天气预报总骗人？AI让天有“可测”风云

李蓓蓓　龚昕宇

手机、电脑桌面一角的实时天气情况，我们大概已经习以为常，一次点击就可获取此后数日的天气情况。天气预报可精确到每个小时，阴晴雨雪、风向、湿度变化一览无遗。

天有不测风云

天气影响着人们的日常生活。大约1万年前，人类进入农业社会，种子的萌发和收获，让人们惊喜地发现：不必再跋山涉水，经营一片土地便可养活一家几口。因此，人类对风调雨顺也就产生了更强的期待。

限于当时的认知水平和生产生活方式，风、云、雷、电、雪等各种天气现象被蒙上了神秘的面纱。古人认为风云变化是上天的旨意，于是通过占卜问天获得天气“预报”。3000多年前，商王想要外出狩猎，于是卜问是否会有大雨，结果显示没有降雨，于是商王一行人高兴地出发，却在狩猎时被淋成“落汤鸡”。不知道彼时的商王有没有发出“天有不测风云”的感慨。

虽然古人没有精确的天气预报，但他们智慧地发现了太阳运动和自然现象间存在的规律，创造性地总结了二十四节气、七十二物候以及各种气象谚语。比如春季的最后一个节气——谷雨，“榖雨之日萍始生，又五日鸣鸠拂其羽，又五日戴胜降于桑”。谷雨意味着寒潮结束，降水量增多，提醒人们要播种了。田里的秧苗和作物刚刚种下，最是需要雨水的滋润，古人认为这一时期“雨生百谷”，故称“谷雨”。

天降神器助力

显然，节气、物候这类精度不高的经验式天气预报无法满足今天人们的生活、生产要求。那么，真正的现代天气预报是如何登上历史舞台的呢？

1854年11月，英法联军正准备在黑海与俄军决战，可还未开战，一场强风暴的袭击就让联军损失惨重。随后，时任巴黎天文台台长奥本·勒维耶研究了此次风暴。在收集了大量气象数据后，他绘制了当时的天气图，发现风暴的移动有一定规律，若提前注意到这一现象，类似的失败是可以避免的。于是勒维耶建议组建气象观测网，汇集观测资料，分析制作天气图。1856年，法国组建了世界上第一个正规的天气预报信息服务系统。

从此，人类进入天气图时代。现代天气预报就始于这一张张天气图。它将同一时间各地的气象情况绘制在一张图上，然后由预报员对天气发展变化过程加以分析、描述，并对未来天气进行预报。

天气图预报法是气象台预报天气的常用方法，并沿用至今。这些天气图为天气规律的发现提供了大量数据，使得利用物理方程和数学方法来计算天氣现象和过程成为可能。不过，绘制天气图、做出天气预报极大程度上受预报员主观影响，频频出错。怎样才能做出更理性的天气预报呢？

科学家认为，手握数学和物理两把利器，一切都是可以计算的。可是该如何计算呢？这个问题难倒了很多人，直到一对父子——威廉·皮耶克尼斯和雅各布·皮耶克尼斯的闪亮登场。他们将热力学和流体力学的方法引入气象学的研究中，提出用复杂的微分方程描述天气的变化。

可是微分方程很难解，等解完方程好几天都过去了。限于算力有限，天气预报就像过期的报纸一样，还是没有实用性。

后来，英国人路易斯·理查森提出了一个大胆的假设，建立“天气预报工厂”。这个工厂建在一个圆形建筑中，每个座位依照地球经纬度分布，每个人负责计算自己所在经纬度的微分方程，最终将各自的计算结果发给中心的人进行汇总，然后得出全球各地的天气预报。但这个梦幻的设计显然无法实施，因为想要提前给出预报结果，至少需要6.4万个计算员才行。

“天气预报工厂”的概念看起来是不是有些眼熟？是不很像计算机的概念？一战中用以计算弹道的ENIAC（世界上第一台通用计算机）被气象学家盯上，在不断简化算法，再将一系列描述大气运动的数学、物理方程转换成计算机语言后，1950年，查尼、菲尔托夫、冯·诺依曼用 ENIAC 完成了数值天气预报的可行性实验，花费了约24小时便完成了提前24小时的天气预报计算。1954年，英国BBC电台向全世界广播了这一次数值天气预报，天气预报真正走进了科技预报的时代。

AI 预报时代来了吗

数值天气预报的本质是解一个个复杂的微分方程，这个方法对初始条件的依赖性很高。而大气处于实时变化中，一个微小的变化就可能引起整个系统长期、巨大的连锁反应，这就是我们熟知的“蝴蝶效应”。

由于大气运动的细节难以捕捉，即便是再复杂的物理模型也很难完全模拟出大气运动的全貌，极端天气和气候事件的模拟因此成为世界难题。

数值天气预报是现代气象事业发展的核心技术，堪称气象领域的“芯片”和“国之重器”。我国数值天气预报研究始于1954年，是国际上较早开展数值天气预报的国家之一。

早期，我国以国外引进为主，后来自主研发、掌握核心科技。2020年12月，我国自主研发的第一代全球大气/陆面再分析系统及产品投入业务化应用，具备了再分析产品的自主生产能力，大大降低了气象业务对国外数据产品的依赖。再到如今，发展以地球系统模式为目标的下一代模式，我国数值预报业务实现了从“0”到“1”再到“卓越”的跨越式发展。

2023年7月，华为云团队和清华大学在《自然》杂志上先后发表了云盘古气象模型和NowcastNet模型两篇文章。这跟传统数值预报有什么不同呢？

这两种模型都是利用AI（人工智能）大模型预测天气，但两个模型用途不同。前者能够提前一周预测全球天气，后者则针对极端降水事件等天气进行短期天气预测。AI 加入天气预报的赛道后，带来全新可能。AI 擅长处理重复任务，拟合未知数据关系。通过深度学习各种气象数据中的关系，AI 在预测精度和预测速度上都展现出了优越性。

首先说华为的盘古气象模型。AI算法改进，使得盘古气象的预测准确率可以与全球最佳的数值天气预报系统——欧洲中期天气预报中心的综合预报系统相媲美。盘古气象模型不仅可以处理更为复杂的数据（三维气象数据），捕捉不同压力层大气状态之间的关系，而且处理速度更快，在相同的空间分辨率下，它比数值天气预报系统快1万多倍。

NowcastNet 模型是清华大学与国家气象中心、国家气象信息中心联合3年攻关完成的极端降水临近预报大模型，千米尺度下0～3小时极端降水都能预报。

2023年5月27日，在世界气象组织峰会上，3小时内降水临近预报被列为未解决的重要科学难题之一。由于极端降水过程持续时间短、空间范围小，原先数值计算方法的预报时效只在1小时之内。

试想一下，从提前1小时发展到提前3小时知道即将有一场倾盆暴雨，前一种情况我们只能就近找个地方躲着，而后者我们可以更从容地回到家中，前后的应对策略发生显著变化。对于一些实际的生产、生活场景，这种预报还将有更亮眼的减灾表现，无疑是一个巨大的飞跃。

那么，AI 天气预报是不是要代替传统的数值预报了，天气预报员是不是要失业了？这倒不用担心，研究者表示，把AI 广泛应用到气象领域，其机理与数据的融合计算非常具有挑战性，还有一段很长的路要走。目前来看，AI 不会在这个领域取代人类。科学家表示，天气预测需要专家和人们参与其中，以确保在预测方面的理解是合理的，然后将预测结果传达给公众。

从占卜到经验判断，从天气图到数值天气预报，再到AI的加入，这是无数研究者筚路蓝缕、殚精竭虑，共同推动才得到的天有“可测”风云。

本文转自微信公众号“蝌蚪五线谱”