科幻小說作家劉慈欣曾在其小說中描述了這樣一種天氣預報：小說主人公從氣象學院畢業(yè)后，發(fā)現了一種可以探測龍卷風的系統(tǒng)，進而把龍卷風扼殺在搖籃之中。直到一天，中國的航空母艦遭到了三顆導彈的襲擊，而這三顆導彈并沒有直接攻擊航母。大家很奇怪，發(fā)現導彈周圍形成了三股巨大的龍卷風。這些導彈其實改變了海水當中的空氣，航母就被擊沉了。

這一小說場景就很形象地展現了AI之于天氣預測的作用，那么這樣科幻的場景能否在現實中實現呢？其實，在AI逐漸普及的大環(huán)境下，AI遇上天氣預報，自然也擦出了不一樣的火花。

AI滌蕩傳統(tǒng)天氣預報模式

AI助力天氣預報，早在過去的幾年里研究者們使用AI系統(tǒng)來對不同的氣候模型進行排序篩選，并通過實際數據和模型氣候數據來識別颶風等極端天氣，同時也致力與發(fā)現新的氣象模式。從目前來看，智能相對論分析師柯鳴認為，AI助力天氣預報，主要分“兩步走”。

1．深度學習助力天氣預報

隨著人造衛(wèi)星和氣象模型的強大化，面臨海量的數據，全球氣象人員開始尋求AI助力于數據處理，以能夠從數據中挖掘出更新鮮且游泳的氣候模式，幫助更好地進行氣候預測。

目前已經有研究人員致力于利用機器學習的方法和技術來處理氣候問題。在機器學習中，AI系統(tǒng)通過學習越來越多的數據來不斷完善自身的性能。一方面，研究人員通過建立“氣候信息學”（climate informatics）來處理不斷增長的巨量數據，并用機器學習的方式來進行有效的處理。

另一方面，利用深度學習的方式來進行研究。2016年研究人員就曾報道基于深度學習來識別那些傳統(tǒng)上由富有經驗的專家來判斷氣候模式，包括熱帶氣旋、大氣流以及天氣鋒面等。這表明算法是有可能復制人類的經驗的。

Monteleoni 發(fā)明了一種可以自動評估30種氣候模型并賦予不同的權重。通過學習出不同模型的強弱，這一算法可以比傳統(tǒng)算法對所有模型一視同仁的方法得到更好的結果。Monteleoni 表示氣象學界已經開始逐漸采用AI系統(tǒng)來評估氣候模型，從而幫助他們改善預測結果。

機器學習助力AI天氣預測

2．AI智能網格預報增強預測精確度

從氣候預報的演進過程來看，其演化一般經歷了從定性預報、描述性預報到數字化、格點化預報三個階段。

智能網格就宛如地球上的經緯網，將我國以及每個城市地點的區(qū)域分解成許多個5公里×5公里、乃至1公里×1公里的網格，進行每個網格的差異化監(jiān)測。以北京為例，本來的預報僅僅以南郊觀象臺這一個點的氣溫、降水等來代表整個城市氣候情況，但經過展開網格化預報，北京的氣候不再由一個定點來反映，而是精密地反映在整座城市每個不同的網格之中。

這一AI加持下的智能網格化預報，不只讓形式愈加細化，還供給了更為詳盡和豐厚的預報內容，從本來的氣溫、風和氣候現象單個要素細化到基本要素、環(huán)境氣候要素、災害性氣候要素、海上氣候要素四大類18個氣候要素。

氣象部門可以根據自身需求從網格中挑選自身需要的信息。目前，智能網格預報依賴的智能化氣象科技成果中最重要的是數值預報和集合預報。高分辨率智能網格需要高分辨率區(qū)域數值預報模式支撐。我國四套已業(yè)務化運行的高分辨率模式已通過建在上海的數值預報云（目前正在升級為智能網格預報云）實現全國共享。