热带气旋是地球上最具破坏力的自然灾害之一，但预测其移动路径和强度变化始终是气象学的一大难题。传统预报模型往往能较好地追踪风暴路径，却难以准确预判强度的突然变化。如今，人工智能正在打破这一瓶颈。 谷歌DeepMind与谷歌研究院的研究团队开发出一套名为WeatherNext Cyclones（简称WN-C）的AI系统，在风暴路径追踪、强度预报和风场范围评估等方面均超越了现有主流系统。相关成果已发表在《自然》杂志上。 研究团队利用数十年的全球气象分析数据，以及近5000个历史热带气旋记录对系统进行训练，使AI能够学习大尺度大气环流模式与单个飓风物理过程之间的相互作用规律。 传统模型要么着眼于全球范围来推算风对风暴的驱动力，要么聚焦局部区域来追踪风暴强度变化，很难同时兼顾两者，因为同时计算需要消耗极大的算力。而WN-C系统可以并行处理这两项任务：它既分析全球天气形势来判断风暴的移动方向，又追踪风速、整体尺度等具体细节，并借助大尺度大气模式来提高这些细节预测的准确性。 当预报员运行该模型时，系统可生成50个以上不同的预测样本，从而更全面地呈现风暴未来路径和强度变化的不确定性。 研究团队用2023年至2025年的历史风暴数据对WN-C进行了检验，同时还在实时活跃气旋上进行了测试——2025年，他们在北大西洋和东太平洋地区运营了该模型的特定版本，并通过Google Weather Lab公开发布预测结果。 在展望未来五天的预测中，AI系统的表现尤为突出。传统方法的有效预警时间通常较短，而WN-C能够将气旋预警时间额外延长约30小时，为沿海地区的防灾准备争取到宝贵时间。这意味着，居民可以更早撤离，应急部门也能更有条理地调配资源。研究人员表示，AI辅助预报并不意味着完全取代人类预报员，而是作为一种强大的决策支持工具，让气象专家能够更从容地应对极端天气事件。