[智能应用]人工智能+气象” 让天气“变幻可测” [复制链接]

以往提到天气，人们往往会说“变幻莫测”。而现在，在人工智能助力下，天气渐渐“变幻可测”。

　　人工智能技术与数值模式、超强算力协同发力，再加上预报员的专业经验，就能提前“算”出风雨雷电的信号。速度更快、效率更高的气象预报，将加快赋能千行百业，助力经济社会高质量发展。

　　“人工智能+气象”新应用新场景涌现

　　每年5月，南海夏季风暴发拉开我国主汛期大幕，推动着我国主雨带进程。对南海夏季风暴发时间的预测，是我国气象部门的重要任务之一。

　　“今年汛期气象服务中，风顺展现了不错的预测能力，提前捕捉到‘南海夏季风暴发将偏晚’这一关键信号，为汛期预测提供了科学指导。”国家气候中心气候变化影响适应室主任、雄安气象人工智能创新研究院副院长陆波介绍。

　　风顺是中国气象局首个人工智能全球次季节—季节预测系统，由中国气象局联合复旦大学、上海科学智能研究院研发。目前风顺已实现业务化稳定运行一年多，性能达到国际先进水平。

　　10月28日，由中国气象局公共气象服务中心牵头研发的人工智能气象服务系统风和正式发布。公众可以问它：“‘五一’假期我想去三清山旅游，沿途天气怎么样？”风力发电场的工作人员也能问它：“明天风电场风力多大？”

　　“风和是面向气象服务领域的千亿参数语言模型，也是连接海量气象数据与用户的重要‘智能交互窗口’，可应用于灾害预警、交通运输、旅游出行等场景。”中国气象局公共气象服务中心正高级工程师王慕华说。

　　风雷模型由国家气象中心和清华大学联合研发，主要应用在强对流天气临灾预警时段，预报对象是即将发生的雷暴和强降水天气。国家气象中心正高级工程师盛杰介绍，风雷可实现全国范围1公里分辨率的未来3小时、逐10分钟的回波降水格点预报。

　　“目前，风雷技术的先进性及业务化应用程度表明，我国的短临预报业务在人工智能方面处于世界先进水平。”盛杰介绍。

　　风清模型是全自主知识产权的人工智能全球短中期预报系统。国家气象中心天气预报技术研发室主任、雄安气象人工智能创新研究院副院长曹勇介绍，风清模型可精准捕捉台风、暴雨等灾害天气，输出13层高空要素与11类地面要素预报。目前，风清已实现业务化部署并向全国推广，广泛应用于防灾减灾、光伏风电调度、航空保障等场景。

　　除了风雷、风清、风顺、风和，国家卫星气象中心（国家空间天气监测预警中心）还牵头研发了人工智能风宇模型，这是空间天气链式人工智能预报模型。目前，该模型已应用于卫星通信导航、航天器轨道管理、电力设施防护及航空安全等领域。

　　气象服务从“人找信息”转向“信息找人”

　　如何更快、更早、更准发布灾害天气预警，是气象业务面临的共同难题。对强对流天气，尤其是局地强对流天气的预报，更是难上加难。

　　“风雷在几分钟内就能预报对流系统的生消演变，甚至在预报难度最大的局地极端强对流天气预报中展现出优势，风雷强回波预报质量相比传统方法提升超25%。”盛杰说。

　　风雷、风清、风顺等模型，在业务实践中各展身手，不断提升预报精准度和预报效率。

　　例如，在业务化运行中，风顺展现出3个突出特点：具备覆盖全球的预报能力，每日可提供包含100个集合成员的60天预测产品；在关键气候模态预测性能上达到国际先进水平，对大气季节内振荡的有效预测能力可达32天；在极端天气预测中表现亮眼，能为我国能源调度等提供前瞻性风险预警。

　　又比如，风清模型全球有效预报时效超10.5天，极端天气与关键要素预报精度对标国际领先水平。“风清模型以高效算力适配与稳定运行性能，为民生保障、行业服务提供硬核气象技术支撑。”曹勇说。

　　“人工智能正深刻改变气象服务的方式，推动其迈入智能化新阶段。”中国气象局公共气象服务中心高级工程师于廷照说。过去，人们获取天气信息主要靠看电视、刷手机，属于“主动查找”；如今，借助人工智能技术，气象服务正在从“人找信息”转向“信息找人”。

　　与现有技术融合互通，不会取代预报员

　　除了预报，在极端降水预测、强对流天气预警、气象资料同化分析、气象观测与数据处理、气象服务与决策支持等领域，也出现了不少人工智能模型，有力地推动了气象业务的数字化、信息化和智能化发展。

　　今年7月，中国气象局推出全民早期预警中国方案“妈祖（MAZU）”，其中，城市多灾种早期预警智能体目前已在35个国家和地区落地应用，为全球防灾减灾贡献中国智慧。

　　但专家指出，人工智能工具仍需要和现有的技术手段互补、融合应用，最终的决策和任务完成仍需要预报员的判断。

　　“风雷等人工智能模型优势在于大数据挖掘，但由于没有考虑物理机制，并未完全解决预报精准度问题，所以不会取代预报员和数值预报。”盛杰说，三者将融合互通、优势互补，形成以预报员为重点，数值模式、人工智能为左右臂膀的协同预报体系。

　　人工智能技术进入快速发展阶段，既展现出赋能气象转型发展的巨大潜力，同时也带来诸如数据滥用偏差、模型缺陷、预报结果不可控等多重风险治理挑战。

　　今年4月，中国气象局、国家网信办联合印发《人工智能气象应用服务办法》，明确要加强人工智能与气象监测预警、预报预测、数值预报等领域深度融合应用，同时依法规范人工智能气象应用服务。

　　“出台系列政策文件，就科学应对人工智能气象应用服务的潜在风险、规范引导人工智能气象应用服务发展提出要求，将为人工智能气象应用服务加装‘安全护栏’，促进气象应用高质量发展和高水平安全良性互动。”中国气象局总工程师潘进军说。

人工智能赋能气象：从“变幻莫测”到“精准可测”的革命性跨越

引言：人工智能重塑气象预报格局
传统观念中，“变幻莫测”是对天气的典型描述。然而，在人工智能（AI）技术的强力驱动下，气象预报正经历从“经验判断”向“智能预测”的深刻变革。AI与数值模式、超强算力的协同，结合预报员的专业经验，使得风雨雷电等天气信号得以提前“算”出。这种速度更快、效率更高的预报能力，正加速赋能千行百业，为经济社会高质量发展提供坚实支撑。

“人工智能+气象”核心应用系统解析
中国气象局已构建起一系列以“风”字命名的人工智能气象模型，形成了覆盖短临、短中期、次季节-季节乃至空间天气的全方位预报体系。

1. 风顺：全球次季节-季节预测的“先知者”
   - 定位：中国气象局首个人工智能全球次季节-季节预测系统，由国家气候中心联合复旦大学、上海科学智能研究院研发。
   - 核心能力：提前捕捉南海夏季风暴发等关键气候信号。例如，2025年汛期，风顺成功预测“南海夏季风暴发将偏晚”，为汛期防灾减灾提供了科学指导。
   - 性能：已实现业务化稳定运行一年多，性能达到国际先进水平。其对大气季节内振荡（MJO）的有效预测长达32天，优于ECMWF模式的30天，并能为能源调度等提供前瞻性极端天气风险预警。

2. 风和：千亿参数语言模型的“智能交互窗口”
   - 定位：面向气象服务领域的千亿参数语言模型，由中国气象局公共气象服务中心牵头研发，于2025年10月28日正式发布。
   - 应用场景：
     - 公众服务：如查询“五一假期三清山旅游沿途天气”、“明天风电场风力大小”等个性化需求。
     - 行业应用：灾害预警、交通运输、旅游出行等。
   - 特点：作为连接海量气象数据与用户的“智能交互窗口”，风和极大地提升了气象服务的便捷性和覆盖面。

3. 风雷：强对流天气临灾预警的“极速先锋”
   - 定位：国家气象中心和清华大学联合研发的短时临近预报模型，专注于强对流天气临灾预警。
   - 核心技术：可实现全国范围1公里分辨率的未来3小时、逐10分钟的回波降水格点预报。
   - 优势：
     - 分钟级响应：在几分钟内预报对流系统的生消演变。
     - 极端强对流提升显著：强回波预报质量相比传统方法提升超25%，尤其在局地极端强对流预报中表现突出。
     - 应用案例：如浙江省已落地“智风雷暴大风临近预报技术”，实现乡镇级雷暴大风客观预警，最大提前量突破70分钟。

4. 风清：全球短中期预报的“全能选手”
   - 定位：全自主知识产权的人工智能全球短中期预报系统。
   - 能力：
     - 精准捕捉台风、暴雨等灾害天气。
     - 输出13层高空要素与11类地面要素预报。
     - 全球有效预报时效超10.5天，极端天气与关键要素预报精度对标国际领先水平。
   - 应用领域：防灾减灾、光伏风电调度、航空保障等。目前已实现业务化部署并向全国推广。

5. 风宇：空间天气链式预报的“守护神”
   - 定位：国家卫星气象中心牵头研发的空间天气链式人工智能预报模型。
   - 应用领域：卫星通信导航、航天器轨道管理、电力设施防护及航空安全等领域，保障空间活动安全。

气象服务模式革新：从“人找信息”到“信息找人”
AI正深刻改变气象服务方式，推动其迈入智能化新阶段。传统模式下，公众需主动通过电视、手机等渠道“查找”天气信息；如今，借助AI技术，气象服务实现了“信息找人”的转变。

- 精准推送：基于用户位置、需求和偏好，主动推送定制化的天气预警和服务信息。例如，在强对流天气来临前，向特定区域用户发送预警短信或APP通知。
- 场景化服务：针对不同行业（如农业、交通、能源）和用户群体（如公众、企业）提供差异化、场景化的气象解决方案。风和系统的千亿参数语言模型正是这一理念的体现。

技术融合与未来发展：AI不会取代预报员
尽管AI在气象预报中展现出巨大潜力，但专家一致认为，AI并非要取代预报员和传统数值预报模式，而是形成三者的协同互补。

- AI的优势：在于强大的大数据挖掘能力和快速处理能力，在模式识别、短期临近预报等方面具有独特优势。
- 数值模式的基础作用：基于物理方程的传统数值模式仍是理解大气运动本质的核心基础。
- 预报员的不可替代性：预报员拥有丰富的专业知识和经验，能够对AI模型输出结果进行解读、修正和决策判断，特别是在复杂天气形势下，其主观研判至关重要。

三者将形成“以预报员为核心，数值模式和人工智能为左右臂膀”的协同预报体系，共同提升预报精准度和决策支持能力。

风险治理与规范发展：筑牢“安全护栏”
随着AI在气象领域应用的深化，数据滥用偏差、模型缺陷、预报结果不可控等风险逐渐显现。为此，中国气象局与国家网信办于2025年4月联合印发《人工智能气象应用服务办法》，旨在：

- 加强AI与气象监测预警、预报预测、数值预报等领域的深度融合应用。
- 依法规范人工智能气象应用服务，科学应对潜在风险。
- 为人工智能气象应用服务加装“安全护栏”，促进高质量发展和高水平安全良性互动。

此外，中国气象局推出的“妈祖（MAZU）”全民早期预警中国方案，其中的城市多灾种早期预警智能体已在35个国家和地区落地应用，彰显了中国在气象AI治理和全球防灾减灾中的责任与担当。

结语
人工智能正以前所未有的力量推动气象事业从“变幻莫测”走向“精准可测”。以风顺、风和、风雷、风清为代表的系列AI模型，在提升预报精度、拓展服务场景、赋能千行百业方面发挥着越来越重要的作用。未来，在技术持续创新、人机协同深化以及规范治理完善的共同作用下，气象服务必将更加智能、高效、普惠，为守护人民生命财产安全和经济社会可持续发展贡献更大智慧和力量。正如文中所述，“人工智能正深刻改变气象服务的方式，推动其迈入智能化新阶段”，这场变革正在并将持续深刻影响我们的生活与未来。

人工智能+气象”：让天气从“变幻莫测”到“可测可控”

一、人工智能赋能气象预报：精度与时效的双重突破
人工智能技术通过处理海量气象数据（如卫星云图、雷达回波、地面观测数据），大幅提升了预报的准确性和时效性。

短临预报（0-6小时）：依托风雷等模型，可实时分析雷达、卫星数据，快速识别强对流天气（如雷暴、冰雹）、短时暴雨等突发灾害，提前1-3小时发出预警，准确率较传统方法提升20%以上，为城市内涝防范、人员疏散争取关键时间。
中短期预报（1-7天）：风清等全球中短期预报模型，通过深度学习全球大气环流 patterns，能精准预测台风路径、强度变化及暴雨落区，为沿海地区防台、山区地质灾害预防提供核心支撑。
季节/长期预报（1个月以上）：风顺等季节预测模型，基于历史气候数据和海洋温度（如厄尔尼诺）等因子，可预测汛期降水趋势、季风爆发时间，帮助农业部门制定种植计划、水利部门调度水库。
二、人工智能驱动气象数据分析：从“数据海洋”到“知识宝藏”
气象行业积累了海量历史数据（如气温、降水、气压等），人工智能通过机器学习算法挖掘数据价值，揭示天气与气候的内在规律：

天气模式识别：通过卷积神经网络（CNN）分析卫星云图，可自动识别锋面、气旋、台风等天气系统，帮助预报员快速判断天气变化趋势。
异常值检测：利用无监督学习（如聚类算法），从海量数据中发现极端天气事件（如持续性高温、罕见干旱），为气候研究提供新视角。
气候趋势分析：通过循环神经网络（RNN）分析 decades 级别的数据，识别气候变化趋势（如全球变暖导致的极端降水增加），为应对气候变化政策制定提供科学依据。
三、人工智能强化气象灾害预警：从“被动应对”到“主动预防”
人工智能通过整合多源数据（卫星、雷达、地面站、物联网传感器），实现灾害的“早发现、早预警、早处置”：

实时监测：利用人工智能算法整合分散的气象数据，形成“天地空”一体化监测网络，实时跟踪灾害性天气的生成、发展、移动。
精准预警：例如，台风预警模型可通过深度学习历史台风路径，预测未来移动方向和登陆地点，提前3-5天发出预警；暴雨预警模型可结合地形数据（如城市管网、山区坡度），预测积水区域和地质灾害风险，提升预警的针对性。
靶向服务：针对特定行业（如交通、能源、农业），提供定制化预警服务。例如，向航空公司预警雷暴区域，减少航班延误；向风电企业预警大风天气，优化发电调度。
四、人工智能优化气象服务：从“通用信息”到“个性化场景”
人工智能将气象服务从“单向发布”转向“双向互动”，满足公众和行业的个性化需求：

公众服务：风和等气象服务模型，通过自然语言处理（NLP）理解用户需求，回答“明天北京的天气怎么样？”“周末去海边旅游需要注意什么？”等问题，提供个性化建议（如带伞、防晒）。
行业服务：针对能源行业，人工智能可预测风电、光伏发电量，帮助企业优化调度；针对交通行业，可预测航班延误风险，帮助旅客调整行程；针对农业行业，可预测病虫害发生的气象条件（如高温高湿），帮助农民提前防治。
结语：人工智能让天气“可测”的核心逻辑
人工智能通过“数据+算法+算力”的组合，将气象从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“粗泛预报”转向“精准预测”。它不仅提升了预报的准确性和时效性，更挖掘了气象数据的价值，强化了灾害预警的能力，优化了服务的个性化。未来，随着人工智能技术的进一步发展（如大模型、强化学习），气象服务将更智能、更精准，真正实现“天气变幻可测”，为经济社会发展和人民生活提供更可靠的保障。