中國氣象數(shù)據(jù) 

當氣象遇見AI，能撞出怎樣的火花？

“最近美國遭遇寒潮和極端低溫是因為存在一個天氣系統(tǒng)，稱為‘極地高壓系統(tǒng)’，即一個非常強的冷空氣系統(tǒng)，來自北極地區(qū)，影響到美國大部分地區(qū)。這種強冷空氣系統(tǒng)會導致極端的低溫和寒風，并且可能導致降雪、冰雹和暴風雪等天氣現(xiàn)象。”

這是ChatGPT對于“為什么美國近期出現(xiàn)了低溫和寒潮”這一問題給出的部分答案，可以說是有理有據(jù)且充分翔實，讓氣象科普工作者調(diào)侃自己“快要失業(yè)了”。

對于氣象領域，人工智能可以參與到何種程度，應用效果如何呢？

從監(jiān)測而言，相較傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，深度學習模型能夠處理海量不同種類、不同結構的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中隱含的信息，例如可以實現(xiàn)高效自動的衛(wèi)星實況監(jiān)測和社會化觀測；自主檢查分析海量的觀測數(shù)據(jù)，從而大大節(jié)省人力。上海中心氣象臺利用衛(wèi)星多通道數(shù)據(jù)建立冰雹云識別和最大直徑估算的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對2021年4月30日的一次冰雹過程進行了成功的識別和預測。

對于氣象業(yè)務部門，利用人工智能技術進行災害性天氣的識別預警、短時臨近預報以及時效更長的數(shù)值預報誤差訂正是當前主要的應用途徑。國家氣象中心和部分省級氣象部門已開展了基于多源數(shù)據(jù)的人工智能預報產(chǎn)品研發(fā)和應用，在天氣預報業(yè)務中已發(fā)揮了重要作用。

預報預警方面，深度學習模型能夠靈活處理時空多維數(shù)據(jù)并提取多尺度特征，有望突破傳統(tǒng)客觀預報方法難以處理不同尺度天氣系統(tǒng)誤差的瓶頸。上海中心氣象臺通過與復旦大學計算機科學技術學院合作，充分發(fā)揮預報員經(jīng)驗和計算機專家特長，發(fā)展了基于星型網(wǎng)絡的ConvLSTM雷達外推模型和基于時空尺度自適應的模式降水訂正模型，能夠?qū)�強對流系統(tǒng)的生消演變和模式降水預報的位置及強度誤差進行訂正。在臺風“煙花”“梅花”等重大過程預報服務中，人工智能預報均提供了較好的技術支撐。近三年來，相關智能預報技術的應用推動上海強對流天氣年平均預警時效延長到60分鐘以上。

而在氣象服務領域，人工智能已經(jīng)能夠根據(jù)豐富的信息，編出一篇像樣的天氣類稿件了。除此之外，在能源氣象服務等領域，人工智能也能夠給出建議，解決供電需求供應的不匹配問題，從而減少電力浪費，實現(xiàn)有效管理。

來源 | 中國氣象局氣象宣傳與科普中心（中國氣象報社）

編輯 | 中國氣象局氣象宣傳與科普中心（中國氣象報社）全媒體記者 楊勝藍