天氣預報總騙人？AI讓天有“可測”風云

李蓓蓓　龔昕宇

手機、電腦桌面一角的實時天氣情況，我們大概已經習以為常，一次點擊就可獲取此后數日的天氣情況。天氣預報可精確到每個小時，陰晴雨雪、風向、濕度變化一覽無遺。

天有不測風云

天氣影響著人們的日常生活。大約1萬年前，人類進入農業社會，種子的萌發和收獲，讓人們驚喜地發現：不必再跋山涉水，經營一片土地便可養活一家幾口。因此，人類對風調雨順也就產生了更強的期待。

限于當時的認知水平和生產生活方式，風、云、雷、電、雪等各種天氣現象被蒙上了神秘的面紗。古人認為風云變化是上天的旨意，于是通過占卜問天獲得天氣“預報”。3000多年前，商王想要外出狩獵，于是卜問是否會有大雨，結果顯示沒有降雨，于是商王一行人高興地出發，卻在狩獵時被淋成“落湯雞”。不知道彼時的商王有沒有發出“天有不測風云”的感慨。

雖然古人沒有精確的天氣預報，但他們智慧地發現了太陽運動和自然現象間存在的規律，創造性地總結了二十四節氣、七十二物候以及各種氣象諺語。比如春季的最后一個節氣——谷雨，“榖雨之日萍始生，又五日鳴鳩拂其羽，又五日戴勝降于桑”。谷雨意味著寒潮結束，降水量增多，提醒人們要播種了。田里的秧苗和作物剛剛種下，最是需要雨水的滋潤，古人認為這一時期“雨生百谷”，故稱“谷雨”。

天降神器助力

顯然，節氣、物候這類精度不高的經驗式天氣預報無法滿足今天人們的生活、生產要求。那么，真正的現代天氣預報是如何登上歷史舞臺的呢？

1854年11月，英法聯軍正準備在黑海與俄軍決戰，可還未開戰，一場強風暴的襲擊就讓聯軍損失慘重。隨后，時任巴黎天文臺臺長奧本·勒維耶研究了此次風暴。在收集了大量氣象數據后，他繪制了當時的天氣圖，發現風暴的移動有一定規律，若提前注意到這一現象，類似的失敗是可以避免的。于是勒維耶建議組建氣象觀測網，匯集觀測資料，分析制作天氣圖。1856年，法國組建了世界上第一個正規的天氣預報信息服務系統。

從此，人類進入天氣圖時代。現代天氣預報就始于這一張張天氣圖。它將同一時間各地的氣象情況繪制在一張圖上，然后由預報員對天氣發展變化過程加以分析、描述，并對未來天氣進行預報。

天氣圖預報法是氣象臺預報天氣的常用方法，并沿用至今。這些天氣圖為天氣規律的發現提供了大量數據，使得利用物理方程和數學方法來計算天氣現象和過程成為可能。不過，繪制天氣圖、做出天氣預報極大程度上受預報員主觀影響，頻頻出錯。怎樣才能做出更理性的天氣預報呢？

科學家認為，手握數學和物理兩把利器，一切都是可以計算的。可是該如何計算呢？這個問題難倒了很多人，直到一對父子——威廉·皮耶克尼斯和雅各布·皮耶克尼斯的閃亮登場。他們將熱力學和流體力學的方法引入氣象學的研究中，提出用復雜的微分方程描述天氣的變化。

可是微分方程很難解，等解完方程好幾天都過去了。限于算力有限，天氣預報就像過期的報紙一樣，還是沒有實用性。

后來，英國人路易斯·理查森提出了一個大膽的假設，建立“天氣預報工廠”。這個工廠建在一個圓形建筑中，每個座位依照地球經緯度分布，每個人負責計算自己所在經緯度的微分方程，最終將各自的計算結果發給中心的人進行匯總，然后得出全球各地的天氣預報。但這個夢幻的設計顯然無法實施，因為想要提前給出預報結果，至少需要6.4萬個計算員才行。

“天氣預報工廠”的概念看起來是不是有些眼熟？是不很像計算機的概念？一戰中用以計算彈道的ENIAC（世界上第一臺通用計算機）被氣象學家盯上，在不斷簡化算法，再將一系列描述大氣運動的數學、物理方程轉換成計算機語言后，1950年，查尼、菲爾托夫、馮·諾依曼用 ENIAC 完成了數值天氣預報的可行性實驗，花費了約24小時便完成了提前24小時的天氣預報計算。1954年，英國BBC電臺向全世界廣播了這一次數值天氣預報，天氣預報真正走進了科技預報的時代。

AI 預報時代來了嗎

數值天氣預報的本質是解一個個復雜的微分方程，這個方法對初始條件的依賴性很高。而大氣處于實時變化中，一個微小的變化就可能引起整個系統長期、巨大的連鎖反應，這就是我們熟知的“蝴蝶效應”。

由于大氣運動的細節難以捕捉，即便是再復雜的物理模型也很難完全模擬出大氣運動的全貌，極端天氣和氣候事件的模擬因此成為世界難題。

數值天氣預報是現代氣象事業發展的核心技術，堪稱氣象領域的“芯片”和“國之重器”。我國數值天氣預報研究始于1954年，是國際上較早開展數值天氣預報的國家之一。

早期，我國以國外引進為主，后來自主研發、掌握核心科技。2020年12月，我國自主研發的第一代全球大氣/陸面再分析系統及產品投入業務化應用，具備了再分析產品的自主生產能力，大大降低了氣象業務對國外數據產品的依賴。再到如今，發展以地球系統模式為目標的下一代模式，我國數值預報業務實現了從“0”到“1”再到“卓越”的跨越式發展。

2023年7月，華為云團隊和清華大學在《自然》雜志上先后發表了云盤古氣象模型和NowcastNet模型兩篇文章。這跟傳統數值預報有什么不同呢？

這兩種模型都是利用AI（人工智能）大模型預測天氣，但兩個模型用途不同。前者能夠提前一周預測全球天氣，后者則針對極端降水事件等天氣進行短期天氣預測。AI 加入天氣預報的賽道后，帶來全新可能。AI 擅長處理重復任務，擬合未知數據關系。通過深度學習各種氣象數據中的關系，AI 在預測精度和預測速度上都展現出了優越性。

首先說華為的盤古氣象模型。AI算法改進，使得盤古氣象的預測準確率可以與全球最佳的數值天氣預報系統——歐洲中期天氣預報中心的綜合預報系統相媲美。盤古氣象模型不僅可以處理更為復雜的數據（三維氣象數據），捕捉不同壓力層大氣狀態之間的關系，而且處理速度更快，在相同的空間分辨率下，它比數值天氣預報系統快1萬多倍。

NowcastNet 模型是清華大學與國家氣象中心、國家氣象信息中心聯合3年攻關完成的極端降水臨近預報大模型，千米尺度下0～3小時極端降水都能預報。

2023年5月27日，在世界氣象組織峰會上，3小時內降水臨近預報被列為未解決的重要科學難題之一。由于極端降水過程持續時間短、空間范圍小，原先數值計算方法的預報時效只在1小時之內。

試想一下，從提前1小時發展到提前3小時知道即將有一場傾盆暴雨，前一種情況我們只能就近找個地方躲著，而后者我們可以更從容地回到家中，前后的應對策略發生顯著變化。對于一些實際的生產、生活場景，這種預報還將有更亮眼的減災表現，無疑是一個巨大的飛躍。

那么，AI 天氣預報是不是要代替傳統的數值預報了，天氣預報員是不是要失業了？這倒不用擔心，研究者表示，把AI 廣泛應用到氣象領域，其機理與數據的融合計算非常具有挑戰性，還有一段很長的路要走。目前來看，AI 不會在這個領域取代人類。科學家表示，天氣預測需要專家和人們參與其中，以確保在預測方面的理解是合理的，然后將預測結果傳達給公眾。

從占卜到經驗判斷，從天氣圖到數值天氣預報，再到AI的加入，這是無數研究者篳路藍縷、殫精竭慮，共同推動才得到的天有“可測”風云。

本文轉自微信公眾號“蝌蚪五線譜”