CLIMATEWIRE | 幾十年來，早間天氣預報一直依賴於相同的傳統模型。現在，天氣預報有望加入人工智慧革命性改造行業的行列。
週三發表在科學期刊《自然》雜誌上的一組論文，吹捧了兩種新的人工智慧預報方法的潛力——研究人員表示，這些系統可以比傳統模型產生更快、更準確的結果。
它們是席捲全球氣象界的新人工智慧模型浪潮的一部分。它們有可能改變預報行業。
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但專家警告說，氣候變化可能會對新興的人工智慧天氣模型構成獨特的挑戰。
人工智慧系統依賴歷史天氣資料來教導它們如何產生準確的預報。但是，隨著地球變暖，某些型別的天氣事件（如熱浪和颶風）正變得越來越強烈——在某些情況下，它們正變得如此極端，以至於歷史記錄中幾乎沒有例子。這可能會使人工智慧天氣模型難以準確模擬前所未有的、破紀錄的事件。
這些是人工智慧專家仍在調查的問題。儘管如此，新的《自然》雜誌論文表明，人工智慧天氣預報的世界正在迅速發展。
第一篇論文描述了一個名為“盤古-天氣”的模型——它可以提前一週左右預測不同的全球天氣變數，例如溫度和風速。該模型由中國科技公司華為技術有限公司的研究人員開發，能夠產生比傳統模型快 10,000 倍的結果。
研究人員發現，它能夠準確跟蹤熱帶氣旋的路徑。它甚至比世界領先的天氣中心之一——歐洲中期天氣預報中心略微準確。
儘管如此，“盤古-天氣”仍然存在一些侷限性。研究人員沒有調查其在降水方面的表現——降水是一個主要的天氣變數，也是模型中最難準確捕捉的變數之一。
另一方面，第二篇論文主要處理降雨。它描述了一個名為 NowcastNet 的人工智慧系統，該程式專門從事最多未來幾個小時的短期預報。研究人員發現，NowcastNet 能夠勝過許多領先的競爭對手。
“盤古-天氣”和 NowcastNet 是一些最新出現的新人工智慧天氣模型，其中許多模型由私營公司而非傳統上主導天氣的政府實體開發。這些程式在某些基本方面與傳統的預報系統不同。
傳統的預報依賴於一種稱為數值天氣預報的系統。這是一種數學模型，它使用複雜的方程來預測天氣系統隨時間和空間變化的方式。這些方程描述了大氣和海洋中空氣和水運動背後的實際物理原理。
由於涉及如此多的數學和物理學，數值天氣模型需要極高的計算能力。這使得它們執行起來既昂貴又耗時。這也限制了這些模型可以準確捕捉的精細過程。例如，單個雲的物理學很難在進行大規模全球預測的模型中模擬。
科學家們已經想出了各種方法來繞過傳統模型中的這些困難。一種策略是稱為引數化的方法——即科學家用一個簡化的程式替換模型中的實際物理方程，該程式通常可以捕捉過程，而無需模型來表示實際物理原理。
但愛好者們認為，人工智慧可以取代這些變通方法，並可能獲得更快、更準確的結果。
人工智慧模型不必以數學方程的形式表示實際物理原理。相反，它們攝取大量的歷史天氣資料，並學習識別模式。然後，當向它們呈現有關當今天氣條件的新資料時，它們會使用這些模式進行預測。
幾十年來，科學家們一直致力於將人工智慧元件整合到傳統天氣模型中，以使其執行速度更快、成本更低。一些公司現在正在開發全人工智慧模型——例如“盤古-天氣”和 NowcastNet——它可以完全取代數值模型系統。
這是一個迅速發展的領域。就在兩年前，在發表在皇家學會期刊上的一篇論文中，科學家們認為人工智慧天氣模型“可能有可能”產生與數值模型相等或更好的結果。
研究人員表示：“我們認為，數值天氣模型有一天可能會變得過時並非不可思議，但在實現這一目標之前，還需要一些根本性的突破。”
像“盤古-天氣”和 NowcastNet 這樣的新興方法表明，此類突破正在進行中。科羅拉多州立大學研究人員伊梅·埃伯特-烏普霍夫和凱爾·希爾伯恩在對新研究的評論中也指出，該領域具有潛力，該評論也於週三發表在《自然》雜誌上。
他們寫道，原則上，像“盤古-天氣”這樣的模型所表現出的快得多的計算速度“可能會產生巨大的好處”。
另一方面，人工智慧系統仍然存在一些潛在的障礙——尤其是在地球變得越來越暖的情況下。
專家警告說，隨著極端天氣事件因氣候變化而變得更加強烈，人工智慧模型在模擬極端天氣事件時可能會遇到問題。
隨著氣溫升高，熱浪、乾旱、颶風、野火和無數其他與氣候相關的事件都變得更加極端，其中一些事件正朝著前所未有的方向發展。僅在過去一週，全球各地的熱紀錄都被打破，同時科學家警告說，地球可能正在經歷人類歷史上最熱的日子。
準確預測極端天氣事件是天氣模型最關鍵的功能之一，它使決策者能夠釋出公共安全公告或在有足夠時間保護弱勢群體的情況下進行疏散。但是，人工智慧模型學習如何使用歷史天氣資料來生成預報——並且隨著天氣變得越來越極端，歷史記錄中此類極端事件的例子可能會越來越少。
這意味著人工智慧系統可能沒有足夠的資料來準確模擬未來前所未有的極端情況。事實上，如果向它們呈現完全陌生的天氣條件，可能很難預測它們會如何反應。
埃伯特-烏普霍夫和希爾伯恩在他們的評論中警告說，當人工智慧系統“在它從未遇到過的條件下執行時，其行為通常是不可預測的”。“因此，極端天氣事件可能會引發高度不穩定的預測。”
其他專家也提出了類似的擔憂。
2021 年皇家學會論文的作者指出，歷史記錄中“極端事件的稀缺性”對人工智慧天氣模型構成了挑戰。他們還指出，雖然一些研究試圖評估人工智慧系統在捕捉資料有限的極端情況時的效能，但它們產生了喜憂參半的結果——有些表現良好，而另一些則失敗了。
科羅拉多州氣候學家、科羅拉多州立大學科學家拉斯·舒馬赫在給 E&E 新聞的電子郵件中表示：“人工智慧模型在氣候變暖的情況下將如何表現是一個非常有趣的問題，據我所知，目前尚未對此進行非常深入的探討。”舒馬赫自己的研究小組已將人工智慧應用於預測風暴和其他危險天氣狀況的模型。
他建議，包含人工智慧元件和數值模型元件的混合模型在應對破紀錄事件時可能會遇到較少的困難。但他表示，對於完全由人工智慧驅動的模型，“目前尚不完全清楚它將如何應對完全超出歷史記錄的情況。”
他補充說，這些是在研究人員繼續開發人工智慧天氣模型時需要考慮的重要評估。他們不僅必須調查模型在日常天氣預報中的表現方式，還必須調查模型在危險的、影響重大的事件中的表現方式。
總的來說，他認為人工智慧天氣模型具有潛力。但他指出，它們也可能不會完全取代傳統方法。數值模型和人工智慧模型最終可能會有不同的優勢，而人類經驗對於綜合和傳達有關天氣的資訊仍然很有價值。
他說：“在我看來，我們最好能達到這樣一個地步：氣象領域可以利用所有方法的優勢。”
轉載自 E&E 新聞，經 POLITICO, LLC 許可。版權所有 2023 年。E&E 新聞為能源和環境專業人士提供重要新聞。