao lượng mưa cực đoan ngày càng tăng, từ đó có thể dẫn đến những dự đoán tốt hơn về lũ lụt trong tương lai.” Lũ lụt ở Trung Tây chiếm phần lớn các thảm họa lũ lụt ở Hoa Kỳ – do đó là trọng tâm của các nhà nghiên cứu – và nhóm nghiên cứu đã nghiên cứu các khu vực của lưu vực sông Mississippi và Missouri, những nơi đặc biệt dễ bị ngập lụt ngay cả trong vùng Trung Tây. Sử dụng dữ liệu lượng mưa từ 40 năm trước, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một thuật toán học máy định hướng xung quanh dữ liệu lưới để nhận ra các dạng tuần hoàn đi kèm với lượng mưa cực lớn. Thuật toán được đào tạo đã chứng minh độ chính xác cao. “Thuật toán mà chúng tôi sử dụng xác định chính xác hơn 90 phần trăm của những ngày mưa lớn, cao hơn hiệu suất của các phương pháp thống kê truyền thống mà chúng tôi đã thử nghiệm,” Davenport nói. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu đã có thể tận dụng thuật toán để hiểu rõ hơn về các yếu tố nhân quả ở cấp độ khí tượng và khí hậu: các kiểu áp suất khí quyển tăng đều hàng năm, độ ẩm khí quyển cao chảy từ Vịnh Mexico, v.v. Tiếp theo, các nhà nghiên cứu đang hướng tới việc mở rộng phương pháp tiếp cận của họ, kiểm tra phạm vi thời tiết khắc nghiệt trong không gian lớn hơn. Davenport nói: “Mặc dù ban đầu chúng tôi tập trung vào vùng Trung Tây, nhưng cách tiếp cận của chúng tôi có thể được áp dụng cho các khu vực khác và được sử dụng để hiểu những thay đổi trong các sự kiện cực đoan một cách rộng rãi hơn,” Davenport nói. “Điều này sẽ giúp xã hội chuẩn bị tốt hơn cho các tác động của biến đổi khí hậu.” Vì vậy, các nhà nghiên cứu cũng đang lên kế hoạch dự đoán các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt sẽ diễn ra như thế nào trong tương lai. Đồng tác giả Noah Diffenbaugh, giáo sư tại Trường Khoa học Năng lượng & Môi trường của Trường Trái đất, Stanford, cho biết: “Cách tiếp cận mới này để tận dụng các kỹ thuật máy học đang mở ra con đường mới trong hiểu biết của chúng ta về nguyên nhân cơ bản của việc thay đổi thái cực. “Điều đó có thể cho phép các cộng đồng và những người ra quyết định chuẩn bị tốt hơn cho các sự kiện có tác động lớn, chẳng hạn như những sự kiện cực đoan đến mức nằm ngoài kinh nghiệm lịch sử của chúng tôi.” Để tìm hiểu thêm, hãy đọc bài báo tại đây và báo cáo từ Rob Jordan của Stanford tại đây.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button