气象国际新闻速览①丨AI赋能灾害预警应对极端天气挑战|马克斯_新浪财经

当下，人工智能（AI）在灾害预警领域大显身手，美国国家海洋和大气管理局、塞浦路斯？等不断推进AI预报系统，马克斯•普朗克学会、微软研究院等积极开展研究。同时，极端天气频发，多机构呼吁加强预警，合力应对挑战。

微软研究院发布的首个大规模大气基础模型 Aurora，历经过了超一百万小时的多样化天气和气候模拟的训练，能够全面了解大气动力学。Aurora 不仅拥有极高的预报准确性和效率，还具有多功能性，可以预测各种大气变量，实现了对空气质量、海浪及热带气旋路径的精准预测，且计算成本低。该模型助力气候科学家探索更多场景，但部分预报员对此仍然存疑。

AI预报系统HRRR产品图图片来源：NOAA

美国国家海洋和大气管理局（NOAA）推出首个区域性试验性AI预报系统HRRR-Cast，基于HRRR模型3年数据进行训练。HRRR-Cast通过分析历史数据学习预测模式，在反射率、湿度、温度和风力预报方面与HRRR相当，计算效率是其100至1000倍，能生成更逼真的风暴结构，今年8月将测试该系统集合版本。

塞浦路斯启动“政府中的人工智能”项目，支持开发AI解决方案应对公共部门挑战。该项目聚焦于极端天气早期预警系统和农业气象支持：一方面利用机器学习分析卫星数据和大气状况，提供更快捷、有针对性的预警；另一方面为农民提供定制化天气预报、灌溉调度工具及病虫害监测服务。

莱斯大学研究人员利用AI加速极端天气模拟，旨在更好地保护民众与财产。AI模型虽精确度不及传统物理模型，但运算速度提升了数个量级。团队正探索将物理规律与AI模拟系统深度融合，通过模拟成百上千次尚未观测到的风暴，分析洪水演变规律，为灾害防御规划提供支持。

图为系统示意图来源：马克斯•普朗克学会

马克斯•普朗克学会研发AI灾害早期预警系统，结合卫星数据与AI模型，生成20米分辨率的超本地化预测，能够预测极端天气的发生时间及其对特定社区影响。该模型可系统整合气象、生态和社会经济数据，提供针对性预警。

图片来源：NOAA

NOAA国家强风暴实验室通过分析多普勒雷达信号特征，可提前20至30分钟识别可能产生下击暴流的雷暴单体。其技术核心是捕捉云中冰晶和雨滴异常下沉加速的运动特征。融合分析雷达特征与大气探空数据，预警准确率提升了40%以上。在两年内，该项技术计划预计将集成到全美预警网络，引入AI算法后，预计到2026年可实现提前45分钟、准确度90%的强风预警。