如何評價阿里雲的颱風預測新API?

11-27

如題。正在申請使用 _(:з」∠)_
請問有沒有人知道他的歷史數據從哪裡來？
颱風路徑預測使用的數據量和演算法是什麼樣的？
以及積水預測是如何處理的，就我所知學界還沒有成熟的理論去判斷颱風甩尾導致的降水吧 _(:з」∠)_
有沒有颱風範圍和壓強場的預測系統呢？
由本人的感覺，颱風數據也不算大數據，機器學習看起來並不是太靠譜？【如果實時數據間隔短，遠海也有網格那麼另當別論，但是這樣精度也必然不太高，數據同化(data assimilation)又是大問題吧？
怎麼評價阿里雲對於颱風預測的新嘗試呢？
解決方案 - 颱風預測

這個我覺得沒有什麼需要問的，因為關於颱風的預測這兩年的進展也就這麼一回事，都是公開的，觀測手段也非常明確。

歷史數據不可能超出各大全球模式的再分析資料，幾個國家的氣象部門整理的颱風 best track 數據。觀測數據數據不可能超出常規地面、探空、衛星、雷達以及美國獨家的飛機偵測資料。所有這些資料，美國的是最全的，也是最公開的；其它的不公開的資料也並非具有極高的密級，對於個人來說有門檻，但是對於機構來說，只取決於自己的決心。

神經網路這類技巧用於氣象數據，應該是七十或者八十年代的事情。專家系統的嘗試在也是八九十年代的事情。

這個和四五十年代，第一次引入計算機作天氣預報時統計方法流行的原因一樣，已有數值預報模式並不成熟，要消耗的計算量過大以致於在當時看來非常不現實。於是嘗試統計方法來進行預測。引入專家系統的想法也是如此。但事實上，重劍無鋒，多少年下來，別的嘗試多有反覆，數值模式則是一往無前的樣子。像積水預測這些一般都是使用多家數值模式與水文模式進行耦合。工程上的實現並不複雜。

至於阿里雲搞的這個，目前看上去只是一兩家服務商折騰的項目，商務政務這類，政府出錢，氣象局組織，外包給服務商，借一個阿里雲的名頭。也許服務商和阿里有合作關係。不過和阿里搞合作，……，評價到此為止。

歐洲中心、日本、中國的颱風預報都是公開的，包括但不限於路徑、強度、降水，直接看就行了，要求高可以買詳細的數據。不知道阿里雲做的什麼，反正不會比上述幾家的更靠譜。颱風甩尾是什麼沒聽說過。
做預報需要的數據量很大，主要是觀測資料，題主說的演算法大概是指數值模式，各家的模式具體怎麼調參數是不公開的，模式大體是依據物理公式寫的。

就目前所知道阿里離做氣象團隊的規模，能做的最多是整合資料。沒有看技術說明，不知道新不新。

颱風的預報主要還是看數值預報。如置頂評論所說。機器學習/AI歷史上經歷了幾波，這一次的突破的代表是圍棋。技術的進步當然能夠使得演算法實用性增加，而並不是無限的，在氣象領域的應用值得嘗試但能解決的問題還是有限。