人工智能如何变革香港的台风预报

香港迈入人工智能台风预报时代

香港长期面临台风和极端天气的威胁，如今正借助人工智能（AI）变革天气预报能力。香港天文台（HKO）宣布大举投资人工智能技术，旨在提高热带气旋、暴雨及其他恶劣天气预警的准确性和及时性。近期破纪录的降雨和台风期间，人工智能模型表现出显著成效，但在判断天气影响的强度和确切地点方面仍面临挑战。

随着气候变化加剧风暴、增加天气模式的不可预测性，准确预报的重要性达到前所未有的程度。香港的努力是区域乃至全球转向人工智能气象的一部分，邻近的台湾以及世界各地的领先研究机构也在利用机器学习提升防灾准备能力。

准确的台风预报为何对香港至关重要？

香港地处副热带，正处于太平洋台风的路径上。台风可能带来破坏性强风、暴雨、洪水和山体滑坡。香港人口密集、基础设施复杂，因此即使预报准确度稍有提升，也能挽救生命、减少经济损失，并帮助当局更好地协调应急响应。

近年来，极端天气事件接连发生。8月，香港遭遇自1884年有记录以来单日降雨量最高的一次，并因此发出该市历时第二长的黑色暴雨警告。随后出现严重水浸、山体滑坡和大范围交通及社会运行受阻。邻近地区甘肃省发生致命洪灾、广东大规模疏散等事件，也凸显了改进预警系统的迫切需求。

传统预报方法虽然有效，但存在局限，尤其是在预测热带气旋的精确路径和快速增强方面。人工智能有望在此发挥作用。

人工智能如何改进天气预报？

人工智能天气预报依靠经过海量历史天气数据训练的机器学习算法。传统数值天气预报（NWP）模型通过复杂方程和超级计算机模拟大气物理过程，而人工智能模型则从数十年的全球天气观测中学习模式和关联。训练完成后，这些模型能够以更快的速度、更低的计算资源需求生成预报。

例如，香港天文台目前使用的新一代人工智能模型，训练数据包括约40年的全球再分析资料，共约25万亿个数据点。这些模型能够通过识别传统模型可能忽略的细微迹象，分析和预测包括台风在内的天气系统演变。

天文台科学主任卢嘉伟表示：“通过从这套庞大的数据集中学习，人工智能模型能够识别天气演变的模式和关联，并据此预测未来的天气变化。”

人工智能模型已在实际业务中展现价值。例如，热带气旋蝴蝶接近期间，人工智能预报比传统模型更准确地预测了风暴路径，帮助天文台及时发布预警，避免不必要的社会影响。

人工智能模型实战：台风蝴蝶案例

6月，台风蝴蝶威胁香港时，天文台同时借助传统模型和人工智能模型预测其路径。欧洲模型预测蝴蝶将接近中国南部沿海，美国模型则认为它会更靠近香港，而两个人工智能模型预测其路径更偏西，与实际情况更为接近。因此，香港幸免于台风正面吹袭，天文台发布的预警也反映了更准确的人工智能预测。

这并非个例。在预测台风路径方面，人工智能模型屡次达到或超过传统模型的准确度，尤其是在西北太平洋风暴的预测中。此后，天文台扩大了人工智能的应用范围，纳入复羲（由复旦大学开发）、盘古气象（由华为开发），以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的人工智能预报系统（AIFS）等模型。

人工智能预报有哪些优势和局限？

与传统方法相比，人工智能模型有几项优势：

• 速度：人工智能可在几分钟内生成预报，而基于物理原理的模型则需要数小时。
• 能源效率：人工智能模型所需的计算资源少得多，因此更具可持续性。
• 路径预报准确度：在预测热带气旋路径方面，人工智能模型往往优于传统模型。
• 提前预警：人工智能能够发现相关模式并更早发出预警，为当局和公众争取更多准备时间。

不过，挑战依然存在。人工智能模型往往低估热带气旋的强度，尤其是在风暴快速增强期间。快速增强是指风暴风速在短时间内大幅上升的现象。这是一项关键局限，因为近80%的强飓风和台风会经历快速增强，而气候变化正在导致此类事件增多。

另一个挑战是，人工智能模型预测罕见或前所未有的极端天气事件的能力有限，因为用于训练的数据可能未能充分涵盖此类事件。例如，2023年9月破纪录的暴雨期间，人工智能模型提供了有用的参考，但难以准确呈现降雨的全部规模及其具体位置。

香港天文台指出：“由于极端天气事件在历史上较为罕见，人工智能模型对其预测能力尚未得到验证，更不用说破纪录的天气事件并未出现在人工智能模型的训练数据中。”

比较人工智能模型：全球与区域视角

近期的科学研究比较了多种领先人工智能天气模型在东亚和西太平洋地区的表现。研究评估了五种主要模型——盘古气象、FourCastNet v2、GraphCast、复羲和风乌——预测台风路径和强度的能力。风乌的路径预报最准确，复羲和GraphCast的表现也不错。不过，所有模型在强度预报方面都面临困难，凸显了进一步研究和开发更高分辨率区域模型的必要性。

集合预报通过整合多个模型的输出结果，有望提高预报可靠性。人工智能气象领域的快速发展表明，人工智能研究人员与气象机构持续合作，将是克服当前局限的关键。

香港如何将人工智能融入预报业务？

香港天文台一直走在气象领域应用人工智能的前沿。自2023年年中以来，天文台已将多个人工智能模型投入实时试运行，并通过“地球天气”网页和“我的天文台”应用程序向公众提供其预报。天文台不仅利用人工智能追踪台风，还用于提前最多15天预测降雨、风力、气温和湿度。

香港天文台署理高级科学主任何宇恒解释说，在8月暴雨发生一周前，人工智能模型就成功预测到一条将为广东沿海带来强降雨的雨带发展。尽管模型未能准确判断最强降雨的具体地点，但为及时发布预警和准备应急响应提供了宝贵依据。

天文台还与国际合作伙伴和私营企业合作，力求保持人工智能预报领域的领先地位。例如，谷歌DeepMind的Weather Lab和ECMWF的AIFS正在与本地模型一同接受测试，为预报人员提供新的评估和比较工具。

区域应用：台湾及其他地区的经验

香港并非唯一积极探索人工智能应用的地区。台湾“中央气象署”也采用了人工智能模型追踪台风，并取得出色成效。台风格美来袭期间，人工智能预报提前八天预测到台风将正面袭击台湾，准确度超过传统模型，为当局争取了更多准备时间。台湾“中央气象署”副署长吕国臣表示：“人工智能增强了预报人员的信心，也让当局有更多时间做好准备。”

私营部门的参与正在加快进展。英伟达、谷歌和微软等公司正在开发先进的人工智能天气模型，并与世界各地的气象机构合作。这些合作推动创新，并有助于应对强度预报和局地影响预测方面的挑战。

挑战与未来发展

尽管人工智能前景广阔，但要全面取代或超越传统预报方法，仍需克服若干障碍：

• 数据质量与可获取性：人工智能模型依赖高质量、全面的数据集。历史数据缺失或不准确可能限制模型表现。
• 强度预报：无论对人工智能还是传统模型而言，预测快速增强和峰值风速仍是一项重大挑战。
• 局地影响：要预测山洪和山体滑坡等局地影响，需要高分辨率区域模型。
• 人工监督：解读人工智能输出结果仍离不开气象专家，尤其是在事关重大的情况下。

随着这一领域不断发展，香港天文台及其合作伙伴将继续开展研究、开发模型并加强公众教育。目标不仅是提高预报准确度，也要建立公众信任，确保预警得到理解和响应。

更广泛的影响：人工智能与气候韧性

将人工智能融入天气预报，不只是技术升级，更是在极端天气日益频繁的时代增强气候韧性的关键一步。随着风暴变得更猛烈、更难预测，及时准确的预警可能决定数百万人是安然无恙还是遭遇灾难。

香港的经验为面临类似威胁的其他城市和地区提供了宝贵借鉴。迅速采用人工智能、开展国际合作并加强公众参与，展现了积极应对气候风险的做法。随着人工智能模型不断改进，它们将在守护社区和支持可持续发展方面发挥越来越重要的作用。

要点总结

• 近期风暴期间的试验取得成功后，香港正投资人工智能，以改进台风和极端天气预报。
• 人工智能模型在台风路径预测方面优于传统方法，但在强度和局地影响预报方面仍面临挑战。
• 香港天文台正将多个人工智能模型融入业务，并与国际合作伙伴开展合作。
• 台湾等区域邻近地区也在利用人工智能，私营企业则加快推动这一领域的创新。
• 持续研究和专业人员的经验仍不可或缺，有助于克服人工智能的局限，确保预警系统有效运行。
• 在气象领域采用人工智能，是提升香港及更广泛区域气候韧性的重要一步。