天气预测：AI 如何为我们 “算” 出未来的天空？

在日常生活中，天气对我们的影响无处不在。无论是计划一场户外野餐、安排商务出行，还是进行农业生产、工业作业，准确的天气预报都至关重要。近年来，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，它在天气预测领域的应用也日益广泛，正在逐步改变传统的天气预测模式，为我们带来更精准、更及时的天气信息。那么，AI 究竟是如何应用于天气预测的？它给天气预测带来了哪些变革和挑战？让我们一起来深入探讨。

一、传统天气预测方法：数值天气预报的原理与局限

（一）数值天气预报的原理

数值天气预报（Numerical Weather Prediction，NWP）是传统天气预测的核心方法。它基于大气动力学和热力学的基本方程组，通过对这些方程进行离散化处理，利用超级计算机来求解，从而模拟大气的运动和演变，进而预测未来的天气状况。

具体来说，气象学家首先需要收集大量的初始数据，包括全球各地的气温、气压、湿度、风速等实时气象数据。这些数据来自于地面气象站、气象卫星、海洋浮标、探空气球等多种观测手段。然后，将这些初始数据输入到数值天气预报模型中。模型会根据大气运动的物理规律，将地球的大气层划分为一个个微小的网格，在每个网格点上对大气运动方程进行计算，模拟大气在不同时刻的状态。通过逐步迭代计算，就可以预测出未来不同时间段的天气情况，如温度、降水、风力风向等气象要素的变化。

（二）传统数值天气预报的局限

尽管数值天气预报在过去几十年中取得了显著的进步，为我们提供了较为可靠的天气预报信息，但它仍然存在一些局限性。

1. 计算复杂度与时效性：数值天气预报模型需要求解非常复杂的方程组，涉及到大量的网格点和时间步长的计算。随着对预报精度要求的提高，网格分辨率越来越高，计算量呈指数级增长。这就对超级计算机的计算能力提出了极高的要求，即使是最先进的超级计算机，完成一次全球范围的数值天气预报模拟也需要花费数小时的时间。这在一定程度上限制了预报的时效性，难以满足对一些突发天气事件进行快速预报的需求。
2. 初始数据的不确定性：数值天气预报的准确性高度依赖于初始数据的精度和完整性。然而，由于地球表面的复杂性以及观测手段的限制，我们无法获取到大气中每一个点的精确数据。在海洋、极地、高山等地区，观测站点相对稀疏，数据存在较大的不确定性。此外，观测仪器本身也存在一定的误差。这些初始数据的不确定性会在数值模拟过程中不断传播和放大，从而影响最终的预报结果。
3. 物理过程的简化与近似：大气中存在着许多复杂的物理过程，如云的形成与消散、降水的产生、大气边界层的相互作用等。在数值天气预报模型中，为了能够在有限的计算资源下进行求解，不得不对这些物理过程进行简化和近似处理。然而，这些简化和近似可能无法完全准确地描述真实大气中的物理现象，导致预报结果与实际天气情况存在偏差。特别是对于一些小尺度、强对流天气系统，如雷暴、龙卷风等，由于其物理过程非常复杂，数值天气预报模型的预报能力相对较弱。

二、AI 在天气预测中的应用方式

（一）数据驱动的天气预报

1. 深度学习模型的应用深度学习模型在数据驱动的天气预报中发挥着核心作用。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在处理卫星、雷达图像数据方面具有独特优势。卫星图像可以提供全球范围内的云图信息，雷达图像则能实时监测降水区域和强度。CNN 通过构建多层卷积层和池化层，可以自动提取图像中的特征信息，如云层的形状、纹理、移动方向等，从而对未来的天气变化进行预测。例如，通过对一系列连续的卫星云图进行分析，CNN 可以预测云团的移动路径和发展趋势，进而推断出降水的可能性和大致区域。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）及其变体，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），则更擅长处理时间序列数据。气象数据中的温度、湿度、气压、风速等都是随时间变化的时间序列数据。RNN 及其变体能够捕捉到数据中的时间依赖性和长期趋势，通过对历史气象数据的学习，预测未来时刻的气象要素值。例如，LSTM 可以学习到温度在一天内的变化规律以及不同季节的温度变化模式，从而对未来几天的温度进行较为准确的预测。

1. 时空序列预测时空序列预测是将地理空间信息（如经纬度、地形等）和时间维度相结合，对未来天气状态进行预测的方法。在 AI 应用中，通过将气象数据与地理信息数据进行融合，可以更全面地考虑天气变化的影响因素。例如，地形对气流的阻挡和抬升作用会影响降水的分布和强度。利用深度学习模型，可以将地形数据作为输入特征之一，与气象时间序列数据一起进行训练，从而使模型能够学习到地形与天气之间的复杂关系，提高降水预报的准确性。此外，考虑到不同地区之间气象要素的相互影响，还可以采用图神经网络（Graph Neural Network，GNN）等模型，将地球表面的各个区域看作图中的节点，通过节点之间的连接关系来模拟气象要素在空间上的传播和相互作用，进一步提升时空序列预测的精度。
2. 数据融合技术为了提升数据的覆盖率和分辨率，AI 在天气预测中广泛应用数据融合技术。气象数据来源多样，包括卫星、地面站、海洋浮标、无人机等。每种数据源都有其优势和局限性，例如卫星可以提供大面积的观测数据，但分辨率相对较低；地面站数据分辨率高，但分布不均匀。数据融合技术通过将多源数据进行整合和分析，充分发挥各种数据源的优势，弥补其不足。在降水预报中，可以将卫星观测的云顶高度信息、雷达探测的降水强度信息以及地面雨量站的实测降水量数据进行融合。利用机器学习算法，对这些不同来源的数据进行加权处理，生成更准确、更全面的降水场信息，从而提高降水预报的精度。此外，还可以通过数据融合技术将不同类型的气象数据与社会经济数据（如城市热岛效应相关数据）相结合，进一步挖掘天气变化与人类活动之间的潜在关系，为城市精细化气象服务提供更丰富的信息。

（二）气候预测与长期趋势分析

1. 模式识别与规律发现在气候预测与长期趋势分析中，AI 的重要作用之一是从海量的历史气候数据中识别模式和发现规律。气候系统是一个高度复杂的非线性系统，其变化受到多种因素的综合影响，如太阳辐射、大气成分、海洋环流、陆地表面过程等。通过对长时间序列的气候数据进行分析，AI 模型可以发现一些隐藏的模式和关联。例如，通过对过去几十年的海洋温度数据和大气环流数据进行学习，AI 模型可以识别出厄尔尼诺现象（El Niño）和拉尼娜现象（La Niña）发生时海洋温度和大气环流的异常模式，以及这些异常模式与全球范围内极端天气事件（如飓风、干旱、暴雨等）之间的关联。利用这些模式识别结果，就可以对未来的气候异常事件进行预测，并评估其可能带来的影响。
2. 降尺度技术全球气候模型（Global Climate Model，GCM）通常以较大的空间尺度（如百公里级别）对全球气候进行模拟，其输出结果对于研究全球和区域气候趋势具有重要意义。然而，在实际应用中，如农业生产、水资源管理、城市规划等领域，往往需要更精细的局部气候信息。降尺度技术就是将全球气候模型的低分辨率输出转化为局部高分辨率预测的方法。AI 在降尺度技术中发挥着重要作用，通过机器学习算法对高分辨率的区域气象数据和全球气候模型输出数据之间的关系进行学习和建模。例如，可以利用深度学习模型，将全球气候模型预测的大尺度气候变量（如大气环流、温度、降水等）作为输入，同时结合区域的地形、土地利用类型等地理信息数据，训练模型来预测该区域内更精细网格（如公里级别）的气候要素值。这样就可以为地方决策者提供更具针对性和实用性的气候预测信息，帮助他们更好地应对气候变化带来的挑战。
3. 不确定性量化气候预测存在着较大的不确定性，这是由于气候系统的复杂性、初始条件的不确定性以及模型本身的误差等多种因素导致的。为了评估预测结果的可信度，需要对不确定性进行量化。AI 中的概率模型，如贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network），可以用于不确定性量化。贝叶斯神经网络通过在模型参数上引入概率分布，不仅可以得到预测结果的均值，还可以得到预测结果的不确定性区间。在气候预测中，利用贝叶斯神经网络对历史气候数据进行训练，模型可以学习到数据中的不确定性特征，并根据这些特征预测未来气候的不确定性范围。例如，在预测未来某一地区的降水变化时，模型不仅可以给出降水变化的平均估计值，还可以给出一个概率分布，表明在不同降水变化量下的可能性大小。这样的不确定性量化信息对于决策者制定风险管理策略具有重要参考价值，他们可以根据不确定性的大小来合理安排资源，降低气候变化带来的潜在风险。

（三）与传统数值模型的结合

1. 参数化改进传统数值天气预报模型中，为了简化计算，对一些复杂的物理过程采用了参数化方案来描述。然而，这些参数化方案往往存在一定的局限性，不能完全准确地反映真实大气中的物理过程。AI 可以通过机器学习方法对这些参数化方案进行优化和改进。例如，在云微物理过程的参数化中，云的形成、发展和降水的产生涉及到许多复杂的物理过程，如云雾滴的凝结、碰并、蒸发等。利用大量的观测数据和机器学习算法，可以训练模型来学习云微物理过程中各种参数与实际观测结果之间的关系，从而对传统的云微物理参数化方案进行调整和优化，使其更符合实际大气中的物理规律，提高数值天气预报模型对云、降水等天气现象的模拟精度。
2. 初始条件优化初始条件的准确性对数值天气预报的结果至关重要。AI 中的数据同化技术可以更高效地生成初始场，提高初始条件的精度。数据同化是将观测数据与数值模型的背景场进行融合，以获得更准确的初始状态估计的过程。传统的数据同化方法通常基于变分原理或卡尔曼滤波算法，计算过程较为复杂且对计算资源要求较高。而利用深度学习中的变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）等模型，可以对观测数据和背景场数据进行特征提取和重构，通过学习两者之间的差异和相似性，更有效地将观测数据融合到数值模型的初始场中。例如，VAE 可以对卫星观测的大气温度、湿度等数据和数值模型生成的背景场数据进行处理，找到一种最优的融合方式，使得生成的初始场既能保留观测数据中的有效信息，又能与数值模型的物理框架相匹配，从而减少初始条件的不确定性，提高数值天气预报的准确性。
3. 混合建模混合建模是将 AI 预测结果与传统数值模型相结合的一种有效方式。由于 AI 模型在处理复杂数据模式和快速预测方面具有优势，而传统数值模型在物理过程描述和长期趋势模拟方面较为可靠，将两者结合可以充分发挥各自的长处。在短期天气预报中，可以先用 AI 模型对当前的气象数据进行快速分析和预测，得到一个初步的预报结果。然后，将这个 AI 预测结果作为一种附加信息，与传统数值模型的输出进行融合。例如，可以通过加权平均的方式，根据不同的预报时效和天气情况，合理调整 AI 预测结果和数值模型输出结果的权重，得到最终的天气预报产品。这样的混合建模方式可以在一定程度上修正传统数值模型在短期预报中的误差，同时提高预报的时效性和准确性。在长期气候预测中，也可以采用类似的方法，先用 AI 模型对历史气候数据进行模式识别和趋势分析，为传统全球气候模型提供一些辅助信息和初始条件的优化建议，然后再结合全球气候模型进行更深入的模拟和预测，从而提高长期气候预测的可靠性和精度。

三、AI 助力天气预测的实际案例

（一）Google 的 GraphCast

Google 的 GraphCast 是利用 AI 进行天气预测的一个典型案例。它基于图神经网络（GNN）构建，能够在 1 分钟内预测未来 10 天的全球天气，其精度超过了传统的数值天气预报模型。GraphCast 将地球的大气层看作一个图结构，其中每个节点代表一个特定位置的大气状态，节点之间的边则表示不同位置之间的相互作用关系。通过对大量历史气象数据的学习，GraphCast 能够捕捉到大气状态在空间和时间上的复杂传播模式。与传统数值天气预报模型相比，GraphCast 具有显著的速度优势。传统模型需要数小时才能完成一次全球范围的模拟，而 GraphCast 仅需 1 分钟即可生成未来 10 天的全球天气预测。这使得气象部门能够更及时地获取天气信息，对突发天气事件做出更快速的响应。在预测精度方面，GraphCast 通过对海量数据的深度挖掘和学习，能够更准确地捕捉到一些细微的天气变化特征，在一些关键气象要素的预测上表现出比传统模型更高的准确性，为全球气象预报提供了一种全新的高效解决方案。

（二）华为 Pangu-Weather

华为 Pangu-Weather 使用了 3D 神经网络结构，直接对气压、温度、风速等关键气象变量进行预测。它能够在高分辨率下快速生成准确的全球天气预报。Pangu-Weather 的 3D 神经网络结构可以充分考虑大气在三维空间中的相互作用和变化。通过对大量多源气象数据的学习和训练，模型能够理解不同气象要素之间的复杂关系以及它们在空间和时间上的演变规律。在实际应用中，Pangu-Weather 能够提供高分辨率的天气预报，例如在一些地区可以将预报的空间分辨率精细到公里级别，时间分辨率提高到分钟级别。这对于城市精细化气象服务、灾害性天气预警等具有重要意义。在城市交通管理中，高精度的天气预报可以帮助交通部门提前预测道路积水、结冰等情况，采取相应的应对措施，保障交通顺畅。在灾害性天气预警方面，Pangu-Weather 能够更准确地预测强对流天气、暴雨等灾害性天气的发生时间和地点，为人们提前做好防范提供更可靠的依据，有效减少灾害造成的损失。

（三）中国气象局的相关 AI 模型应用

1. “风清” 大模型中国气象局发布的人工智能全球中短期预报系统 “风清”，在汛期预报服务中发挥了重要作用。“风清” 大模型可在 3 分钟内预报未来 15 天逐 6 小时全球天气。检验表明，“风清” 大模型对关键物理量的预报在短期和长期预报中均具有较明显优势，能与数值预报模式形成良好互补。在今年汛期的一次江淮流域梅雨锋暴雨过程中，对于雨带何时北抬这一关键问题，“风清” 大模型提前给出了准确的预报意见，指出影响该雨带位置的副高和急流活动不会北抬，雨带将继续维持在江淮流域，这一预报结果与实况高度贴合，为预报员提前作出模式预报订正提供了有力支持，帮助相关部门更好地制定防汛应急决策。
2. “风雷” 大模型“风雷” 是中国气象局的人工智能临近预报系统。在今年汛期多次北京强对流过程中，“风雷” 取得了较好的效果。它一般能提前 1 个小时给出飑线形态的预测，成为预报极端大风的重要依据。“风雷” 使用我国累积 7 年的雷达资料，构建了一套 “数据 - 算力 - 平台” 全流程临近预报系统，显著提高了公里尺度下 0 至 3 小时雷达回波的预报能力，较业务产品提升 33%，并且能够在 3 分钟内生成未来 0 至 3 小时、逐 6 分钟的雷达回波产品，将强回波预报技巧提升 25%。通过应用深度学习和生成式人工智能技术，“风雷” 有效解决了对流生消这一短时临近预报中长期存在的难题，在强对流天气的临近预报方面实现了重大突破，为城市应对强对流天气提供了更精准、及时的预警信息。
3. “风顺” 大模型“风顺” 是人工智能全球次季节 — 季节预测系统。自启用以来，针对今年汛期我国主雨带的实时预测取得了较好的预报效果。特别是在 6 月 16 日至 7 月 2 日造成洞庭湖大堤溃口的持续性降水过程中，“风顺” 能够提前预报出长江中下游地区降水异常偏多的特点。这一预测结果为相关地区提前做好防洪准备工作提供了宝贵的时间，有助于减少洪涝灾害造成的损失。“风顺” 通过对大量历史气候数据和实时气象数据的分析和学习，能够捕捉到次季节至季节尺度上气候系统的变化规律和趋势，为我国的气候预测和防灾减灾工作提供了重要的技术支撑。

（四）地方气象局的 AI 应用成果

1. 陕西省气象台的风速客观预报模型陕西省气象台通过引入先进的人工智能技术，成功研发出一套高精度的风速客观预报模型，该模型针对性地服务于华山西峰太华索道运行安全。由于华山地区地形复杂，风速变化受地形影响显著，传统的天气预报方法难以满足索道安全运行对风速预报精度的要求。陕西省气象台利用机器学习算法，对华山地区多年的气象观测数据以及地形数据进行深入分析和建模。通过不断优化模型参数，使其能够准确捕捉到地形与风速之间的复杂关系。该模型能够提前数小时对华山索道区域的风速进行精准预报，为索道运营部门提供了可靠的风速信息。当预测到风速可能超过索道安全运行阈值时，运营部门可以提前采取相应措施，如暂停索道运营，确保游客的生命安全和索道设施的正常运行。
2. 广东省气象局的灾害性天气预警算法得益于深厚的气象数据积累和人工智能算力的提前布局，广东省气象局成功构建了雷暴大风、冰雹、龙卷等分类识别预警算法并实现业务试运行。自 2021 年以来，广东省灾害性天气的有效预警提前量稳步提升，2023 年