葛躍輝 科技日報記者 王春
如何提高災害性氣象預報的精確度，全面了解氣象的演變趨勢，一直是氣象部門努力的方向。近年來隨著人工智慧的發展，氣象部門也開始利用人工智慧改進演算法和訂正短期預報，以求在海量天氣數據中及時捕捉氣象端倪，“防患于未然之中”，對氣象“算得更快，算得更準”。
為推動人工智慧與氣象領域內的深度應用，探討人工智慧在氣象領域內應用的瓶頸以及解決方案，上海市氣象局組織的“人工智慧與氣象防災減災”院士沙龍近日舉行，來自滬上的兩院院士、高校教授和企業代表共同就這一話題作深入探討。
“人工智慧與氣象防災減災”院士沙龍現場（圖片由主辦方提供）
在沙龍上，中國科學院院士、復旦大學大氣科學研究院院長張人禾表示，目前人工智慧已經初步應用於氣象領域之中，尤其在對大量氣象數據異常檢測，氣象類型的判斷，以及氣象演化的趨勢分析上。例如，基於人工智慧人臉圖像識別技術和數據分析技術，能夠快速判斷出衛星圖像中雲的類型和氣象雛形，基於AI融合，使大氣數據更加三維化、精細化，基於大數據分析相似颱風，並對颱風路徑行程和源頭作出識別。避免了氣象工作者用肉眼對圖像進行觀測造成的誤差，大大提高了氣象預報的科學性和精確性。
上海市氣象局研究員、上海中心氣象臺負責人馬雷鳴介紹到人工智慧在災害性天氣預報中，目前可應用在天氣監測、短臨預報（0-6小時）、短期預報（2-3天）三方面。在短臨預報中，應用卷積神經網路方法學習海量歷史雷達資料所反映的強對流天氣雷達回波特徵，進而推測出災害天氣未來1-2小時的演變趨勢。二是通過人工智慧大數據分析，對數值模式短期預報誤差作出訂正，了解數值模式與觀測差異究竟在什麼地方，使得對誤差的了解更加全面。去年世博會期間，已經將短臨方法投入應用。而在剛剛過去的“利奇馬”颱風“防禦戰”中，氣象局基於數值模式短期預報誤差訂正技術，使颱風風雨影響更加具體明確。這一技術是今年與復旦大學聯合開發的，是近年來氣象部門與高校合作研發的成果典型。目前這兩種技術已投入智慧網格降水預報之中，為日常科學性氣象預報提供了關鍵技術支撐。
針對人工智慧在氣象領域內的瓶頸，翁史烈院士認為人工智慧能否全面刻畫非剛性變形回波運動並且對氣象三維立體呈現出來是一個很大的挑戰，要重視電腦的算力提升和人工智慧的演算法創新，吸取人工智慧在服務業、製造業的經驗。劉玠院士提出一是要多方分析氣象數據，不僅僅要觀察和分析物理因素，還要考慮化學、天文和社會因素；二是要加強對大量數據的處理能力，促使氣象感知更加精確。秦大河院士提出下一步人工智慧方法可以應用在更長時效的預報如氣候變化預測之中。
據了解，上海氣象學會已經成立專門的人工智慧委員會，深入研究人工智慧在氣象領域內的應用，上海市氣象局也在推進與高校和企業的産學研合作，挖掘人工智慧在氣象領域內的發展潛力，從而更好地支撐特大城市的氣象減災和城市管理。