直播预热 | 智能化时代到来，人工智能如何赋能气象预报？

人工智能正在彻底改变气象预报的方式。从提高预报准确性到应对极端天气，AI技术正在为气象科学带来革命性的变化。

在气象预报中，神经网络是最常用的人工智能技术之一。它能够模拟人脑的神经元结构，通过多层次的连接和训练，表达复杂的非线性过程。例如，中央气象台利用深度卷积神经网络对海量热带低压云图进行分析，成功判别了热带气旋的生成和发展。这种方法比传统的数值预报模型更加准确和高效。

支持向量机（SVM）是另一种广泛应用于气象预报的AI技术。它通过核方法进行非线性分类，已被用于识别和预报龙卷等极端天气事件。耶鲁大学的研究人员使用随机森林方法改进了全球辐射再分析数据集中的误差，这种方法在解决小样本和非线性问题中表现出特有的优势。

决策树模型因其简单易用、计算速度快、稳健性强等特点，在气象领域得到了广泛应用。例如，上海中心气象台与复旦大学合作，提出了基于深度序回归技术的数值模式订正机器学习算法，有效改进了数值模式降水空报现象，延长了雷达外推强降水预报的时效。

AI技术显著提高了气象预报的准确性，特别是在应对极端天气方面发挥了重要作用。例如，Google公司利用深度学习技术，提供了空间分辨率1公里、时间分辨率1-3小时的美国大陆雨雪预报。这种高分辨率的预报对于雷暴、龙卷风等局部天气现象特别有用。

AI与传统的数值预报模式并非对立，而是互补的关系。AI可以改进模式的物理表达，例如通过机器学习方法优化对流参数化方案。同时，AI还可以用于订正模式误差，上海中心气象台基于AI模型订正后的降水预报准确率评分明显高于其他客观预报方法。

然而，AI在气象预报中的应用也面临着一些挑战。首先是数据质量和可用性的问题，特别是在气象监测基础设施有限的地区。其次是AI模型的可解释性问题，深度学习网络常被视为“黑匣子”，难以理解预测过程。此外，运行AI模型所需的大量计算资源也是一个挑战。

为了解决这些挑战，需要将AI与人类专业知识相结合。气象学家可以使用AI作为增强能力的工具，同时利用自身的经验和判断来验证和解释AI预测结果。通过持续改进AI模型，提高其透明度和可解释性，可以逐步建立用户对AI预测的信任。

展望未来，AI在气象预报中的应用前景广阔。它不仅能够提高预报的准确性，还能够帮助我们更好地理解和应对气候变化带来的挑战。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在气象科学中发挥越来越重要的作用，为人类社会的可持续发展提供有力支持。