全球極端天氣頻發 AI模型助預測

　　圖：全球極端天氣頻發 AI模型助預測

　　在全球變暖、自然極端天氣頻發的當下，快速、準確的天氣預測變得十分重要。傳統的數值天氣預報系統（NWP）運算成本高、預測速度慢等問題逐漸顯現，而人工智能（AI）正以驚人的速度和效率融入氣象領域並展示巨大的潛力。例如，谷歌（Google）旗下DeepMind開發的AI模型，預測風暴路徑相當精準，中國天氣預測AI模型「身經百戰」，表現亮眼。不過，AI對數據質量依賴極高，在應對前所未有的極端天氣時，其實際應用可靠性仍待驗證。

　　AI預測的優勢與挑戰

　　優 勢

　　速度快、準確度高、前瞻能力更強，計算耗能少，可做到精準防災

　　挑 戰

　　訓練數據影響大：

　　AI模型需要依賴海量數據進行學習和訓練，如果數據的質量存在問題，或地區缺乏足夠的歷史氣象數據，將影響模型預測的準確性和可靠性。

　　應對極端天氣：

　　近年極端天氣越見頻繁，AI模型未必有足夠數據進行預測，能力還有待驗證。

　　傳統天氣預報與AI模型比較

　　傳統天氣預報

　　•依賴於數值天氣預報模型，基於物理定律和大量的觀測數據，通過電腦模擬大氣的運動和變化。

　　•電腦模式準確度受多種因素限制，包括觀測數據多寡、模式分辨率高低，以及模擬物理過程和地形的像真程度等。

　　AI天氣模型

　　•利用機器學習和深度學習等，從海量的歷史氣象數據中進行「練習」，預測速度極快、計算成本相對較低。

　　•有研究表明，部分AI氣象模型在短、中期天氣預報的準確度已超越了傳統模型。

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