El Centro Meteorológico Nacional de China ha desplegado un modelo de conjunto de aprendizaje automático desarrollado por los Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen para las previsiones de intensificación rápida de los tifones.
El modelo, denominado Modelo de Conjunto de Aprendizaje Automático para la Previsión de Intensificación Rápida de Ciclones Tropicales, fue desarrollado por un equipo dirigido por Li Qinglan. Integra cuatro algoritmos de aprendizaje automático y emite una previsión de intensificación rápida cuando más de la mitad de los submodelos así lo predicen.
El modelo introduce dos índices cuantitativos, la relación mar-tierra y la relación de simetría, para revelar los vínculos físicos entre la simetría del núcleo interno y la intensificación rápida. Las pruebas demostraron que alcanzó una mayor probabilidad de detección y una menor tasa de falsas alarmas que el sistema del Centro Nacional de Huracanes de EE. UU. al simular ciclones tropicales desde 2016 hasta 2020.
La ingeniera superior del Centro Meteorológico Nacional, Lyu Xinyan, señaló que la tecnología de previsión de intensificación rápida a 24 horas proporciona ahora una referencia importante para la previsión de la intensidad de los tifones en China. Tifones como Rammasun en 2014, Hato en 2017 y Yagi en 2024 experimentaron una intensificación rápida antes de tocar tierra.
