人工智能技術在氣象行業中的應用現狀及發展前景

岑瑤 田曉龍

（內蒙古自治區氣象信息中心 內蒙古自治區呼和浩特市 010051）

隨著人工智能技術在不同行業和領域的發展與應用，人們對各方面的期望與要求愈來愈高。日益增長的工作需求和生活質量的要求，促使人工智能技術不斷發展并逐步融入人們的生產、工作和生活的方方面面。大自然風云變幻莫測，令人捉摸不透，自古以來人們為了生產與生活對天氣現象就有了一定的關注，建立了一些觀測天氣的方法。現在隨著氣象因素對航天等重要領域的影響，還有“氣象強國”等重要指示精神的提出，氣象在我們的生產、生活和工作中扮演著愈來愈重要的角色，對氣象預報等相關服務的研究也提出了更高的要求。天氣與我們的日常息息相關，天氣不僅會對出行、消費等活動會造成影響，尤其是在物聯網發達的今天，在影響交通的同時也會對物流造成一定的影響，甚至對一些競技項目的勝負起著關鍵性的作用，故準確的天氣信息對人們來說至關重要。將近年迎來爆發期的人工智能技術應用于氣象行業能夠有效的提高氣象服務的質量和預報的準確性。

1 人工智能技術

1956年召開達特矛斯會議，麻省理工學院的約翰·麥卡錫在參加會議時人工智能首次提出人工智能這個說法[2]。上個世紀八十年代左右，氣象領域的專家和學者開始將人工智能技術與天氣預報相結合，美國與加拿大的專家應用人工智能技術研究和開發出了針對災害性天氣現象的WILLARD 和SWIFT 智能系統，進而起到了優化預報結果的作用[6]。

從上個世紀80年代末到90年代初，隨著人工智能技術相關算法的突破、計算能力的迅猛發展，以及海量互聯網數據的支撐，人工智能技術在21世紀10年代后迎來了蓬勃發展，并成為全世界關注的熱點和核心。在一些發達國家，人工智能技術被廣泛應用于天氣預報中，并引發了人工智能技術作用于氣象領域的狂潮，研發了許多相關預報系統[3]。氣象專家和學者研發出來的預報系統主要是針對天氣現象中的強對流災害性天氣，前期主要應用的語言是自然語言，后期結合了人工神經網絡技術進行系統的研發[3]。這些系統大部分是專家和學者對人工智能技術學習與探索的結果并不成熟，能夠被應用到實際的業務使用中的也是少之又少。

隨著信息技術不斷成為技術發展的主流，種類繁多數據類型的出現，處理技術與處理能力的高標準要求，人工智能技術飛速發展并備受矚目。人工智能真正被大眾普遍熟知實際上是由一系列代表性事件引發的[4]。2012年，AlexNet 應用線性整流函數、參數正則化等對傳統的卷積神經網絡進行改進，并利用此改進算法參加了ImageNet 比賽并獲得了第一名的驚人成績；四年后，AlphaGo以4:1 的驚人成績戰勝了獲得過世界冠軍的人類選手；此后又過了一年后，進一步升級了的AlphaGo-Zero 以懸殊的驕人成績完勝AlphaGo……借助這些標志性事件，人工智能、機器學習等一些新穎詞語開始進入公眾視野。一些走在世界前列的應用先進信息技術的互聯網公司也率先對人工智能技術、大數據等進行了深入的專研，為其他行業起到了表率作用，對氣象領域中預報與數據模式方面的應用也起到重要的作用，進而提高了預報的準確率和氣象數據處理的速度。例如，我國的中央氣象臺與清華大學合作研發了一種新型的預報方法，此方法將人工智能的深度神經網絡方法應用于回波預報中，大幅度地提高了回波預報的準確率。尤其是近幾年，國外的氣象專家和學者將人工智能技術廣泛的應用于氣象相關領域并呈現上升，同時極大地提高了國內相關領域的學者對其應用的重視度并取得了催人奮進的成果。

2 人工智能技術在氣象行業的應用

天氣預報主要是以數據量龐大的不同類型的氣象資料為依托，人工智能則是針對大數據處理與加工的技術，故二者之間有著相互作用彼此影響進而融合使用的耦合關系。雖然現有的資料相對于來說較為全面、覆蓋面較廣，但是時空數據還是存在著一定的局限性，如密度不夠等缺限。人工智能不僅具有學習的能力，而且還具有一定的推斷能力，尤其是對一些不能夠確定，或者因某些原因缺失而不完全的信息的推斷；除此之外人工智能還能夠利用許多人類無法利用的預報中相關學科的抽象難點知識，進而提高處理數據的能力與預報的準確率。能夠進行高速、高效的預報天氣是氣象領域專家與學者一直的目標。

人工智能在天氣預報領域的應用包括觀測數據質量控制、數值模式資料同化、數值模式參數化、模式后處理等。尤其是在氣象資料處理等方面的應用，具有廣闊的應用空間，如氣象資料中衛星數據資料與圖片資料的處理方面等，目前歐洲氣象領域的專家與學者已經將人工智能中的深度學習算法應用于氣象資料中的衛星資料的數據的同化處理。美國的氣象專家也將人工智能應用于對雷暴進行實時的預測并建立預測模型。

我國也將人工智能引入到了氣象領域汛情研判的應用中。沒有人工智能之前，進行巡堤的工作完全是靠人工，而且工作人員還需要奔赴到現場，利用一些傳統的老式的記錄方法將巡堤的情況進行上報，相關人員最后再根據這些信息進行汛情研判。這樣不僅浪費時間，而且工作效率并不高。近年，人工智能的出現，將其成功的應用于汛情研判巡堤等相關工作中，用智能的實時視頻監控系統代替了人工巡堤，同時系統也可以對巡堤段水情變化的情況進行自動記錄，工作人員在需要上報情況時，可以快速的將監控畫面和情況說明發送給相關工作人員。這樣不僅大大的減少了誤差，還有效的提高了研判效率。近幾年我國氣象部門還組織河北等幾個氣象單位共同研究開發了“卦天”APP，這是一款基于人工智能、AR 和云計算等技術的APP,其不僅能夠使用戶實時的身臨其境的了解天氣，而且對看到的天氣現象還能夠進行智能識別和實景推演，APP 進行智能識別的識別率和天氣現象預報的準確率都很高。用戶打開手機端下載的“卦天”APP，可以隨時隨地的通過拍照的方式對天氣現象進行智能識別。每位用戶在進行智能識別時拍攝的照片還可以作為機器學習的圖像庫，通過對圖像庫的學習進一步其識別率。這是我國將人工智能成功的應用于氣象領域相關方面獲得的新飛躍與新成果[5]。

人工智能在氣象數據處理方面的應用主要是各類氣象數據的質量控制和對數值模式氣象產品的加工處理，尤其是通過雷達獲取的氣象資料的質量控制，去除一些干擾因子。通過對數值模式氣象產品的加工的處理，不僅能夠有效地提升了氣象預報的精度和準確性，對于提升了數據模式下產品時空的分辨率也是起到了一定的促進作用。中央氣象臺的氣象專家與清華大學的學術專家共同應用超分辨率處理算法進行數字化技術研發了格點降水訂正，為氣象預測提供了一種高效率、精確率超高分辨率的新型智能化網格預測系統。各地氣象預報和監測部門為能夠更好的、更智能化的監測與預報各種災害性天氣現象，對卷積神經網絡、機器學習等進行了研究與探索。自主研發出了無縫隙短時臨近預報技術、強對流短時短期預報技術、雨帶訂正技術、霧霾格點化預報技術、雷達回波臨近預報技術等基于人工智能的新型預報技術。

3 人工智能技術在氣象行業的發展前景與挑戰

人工智能憑借其超強的學習能力、計算能力、處理能力和核心算法的優勢，被應用于某些方面其表現已經遠遠超出了人類的表現。甚至有時，在人工憑借著經驗與人工智能同時對某些事務進行判定結果，人工的結果無法百分之百確定而存在疑慮時，這時人們相比較更愿意相信通過嚴謹的算法和及時而得到的科學結果。尤其現在是數據的時代，大數據充斥著人們的生活、學習、工作等方方面面。人們不僅追求著高精確度、同時也在追求著高效率。總是希望在有限的時間完成更多高效率的事情,否則就有可能面臨著淘汰和失敗。從古至今，人們就面臨著競爭，社會存在著優勝劣汰，人們一直在追趕著時代進步的步伐。故人工智能存在著巨大的發展前景。

提到人工智能，必將聯想到機器學習、大數據等與其息息相關關的技術。尤其是在氣象領域隨處可見繁多的數據類型、龐大的數據量，特別是一些歷史上長時序的氣象氣候數據資料。為了得到高精度的數據，準確的預報結果，憑借著預報員多年的經驗是遠遠不夠的，需要大數據技術的加持與支撐。利用其技術特性，實現預防災害減少損失的價值。在未來，可以將人文、地理、氣象、氣候、水文等各個方面觀測數據構建智能分析模型，利用此模型各個因素的影響進行分析，進行研判。

目前氣象領域的災害性天氣的6 小時以內臨近預報預警，國外氣象學者與專家將人工智能與多種遙感觀測資料、數值模式預報資料融合，提出了新的預報算法，雖然其預報率高于人工經驗得出的預報率，但其仍然處于試驗與技術探索階段，并被投入到業務的使用中。目前對于持續性大風暴雨、極端大風和強度暴雨的氣象預報則仍然具有一定的技術難度,不過,氣象學者與專家正在努力借助包括人工智能等多種技術來攻克這一技術上的難題。

在物聯網信息技術和可穿戴設備快速進步的今天，在不久的將來生活中所看到的任何一件物品和生活中的任何一個人都有可能會成為獲取氣象資料的通道和來源。以色列創業公司 climacell 應用了物聯網的技術,將車輛和行人手中的智能手機、馬路兩旁的路燈、監控器等轉換成了氣象偵察儀,通過這些氣象偵察儀就能夠及時地得到更精確度較高的氣象數據。

4 小結

隨著信息技術在各個行業、各個領域得到了快速的發展和應用，人工智能技術在氣象科研領域的應用前景也會愈加廣泛。人工智能技術中的大數據技術、深度學習等所應用的相關數據類型與氣象科學領域的數據類型差異較小，這為人工智能更好地應用于氣象相關領域奠定了基礎。隨著氣象因素對航天等重要領域的影響，還有“氣象強國”等重要指示精神的提出，氣象在我們的生產、生活和工作中扮演著愈來愈重要的角色，對氣象預報等相關服務的研究也提出了更高的要求。天氣與我們的日常息息相關，天氣不僅會對出行、消費等活動會造成影響，尤其是在物聯網發達的今天，在影響交通的同時也會對物流造成一定的影響，甚至對一些競技項目的勝負起著關鍵性的作用，故準確的天氣信息對人們來說至關重要。將近年迎來爆發期的人工智能技術應用于氣象行業能夠有效的提高氣象服務的質量和預報的準確性。