人工智能會取代天氣預報員嗎？

今年6月21日8時至22日9時，荊楚大地被梅雨期首輪強降水自西向東橫掃，全省53個縣（市、區）降水量超過100毫米。不只是湖北，6月17日6時至27日6時，長江沿線多地累計降水量達100毫米至250毫米，其中，局部地區累計降水量達400毫米至600毫米。

江淮流域梅雨鋒暴雨持續，雨帶何時北抬？氣象預報成為當地防汛應對的重要決策依據。在6月28日至29日江淮地區的降水預報中，“風清”人工智能大模型提前給出這一事后證實很準確的預報意見—“影響該雨帶位置的副熱帶高壓和急流活動不會北抬，雨帶將繼續維持在江淮流域”，這為預報員提前作出模式預報訂正提供了有效信息。

“風清”人工智能大模型，是中國氣象局今年6月18日發布的人工智能全球中短期預報系統。與它同步發布的，還有人工智能臨近預報系統“風雷”和人工智能全球次季節—季節預測系統“風順”。

AI（人工智能）氣象大模型的發布，讓人們為在氣象領域應用成效上的突破感到興奮，同時也使得關于“人工智能是否會取代天氣預報員”的討論再次熱起來。

那么，AI氣象大模型取得了哪些進展？人工智能在天氣預報領域會有怎樣的應用前景？它是否會取代天氣預報員？

AI氣象大模型驅動天氣預報變革

所謂“AI氣象大模型”，指的是基于AI、具有大規模參數的天氣預報模型，核心是基于數據驅動的深度學習算法。

2022年以來，具備學術價值和應用前景的氣象大模型不斷涌現，給天氣預報領域帶來了更多驚喜和可能性。

歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）在2021年就發布了機器學習未來10年路線圖，提出到2031年，機器學習將會完全融入到數值天氣預報和氣候服務中。

作為滲透面廣、帶動性強、影響深刻的技術體系，人工智能已成為新一輪國際競爭焦點和科技發展新引擎，是科技創新的重要支點。《氣象高質量發展綱要（2022—2035年）》和《中國氣象科技發展規劃（2021—2035年）》都明確提出，要加強人工智能與氣象的深度融合應用。

今年以來，中國氣象局在“氣象+人工智能”領域取得新進展—組建雄安氣象人工智能創新研究院，啟動了氣象人工智能科技創新工程，發布“風雷”“風清”和“風順”3個AI氣象大模型，產生較好的引領作用和溢出效應。

探索早已開始。2017年，國家氣象中心便聚焦天氣監測、預報預警、產品制作等業務環節，先后發展4類50余個人工智能氣象應用模型，顯著提升精準預報水平和業務效能。

近年來，人工智能技術的引入給天氣預報業務帶來了更精準的目標識別能力、更高的預測準確率和效率，以及更強的數據挖掘能力。

“人工智能天然地適用于氣象行業，它通過數據驅動方式進行訓練，且運算速度更快，非線性過程的模擬能力強，這些都適合于大氣活動的混沌效應特征。”國家氣象中心天氣預報技術研發室高級工程師宮宇介紹。

在數值模式的基礎上，依托人工智能技術，近年來，我國強對流天氣預警時間提前至3小時，臺風路徑預報準確率逐步提升；0至6小時極端強對流天氣短時預報能力穩步提升；短時臨近時段降水位置預報更加穩定。

天氣預報員仍是精準預報的“主心骨”

那么，人工智能可以主導天氣預報業務嗎？氣象專家普遍認為，至少目前還不具備條件。

人工智能本身的一些特質值得重視。例如“黑箱子”—盡管AI氣象大模型的預報技巧有所突破，但其內部的決策機制往往是未知的，這意味著其結果有不可解釋性。

“數值模式是將大氣運動的數學物理方程組以計算機語言的形式描述，在給定觀測初值的條件下，通過計算機求解這些偏微分方程的解，它是有物理規律約束的，具有可解釋性。”國家氣象中心強對流預報首席盛杰說，而基于數據驅動的人工智能或許可以捕捉到一些規律，但它無法解釋其背后復雜的深層原因。

盛杰表示，此外，數據驅動意味著對“已有數據之外”的部分缺乏預測和判斷能力，這就意味著，在極端災害性天氣氣候事件的預報預測方面，AI氣象大模型會出現結果平滑化趨勢（這表明其在極端災害性天氣氣候事件預報預測方面的能力還有待提升）。

當然，這些都不是最主要的原因，預報員之所以不可取代，是因為預報員的工作，不僅僅是簡單地接受或拒絕這些模型的結果，而是要在綜合考慮多種因素的基礎上，作出最符合實際情況的預報。

“人工智能對于我們來說，和數值模式一樣，本質上都是一種工具。”中國氣象局臺風與海洋氣象預報中心高級工程師聶高臻表示，數值模式和AI氣象大模型都屬于確定性的模式，AI氣象大模型輸入的是數值模式提供的氣象格點場，輸出的是相同格點、相同要素的預報，只是實現的技術路徑不同。

“預報員要做的是結合自身的專業知識和經驗，在數值模式或者AI氣象大模型的基礎上判斷預報結果的可信度并進一步加工，得到一個最有可能的主觀預報結論，服務于防災減災、各行各業和人們生活所需。”聶高臻說。

“實際上，預報員離不開數值模式或者AI氣象大模型，但也不會被它們取代。”聶高臻認為，“因為，帶有情感溫度、個性化的定制服務是預報員永遠的核心競爭力。”

人機協同將讓氣象預報越來越精準

幾十年前，數值模式伴隨計算機而產生，推動了大氣科學的迅猛發展。人們也曾產生過同樣的疑問：數值預報會取代天氣預報員嗎？

“這幾十年的經驗說明，預報員并不會消失，而是轉型。”盛杰表示，因為數值模式的出現，預報員需要增加模式訂正能力；而人工智能出現以后，預報員也需要提升理解和應用它的能力。未來，隨著預報工具的增多和質量的提高，預報員的側重可能會向精細服務、研發等方向傾斜。

人工智能技術是一種可以通過學習而不斷升級、正在不斷發展進步的新質生產力，隨著技術的發展，未來將會為預報員帶來更多的“伙伴價值”—從重復、無效的勞動中解脫出來，提高自身工作效率和生活質量，更有時間與空間專注于預報甚至氣象應用的更多領域。

“這其實為開發預報員能力提供了更大空間。”聶高臻表示。

已經步入轉型行列的宮宇對此深有感觸：“我們需要擁抱技術，學習并認識新技術。或許我們并不需要糾結于解釋‘黑箱’，相反在人工智能應用技術研發中，可以采用物理過程來指導構建相關工作的完成，這也是基礎科學需要研究機理的原因。”

在積極擁抱人工智能、不斷探索人工智能氣象應用領域和方式的過程中，僅靠預報員本身是無法完成的，“未來，跨學科的交流與攜手將變得越來越頻繁。”盛杰說。

更要注意的是，好的預報并不等于好的服務，作為天氣預報員，面對性能優異的工具，依然不能放棄自身對于天氣和氣象的理解認識。

“如果只是需要選擇一種結果用來服務，人本身不也成為工具了嗎？”盛杰認為。