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260天气预报和人（rén）工智能有着天然耦合的关系。天气预报需要大（dà）量的、多种多样（yàng）的资料（liào），人工智（zhì）能天生就是处理大数据（jù）的工具；现（xiàn）有资料的时空数（shù）据（jù）密度不够，人工智能具有对不（bú）完全不确定信息的推（tuī）断能力；此外人工智能还可以总结专家的知（zhī）识经验，提（tí）高平均预（yù）测水（shuǐ）平以（yǐ）及利用统（tǒng）计与数值模式中（zhōng）无法利用的抽象预报知识等。
更（gèng）快速、更高效是天气预报不懈（xiè）的（de）追求。但随着观测卫星、雷（léi）达和传感（gǎn）器网络持续不断（duàn）地产生大量（liàng）数据，如何（hé）处理海量的、多（duō）种多样的气象资料成为天气预报的一个挑战（zhàn）。而（ér）人工智能出色的大数据处（chù）理能力成为助力天气（qì）进（jìn）一步精准预（yù）报的重要工具。
近日（rì），我国（guó）南方多地持（chí）续多（duō）日的暴雨天气（qì）导致各地水位上涨，险情频发，部分地区不同程度受灾。目（mù）前救（jiù）援工作正在紧张有序进行（háng）中，各式各样的“智（zhì）能+”手段也（yě）正广泛运用到天气（qì）预（yù）测、抗（kàng）洪抢险中，为高效调度决策（cè）提（tí）供科学依据（jù）。
那（nà）么，人工智能在极端天气预报（bào）、灾害预警及救（jiù）援方面有哪些（xiē）具（jù）体（tǐ）应用呢？就相关问题，记者近日采访了国家气象中心高级工程师朱（zhū）文剑。
应用大幅（fú）提（tí）升 深（shēn）度神经网（wǎng）络使预报准确率提高40%
2010年（nián）以来（lái），随着（zhe）新一（yī）代信息（xī）技（jì）术引发的信（xìn）息环（huán）境与（yǔ）数据基础（chǔ）变（biàn）革，海量（liàng）图像、语音、文本等（děng）多模态数据不断（duàn）涌现，计算能（néng）力的大幅提升，使得人（rén）工智（zhì）能迎来（lái）爆发期。那么，目前在（zài）天气（qì）预报中，人工智（zhì）能究竟发挥了哪些作用？
“最近两三年，国外人工智能在天（tiān）气预报（bào）领域的应用大幅（fú）增长，并且呈现出由（yóu）传统的（de）机器学习向深度学习发展的趋势。”朱文剑表示。
目前，人工智能在天气预报领域的应用包括观测数据（jù）质量控制、数值模式（shì）资料同化、数（shù）值模式（shì）参数化（huà）、模式后处理、天气系统识别、灾（zāi）害（hài）性天气（台风、强对流、雾霾等）监测和临（lín）近预报（bào）、预报公文自动制作（zuò）等（děng）方面。
朱文剑介绍（shào）说，相比传统机（jī）器学（xué）习（xí）方法（fǎ），深度学习在（zài）海量数据处理、图像识别与处理、非线性时空预测方面（miàn）具有较明显优（yōu）势（shì）。目前欧洲中期天气预（yù）报（bào）中心已经将深度学习用于卫星观（guān）测资（zī）料的同化分析。而（ér）在气象（xiàng）卫星资料应用方（fāng）面，人工智（zhì）能同样具（jù）有（yǒu）巨（jù）大前景，如用于卫星观测图像修（xiū）复、基（jī）于卫星观测的天气系统识别、时空降尺度、数据（jù）同化等。
“国内（nèi）气象行业对人（rén）工智（zhì）能技（jì）术的（de）关（guān）注度也正在快速（sù）提高。”朱文剑表（biǎo）示，中央气象台在（zài）定量降水融合预报、强对流天气分类潜势预报、台风智能检索、预报公（gōng）文自动制作等方（fāng）面采用了（le）人工智能技术，取得（dé）鼓舞人心的效果（guǒ）。例（lì）如，中央气象台和清华大（dà）学联（lián）合开发出的一种基于深度神经网络的（de）雷达（dá）回波外推（tuī）方（fāng）法，该方法（fǎ）比之（zhī）前运用传（chuán）统方法进行回波预报的准确率提（tí）高约40%。
凭（píng）借超强算力 灾（zāi）害性临近预报预警（jǐng）结果（guǒ）超越人（rén）类
“以前巡堤，要靠（kào）人到（dào）现场看，再通过口述、笔记记录反馈巡查情况（kuàng），汛情研判效率较（jiào）低。”近（jìn）日，江西九江（jiāng）共青城市农业农（nóng）村水利局标准化项目部经（jīng）理王（wáng）嘉龙（lóng）说，如今系统自动记录（lù）管辖段水情变化，实时显示堤防沿线视频监控（kòng）画面（miàn），一旦（dàn）发现异常，管理（lǐ）员即将画面配以文字描述及时上传，研（yán）判效率（lǜ）大幅（fú）提高。
“更高（gāo）更快更强”是天气预报不懈的追求，更高分（fèn）辨率、更快给出结（jié）果（guǒ）、更（gèng）准确的预测等追求考（kǎo）验着现代大气科学（xué）。“人工（gōng）智能凭借（jiè）其超（chāo）强的计（jì）算能力（lì）和强（qiáng）大的算法，在某（mǒu）些方面的能力（lì）已经远远（yuǎn）超过了人类。”朱文剑指出。
比如，美国有一个关于雷暴生命史的实时预测（cè）模型（xíng）做出的预报结（jié）果已明显优（yōu）于人的主观（guān）经（jīng）验，调查表明在该（gāi）项（xiàng）业务上，预报员在（zài）面（miàn）临模棱（léng）两可（kě）的情（qíng）况下，更愿意（yì）相信（xìn）人工智能的预报结果（guǒ）。
朱文（wén）剑介绍说，国外已实（shí）现（xiàn）基于深度神经网络（luò）和气象卫星观测资料的数据同化算法研发（fā），在一定的准确率容忍范（fàn）围内，与传统（tǒng）方法相（xiàng）比（bǐ），人工智能（néng）方法（fǎ）的计（jì）算效率（lǜ）可大幅提高（gāo）。近年（nián）来（lái），欧洲中期天气预报中心较为（wéi）全面地评估了人工（gōng）智能（néng）技术在天气预报数（shù）值模式中各个（gè）技术环节的应用潜力，对人工智能的应用给出乐（lè）观的（de）预期，并已在部（bù）分（fèn）环（huán）节如物理过程参数化中开（kāi）展技（jì）术试验。
据介绍（shào），目前（qián）对于冰雹、短（duǎn）时强降水（shuǐ）、雷暴大（dà）风等灾（zāi）害性天（tiān）气（qì）的临近预报预警（6小时以内），国外气象科学家基于人工（gōng）智能技术，结合多种（zhǒng）遥感观测和快速更新的数值模（mó）式预（yù）报资料（liào），预报（bào）准（zhǔn）确率已超过人（rén）类预报员，但这些技术还处于研究或实验阶段，尚未形成（chéng）业务支撑（chēng）能力。目前对于持续性暴雨（yǔ）、极端强（qiáng）度暴雨的预报则具有一（yī）定的难（nán）度，不过，行业从业者正在努力借助包括人工智（zhì）能技术在内的多种技术（shù）攻克这一难题（tí）。
据了（le）解，人工智能用于观测数据质量控制，如用于气象雷达回波（bō）的（de）质（zhì）量控制，滤除地物等非气象回波（bō），国内某些气象科技（jì）企（qǐ）业在这方面做了很（hěn）多工作；用于数（shù）值模式产品后处理，可（kě）以提高准确率（lǜ）和（hé）产品（pǐn）的时空分辨率，如中央气象台和清华大学合（hé）作研（yán）发（fā）的格点降水订正和超分辨率处理算法，可在保证准确率的（de）同（tóng）时，有着（zhe）更（gèng）高的计算效率（lǜ），并能输出（chū）超高（gāo）分（fèn）辨率的智能网（wǎng）格预报产品。
物联网技术加（jiā）持 未（wèi）来每个人都（dōu）可能成（chéng）为（wéi）气（qì）象数据源
天气影响消（xiāo）费行为、交通（tōng）物流，甚（shèn）至决（jué）定（dìng）体（tǐ）育竞赛的（de）胜负，因此人们需要精准的（de）天气预报。那么，在灾（zāi）害预（yù）警中，大数（shù）据如何分析研判做（zuò）出决策（cè），促使AI对于极端天气的预测更为精（jīng）准呢？
朱（zhū）文剑介绍说，大数据有四大特（tè）性：数据体量大（dà）、数据类型繁（fán）多（duō）、处理速度（dù）快和商业价（jià）值高。在灾害预警中可以充（chōng）分发挥其前3个特点，最终实现其（qí）高价值。尤其是可以充分（fèn）利（lì）用历（lì）史（shǐ）上（shàng）长时序的多种来源（yuán）的资料，比如人（rén）口分布数据、历（lì）史上的气候数据、地形数据、受灾数（shù）据、来（lái）自于气象、水（shuǐ）文（wén）等多种观测来源的实况数据等构（gòu）建智能分析模型，再结合气象部门提供（gòng）的实时高分辨率智能网格预报数据，利（lì）用智能分（fèn）析（xī）模型快（kuài）速进行影响分析，为（wéi）决策提供支撑。
为了加强台风、强（qiáng）对流、雾霾（mái）等灾害性天气（qì）的智能化监（jiān）测和（hé）预报，各地气象监测部门均（jun1）对（duì）于利用人工智能（néng）进行精准预报进行了探索。“如基于卷积神（shén）经网络的雨带（dài）订（dìng）正技术以及卷积神经网络的雾霾格点化预（yù）报技术，中央气象台自主研（yán）发了冰雹、短时强降（jiàng）水、雷暴大风等分类强对流短时短期预报技术（shù）；上（shàng）海市气象局研发的基（jī）于机器学习的无缝隙短时临近预报技（jì）术；深圳市气象（xiàng）局和香港天文台合（hé）作研（yán）发的雷达（dá）回波临近预报技术（shù）等。”朱文剑（jiàn）说。
此外，中央气象台与国内一些科（kē）研院所展开合作：与（yǔ）北京邮（yóu）电（diàn）大（dà）学联合研发的基（jī）于机（jī）器学（xué）习的台风定强技术（shù），和清（qīng）华大学（xué）合作研发的基于深度（dù）学习的雷达回波（bō）临近预报技术等。
目前气象单位通过卫星、雷达等设（shè）备监测天气，而今后物联网（wǎng）技术（shù）或将引（yǐn）领天气预（yù）报进入一个全新的时代。朱文剑认（rèn）为：“在物（wù）联网技术的帮（bāng）助下，任何物品，包（bāo）括手（shǒu）机、车辆、雨伞等都（dōu）可能成为（wéi）潜在的获取气象数据的通道（dào），尤其是随着可穿戴设备的（de）不断发展，未来（lái）每（měi）个人都可能成为气（qì）象数据源。以色列创业公司ClimaCell借由物联网技（jì）术，将（jiāng）行人的手机（jī）、路灯、监视器变成（chéng）气象侦测器，可获得时间分辨（biàn）率至分钟级、空间分辨率精细至（zhì）街道的温度、降水（shuǐ）、风向风速（sù）等观测（cè）数据。”
有专家提（tí）出（chū），天气预报和人工（gōng）智能有着天然耦合的关（guān）系。天气预（yù）报需要大量（liàng）的、多种多样的资料（liào），人工智能天生就（jiù）是处理大（dà）数据的工具；现有资料的时空数据密度（dù）不够，人工智能具有对不完全（quán）不确定（dìng）信息（xī）的推断能力；此外人工智能还可以总结专家（jiā）的知识经（jīng）验，提高平均预测（cè）水平以及利用统计与数值模式（shì）中无法利用的抽象预报知识等。
