原标题：“人工智能+气象” 让天气“变幻可测”（探一线）

以往提到天气，人工人们往往会说“变幻莫测”。智能正让而现在，气象WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91spider%20cranes%20for%20sale在人工智能助力下，天气天气渐渐“变幻可测”。变幻报

人工智能技术与数值模式、可测超强算力协同发力，代预再加上预报员的人工专业经验，就能提前“算”出风雨雷电的智能正让信号。速度更快、气象效率更高的天气气象预报，将加快赋能千行百业，变幻报助力经济社会高质量发展。可测

“人工智能+气象”新应用新场景涌现

每年5月，代预南海夏季风暴发拉开我国主汛期大幕，人工推动着我国主雨带进程。对南海夏季风暴发时间的WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91spider%20cranes%20for%20sale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?！?#22269;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%?！?#30427;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?！?#39118;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?！?#26361;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?！?#20013;国气象局总工程师潘进军说。