每年，恶劣的天气都会危及数百万人的生命，并造成全世界数十亿美元的损失。宾夕法尼亚州立大学信息科学技术学院(IST)和AccuWeather公司的新研究发现了一种方法，利用大数据来更好地预测这些威胁。
该研究小组由Mohammad Mahdi Kamani，IST教授James Wang、Farshid Farhat和AccuWeather公司的气象学家Stephen Wistar组成，他们已经开发出一种新的方法来识别雷达图像中的弓形回声。卡玛尼说:“气象学与大数据、计算机视觉和数据挖掘算法结合起来，可以达到更快、更可靠和准确的结果。”他们的研究论文发表在《应用软件软计算》(the journal of Applied Soft Computing)上，并由国家科学基金会(NSF)资助。
James Wang认为以计算机为基础的方法可以为气象学家提供第三个视角，在弓形回声的情况下，这种自动检测对于早期识别恶劣天气、拯救生命和资源至关重要。
Wistar解释说:“在雷暴中，弓的回声是比另一个移动得快的部分。正如它的名字所暗示的，一旦天气条件完全形成，它就像弓的形状。这可能真的被夸大了，但是这很重要，因为这就是你可能会受到严重破坏的地方，那里的树木会倒塌，屋顶会被炸掉。”
但目前，当恶劣天气条件刚刚开始形成时，这些现象很容易被预测者忽视。为了解决这一问题，研究集中在自动检测弓回声的检测上。通过借鉴美国国家海洋和大气管理局(NOAA)收集的大量历史数据，可以自动识别出它们开始形成的瞬间。James Wang介绍说，这是他们项目的基本目标——向气象学家提供帮助，使他们能够更快、更准确地做出决定。
通过不断监测NOAA的雷达图像，该算法能够扫描整个美国，并随时随地发出警报。在活跃的恶劣天气下，当资源很可能分散时，它能够提供即时的开发通知。
卡玛尼认为这只是第一步，随着检测算法的到位，他们希望有一天能预测到在它们形成之前的弓形回声。最终的目标是有更多的时间提醒人们撤离或者准备好迎接直线风。
这种通过更快、更精确的预测，潜在的影响可能是巨大的。Wistar说:“如果你能提前得到一个警告，获得10到15分钟时间的撤离，这是一个巨大的进步。”
如果可能的话，这对气象学家来说是一个真正的飞跃。看到这在展望气象学的未来时，研究人员看到了大数据应用的无限潜力。研究人员说：“我们能做的事情太多了，如果我们能更好地预测严重的雷暴，我们每年都能拯救生命。”
