Here's Why AI is Changing How We Predict The Weather
07:34 Share

几十年来，技术一直在帮助提高天气预报的准确性。人工智能驱动的模型正变得越来越普遍，允许使用比以前的方法少得多的计算能力进行预测。但人工智能的预测有多准确，该行业又是如何适应的呢？我们的气象记者Mary Hui加入主持人Stephen Carroll进行讨论。请访问omnystudio.com/listener了解隐私信息。</context> <raw_text>0 这是一个iHeart播客。您知道92%的美国招聘决策者预计会面临挑战吗？

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我是Stephen Carroll，这是Here's Why，我们在这里与彭博社的专家一起，用几分钟时间解释一个新闻故事。在致命的风暴袭击南部之后，强烈的风暴正在向东移动。由于气候变化，我们将看到更多事件，更严重的事件，这是一个事实。

它是许多对话的中心，也是一个关键的经济驱动因素。寒流会增加能源需求。阳光明媚的日子会让购物者出门购买新衣服。

然后是极端天气事件，这些事件会损坏基础设施，扰乱供应链并引发巨额保险索赔。随着世界许多地区的天气变得更加不稳定，了解即将发生的事情就更加重要。技术有助于提高预测的准确性。那么人工智能的爆炸式增长对科学意味着什么呢？这就是为什么人工智能正在改变我们预测天气的方式。

我们的气象记者Mary Hoy现在加入我，了解更多信息。Mary，在我们了解人工智能的影响之前，您能否让我们了解一下我们预测天气的能力有多好？我们已经变得非常好。自从COVID以来，我们在过去十年中取得了渐进但巨大的进步。

第一个基于计算机的天气预报是在1950年做出的。这都要感谢世界各地的科学家取得的各种技术和科学进步。这使我们能够将世界划分为更小的网格，然后将我们上方的空气划分为越来越多的层。所有这一切都意味着我们可以更详细地观察天气，这反过来又增加了我们预测未来能力。所以，

现在的五天预报与2000年的三天预报一样准确。大约每十年技术和科学进步就增加一天。这是一个很大的进步。随着天气变得更加不稳定和极端，我们将依赖这种天气预报能力。好吧，我对这一点很感兴趣。极端天气事件的增加似乎是我们今天观察到的现象。

速度，这如何影响天气预报？它会使它更困难吗？因此，天气预报从根本上来说是棘手的。大气是复杂的，是混乱的，是不确定的。因此，每个预报都存在不确定性因素，这是由于观测不完整造成的，例如无法准确观察大气中发生的一切，以及天气模型必须进行的近似计算。

现在，极端天气使情况变得稍微棘手，甚至更具挑战性，因为极端天气，我认为根据定义，它们只是具有更大的变化和变异性。而且它们也相对罕见。这意味着随着时间的推移，数据更少，观测更少。因此，我们对这些事件的了解较少，并且对它们的研究所做得很少。然后这些条件会迅速变化。例如，飓风可以

在温暖的海水中，可以迅速增强，这种快速变化可能会让预报员措手不及。因此，所有这些都使情况变得稍微棘手一些，即使天气预报本身从来都不是一件容易的事。那么，让我们谈谈人工智能吧。预报员如何使用人工智能？它如何帮助这个过程？

创建天气预报有很多步骤，人工智能可以应用于其中一些步骤，或者所有这些步骤。我们可以采取第一步，收集大量数据，因为要预测未来的天气，您需要了解当前的天气状况，这需要进行大量的观测，无论是温度、气压、湿度等等。因此，人工智能可以通过帮助我们来帮助我们

从量化的意义上收集更多数据，还可以收集更多类型的数据。虽然当前的天气模型通常仅限于气象观测，但人工智能模型现在允许我们将范围扩大到例如电网的维护日志甚至新闻文章，真正收集越来越多的信息来为模型提供信息，然后创建可能更准确的预测。

人工智能在预测中的使用有多广泛？

因此，一个重要的政府间天气预报机构，即欧洲中期天气预报中心（ECMWF），他们在今年早些时候将他们的AI模型投入运行，并且他们正在将其与现有的传统基于物理的天气模型并行运行。他们很快也将推出该AI模型的另一个迭代版本。所以在这个领域有很多事情正在发生。

因此，ECMWF还在运行来自不同提供商的AI模型，包括中国科技巨头华为、谷歌的Graphcast模型、微软的Aurora模型，以及中国自己的气象局本身也在测试大约十几个AI天气模型。所以那里有很多实验正在进行。我们可能会看到

在未来几年，人工智能模型和传统天气模型将协同工作，而不是看到人工智能完全取代这些传统的数值天气模型预测方法。是的，我很好奇使用人工智能进行天气预报是否有风险。如果我们看到它的更大应用，这项技术可能会错过什么？

目前许多这些AI模型的训练方式是基于几十年观测和分析的历史气候数据。

但问题是，过去永远无法完美预测未来。因此，如果我们即将在一个变暖的气候中看到以前在这些历史数据集里没有反映出来的更极端的天气，那么AI天气模型就会低估台风或热带气旋的强度。

例如，即使它提高了风暴轨迹的预测。所以这里有一些风险，这绝对是一个开放的、正在进行的研究领域。那么，我们应该关注这个领域的下一个重大发展是什么？

这与其说是一个单一的重大发展，不如说是一种趋势。我会关注这种转变的分布，对吧，在这个全球天气企业中的角色。我们长期以来一直依赖的公共气象机构，现在私营公司、科技公司以及小型参与者越来越多地进入这个天气领域，它们将扮演不同的角色吗？

在更细分的层面创建和提供天气预报。因此，看看公共预报员和更多私人参与者之间的分工如何发挥作用将会很有趣。好的，我们的气象记者Mary Hoy，非常感谢您加入我们。要了解更多来自我们遍布全球的3000名记者和分析师团队的类似解释，请访问bloomberg.com/explainers。我是Stephen Carroll。这是Here's Why。下周我将带着更多内容回来。感谢收听。

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