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                “人工智能+氣象”正讓天氣“變幻可測”,會取代預報員嗎?

                原標題:“人工智能+氣象” 讓天氣“變幻可測”(探一線)

                以往提到天氣,人們往往會說“變幻莫測”。而現在,在人工智能助力下,天氣漸漸“變幻可測”。

                人工智能技術與數值模式、超強算力協同發力,再加上預報員的專業經驗,就能提前“算”出風雨雷電的信號。速度更快、效率更高的氣象預報,將加快賦能千行百業,助力經濟社會高質量發展。

                “人工智能+氣象”新應用新場景涌現

                每年5月,南海夏季風暴發拉開我國主汛期大幕,推動著我國主雨帶進程。對南海夏季風暴發時間的預測,是我國氣象部門的重要任務之一。

                “今年汛期氣象服務中,風順展現了不錯的預測能力,提前捕捉到‘南海夏季風暴發將偏晚’這一關鍵信號,為汛期預測提供了科學指導。”國家氣候中心氣候變化影響適應室主任、雄安氣象人工智能創新研究院副院長陸波介紹。

                風順是中國氣象局首個人工智能全球次季節—季節預測系統,由中國氣象局聯合復旦大學、上海科學智能研究院研發。目前風順已實現業務化穩定運行一年多,性能達到國際先進水平。

                10月28日,由中國氣象局公共氣象服務中心牽頭研發的人工智能氣象服務系統風和正式發布。公眾可以問它:“‘五一’假期我想去三清山旅游,沿途天氣怎么樣?”風力發電場的工作人員也能問它:“明天風電場風力多大?”

                “風和是面向氣象服務領域的千億參數語言模型,也是連接海量氣象數據與用戶的重要‘智能交互窗口’,可應用于災害預警、交通運輸、旅游出行等場景。”中國氣象局公共氣象服務中心正高級工程師王慕華說。

                風雷模型由國家氣象中心和清華大學聯合研發,主要應用在強對流天氣臨災預警時段,預報對象是即將發生的雷暴和強降水天氣。國家氣象中心正高級工程師盛杰介紹,風雷可實現全國范圍1公里分辨率的未來3小時、逐10分鐘的回波降水格點預報。

                “目前,風雷技術的先進性及業務化應用程度表明,我國的短臨預報業務在人工智能方面處于世界先進水平。”盛杰介紹。

                風清模型是全自主知識產權的人工智能全球短中期預報系統。國家氣象中心天氣預報技術研發室主任、雄安氣象人工智能創新研究院副院長曹勇介紹,風清模型可精準捕捉臺風、暴雨等災害天氣,輸出13層高空要素與11類地面要素預報。目前,風清已實現業務化部署并向全國推廣,廣泛應用于防災減災、光伏風電調度、航空保障等場景。

                除了風雷、風清、風順、風和,國家衛星氣象中心(國家空間天氣監測預警中心)還牽頭研發了人工智能風宇模型,這是空間天氣鏈式人工智能預報模型。目前,該模型已應用于衛星通信導航、航天器軌道管理、電力設施防護及航空安全等領域。

                氣象服務從“人找信息”轉向“信息找人”

                如何更快、更早、更準發布災害天氣預警,是氣象業務面臨的共同難題。對強對流天氣,尤其是局地強對流天氣的預報,更是難上加難。

                “風雷在幾分鐘內就能預報對流系統的生消演變,甚至在預報難度最大的局地極端強對流天氣預報中展現出優勢,風雷強回波預報質量相比傳統方法提升超25%。”盛杰說。

                風雷、風清、風順等模型,在業務實踐中各展身手,不斷提升預報精準度和預報效率。

                例如,在業務化運行中,風順展現出3個突出特點:具備覆蓋全球的預報能力,每日可提供包含100個集合成員的60天預測產品;在關鍵氣候模態預測性能上達到國際先進水平,對大氣季節內振蕩的有效預測能力可達32天;在極端天氣預測中表現亮眼,能為我國能源調度等提供前瞻性風險預警。

                又比如,風清模型全球有效預報時效超10.5天,極端天氣與關鍵要素預報精度對標國際領先水平。“風清模型以高效算力適配與穩定運行性能,為民生保障、行業服務提供硬核氣象技術支撐。”曹勇說。

                “人工智能正深刻改變氣象服務的方式,推動其邁入智能化新階段。”中國氣象局公共氣象服務中心高級工程師于廷照說。過去,人們獲取天氣信息主要靠看電視、刷手機,屬于“主動查找”;如今,借助人工智能技術,氣象服務正在從“人找信息”轉向“信息找人”。

                與現有技術融合互通,不會取代預報員

                除了預報,在極端降水預測、強對流天氣預警、氣象資料同化分析、氣象觀測與數據處理、氣象服務與決策支持等領域,也出現了不少人工智能模型,有力地推動了氣象業務的數字化、信息化和智能化發展。

                今年7月,中國氣象局推出全民早期預警中國方案“媽祖(MAZU)”,其中,城市多災種早期預警智能體目前已在35個國家和地區落地應用,為全球防災減災貢獻中國智慧。

                但專家指出,人工智能工具仍需要和現有的技術手段互補、融合應用,最終的決策和任務完成仍需要預報員的判斷。

                “風雷等人工智能模型優勢在于大數據挖掘,但由于沒有考慮物理機制,并未完全解決預報精準度問題,所以不會取代預報員和數值預報。”盛杰說,三者將融合互通、優勢互補,形成以預報員為重點,數值模式、人工智能為左右臂膀的協同預報體系。

                人工智能技術進入快速發展階段,既展現出賦能氣象轉型發展的巨大潛力,同時也帶來諸如數據濫用偏差、模型缺陷、預報結果不可控等多重風險治理挑戰。

                今年4月,中國氣象局、國家網信辦聯合印發《人工智能氣象應用服務辦法》,明確要加強人工智能與氣象監測預警、預報預測、數值預報等領域深度融合應用,同時依法規范人工智能氣象應用服務。

                “出臺系列政策文件,就科學應對人工智能氣象應用服務的潛在風險、規范引導人工智能氣象應用服務發展提出要求,將為人工智能氣象應用服務加裝‘安全護欄’,促進氣象應用高質量發展和高水平安全良性互動。”中國氣象局總工程師潘進軍說。(記者 李紅梅)

                來源:人民日報

                責任編輯:林紅

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