高质量数据集典型案例 | 面向灾害天气场景的强对流天气人工智能应用训练数据集

主要观点总结

本文介绍了一个面向灾害天气场景的强对流天气人工智能应用训练数据集，由中国气象局申报，国家气象信息中心推荐。该数据集为了解决中小尺度强对流天气的预报难题而研发，具有良好的质量和标注，可直接用于模型训练。文章背景介绍了强对流天气的特点和人工智能在天气预报中的潜力。方案和成效部分详细介绍了数据集的构建过程，包括数据筑基、破解标注难题和赋能应用三个方面。创新点包括构建了良好的产学研用研发生态和填补了国内强对流天气人工智能应用训练数据集的空白。文章还提到了数据集的研发背景、研发过程和应用效果，以及其在中国气象局的应用场景和赋能。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景

介绍了强对流天气的特点和人工智能在天气预报中的潜力。

关键观点2: 数据集构建目的

解决中小尺度强对流天气的预报难题。

关键观点3: 数据集的构建过程

包括数据筑基、破解标注难题和赋能应用三个方面。

关键观点4: 创新点

包括构建了良好的产学研用研发生态和填补了国内强对流天气人工智能应用训练数据集的空白。

关键观点5: 数据集的应用效果

数据集有效赋能局地强对流天气智能预报及人工影响天气防雹作业等典型应用场景，支撑预报评分提升近10%。