在全球氣候變暖的背景下，近年來，全球范圍內(nèi)，極端天氣事件呈現(xiàn)增多、增強(qiáng)、時(shí)空分布更加復(fù)雜多變等趨勢。天氣無常，也加大了天氣預(yù)報(bào)工作的難度。利用人工智能，可顯著提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。

目前，天氣預(yù)報(bào)除了依靠預(yù)報(bào)員的綜合判斷外，主要采用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，通過處理由氣象衛(wèi)星、觀測臺(tái)站、雷達(dá)等收集到的觀測資料，求解描寫天氣演變的大氣動(dòng)力學(xué)方程組，進(jìn)而提供天氣氣候的預(yù)測信息。這一過程涉及大量計(jì)算，耗費(fèi)較長時(shí)間與較大的計(jì)算資源。

人工智能方法以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)，通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法高效處理海量數(shù)據(jù)，減少計(jì)算量、節(jié)省計(jì)算資源。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能分析大量歷史數(shù)據(jù)間隱藏的非線性關(guān)系，更準(zhǔn)確地厘清地球系統(tǒng)現(xiàn)象間復(fù)雜的因果關(guān)系。中國深圳氣象局建立的基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)外推模型，可以在5—10分鐘內(nèi)有效預(yù)測未來0—6小時(shí)的降水?？梢?，將人工智能應(yīng)用到傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中，可加快天氣預(yù)報(bào)速度并提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

對于極端天氣氣候事件，準(zhǔn)確及時(shí)的預(yù)報(bào)有助于降低損失、挽救生命。無論是提前幾小時(shí)的短臨預(yù)報(bào)，還是提前幾個(gè)月甚至一兩年的氣候預(yù)測，人工智能都有“用武之地”，可以快速識(shí)別可能導(dǎo)致極端災(zāi)害事件的氣象條件。比如，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院和英國利茲大學(xué)利用人工智能開發(fā)出閃電預(yù)測模型，僅使用基本的氣象數(shù)據(jù)就可以提前10—30分鐘發(fā)出30公里半徑內(nèi)的雷暴預(yù)警，預(yù)測準(zhǔn)確率接近80%。再如，南京信息工程大學(xué)和韓國全南大學(xué)合作，利用人工智能改進(jìn)對厄爾尼諾現(xiàn)象的季節(jié)—年際預(yù)測，比現(xiàn)有模型的預(yù)測準(zhǔn)確率提高10%—20%。

不過，對人工智能究竟能在多大程度上改進(jìn)天氣預(yù)報(bào)和氣象服務(wù)，也存在爭議。人工智能的本質(zhì)是通過對過去天氣形勢的學(xué)習(xí)，預(yù)測未來的天氣情況，而實(shí)際的天氣過程千變?nèi)f化，一個(gè)變量微小的擾動(dòng)都會(huì)改變未來天氣狀況。同時(shí)，人工智能也格外依賴數(shù)據(jù)的精確程度，觀測數(shù)據(jù)有細(xì)小差異，預(yù)測結(jié)果就會(huì)相差甚遠(yuǎn)。此外，人工智能常被比喻為“黑箱模型”，該方法只能得出天氣預(yù)測結(jié)果，但其科學(xué)性以及可解釋性較弱。

雖然有局限性，但人工智能在預(yù)報(bào)天氣領(lǐng)域的應(yīng)用已獲得業(yè)界認(rèn)可，越來越多的國家正在對“人工智能+氣象”進(jìn)行布局。歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心發(fā)布了2021—2030年戰(zhàn)略規(guī)劃，提出未來10年將人工智能完全融入數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和氣候服務(wù)中。美國國家大氣研究中心正推動(dòng)一項(xiàng)研究計(jì)劃，深化人工智能在天氣氣候領(lǐng)域中的應(yīng)用。中國設(shè)立了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃，支持人工智能地學(xué)應(yīng)用研究，還設(shè)立了氣象聯(lián)合基金，關(guān)注人工智能氣象應(yīng)用技術(shù)。隨著人工智能技術(shù)的不斷提高，天氣預(yù)報(bào)會(huì)更加準(zhǔn)確，智能氣象時(shí)代將加速到來。

(作者為南京信息工程大學(xué)氣候與應(yīng)用前沿研究院院長)

關(guān)鍵詞： 智能氣象 加速 準(zhǔn)確率 天氣預(yù)報(bào)