智東西4月13日消息，近期，CNN等多家媒體報導了蘋果公司對天氣應用Dark Sky的收購，稱蘋果計劃在7月前把該款App從安卓平臺下架。這是蘋果首次收購第三方天氣應用。
粗略統計，僅與iOS13系統兼容的天氣App就有100多個，蘋果自家也有天氣應用。在這種前提下，Dark Sky憑藉什麼優勢得到科技巨頭蘋果的青睞？被納入到iOS閉環生態之中？
傳統天氣預報播報未來24小時天氣，不夠準確也已過時，而在開源的世界裡，播報未來10分鐘的天氣變化並不是難題。
Dark Sky正是一款以分鐘級別準確預測用戶所在地未來一小時降雨情況的應用。隨時隨地，只要用戶打開應用，它會迅速基於用戶定位播報天氣。比如，當前地區5分鐘後有強降雨、將持續15分鐘等。
正如其所標榜的那樣，Dark Sky是目前「最準確的超本地化天氣信息來源」App。
有趣的是，Dark Sky並不是基於氣象學方法做出天氣預測，而是別出心裁地只採用了大數據分析模型。
Dark Sky的主創團隊也十分「特別」。三位創始人中，Adam Grossman是物理學出身，Jay LaPorte和Jack Turner研究計算機科學。團隊其他成員則是網絡開發人員和後端工程師。換句話說，整個團隊都沒有氣象學背景。
就是這樣一群半路出家的「氣象工作者」，做出了這款倍受好評的天氣應用。
▲Dark Sky聯合創始人：Jay LaPorte（左），Adam Grossman（中），Jack Turner（右）
一、大數據分析：剝離幹擾信息，準確插值預測
據Dark Sky聯合創始人亞當·格羅斯曼（Adam Grossman）介紹，Dark Sky使用的雷達數據均來自美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）。
NOAA運營著一個覆蓋面極廣的氣象監控網絡。該網絡由超過140個雷達組成，對美國全境和一些其他地方形成了覆蓋。法律規定美國公民可以免費獲取這些雷達數據。
Dark Sky團隊以二進位格式下載這些數據，之後再進行必要的四步處理。
1、FANN分離噪聲和非噪聲
除了有用的氣象數據，雷達網絡還會收集到一些噪聲，比如地面反射波、蟲鳥的遷徙活動和一些人類活動等。這些信息有可能被誤認為是降水信號。因此，第一步要對雷達數據進行篩選。
據悉，噪聲大部分由低強度數據組成（即圖中淺藍色區域）。Dark Sky團隊會先將所有低強度數據不加區分地刪除。但是，除了噪聲數據以外，這一步操作也移除了風暴前緣和後緣的有價值數據。而這部分丟失的數據對於預測降雨情況至關重要。
為了彌補這部分數據的丟失，Dark Sky團隊引入了AI技術，使用快速人工神經網絡庫（FANN）建立模型。
研究人員發現，噪聲數據不僅是低強度的，而且具有一種可識別的「紋理」。經過大量的數據訓練後，FANN模型能夠準確地識別出這種「紋理」，進而將數以千計的雷達數據分為兩類：噪聲和非噪聲。
研究人員稱訓練過程需要持續一段時間，但最終得到了一個簡潔、快速的程序。該模型可以識別90~95%的噪音，幾乎沒有誤報。
▲數據分離結果
2、CV算法，提取風暴速度
氣象系統是典型的非線性動力系統，十分混亂複雜。在進行天氣預測時，要考慮到許多因素，比如複雜的流體動力學原理、地球的旋轉角度、地勢的不平坦情況、注入系統的太陽能等等。
這也是一個世紀以來，氣象學家設計出了各種複雜模型，但仍無法提供準確天氣預測的原因。
但是，Dark Sky團隊注意到，氣象系統的變化在更小的時間尺度上會趨於線性。例如，在天空飄動的積雲會更傾向於以相對直線運動。
當把時間尺度縮小時，降水帶也會更加連貫，甚至在幾分鐘的時間間隔內表現為線性變化。有一些情況下，這個線性過程可以持續一個小時或更久。
為了量化這個過程，研究人員引入了計算機視覺（CV）模型。利用開源計算機視覺庫OpenCV中的光流與目標跟蹤算法，研究團隊對多個雷達圖像幀進行了比較，創建出了一個速度分布圖。
為了使結果更加直觀，研究人員用顏色替換箭頭，製作出一張三通道圖像。圖像中，紅色代表x方向的速度，藍色代表y方向的速度，綠色代表風暴強度的變化。
3、GPU完成預測和動畫製作
研究人員會將速度圖像輸入iPhone或iPad上的GPU，風暴預測過程和動畫製作過程都在GPU中完成。
研究人員指出，由於不同風暴的特徵差異、地理環境的不同等，預測結果會有所出入。例如，如果風暴更連貫和穩定，能夠預測的時間就會更長。
▲動畫效果
4、誤碼監測
為了保證預測的準確性，Dark Sky團隊會對每一次預測進行誤碼監測。
據介紹，研究人員會用預測結果與實際天氣情況進行對比，從而確定預測的誤差有多大。此外，研究人員還會對每個雷達站進行實時檢查，從而保證預測結果的準確性。
根據ForcastWatch4月份報導，去年一年DarkSky在美國加利福尼亞州聖荷西的預報準確率達到了80.91%，今年三月份達到87.93%。
二、集成GPS定位，進行微氣候調整
除了準確的預測，Dark Sky的另一大賣點是「超本地化（Hyper-local）」。為了實現超本地化的功能，Dark Sky需要獲取用戶的準確定位信息。
根據外媒FastCompany報導，Dark Sky會根據地球上某個點的物理參數，對雷達圖像的預測結果進行調整。這些參數包括用戶所在地的海拔、坡度、到最近水域的距離、熱島效應情況等。
進行微氣候調整後，預測結果會更加精準。例如，假如GPS信號顯示用戶正在湖邊，預測的氣溫可能就會略微升高，更符合用戶的體感溫度。
三、宗旨：向用戶呈現所有可能性
研究團隊認為，大數據分析提供了一種提高天氣預報準確性的手段，但是人類永遠不可能100%地準確預測天氣。為了向用戶傳達這種觀念，Dark Sky中的預測結果總是以百分比形式顯示。
Dark Sky聯合創始人格羅斯曼認為這種顯示方式提供了一定的透明度。「（以往的）天氣預報缺少的最重要的東西是誤差和不確定性。」他說到。
結語：Dark Sky指明天氣預報新思路
Dark Sky按照大數據分析而非氣象學方法來做天氣預測，還集成了GPS定位功能，實現了在較短時間內的精準預測，由此吸引了大批受眾，被稱為最準確的天氣預報App。
但是，研究團隊也指出Dark Sky的短板是無法進行較長時間範圍的預測，正如創始人格羅斯曼所說：「我們的系統無法預測未來6個小時內的狀況。」
有相關人士指出，蘋果正是看中了Dark Sky在短時間內的精準預測能力，或將把Dark Sky整合到自己的天氣應用中。目前蘋果未就這種說法發表評論，但品牌戰略家、用戶體驗設計師Parker Ortolani據此設計出了一版概念圖。
參考信源：CNN，FastCompany，phoneArena，iMore，ForcastWatch