科技日报|预报天气，人工智能比人类更擅长？( 二 )
朱文剑介绍说 ， 国外已实现基于深度神经网络和气象卫星观测资料的数据同化算法研发 ， 在一定的准确率容忍范围内 ， 与传统方法相比 ， 人工智能方法的计算效率可大幅提高 。 近年来 ， 欧洲中期天气预报中心较为全面地评估了人工智能技术在天气预报数值模式中各个技术环节的应用潜力 ， 对人工智能的应用给出乐观的预期 ， 并已在部分环节如物理过程参数化中开展技术试验 。
据介绍 ， 目前对于冰雹、短时强降水、雷暴大风等灾害性天气的临近预报预警(6小时以内) ， 国外气象科学家基于人工智能技术 ， 结合多种遥感观测和快速更新的数值模式预报资料 ， 预报准确率已超过人类预报员 ， 但这些技术还处于研究或实验阶段 ， 尚未形成业务支撑能力 。 目前对于持续性暴雨、极端强度暴雨的预报则具有一定的难度 ， 不过 ， 行业从业者正在努力借助包括人工智能技术在内的多种技术攻克这一难题 。
据了解 ， 人工智能用于观测数据质量控制 ， 如用于气象雷达回波的质量控制 ， 滤除地物等非气象回波 ， 国内某些气象科技企业在这方面做了很多工作；用于数值模式产品后处理 ， 可以提高准确率和产品的时空分辨率 ， 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处理算法 ， 可在保证准确率的同时 ， 有着更高的计算效率 ， 并能输出超高分辨率的智能网格预报产品 。
物联网技术加持 未来每个人都可能成为气象数据源
天气影响消费行为、交通物流 ， 甚至决定体育竞赛的胜负 ， 因此人们需要精准的天气预报 。 那么 ， 在灾害预警中 ， 大数据如何分析研判做出决策 ， 促使AI对于极端天气的预测更为精准呢？
朱文剑介绍说 ， 大数据有四大特性：数据体量大、数据类型繁多、处理速度快和商业价值高 。 在灾害预警中可以充分发挥其前3个特点 ， 最终实现其高价值 。 尤其是可以充分利用历史上长时序的多种来源的资料 ， 比如人口分布数据、历史上的气候数据、地形数据、受灾数据、来自于气象、水文等多种观测来源的实况数据等构建智能分析模型 ， 再结合气象部门提供的实时高分辨率智能网格预报数据 ， 利用智能分析模型快速进行影响分析 ， 为决策提供支撑 。
为了加强台风、强对流、雾霾等灾害性天气的智能化监测和预报 ， 各地气象监测部门均对于利用人工智能进行精准预报进行了探索 。 “如基于卷积神经网络的雨带订正技术以及卷积神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、雷暴大风等分类强对流短时短期预报技术；上海市气象局研发的基于机器学习的无缝隙短时临近预报技术；深圳市气象局和香港天文台合作研发的雷达回波临近预报技术等 。 ”朱文剑说 。
此外 ， 中央气象台与国内一些科研院所展开合作：与北京邮电大学联合研发的基于机器学习的台风定强技术 ， 和清华大学合作研发的基于深度学习的雷达回波临近预报技术等 。
目前气象单位通过卫星、雷达等设备监测天气 ， 而今后物联网技术或将引领天气预报进入一个全新的时代 。 朱文剑认为：“在物联网技术的帮助下 ， 任何物品 ， 包括手机、车辆、雨伞等都可能成为潜在的获取气象数据的通道 ， 尤其是随着可穿戴设备的不断发展 ， 未来每个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器 ， 可获得时间分辨率至分钟级、空间分辨率精细至街道的温度、降水、风向风速等观测数据 。 ”
有专家提出 ， 天气预报和人工智能有着天然耦合的关系 。 天气预报需要大量的、多种多样的资料 ， 人工智能天生就是处理大数据的工具；现有资料的时空数据密度不够 ， 人工智能具有对不完全不确定信息的推断能力；此外人工智能还可以总结专家的知识经验 ， 提高平均预测水平以及利用统计与数值模式中无法利用的抽象预报知识等 。
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