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人工智能对天气预报的影响分析

摘要：随着大数据和人工智能技术的发展，海量数据深度学习、复杂神经网络

等逐步成熟，人工智能技术在天气预报中得到了广泛应用。基于此，本文在简要

探讨天气预报发展现状的同时，重点分析了人工智能对天气预报的影响，最后则

提出了人工智能未来发展趋势，仅供

同行进行参考借鉴。

关键词：人工智能天气预报现状影响

引言

人工智能与天气预报之间有着天然耦合的关系。天气预报的开展需要海量的、

多种多样的气象资料作为支撑，人工智能就是对这些大数据信息进行快速处理的

工具；因现有资料的时空数据密度不够，人工智能可以对不确定和不完整的信息

进行推断；人工智能还能对专家的知识经验进行总结，提高平均预测水平以及利

用统计与数值模式中无法利用的抽象预报知识等。只有保证天气预报的高效性和

快速性水平，才能进一步增强气象部门服务质量，将其在工农业生产、交通运输、

日常生活、工作等中的作用充分发挥出来。随着观测卫星、雷达和传感器网络持

续不断的产生大量数据信息，如何对这些气象资料信息进行处理，是当前天气预

报面临的重大挑战，而人工智能对大数据的出色处理能力，可成为增强气象预报

精准度的助力工具。

1、天气预报发展现状

天气预报的发展，经历了从定性预报、描述性预报向数字化、网格化预报的

过程。比如，我国气象部门原来发布的城镇天气预报，内容只包括2400多个城

镇的天气现象、高低温和风速风向预报，频次也只是一天三次，预报的时间精度

和空间精度不够高。2012年，国家气象中心推出了一个新的预报产品，即大城市

精细化预报，该产品把全国省会城市、计划单列市24小时内的天气预报进行细

化，每6小时开展一次预报，降水量可以预报到毫米。但即便这样也不够精细，

不能满足各行业及公众的需求。于是，“网格预报”这一概念被引进到我国的精细

化预报业务中。“网格地域”就像地球上的经纬网一样，我们可以把中国以及每个

城市所在的区域分解成许多个5公里×5公里甚至1公里×1公里的网格，而公众

就是生活在这样的一个个网格中，每个网格中的天气情况也会有所差异。与原来

的定点预报相比，它在空间上更加精细，也更具针对性。网格化预报的精细程度

不仅体现在空间上，还反映在可以每天以更高频次更新和发布上。原来一天的天

气预报只会涉及一种天气现象，现在网格化预报可以做到全国范围内逐3小时预

报。随时随地，公众都能了解到自己当前所处的网格未来是什么样的天气，能够

清楚地了解气温、降水、风等多个基本气象要素。除了对陆地上的网格进行预报

外，气象部门还将我国的责任海区划分为多个10公里×10公里的网格，并进行海

上能见度、海上大风等要素的精细化预报。

2、人工智能对天气预报的影响

2.1增强天气预报的智能化和自动化特征

由于人工智能具有智能化和自动化方面的特征，自身有强大的综合分析能力，

可以将预报人员从繁琐重复的劳动中得到解脱。①资料分析：同人工智能相关的

服务技术可以对不同种类的气象资料进行快速整理，以为预报人员提供便利；②

短期预报方面：早在2017年清华大学的姚易辰等人将雷达回波资料与卷积神经

网络CNN进行结合，开展了短期降水预报；③自动发布天气讯息：通过对用户

行为特征进行提取，检索最近用户的查看行为，并根据用户需求提供所需的气象

服务信息；④业务流程方面：随着科学技术水平的快速发展，高性能计算机开始

出现，且自身的运算能力也得到了增强，观测——预报——服务的业务流程所需

时间大幅度减少，甚至出现了观测即预报“”、观测即服务“”的现象。

2.2弥补传统数值模式的不足

在天气预报发展的过程中，其复杂化的动力数值模式较为突出，为了增强其

的精准性水平，可以将气象大数据与人工智能技术，积极探索现代化的预报技术，

增强数值模式系统的分辨率，提高预报结果的精准性水平。在实践中因天气预报

缺乏精准性和自身缺陷等因素的影响，很难满足实际发展需求，而选择数据驱动

方式则可以改善这种问题。人工智能技术在气象预报中的应用，主要是通过数据

挖掘技术提取海量集合预报数据的预报信息，通过最优百分位技术和台风路径选

择最优集成方式，可使预报的精准性水平得到大幅度增强。在网格预报中引入人

工智能技术，可以借助于时空记忆深度、分布式深度循环网络算法的方式，增强

雷达外推预报准确率水平。

2.3增强预报的精准性

所谓的天气预报就是在已知气象条件的基础上，借助于超级计算器计算分析

海量