葛跃辉 科技日报记者 王春
如何提高灾害性气象预报的精确度，全面了解气象的演变趋势，一直是气象部门努力的方向。近年来随着人工智能的发展，气象部门也开始利用人工智能改进算法和订正短期预报，以求在海量天气数据中及时捕捉气象端倪，“防患于未然之中”，对气象“算得更快，算得更准”。
为推动人工智能与气象领域内的深度应用，探讨人工智能在气象领域内应用的瓶颈以及解决方案，上海市气象局组织的“人工智能与气象防灾减灾”院士沙龙近日举行，来自沪上的两院院士、高校教授和企业代表共同就这一话题作深入探讨。
“人工智能与气象防灾减灾”院士沙龙现场（图片由主办方提供）
在沙龙上，中国科学院院士、复旦大学大气科学研究院院长张人禾表示，目前人工智能已经初步应用于气象领域之中，尤其在对大量气象数据异常检测，气象类型的判断，以及气象演化的趋势分析上。例如，基于人工智能人脸图像识别技术和数据分析技术，能够快速判断出卫星图像中云的类型和气象雏形，基于AI融合，使大气数据更加三维化、精细化，基于大数据分析相似台风，并对台风路径行程和源头作出识别。避免了气象工作者用肉眼对图像进行观测造成的误差，大大提高了气象预报的科学性和精确性。
上海市气象局研究员、上海中心气象台负责人马雷鸣介绍到人工智能在灾害性天气预报中，目前可应用在天气监测、短临预报（0-6小时）、短期预报（2-3天）三方面。在短临预报中，应用卷积神经网络方法学习海量历史雷达资料所反映的强对流天气雷达回波特征，进而推测出灾害天气未来1-2小时的演变趋势。二是通过人工智能大数据分析，对数值模式短期预报误差作出订正，了解数值模式与观测差异究竟在什么地方，使得对误差的了解更加全面。去年世博会期间，已经将短临方法投入应用。而在刚刚过去的“利奇马”台风“防御战”中，气象局基于数值模式短期预报误差订正技术，使台风风雨影响更加具体明确。这一技术是今年与复旦大学联合开发的，是近年来气象部门与高校合作研发的成果典型。目前这两种技术已投入智能网格降水预报之中，为日常科学性气象预报提供了关键技术支撑。
针对人工智能在气象领域内的瓶颈，翁史烈院士认为人工智能能否全面刻画非刚性变形回波运动并且对气象三维立体呈现出来是一个很大的挑战，要重视计算机的算力提升和人工智能的算法创新，吸取人工智能在服务业、制造业的经验。刘玠院士提出一是要多方分析气象数据，不仅仅要观察和分析物理因素，还要考虑化学、天文和社会因素；二是要加强对大量数据的处理能力，促使气象感知更加精确。秦大河院士提出下一步人工智能方法可以应用在更长时效的预报如气候变化预测之中。
据了解，上海气象学会已经成立专门的人工智能委员会，深入研究人工智能在气象领域内的应用，上海市气象局也在推进与高校和企业的产学研合作，挖掘人工智能在气象领域内的发展潜力，从而更好地支撑特大城市的气象减灾和城市管理。