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259天气预报和人工智（zhì）能有着天然耦合（hé）的（de）关系。天（tiān）气预报需要大量（liàng）的、多（duō）种多样的资料，人（rén）工（gōng）智能天生就是处（chù）理大数据的工具（jù）；现有资料的时空数（shù）据密度（dù）不（bú）够，人工智能具有对不完全不（bú）确定（dìng）信息的（de）推断能（néng）力；此外人工智（zhì）能还可以总结专家的（de）知识经验，提高平均（jun1）预测水平以（yǐ）及利用统计与数（shù）值模（mó）式中（zhōng）无法利用的抽象预报知识等。
更快速、更高效是天（tiān）气预报不懈的追求。但随着观测卫星、雷（léi）达和传感器（qì）网络持（chí）续不断地产生大量数（shù）据，如何处理海量（liàng）的、多种多样的气象资料（liào）成为天（tiān）气预报的一个挑战。而人工智能（néng）出色的大（dà）数据处理能力（lì）成为助力天气进（jìn）一步精准预（yù）报的重要（yào）工具。
近日，我国南方多地（dì）持续多日的暴雨天（tiān）气导致各（gè）地（dì）水位上涨，险情频发，部分地区（qū）不同程度（dù）受灾（zāi）。目前救（jiù）援工作正在紧张有序进行中，各式各（gè）样的（de）“智能+”手段也正广（guǎng）泛运用到（dào）天气预测、抗洪抢险中，为高效调（diào）度决（jué）策提供科（kē）学（xué）依（yī）据。
那（nà）么，人工智能在极端（duān）天气（qì）预报（bào）、灾（zāi）害（hài）预（yù）警及救援方（fāng）面（miàn）有哪些具体应用呢？就（jiù）相（xiàng）关问题，记者近日采访了国家气象中心高级工程师朱文剑。
应用大幅提（tí）升 深度（dù）神经网络使预报准确率提（tí）高40%
2010年以来，随着新一代信（xìn）息技术引发的信息环境与数据基（jī）础变革，海量图像、语音、文本等多模态数据不断（duàn）涌现，计（jì）算能力的大幅提升，使得人工智能迎（yíng）来爆发（fā）期（qī）。那（nà）么，目前在天气预报中，人工智（zhì）能究竟发挥了哪些作用？
“最近两三年，国（guó）外（wài）人（rén）工智能（néng）在天气（qì）预报领域的应（yīng）用大（dà）幅（fú）增长，并且呈现出由传（chuán）统的机器学习向深度学习（xí）发展的趋势。”朱文剑表示。
目前，人工智能在天气（qì）预报领（lǐng）域的（de）应用包括观测（cè）数据质量（liàng）控制（zhì）、数值模式（shì）资料同化、数（shù）值（zhí）模式参数化、模式后处理、天气（qì）系统识别、灾害性天气（台风、强对流、雾霾（mái）等（děng））监测和临（lín）近预报、预（yù）报公文自动（dòng）制作等方面（miàn）。
朱文剑介绍说（shuō），相比传统机器学习方法，深（shēn）度学习在海量数据处理、图（tú）像识别与（yǔ）处（chù）理、非线性（xìng）时空（kōng）预测方面具（jù）有较明显优势。目前欧洲中期天气（qì）预报中心已经将（jiāng）深度学习用于（yú）卫星（xīng）观测资料（liào）的同化分析。而在气象卫星资料应用（yòng）方面（miàn），人工智能同样（yàng）具有巨大前景，如用于卫星（xīng）观（guān）测图（tú）像修复、基（jī）于卫星观（guān）测的天气系统（tǒng）识别、时（shí）空降尺度、数据（jù）同化（huà）等。
“国内气象行业对（duì）人工智能技术的（de）关注度也正在快（kuài）速提高。”朱文剑（jiàn）表示，中央气象台在定（dìng）量降水融合预报、强对（duì）流天（tiān）气分类潜（qián）势预报、台风智能检（jiǎn）索、预报（bào）公文自动制作（zuò）等方面采用了人工智（zhì）能（néng）技术（shù），取得（dé）鼓舞人心的（de）效果。例（lì）如，中央气象台和清华大学联合开发（fā）出的一（yī）种（zhǒng）基于深度神经网络（luò）的雷达（dá）回波外推（tuī）方法，该方法比之前运用传统方法进行（háng）回波预报的准确率提高约40%。
凭（píng）借超（chāo）强（qiáng）算力 灾害（hài）性临近预（yù）报预警结果超越（yuè）人类
“以前巡堤，要靠人到现场看，再通过口述、笔（bǐ）记记录（lù）反馈巡查情况，汛情（qíng）研（yán）判效率较低。”近（jìn）日，江西九（jiǔ）江共青（qīng）城（chéng）市（shì）农业（yè）农村水利局标准化项（xiàng）目部经理王嘉龙说，如今系统自（zì）动（dòng）记录管辖段水情变化（huà），实（shí）时显（xiǎn）示堤防沿线视频监控（kòng）画面（miàn），一旦发（fā）现异常，管理员即将（jiāng）画面配以文字描（miáo）述（shù）及时（shí）上传，研判效率大幅提高（gāo）。
“更高更快更强”是天气预报不懈的追求，更高分辨率（lǜ）、更快给出结果（guǒ）、更准确的预测等追求考验着现代大（dà）气科学。“人工智能凭借（jiè）其超强的（de）计算能力和强大的算法（fǎ），在（zài）某些（xiē）方面的（de）能力已经远远超过了人类（lèi）。”朱文剑指出（chū）。
比如，美国有一（yī）个关（guān）于雷暴生（shēng）命史的实时预（yù）测模型做出的（de）预报结果已明显优于人的主（zhǔ）观经验，调查表（biǎo）明在该项（xiàng）业务上，预报员在面临（lín）模棱两可的情况下（xià），更（gèng）愿意相信人工智能的预报（bào）结果（guǒ）。
朱文（wén）剑介绍说，国外（wài）已实现基于深度神经网（wǎng）络和气象卫星观（guān）测资料（liào）的数据同化算法研发，在（zài）一定（dìng）的准（zhǔn）确（què）率（lǜ）容忍范围内，与传统方法相比，人工智（zhì）能方（fāng）法的计算效率（lǜ）可大幅提高。近年来，欧洲中期天气预报中心较为全面地评估了人（rén）工智能技术在天气预报数值模（mó）式中各个技术环（huán）节的应用潜力，对人工智（zhì）能的应用给出乐观的（de）预期，并已在（zài）部分环节（jiē）如物理过程参数化中开展技术试验（yàn）。
据介（jiè）绍，目（mù）前对（duì）于冰雹、短（duǎn）时强降水、雷暴大风等灾（zāi）害性天气的临（lín）近预（yù）报预警（6小时以内），国外气象科学家基于人工智能技术，结合多种遥感（gǎn）观测和快速更新的数（shù）值模（mó）式（shì）预报资料，预报准确（què）率已超过（guò）人（rén）类预（yù）报员，但这些技术（shù）还处于（yú）研究或实（shí）验阶段，尚（shàng）未形成业务（wù）支（zhī）撑能（néng）力。目前对（duì）于持（chí）续性（xìng）暴雨、极端强度暴雨（yǔ）的预（yù）报（bào）则具有一定的难度，不过，行业（yè）从业者正在努力借助包（bāo）括人工智（zhì）能技术在内的多种技术攻（gōng）克（kè）这一（yī）难题。
据了解，人工智能（néng）用（yòng）于观测（cè）数据（jù）质（zhì）量控制，如用于气象雷（léi）达回（huí）波（bō）的质量（liàng）控制，滤除地物（wù）等非气象回波（bō），国内（nèi）某些气象科技企业在这方面做了很多工作（zuò）；用于（yú）数（shù）值模式产品后处（chù）理，可（kě）以提高准确率和产品的时空分辨率，如中（zhōng）央气象台和清华大学合作研发的格点降水订正（zhèng）和超分辨率处理算法，可在保证准确率的同时，有着更高的（de）计算效率，并（bìng）能输出超高分辨率的智能网格预报产品。
物联网技术加持 未来每（měi）个人（rén）都可能成为（wéi）气（qì）象数据源
天气（qì）影响消（xiāo）费行为、交通（tōng）物流，甚（shèn）至决定体育竞（jìng）赛的胜负，因此（cǐ）人们需要精（jīng）准的天气预报。那么（me），在灾害预警（jǐng）中，大（dà）数据（jù）如（rú）何分析研判做出决策，促使AI对（duì）于（yú）极端天（tiān）气（qì）的预测更为精准呢？
朱文（wén）剑介绍说，大数据有四（sì）大特性（xìng）：数（shù）据体量（liàng）大、数据类型繁多、处理（lǐ）速度快和商业价值高。在（zài）灾（zāi）害预（yù）警中可以充分发挥其前3个（gè）特点，最终实现其（qí）高价（jià）值（zhí）。尤（yóu）其是可以（yǐ）充分利用历（lì）史上（shàng）长时序的多种来源的资料，比如（rú）人口分布数据、历史上（shàng）的（de）气（qì）候数据、地形数据、受灾数据、来自于气象、水文等多种观测来源的（de）实况数据等构（gòu）建智能分析模型，再结合气象部门提供的实时高（gāo）分辨率智能网（wǎng）格预（yù）报数据，利用智（zhì）能分析（xī）模型快（kuài）速（sù）进行影响分析，为决（jué）策提供支撑。
为了加强台风、强对流、雾霾等灾害性（xìng）天气的智能化监测（cè）和预报（bào），各地气象监测部门均对于利用人（rén）工智能（néng）进行精准预报进行了（le）探索。“如基于（yú）卷积神经（jīng）网络的雨带（dài）订正技术以及卷积神经（jīng）网络的雾霾格点化预报技术，中央气象台自主研发了冰（bīng）雹、短时（shí）强降水、雷暴大风等分类强对（duì）流短时（shí）短期（qī）预报（bào）技术；上（shàng）海市气象局研发（fā）的基（jī）于机器学（xué）习的无缝隙短时（shí）临近预报技术；深圳市（shì）气象（xiàng）局（jú）和香（xiāng）港（gǎng）天文（wén）台（tái）合作（zuò）研（yán）发的雷（léi）达（dá）回波临近（jìn）预报技术（shù）等。”朱文剑说（shuō）。
此外，中央气象台与国（guó）内一些科研院所展开合（hé）作：与北（běi）京（jīng）邮电大学联合研（yán）发的基于机器学（xué）习的台风（fēng）定强技术（shù），和（hé）清华大学合作研发（fā）的基于深度学习的（de）雷达回（huí）波临近预报技术等。
目前气象单位通过（guò）卫星、雷达等设备监测天（tiān）气，而（ér）今后（hòu）物联网技术或将引（yǐn）领天气预报（bào）进入（rù）一（yī）个全新的时代（dài）。朱文剑认为：“在物联网技（jì）术的帮助下，任何（hé）物品，包括手机、车辆、雨伞等都（dōu）可能（néng）成为潜在的获取气象数据的通（tōng）道，尤其是随着可穿戴设备的不断（duàn）发展，未来每（měi）个（gè）人都可能成为气象数据源。以色列创业公司ClimaCell借由物联网技术，将行人的手机、路灯、监视器变成气象侦测（cè）器，可获得（dé）时间（jiān）分辨率至分（fèn）钟级、空间（jiān）分辨率精细至街（jiē）道的温度、降水、风向（xiàng）风速等观测数据。”
有专家提出，天气预报和人工智能有着天然耦（ǒu）合（hé）的（de）关系。天气（qì）预报需（xū）要大（dà）量的、多种多（duō）样的资料，人工智（zhì）能天生就是（shì）处（chù）理大数据的（de）工具；现有资料的时空（kōng）数据（jù）密度（dù）不够，人工（gōng）智能具有对不完全（quán）不确定信（xìn）息的推断能力（lì）；此外人工智能还可（kě）以总（zǒng）结专家的（de）知识经验，提高平（píng）均预测水平以及利用统计（jì）与数值模式中（zhōng）无法利用的抽（chōu）象预报知识（shí）等。
