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262天气预报（bào）和人（rén）工智能有着（zhe）天然（rán）耦合的关系。天气预报需要大量的、多种多样（yàng）的资（zī）料，人工智能天生（shēng）就（jiù）是处理大（dà）数据的（de）工具；现（xiàn）有资（zī）料的时（shí）空数据密度不够，人工智能具（jù）有对不完（wán）全不确定信息的推断能力；此外人工智能还（hái）可以总结专家的知（zhī）识经验，提高（gāo）平均预测水平以及利用（yòng）统计（jì）与数（shù）值模式（shì）中无法利用的抽象预报知识等。
更快速、更高效是天气（qì）预（yù）报不懈的追求。但随着（zhe）观测卫星、雷达和传感（gǎn）器网络持续不断地产生大量（liàng）数（shù）据，如何处理（lǐ）海量的、多种多样的气象资（zī）料成为天气预报的（de）一个挑（tiāo）战。而人工智能出色（sè）的大数据（jù）处理能力成为（wéi）助力天气进一步精（jīng）准预报的重要（yào）工具。
近日（rì），我国南（nán）方多地持续多日的（de）暴雨天气导致各地（dì）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中（zhōng），各（gè）式各样的“智能+”手段（duàn）也正广泛运（yùn）用到天气预测、抗（kàng）洪抢险中（zhōng），为高效调度决策（cè）提供科学（xué）依（yī）据。
那（nà）么，人工（gōng）智（zhì）能在极端天（tiān）气预报、灾害（hài）预警及救援方面有哪些具体应用呢？就相关问题，记者（zhě）近日采访了国家气象中心高级工程师朱文剑。
应（yīng）用（yòng）大幅提升 深（shēn）度（dù）神（shén）经（jīng）网络使预（yù）报准确率提高40%
2010年（nián）以来（lái），随（suí）着新一代信息（xī）技术引发的信息环境与数（shù）据（jù）基础（chǔ）变革，海（hǎi）量图像（xiàng）、语音、文本等多（duō）模态数据不断涌现，计算能（néng）力的大（dà）幅提升，使得人工智能迎来爆发期。那么（me），目前在（zài）天（tiān）气预报中，人工智能究竟发（fā）挥了哪些作（zuò）用？
“最近两（liǎng）三年（nián），国外（wài）人（rén）工智能在天（tiān）气预报领域的应（yīng）用大幅（fú）增长，并且呈现出（chū）由传统的机器学习向深度学习发展（zhǎn）的趋势（shì）。”朱文剑表示。
目前，人工智能（néng）在天（tiān）气预报领域的应用包括（kuò）观（guān）测数据质量控制、数值模式资料（liào）同化、数值模式参数（shù）化（huà）、模（mó）式后处理、天（tiān）气系统识别、灾害性天气（qì）（台（tái）风、强对流（liú）、雾霾（mái）等）监测和临近预报、预报公文自（zì）动制作等（děng）方（fāng）面。
朱文剑介绍说，相比（bǐ）传（chuán）统机器学习方法，深度学习在海（hǎi）量数据（jù）处理、图像识别与处理（lǐ）、非（fēi）线性时空预测方面具有较明显（xiǎn）优势。目（mù）前欧洲中期天气（qì）预报中心已经将深度学习（xí）用于卫星（xīng）观测资料的同化分析。而在气象卫星资料应用方面，人工智能同（tóng）样具有巨大前景，如（rú）用于（yú）卫星观测图（tú）像修复、基于卫（wèi）星观测的天（tiān）气系（xì）统识（shí）别、时空降尺度、数据同化（huà）等。
“国（guó）内气象（xiàng）行业对人工智能技（jì）术的关注度也正（zhèng）在快速（sù）提高。”朱文剑表示（shì），中央气象台在定量降水融合预报、强对流天气分类潜（qián）势（shì）预（yù）报、台风智能检索、预报公文自动制作等方面采用了人工（gōng）智能技术，取得（dé）鼓舞人心的效果。例如，中央气象台和清华大学联合开发出的（de）一种基于深度神经网（wǎng）络的雷达回（huí）波（bō）外推（tuī）方法，该方法比之前运用传统方法进行回波预报的准确率提高约40%。
凭借超强算力 灾害性临（lín）近（jìn）预报（bào）预警（jǐng）结果超越人类
“以前巡堤，要靠人到现场看，再通过（guò）口（kǒu）述、笔记记录反馈巡查（chá）情况，汛情研判效率较低（dī）。”近日，江西（xī）九（jiǔ）江共（gòng）青城市农业农村（cūn）水利局标准化项目部经（jīng）理王嘉龙说，如今系统自（zì）动记（jì）录管辖段水情变化（huà），实时显示堤防沿线视频监（jiān）控（kòng）画（huà）面，一旦发现异常（cháng），管（guǎn）理员即将画面配以（yǐ）文字描述及时上传，研判效率大幅（fú）提高。
“更高更快更强”是天气预报不（bú）懈的追（zhuī）求，更高分辨率、更快（kuài）给出结（jié）果、更（gèng）准确的预测等追求考验着现代大气科学。“人工智能凭借其（qí）超强的（de）计算能力和强大（dà）的算法，在某些方面（miàn）的能力已（yǐ）经（jīng）远（yuǎn）远超过了人类（lèi）。”朱文剑指（zhǐ）出（chū）。
比（bǐ）如，美国有一（yī）个（gè）关于雷暴生（shēng）命（mìng）史的实时预（yù）测模型做出的预报（bào）结果已明显优于人的主（zhǔ）观经验，调查（chá）表明（míng）在该项业务上，预报员在面临模棱两（liǎng）可的情况下，更（gèng）愿意相（xiàng）信人工智能的预报结果。
朱文（wén）剑介绍（shào）说，国外已实现（xiàn）基于深度神经网络和气象（xiàng）卫星观测资料的（de）数（shù）据同化算法研发（fā），在一定（dìng）的准确率容忍范围内，与传统方（fāng）法相比，人工智能方法的（de）计算效率可大幅提（tí）高。近年来，欧洲中期天（tiān）气预报中心较为（wéi）全面地（dì）评估（gū）了人工（gōng）智能技术在天气预报数值模（mó）式中各个技术环节的应用潜力，对人（rén）工智能（néng）的应用给出乐观的预期，并已（yǐ）在部（bù）分环节如物理过程参（cān）数化中开展技（jì）术试验（yàn）。
据介绍，目前对于冰雹、短时强降（jiàng）水、雷暴大风等灾害性天气的临（lín）近预（yù）报预警（6小时（shí）以内），国外气象（xiàng）科学（xué）家基（jī）于（yú）人工智（zhì）能技术，结合多种遥感（gǎn）观测和快速更新的数值模（mó）式预报资料，预报准确率（lǜ）已超过（guò）人类预报员，但这（zhè）些技术还处于研究或实验阶段，尚未（wèi）形（xíng）成业（yè）务支撑能力（lì）。目前对于持续性暴（bào）雨、极端强度暴雨（yǔ）的预报则具有一定的（de）难度（dù），不（bú）过，行业（yè）从业者正（zhèng）在努力借助包括人工智能（néng）技术在内的多（duō）种技术攻克这一难（nán）题。
据（jù）了解（jiě），人（rén）工智能（néng）用于观（guān）测数据质（zhì）量控制，如用于气象雷达回波（bō）的质（zhì）量控制，滤除（chú）地物（wù）等（děng）非气象回波，国内某些气象科技企业在（zài）这（zhè）方面（miàn）做了很多（duō）工（gōng）作；用于数值模式产品后处理，可以提高（gāo）准确（què）率和产品的时（shí）空分（fèn）辨率，如中央气象台和清华大学合作研发的格点降水订正和超分辨率（lǜ）处理算法（fǎ），可在（zài）保（bǎo）证（zhèng）准确（què）率的同（tóng）时，有着更高的计算效率，并（bìng）能输（shū）出超（chāo）高分辨率的智能网格预报产品。
物联（lián）网（wǎng）技术加持（chí） 未（wèi）来每（měi）个人都可（kě）能成为气象数据源
天（tiān）气影响（xiǎng）消费行（háng）为、交通（tōng）物流，甚至决定（dìng）体育竞（jìng）赛的胜负，因此人们需要精准的天气预报。那么，在灾害预警中，大数（shù）据如何分（fèn）析（xī）研判（pàn）做（zuò）出决策，促使AI对于极端（duān）天气的预测更为精（jīng）准呢？
朱（zhū）文剑介（jiè）绍说（shuō），大数据有四（sì）大特性（xìng）：数据体量大、数据类型繁多、处理速度快和（hé）商业价值高（gāo）。在灾害预警中可以充分发挥（huī）其前（qián）3个特点（diǎn），最终实现其高（gāo）价值。尤其是可以充分利用（yòng）历（lì）史上（shàng）长时序（xù）的多种来源（yuán）的资料，比如人（rén）口分布（bù）数据、历史上（shàng）的气候数据、地形数（shù）据（jù）、受灾数据、来自于气象、水文等多（duō）种（zhǒng）观测来源的实况数据等（děng）构建智能分析模型，再结合（hé）气象部（bù）门提（tí）供的实时高分辨（biàn）率（lǜ）智能（néng）网格预报数据（jù），利用智能分（fèn）析模型快速进行（háng）影响分（fèn）析（xī），为决策提供支撑。
为了加强台风、强对流、雾霾（mái）等灾害性天气的智能化（huà）监（jiān）测和预（yù）报，各地（dì）气象监测部门均对于利用人工（gōng）智能进行精（jīng）准预报进行了探索。“如基（jī）于（yú）卷积神经（jīng）网络的雨带订正技术以及卷积神（shén）经网络的雾霾格点化预报技术，中央气象台自主研发了冰雹、短时强降水、雷（léi）暴大（dà）风（fēng）等分类（lèi）强对流短时（shí）短期预报技术；上海（hǎi）市气象局研（yán）发的基于（yú）机器学习的无缝隙（xì）短时（shí）临近（jìn）预报技术；深圳市气象局和香（xiāng）港天文台合作研发的雷达回波临近（jìn）预报技术（shù）等。”朱文剑说。
此外，中央气（qì）象台（tái）与国内一些科研院所展开（kāi）合作：与北京邮电大学（xué）联（lián）合研发（fā）的基于机器（qì）学习的台风（fēng）定（dìng）强技术，和清华大学合作（zuò）研发的基（jī）于深（shēn）度学（xué）习的雷达回波临近预报技术等。
目前气象单（dān）位通过卫星、雷达等设备监测天（tiān）气，而（ér）今后物联网（wǎng）技术或将引领天气预报进入一个全新的（de）时代。朱（zhū）文剑认为（wéi）：“在物（wù）联网技术的帮助下，任何物品（pǐn），包（bāo）括手（shǒu）机、车辆、雨伞等都可能成（chéng）为潜在的获取气象数据（jù）的通道，尤其是随着可穿戴设备的不断（duàn）发展，未来每个（gè）人都可能成为气（qì）象数据（jù）源（yuán）。以色列创业（yè）公司（sī）ClimaCell借（jiè）由物联网技术（shù），将行（háng）人的手机、路灯、监视器变成气象侦测（cè）器，可获（huò）得时（shí）间分辨（biàn）率至分钟级、空间分辨率精细至街道的温度、降水、风（fēng）向（xiàng）风速等观测数（shù）据（jù）。”
有（yǒu）专家提出，天气预报和人（rén）工智能有着（zhe）天然耦合的关（guān）系。天气预报需要大量（liàng）的（de）、多（duō）种多样的资料，人工（gōng）智（zhì）能天生就是处理大（dà）数据的工具（jù）；现有资料（liào）的时（shí）空数据密度不够，人工智（zhì）能具有对不完全不确定（dìng）信息的推断能力；此外人工智能（néng）还可以总结专家的知识经（jīng）验，提高平均预（yù）测水平以及利用统计与（yǔ）数值模式中无法利用的抽象（xiàng）预报知识等。
