使用Helios进行临近预报，获取精准实时天气信息

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使用Helios进行临近预报，获取精准实时天气信息

Amanda O'Connor 2021年6月1日星期二

关于天气预报，人们有很多看法，其中不乏对其准确性或缺乏准确性的讨论。对于被称为“临近预报”的短期预报尤其如此。

与预报不同，“临近预报”试图预测未来12小时内的天气。我们通常希望天气预报能给我们一个精确的“临近预报”——有时也确实如此。但由于预报是基于模型的，它充其量只是对当前或即将到来的天气状况的“概略”估计。

如果您能像看窗外一样轻松地了解实时天气状况，会怎样？L3Harris的埃里克·迪克森早在2012年6月29日就有了这个想法。那天，一场被称为“德雷科”的猛烈风暴系统从印第安纳州向新泽西州向东推进，横扫多个州。它产生了飓风级风力，阵风高达每小时91英里，造成了巨大的破坏。

通常无法对这类快速移动的局部事件发出警报。迪克森看到的可怕天气没有被预报，甚至没有被传统的天气观测平台发现。

当地新闻机构解释说，他们无法根据模型看到这一事件，但迪克森却在实时地、亲眼目睹。正是在那一刻，迪克森构思出了名为Helios®的技术。他假设，如果道路、建筑和校园中已经安装了摄像头，我们为什么不能“教会”摄像头“报告”在超局部范围内发生的状况。这些摄像头可以创造遍布全国的成千上万只“眼睛”，而不仅仅是依靠人眼观察。

多年来，Helios一直基于这一基本前提，发展成为一个利用人工智能（AI）通过大型地面摄像头网络探测天气发生及其影响的平台。这些网络能够捕捉到传统传感平台通常遗漏的高度局部化、快速移动的天气事件。这种及时的信息补充了传统的天气数据，提供了更完整的图景，从而改进天气预报和决策，提供更好的态势感知——或者说，实现临近预报。

负责做出与天气相关决策的组织，如美国国家海洋和大气管理局（NOAA），可以利用从Helios提取的信息来更新预报和警报。负责交通管理的人员可以了解导致拥堵的问题，增强旅行者信息，并为可变限速做出更好的决策。航空业人士可以获得实时的地面能见度和风力报告。

Helios API还允许用户为取证用途定制信息，以验证特定区域是否存在某些天气状况。这类信息可用于确认风灾或冰雹损害的保险索赔。由于Helios是动态的，新的应用不断被添加，例如模拟海事状况。具有API的额外摄像头系统可以添加到Helios网络中，以覆盖所需区域。

天气频道的“飓风专家”吉姆·坎托雷因临近预报严重风暴对人和环境的破坏性影响而闻名。但是，在他摄像机镜头之外，其影响却鲜为人知。人类临近预报员是训练有素的天气观测员，但他们无法覆盖整个道路网络，或者视线之外的许多地方。通过使用Helios，人们不必亲临险境就能看到并理解恶劣天气的全部影响。

借助Helios，可以通过标准网络浏览器查看天气，为公众提供了一个窗口，让他们能够实时监控当地正在发生的事件。卡特里娜飓风的许多受害者并不清楚，对新奥尔良构成最大威胁的不是最初的风暴潮，而是飓风过去很久后一处堤坝的溃决。虽然摄像头网络可能在恶劣天气中被摧毁，但在风暴来临前，广播公司可以精确地告知人们需要避开的区域，疏散协调员可以看到道路堵塞或交通流量大小。航运公司可以确认资产是否已转移并妥善安置。

在正常年份，雾、雪和冰等天气条件造成的死亡和重伤比其他更剧烈的天气事件还要多。事实上，每年因交通事故死于雾的人比死于龙卷风和飓风的总和还要多。然而，雾可能高度局部化，因此，当地方新闻或天气组织能够获取这种离散信息时，准确定位受能见度降低影响的特定区域可以挽救生命。