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264天气预报和人工智能有着天然耦合的关系。天气预报需要大量的、多种多样的资料，人工智能（néng）天生就（jiù）是处理大数据的工具；现（xiàn）有资料的（de）时空（kōng）数据密度不够（gòu），人工智能具有对（duì）不完全不确定信息的推断能（néng）力；此（cǐ）外人工智能还可以总结专家的（de）知识经（jīng）验，提（tí）高平均预测水平以及利（lì）用统计（jì）与数（shù）值模式中无法利用的抽象预报知（zhī）识等。
更快（kuài）速、更高效是天气预（yù）报不懈的追求。但随着观测卫星、雷达和传（chuán）感器网络（luò）持续不（bú）断地产生大量数据，如何处理海量的、多种多样的气象资料成为（wéi）天气预报的一个挑战。而人（rén）工智（zhì）能出色（sè）的大（dà）数据处理能力（lì）成为助力天气进一步（bù）精（jīng）准预报（bào）的重要工具。
近日，我（wǒ）国南方（fāng）多地持续多日的暴雨（yǔ）天气导致各地水位上（shàng）涨，险情频发，部分（fèn）地（dì）区不同程度受灾。目（mù）前救援（yuán）工作正在（zài）紧张有序进行中，各式各样的“智能+”手段也正广泛运（yùn）用到天（tiān）气预测、抗洪抢险（xiǎn）中，为（wéi）高效调度决策（cè）提供（gòng）科学依（yī）据。
那么，人工智能在极端天气预报、灾害预警及救援方面有（yǒu）哪些具体应用呢？就（jiù）相关问（wèn）题，记者近日采访（fǎng）了国家气象中心高级（jí）工程师朱（zhū）文剑。
应（yīng）用大幅提升 深度（dù）神经网络（luò）使预（yù）报准确率提高40%
2010年以来，随（suí）着新（xīn）一代信息（xī）技术（shù）引发的信息环境与（yǔ）数据基础变革，海量图像（xiàng）、语（yǔ）音、文本等多模态数据不断涌现，计算能力的（de）大幅提升，使（shǐ）得人工智（zhì）能（néng）迎来爆发期（qī）。那么，目前在天气预报中，人工（gōng）智能究（jiū）竟发挥了哪些作用？
“最近两三（sān）年，国外人工智能在天气预（yù）报（bào）领域的应用大幅增长，并且呈现出由传（chuán）统的机（jī）器学习（xí）向深度（dù）学习发展的趋势。”朱（zhū）文剑表（biǎo）示。
目前，人工智（zhì）能在天气预报领域的应用包（bāo）括观测（cè）数据质量控制、数值模式（shì）资料同化、数值模式参数化、模式后处（chù）理、天气系（xì）统（tǒng）识别（bié）、灾害性天（tiān）气（qì）（台（tái）风、强对流、雾霾等）监测和临近预报、预报（bào）公文自动制作等（děng）方面。
朱文剑介绍说，相比传统（tǒng）机器学习方（fāng）法，深（shēn）度学习（xí）在海量数据处理、图像识别与处理（lǐ）、非线性时空预测方面具（jù）有较明显优势。目前（qián）欧洲（zhōu）中（zhōng）期天气预（yù）报中（zhōng）心已（yǐ）经（jīng）将深度学习用于卫星观测资料的同化分（fèn）析（xī）。而在气象卫星资料应用方面，人（rén）工智能同样具有巨（jù）大前景，如用于卫（wèi）星（xīng）观测图像修复、基于（yú）卫星（xīng）观测的天气系统识别（bié）、时（shí）空降尺度、数据同化（huà）等。
“国（guó）内气象（xiàng）行（háng）业对人工智能技术（shù）的关注度也（yě）正在快速（sù）提高（gāo）。”朱文剑表（biǎo）示，中央气象（xiàng）台（tái）在定量降水融合预（yù）报（bào）、强对流天（tiān）气（qì）分（fèn）类潜（qián）势预报、台风智（zhì）能检索（suǒ）、预报（bào）公文自动制作等（děng）方面采用了人工智能技术，取得鼓（gǔ）舞人（rén）心的效果。例如，中央（yāng）气象（xiàng）台和清华大学联合开发出的一（yī）种基于深度神经（jīng）网（wǎng）络的雷达回波外（wài）推方法，该方法比之前（qián）运（yùn）用传统方法进行回波预（yù）报的准确率提高（gāo）约40%。
凭借（jiè）超强（qiáng）算力 灾害（hài）性临近预报预（yù）警结果（guǒ）超（chāo）越人类
“以前巡堤，要（yào）靠人到现场（chǎng）看，再通过（guò）口述、笔记记录反馈巡查情（qíng）况，汛情研判效率较低。”近日，江西九（jiǔ）江共青城市农业农村（cūn）水利局标准化项目部经理（lǐ）王嘉龙说（shuō），如今系统自（zì）动记录管辖段水情变化，实时显（xiǎn）示（shì）堤防沿（yán）线视频监控画面，一旦发现异常，管理员即（jí）将画面配以文字描述及时上传，研判效率大幅提高。
“更高更快更（gèng）强”是天气（qì）预报不懈的（de）追求（qiú），更高分辨（biàn）率（lǜ）、更快给出结果、更（gèng）准确的预测等追求考验着现代大气（qì）科（kē）学。“人工（gōng）智（zhì）能（néng）凭借其（qí）超（chāo）强的计算能力和（hé）强大的算法，在某些方面的能力（lì）已（yǐ）经远远超（chāo）过了人类。”朱文剑指出。
比如，美国有一个关于雷暴（bào）生命（mìng）史的实时预测模型做出（chū）的预（yù）报结（jié）果已明（míng）显优于人的主观（guān）经验，调查表明在（zài）该项业务上，预报员在面临（lín）模棱两可的（de）情况下，更愿意相（xiàng）信（xìn）人工智能的预报结果。
朱文剑介绍（shào）说，国外已实现基于深（shēn）度神（shén）经网络和气象卫星观测资（zī）料的数据同化算法研发，在一定的准确率容（róng）忍范围内，与传（chuán）统方法相比，人工智能（néng）方法的计算效率可大幅提高。近年来，欧洲中期天（tiān）气（qì）预（yù）报中心较为全面地（dì）评估了人工智能技术在天气预报（bào）数值模式中（zhōng）各个技术环节的应用潜力（lì），对人工（gōng）智（zhì）能的应用给出乐观的（de）预期，并已在部分（fèn）环（huán）节如（rú）物理过程参数化（huà）中开展技术（shù）试验。
据介绍，目前对（duì）于冰雹、短时强降（jiàng）水、雷暴大风等灾害性天气的（de）临近预报预警（jǐng）（6小时以内（nèi）），国外气（qì）象（xiàng）科学（xué）家基于人工智（zhì）能技术（shù），结合多种遥感观测和快速更新的数值（zhí）模式预报资料，预报准确率已超过人类预报员（yuán），但这些技术还（hái）处（chù）于研究或实验（yàn）阶段，尚未形（xíng）成业务支撑能力。目前对（duì）于（yú）持续性暴雨、极端强度暴雨的预报则（zé）具有（yǒu）一定的难度，不过，行业从业者正（zhèng）在努力借助包括人工智能技术在内（nèi）的多种技术攻（gōng）克（kè）这一难题。
据了解，人工智能用于观测数（shù）据（jù）质量（liàng）控制，如用于气象雷达回波的质量控制，滤除地物等非（fēi）气象回波，国内某（mǒu）些气（qì）象科技企业在这方面（miàn）做了很（hěn）多工作；用于数值模式（shì）产（chǎn）品后处理，可以提高（gāo）准确率和产品的时（shí）空分辨率，如中（zhōng）央气象台和清华（huá）大学合作研发的格点降水订正和（hé）超分辨（biàn）率处（chù）理算（suàn）法，可在保（bǎo）证准确率的同时，有（yǒu）着更（gèng）高的（de）计算效率，并（bìng）能输出超高（gāo）分辨（biàn）率（lǜ）的智能网格预报产品。
物联网技术加（jiā）持 未来每个人都可能成为气象（xiàng）数（shù）据（jù）源（yuán）
天气影响消（xiāo）费行（háng）为（wéi）、交通物流，甚至决定体育竞赛的胜负，因此（cǐ）人（rén）们需要精准的天（tiān）气预报。那么，在灾害预警（jǐng）中，大数据（jù）如何分析研判做（zuò）出决（jué）策，促（cù）使AI对于（yú）极端天（tiān）气的预测更为精准呢？
朱文剑介（jiè）绍说（shuō），大数据有四大特性：数（shù）据体量（liàng）大、数据类（lèi）型繁多、处理速度快和商业价值高。在灾害预警中可以充分发挥其（qí）前3个特（tè）点（diǎn），最终实现其高价值。尤（yóu）其（qí）是可以（yǐ）充分利用历史上长时序的多种（zhǒng）来源的资料，比如人（rén）口分布（bù）数据（jù）、历史上（shàng）的气候数据、地形数据、受灾数据、来自于气象、水（shuǐ）文（wén）等多种观测来源的实况（kuàng）数据等构建（jiàn）智能分析模型，再结合（hé）气象部门提（tí）供的实时高分辨率智能（néng）网格预报数据，利用智能分析（xī）模型快速（sù）进行影响（xiǎng）分析，为决策提供（gòng）支撑。
为了加强台（tái）风、强（qiáng）对流、雾霾等灾（zāi）害性天气的智能（néng）化监测和预（yù）报，各地气象（xiàng）监（jiān）测部门（mén）均对于利（lì）用人工智能（néng）进行精（jīng）准预报进行（háng）了（le）探索。“如（rú）基于（yú）卷积神经网络的雨带订正技术以及卷积（jī）神经网络的雾霾格（gé）点（diǎn）化预报技术，中央气象台自主研发了（le）冰雹、短时（shí）强（qiáng）降水（shuǐ）、雷暴大风等分类强对流短（duǎn）时（shí）短期预报技术；上海市（shì）气象局研发的基于机器学习的（de）无缝隙（xì）短时临近预报技术（shù）；深圳市气象局和香港天文台合作研发的雷达回波临近预报技术等。”朱（zhū）文剑说。
此外，中（zhōng）央气象台与国内一些科（kē）研院所（suǒ）展开合作（zuò）：与北（běi）京邮电大学联合研发（fā）的基于机器学（xué）习的台风定（dìng）强技术，和清华大（dà）学合作研（yán）发（fā）的基于深度（dù）学习的雷达回波临近预报（bào）技术等。
目前气象（xiàng）单位通过（guò）卫星、雷（léi）达等设备（bèi）监（jiān）测天气，而今后（hòu）物联网技术或将引领天（tiān）气预报进入（rù）一个全（quán）新的时代。朱文剑认为：“在物联网技术的（de）帮助下，任何（hé）物品（pǐn），包括手机、车辆、雨伞等都可能成为潜在的获取气（qì）象数据的通道，尤其是（shì）随着可穿戴设备的不断发展（zhǎn），未来每个人（rén）都可能（néng）成为气象数（shù）据源。以色列创业公司ClimaCell借由物联网技（jì）术，将行人的手（shǒu）机、路灯、监视（shì）器变成气象侦测器，可获（huò）得时间（jiān）分辨率（lǜ）至分钟（zhōng）级、空间分辨率（lǜ）精细至街（jiē）道的温度、降（jiàng）水、风（fēng）向风速等观测数据。”
有专家提出，天气预报（bào）和人工智能有着天（tiān）然耦合的关系。天气预报（bào）需要大量的（de）、多种多样的资料，人工智能天生就是处（chù）理大数据的工具；现（xiàn）有资料的时空数据密（mì）度不够，人工智能具有对不完全不确定信息的推（tuī）断（duàn）能力；此外人工智（zhì）能还可以总结专家的知识（shí）经（jīng）验（yàn），提（tí）高平均预测水平（píng）以及利用（yòng）统计与数值模式中无法利用的抽象预报知识等。
