一群天气预报员，与AI共同挑战混沌的6个月

2023年10月3日，汕头东南方约910公里的西北太平洋洋面上，不断靠近的台风“小犬”引发了福建、广东及可能受影响的省级气象局的警惕。经综合研判和应急会商，各地气象局根据实际研判启动或调整相应应急响应级别。

在市民们仍沉浸在假期的氛围中时，气象局的业务和预报值班负责人已经逆着人流，在应急响应拉起的30分钟内，到达了气象局预警预报服务大厅。

一次台风，往往就是一场硬仗。

环流复杂、系统多、台风尺度偏小等众多因素，将共同导致台风路径难以捕捉。此外，强度如何？持续多久？会造成多大的风雨影响？一连串的不确定，都在等待各地市气象局预报员通过缜密研判后给出一个明确结论。

虽然我国天气预报能力已经接近世界先进水平，但2023年经历的一场场台风，让气象工作者迫切地想要再进一步，寻找脱困的方法。

在风雨中逆行

当预报员告诉大家有恶劣天气，一定要老老实实在家呆着的时候，他们反倒是从家里赶到单位去的“逆行者”。遇到台风，他们在单位一住两三天都是常事。

地方气象局的主要工作是探测、收集处理数据、预报和服务。作为气象专家，他们的工作并非慢节奏的科研，而是一场海量数值计算数据、丰富气象知识以及自身经验之间的竞速交锋。

前端观测的气象数据，会以分钟甚至秒计的速度传递给预报员，经过数据处理后来到首席预报员的案头。拿到数据、雷达图、卫星云图、自动站实况等信息后，他需要综合数据和自身经验，来分析天气系统的演变趋势，最后形成结果并签发预报信息。

老百姓手机收到的每一条预警信息、半夜天气app跳出的消息提示、车载广播的晴雨播报……每一次实时更新的预报信息的背后，都是预报员们的24小时值守、多次会商、大量分析研判和反复斟酌的结果。

作为对研判结果负责的预报员，他们必须谨慎斟酌，但却又得同时兼顾“迅速”——以最快的速度，碰撞出一个最接近真实天气过程的“准确”结果，为提前转移危险区域人员、前置抢险救援力量“抢”出最宝贵的时间。

除了值班的体力消耗外，预报员们的心理压力更重一筹。

对普通人而言，夜晚的风雨声是助眠的白噪音，而预报员却可能会因此惊醒——突然的风雨代表着天气骤变，可能暗示了一次预测的失误。

做天气预报，就像回答一张隔天就出成绩的试卷。今天公布的结果，明天就被事实检验。是否准确，第二天就知道了。这是每一位预报员都要面临的考验。

而比压力更大的，是责任。研判得出的不只是天气，预报信息更与全体市民的生产生活密切相关。全市各部门的防灾减灾工作、人员物资的调配，也会按照预报开展。

中央气象台强天气预报中心副主任蓝渝在一次采访中表示，对强对流天气进行准确预报是目前全世界气象领域公认的难题。如何才能进一步提升预报的准确性，成为预报员们不得不思考的重要的科研问题。

寻找混沌破局者

作为一门预测科学，天气预报有其天然的不确定性，做不到完全或永远准确。

气象系统是典型的混沌系统，这意味着系统中非常小的扰动可能造成后果的巨大差异。这种现象有另一个广为人知的名字，“蝴蝶效应”。

正因如此，历史上从来没有哪一天的大气环流是完全相同的，也没有哪一次的强对流天气过程完全一致。

在深圳，地形复杂、天气系统非常多。温度、降水等气象要素在短时间内就能发生显著变化。因此网友们常常对深圳的天气开启“吐槽模式”。

其实，对于大尺度的天气预报以及0~2小时的临近预报，深圳市气象局已经走在了精细化预报探索的前列。

每3平方公里分布的气象站、自主开发的“深圳市陆海一体气象灾害防御决策服务系统”、短时大风冰雹的自动识别、基于AI技术的降水临近预报，形成了一套闭环的有力支撑，使得临近预报更加精准。

可当范围缩小到中小尺度，即水平尺度只有百十甚至几公里时，及时、准确地预报天气就成了不小的挑战。

为了更好地担任防灾减灾的第一道防线，为市民提供更精细、更准确的气象服务，预报员们密切关注着每一项可能应用于天气预报的新技术。

2023年7月6日，刊登在国际顶级学术期刊《自然》杂志上、由华为云作为唯一署名单位发表的论文《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》，吸引了深圳市气象局的目光。

原来，盘古气象大模型研发团队的这群年轻人，在用AI寻找气象预报的办法。

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大考将至

作为深圳市气象局首席预报员，陈元昭和同事们聊起AI时，态度比较积极：“能给我们更好的参考，何乐而不为呢？”

盘古气象大模型作为一种全新的全球气象预报系统，具有推理计算速度快、计算效率高的优势，预测速度较传统数值预报方法提升一万倍以上，不仅能提供秒级的全球气象预报，而且提供包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等在内的气象要素，可以直接应用于多个气象领域细分场景。国家自然科学基金今年还将其列为2023年度“中国科学十大进展”之一。

2023年8月，盘古气象大模型研发团队与深圳市气象局一拍即合，初步达成了打造首个人工智能区域预报模型“智霁”的合作意向。

从23年9月开始，深圳市气象局人工智能团队开启了与华为云研发团队的业务交流与技术碰撞。这个团队由深圳气象局多名经验丰富的气象学家组建而成，他们在高分辨率数据集、模型训练、产品开发、检验评估与反馈等多个方面，都深度参与了模型的联创研发。

“智霁”区域模型以华为云盘古气象大模型为基础，借鉴了传统数值预报的经验，采用了全球模型和区域模型共同驱动的技术框架，同时结合了华南地区高分辨率再分析气象数据。

技术与行业结合时，需要去打破森严的行业壁垒，去学习海量的行业知识。既发挥数据驱动人工智能预报技术的优势，也发挥行业传统的长处，这样才能让技术上升一个新的高度，给业务带来真正的价值。

气象专家与华为云研发团队每月一次的交流和反馈，推动着这套能够与传统数值模式相辅相成的模型，一步步将技术革新，并逐步向行业应用迈进。

通过“智霁”区域模型提供的气象监测信息，预报员可快速得知未来5天深圳及周边地区空间分辨率为3公里，包含气温、降雨、风速等气象要素的结果。

从全球模型的25公里分辨率，到区域模型的3公里分辨率，在同样大小的空间下，“智霁”区域模型的网格数在三维上变成了原来的512倍，这意味着区域模型能够呈现出更多天气系统中的细节，同时也意味着计算量的爆炸式增长。

所幸人工智能大模型计算能力非常强，它不仅可以发现一些人类没有办法发现高维的规律，而且可以计算得很快，在业务上有很大的应用前景。

在试运行阶段，“智霁”区域模型已在多次冷空气过程的气温预报中为预报员提供参考，为冷空气预报服务提供了新的风险提醒信息。

人工智能区域预报模型“智霁”已正式上线。但它还只是个科技与气象跨界产出的“新生儿”，预测能力还相对有限，预测结果也还有不足之处，特别是难以准确预报降雨过程这一“世界难题”。深圳市气象局与华为云研发团队还需要进一步优化模型，改进算法，不断提升模型的降雨预报能力。

3月下旬已至，深圳的汛期也即将来临，气象人应对自然挑战的号角再次吹响。这对于深圳市气象局和华为云团队联创的区域预报模型而言，是一场真正的大考。

而基于新一年的汛期数据，双方团队将更好地训练、完善人工智能区域预报模型“智霁”，让人们看到，AI在生产生活中能够提供的更多种可能。

一切面向人类公共福祉的进步，都是从敢于面对不确定、在混沌中向前一步的探索开始的。