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中年|你永远不知道，卫星帮我们挡了多少灾( 三 )


中年|你永远不知道，卫星帮我们挡了多少灾
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正因如此 ， 近年来发射升空的绕地球飞行卫星数量显著增加 ， 截至今年3月底 ， 在轨卫星数量比2019年初增长了约16% 。
卫星功能越来越强大 ， 数量越来越多 ， 为地面输送回海量的对地观测数据 ， 令人尴尬的是 ， 如何解读这些数据 ， 却严重困扰着各国科学家 。
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传统的人工判读 ， 既无法保证效率 ， 也无法保证精度 ， 影响了科学家预测极端气候和事件的准确性 。
今年3月 ， 斯坦福大学气候科学家诺亚·迪芬博教授公布了一项研究 。 他重新审查了极端气候事件的历史论文 ， 将2006年-2017年极端气候事件的实际数据 ， 与1961年-2005年的预测数据进行对比 ， 发现现有天气研究系统和模型的预测结果存在严重偏差 ， 不仅低估了欧洲和东亚极端高温的实际天数 ， 在预测美国、欧洲和东亚的极端潮湿天数时 ， 偏差甚至高达50% 。
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“当我看到这个结果 ， 内心是崩溃的 ， 因为这表明我们此前分析极端气候事件的方法 ， 存在缺陷甚至完全错误 。 ”迪芬博教授说 。
究其原因 ， 就是各类预测模型中引入了过多主观因素 。
现代卫星每隔几个小时就能产生PB级别（1个PB等于1024个TB）数据 ， 涵盖温度、降水、天气系统变化等维度 ， 人工判读这些数据 ， 难以平衡效率与精度 。
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因此 ， 许多主流气候预测模型中 ， 部分参数只能依靠权威科学家依经验定义 ， 但经验往往并不可靠 。
奥地利气候专家道格拉斯·马拉恩博士就曾吐槽 ， “模型中存在一种人为的力量 ， 将模型拉向人为观察 ， 而这种力量甚至可能会改变模拟的气候变化 。 ”
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为了解决海量数据和人工判读的矛盾 ， 各国都在尝试向AI求助 。
美国哥伦比亚大学使用AI判读对云的观测数据 ， 预测云加热、辐射、温度等特征 ， 通过AI消除云层带来的误差之后 ， 全球气候变化、温室气体排放等模型预测效果大幅提升 。
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受加州大火启发 ， 美国萨罗科学公司正在结合AI和卫星遥感技术 ， 绘制加州地图 ， 以防止森林特大火灾再次发生 。
萨罗科学从PlanetLabs获取了Flock-1卫星星座提供的遥感数据 ， 每个像素大约3米 ， 可以清楚加州每棵树的位置 。
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萨罗科学再利用飞机装载激光雷达扫描森林 ， 测量树高 ， 最后将卫星遥感图和激光雷达图都输入到深度学习算法中 ， 用AI创建出了加州森林的超详细视图 。
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现在 ， 在加利福尼亚森林天文台地图工具上 ， 可以看到加州森林是由一个个绿点组成的绿色区域 ， 每一个绿点 ， 就代表一棵真实独立的树木 。
这款地图工具未来将在每年火灾季节结束后更新一次 ， 可以帮助森林管理人员和消防员更好地预测火势蔓延的速度和方向 ， 提前清除潜在危险 ， 防止大火再次发生 。
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