中新網(wǎng)北京7月6日電 (記者 孫自法)國際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表兩篇聚焦研究人工智能(AI)天氣預(yù)報潛力的氣候科學(xué)論文，分別提出兩種AI天氣預(yù)報方法，第一種方法最多能提前一周預(yù)測全球氣候模式，另一種方法能預(yù)測短時天氣，如極端降水事件。

　　這些AI協(xié)助天氣預(yù)報方法與現(xiàn)有方法的準(zhǔn)確率相當(dāng)，或是能預(yù)測此前很難預(yù)測的天氣現(xiàn)象。不過，在考慮這些新方法如何以及是否能補(bǔ)充或取代現(xiàn)有預(yù)報系統(tǒng)前，仍需傳統(tǒng)天氣預(yù)報領(lǐng)域的進(jìn)一步評估和參與。

　　據(jù)論文介紹，天氣預(yù)報在幫助拯救生命和最小化財產(chǎn)損失方面起著關(guān)鍵作用，尤其是在氣候變化導(dǎo)致極端氣候事件愈發(fā)頻繁的情況下。目前為止，最準(zhǔn)確的預(yù)報系統(tǒng)為數(shù)值天氣預(yù)報，這種方法主要依賴物理方程，但對算力的要求很高，而且速度通常很慢，單次模擬需要好幾個小時。近年來，一些基于AI的方法具有使天氣預(yù)報速度顯著加快的潛力，但準(zhǔn)確率通常不及數(shù)值天氣預(yù)報。

　　第一篇論文通訊作者、中國華為云田奇和同事報道了名為盤古氣象(Pangu-Weather)的基于AI的天氣預(yù)報系統(tǒng)，最多能提前一周預(yù)測全球天氣。該模型使用39年的全球再分析天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。盤古氣象的預(yù)測準(zhǔn)確率相當(dāng)于全世界最好的數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)——歐洲中期天氣預(yù)報中心使用的綜合預(yù)報系統(tǒng)，同時在相同的空間分辨率下速度要快1萬倍以上。盤古氣象還能用一個3D模型對各個高度水平進(jìn)行預(yù)測，比其前任AI系統(tǒng)提供了更完整和細(xì)節(jié)的預(yù)測結(jié)果。

　　在另一篇論文中，論文共同通訊作者、美國加州大學(xué)伯克利分校Michael Jordan、中國清華大學(xué)王建民和同事等報道了NowcastNet模型，其通過結(jié)合物理規(guī)律和深度學(xué)習(xí)來實時預(yù)報降水。臨近預(yù)報是指非常短期的天氣預(yù)報，最多提前6小時，因此能提供即時天氣的詳細(xì)信息。臨近預(yù)報對于極端降水事件的風(fēng)險預(yù)防和危機(jī)管理非常重要?；诿绹椭袊睦走_(dá)觀測數(shù)據(jù)，NowcastNet最多能提前3小時對2048千米×2048千米的區(qū)域進(jìn)行高分辨降水預(yù)測。

　　62名氣象學(xué)家對不同模型的極端降水預(yù)測能力和價值進(jìn)行了評估，NowcastNet在約70%的預(yù)測中超過其他領(lǐng)先方法，排名第一。該研究結(jié)果表明，其在降雨率上的預(yù)測優(yōu)勢，尤其是之前被認(rèn)為很難預(yù)測的極端降水事件。

　　《自然》同期發(fā)表同行專家的“新聞與觀點”文章認(rèn)為，人工智能在天氣預(yù)報任務(wù)方面“潛力巨大”，也提醒“其中的風(fēng)險要求氣象學(xué)家學(xué)習(xí)設(shè)計、評估和解讀這類系統(tǒng)”。(完)