撰文/李倩 劉波（中國氣象局氣象宣傳與科普中心）
作為近年來的高頻科技詞彙，“人工智能”這項聽起來高深莫測的現代科學技術，已深深融入我們生活中的每個角落。從音樂軟體的推薦播放清單，到即時互動的聊天機器人、分析鍛煉和睡眠狀況的健康裝置……這些都是人工智能融入生活的典型案例。那麼，在陰晴冷暖的天氣變化預報、預測，和氣象災害的預警、預防領域，人工智能又是如何大顯身手的呢？
更加精準地“追風逐雨”
在全球變暖的背景下，極端災害性天氣廣發、頻發，影響着城市的方方面面。氣象部門提早釋出預報預警資訊，讓防範先于災害的發生，正所謂“早預警、早行動”。這其中，對天氣形勢的預先判斷是及時釋出預警資訊的基礎。
20世紀初，科學家首次提出了數值天氣預報的概念，但彼時數值預報還相對簡單。如今，随着海陸空天一體化氣象觀測網的建立，大量資料織就了一張巨大的資訊網，而想要從中快速高效地提取有用資訊，就需要更完備的算法和強大的算力來支撐。人工智能憑借其日新月異、應用廣泛的模型算法脫穎而出，站在了舞台的中央。它就好比是一個充滿魔力的匣子，監測資料從一邊輸入，預報結果便從另一邊快速輸出。
差別于傳統的數值預報過程，人工智能模型的核心是基于資料驅動的深度學習算法。通過對幾十年曆史氣象資料的學習，它摸索出了資料背後隐藏的科學規律，使模型具備預測能力。這個過程省去了傳統預報中大量的人工幹預、定制化步驟。模型可以自動更新，極大提高了工作效率，能快速預測出正常氣象要素（氣溫、氣壓、風、濕度、雲、降水等各種天氣現象）以及台風路徑、極端天氣、近地面風場等關鍵資訊。
人工智能不僅能提高預報效率，還能夠提供更加精準的預報結果。它是如何實作的呢？
自動氣象站是氣象資料采集和傳輸的重要裝置，它們零散地分布在全球不同區域，想要了解氣候變化規律的全貌，就需要把所有氣象站的觀測資料聯系起來。例如，清華大學的科研人員發明的全球自動氣象站預報大模型Corrformer，便是采用了人工智能方法，實作了全球範圍内數萬個自動氣象站的協同預報。
在2022年北京冬奧會、北京冬殘奧會時，該模型為比賽場館提供了每分鐘更新一次的高精度溫度和大風預報，有效保障了高山滑雪、跳台滑雪等多個項目的賽程安排。
在災害面前赢得“主動權”的法寶
在自然災害發生前，人工智能可以幫助我們敏銳察覺危險。例如，通過地表附近的溫度、濕度、風和降水等資料，可以提前一周預測森林火災發生機率；通過氣候條件、灌木叢分布、地形、雷擊等因素，可以評估火災風險；通過水下地震引發的海洋聲波，可以預測發生海嘯的可能性以及發生的時間……
強對流天氣（雷電、短時強降水、雷暴大風、冰雹、龍卷風等）突發性強、預報難度大，易引發自然災害。但傳統的雷達回波推算隻能提供未來1小時左右的預報。上海氣象部門引入了用于強對流天氣的人工智能技術，使雷達回波推算延長至2小時甚至更長時間，不僅可以計算出降水強度，還能快速、準确地預測發生的區域。
除了災前監測和災中識别以外，災後救援也處處展現着“智能”。通過分析大量災害資料，綜合災害變化、資源分布等情況，人工智能技術可以快速識别關鍵資訊，生成最優救援和逃生路線，為救援行動提供實時指導和決策支援。不僅如此，大量機器人、無人機參與搶險救援也是應急管理的新趨勢。在遇到危險情景或不利地形時，例如道路堵塞或較狹窄、煙霧彌漫或環境黑暗、大型救援裝備無法進入災害現場等情況，無人機等裝置可以保證救援的順利開展，提供通信連接配接。而這些無人化裝置的自動控制、運作，更離不開人工智能技術的輔助。
準确識别，排除隐患
人工智能的應用推動了氣象與多行業、多領域的深度融合。通過在不同場景下的應用，人工智能幫助我們更早地發現并排除安全隐患。
當下，中國正在全面建設完善現代物流體系，而一場突然而來的冰雹災害，很可能會造成物流公司上百萬元的損失。通過基于雷達資料和人工智能方法的高時空分辨率對流系統，可以提供物流車輛移動位置半徑1千米内的道路空間資訊、未來1小時内每6分鐘間隔一次的冰雹災害風險資訊。這些資訊可以為物流行業的安全運作提供資料支援和技術支撐，使物流車輛盡早采取應急方案，躲開冰雹。
此外，人工智能技術和交通氣象預報也碰撞出了不一樣的“火花”。安徽省氣象部門通過建構大霧短期預報模型，實作了提前12小時預報高速公路大霧情況，大大降低了因惡劣天氣條件引起的交通事故和傷亡人數。同時，他們将人工智能技術應用在道路狀态識别上，建立道路幹燥、潮濕、積水、積雪4種路面狀态識别算法，識别準确率超過90%，不僅填補了交通與氣象業務中路面狀态監測産品的空白，還為排除交通安全隐患增添了新力量。
人工智能依靠人類積累的寶貴經驗，将人類的智慧和經驗相結合，為氣象預報預警作出巨大貢獻。它為我們“遮風擋雨”，守護着我們的安全。未來，人工智能或許會成為城市堅不可摧的“安全盾”，我們期待着那一天的到來。