人工智能技術(shù)在氣象行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展前景

岑瑤 田曉龍

（內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象信息中心 內(nèi)蒙古自治區(qū)呼和浩特市 010051）

隨著人工智能技術(shù)在不同行業(yè)和領(lǐng)域的發(fā)展與應(yīng)用，人們對各方面的期望與要求愈來愈高。日益增長的工作需求和生活質(zhì)量的要求，促使人工智能技術(shù)不斷發(fā)展并逐步融入人們的生產(chǎn)、工作和生活的方方面面。大自然風(fēng)云變幻莫測，令人捉摸不透，自古以來人們?yōu)榱松a(chǎn)與生活對天氣現(xiàn)象就有了一定的關(guān)注，建立了一些觀測天氣的方法。現(xiàn)在隨著氣象因素對航天等重要領(lǐng)域的影響，還有“氣象強(qiáng)國”等重要指示精神的提出，氣象在我們的生產(chǎn)、生活和工作中扮演著愈來愈重要的角色，對氣象預(yù)報等相關(guān)服務(wù)的研究也提出了更高的要求。天氣與我們的日常息息相關(guān)，天氣不僅會對出行、消費等活動會造成影響，尤其是在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)的今天，在影響交通的同時也會對物流造成一定的影響，甚至對一些競技項目的勝負(fù)起著關(guān)鍵性的作用，故準(zhǔn)確的天氣信息對人們來說至關(guān)重要。將近年迎來爆發(fā)期的人工智能技術(shù)應(yīng)用于氣象行業(yè)能夠有效的提高氣象服務(wù)的質(zhì)量和預(yù)報的準(zhǔn)確性。

1 人工智能技術(shù)

1956年召開達(dá)特矛斯會議，麻省理工學(xué)院的約翰·麥卡錫在參加會議時人工智能首次提出人工智能這個說法[2]。上個世紀(jì)八十年代左右，氣象領(lǐng)域的專家和學(xué)者開始將人工智能技術(shù)與天氣預(yù)報相結(jié)合，美國與加拿大的專家應(yīng)用人工智能技術(shù)研究和開發(fā)出了針對災(zāi)害性天氣現(xiàn)象的WILLARD 和SWIFT 智能系統(tǒng)，進(jìn)而起到了優(yōu)化預(yù)報結(jié)果的作用[6]。

從上個世紀(jì)80年代末到90年代初，隨著人工智能技術(shù)相關(guān)算法的突破、計算能力的迅猛發(fā)展，以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，人工智能技術(shù)在21世紀(jì)10年代后迎來了蓬勃發(fā)展，并成為全世界關(guān)注的熱點和核心。在一些發(fā)達(dá)國家，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于天氣預(yù)報中，并引發(fā)了人工智能技術(shù)作用于氣象領(lǐng)域的狂潮，研發(fā)了許多相關(guān)預(yù)報系統(tǒng)[3]。氣象專家和學(xué)者研發(fā)出來的預(yù)報系統(tǒng)主要是針對天氣現(xiàn)象中的強(qiáng)對流災(zāi)害性天氣，前期主要應(yīng)用的語言是自然語言，后期結(jié)合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)的研發(fā)[3]。這些系統(tǒng)大部分是專家和學(xué)者對人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)與探索的結(jié)果并不成熟，能夠被應(yīng)用到實際的業(yè)務(wù)使用中的也是少之又少。

隨著信息技術(shù)不斷成為技術(shù)發(fā)展的主流，種類繁多數(shù)據(jù)類型的出現(xiàn)，處理技術(shù)與處理能力的高標(biāo)準(zhǔn)要求，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展并備受矚目。人工智能真正被大眾普遍熟知實際上是由一系列代表性事件引發(fā)的[4]。2012年，AlexNet 應(yīng)用線性整流函數(shù)、參數(shù)正則化等對傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，并利用此改進(jìn)算法參加了ImageNet 比賽并獲得了第一名的驚人成績；四年后，AlphaGo以4:1 的驚人成績戰(zhàn)勝了獲得過世界冠軍的人類選手；此后又過了一年后，進(jìn)一步升級了的AlphaGo-Zero 以懸殊的驕人成績完勝AlphaGo……借助這些標(biāo)志性事件，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等一些新穎詞語開始進(jìn)入公眾視野。一些走在世界前列的應(yīng)用先進(jìn)信息技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)公司也率先對人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)等進(jìn)行了深入的專研，為其他行業(yè)起到了表率作用，對氣象領(lǐng)域中預(yù)報與數(shù)據(jù)模式方面的應(yīng)用也起到重要的作用，進(jìn)而提高了預(yù)報的準(zhǔn)確率和氣象數(shù)據(jù)處理的速度。例如，我國的中央氣象臺與清華大學(xué)合作研發(fā)了一種新型的預(yù)報方法，此方法將人工智能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于回波預(yù)報中，大幅度地提高了回波預(yù)報的準(zhǔn)確率。尤其是近幾年，國外的氣象專家和學(xué)者將人工智能技術(shù)廣泛的應(yīng)用于氣象相關(guān)領(lǐng)域并呈現(xiàn)上升，同時極大地提高了國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者對其應(yīng)用的重視度并取得了催人奮進(jìn)的成果。

2 人工智能技術(shù)在氣象行業(yè)的應(yīng)用

天氣預(yù)報主要是以數(shù)據(jù)量龐大的不同類型的氣象資料為依托，人工智能則是針對大數(shù)據(jù)處理與加工的技術(shù)，故二者之間有著相互作用彼此影響進(jìn)而融合使用的耦合關(guān)系。雖然現(xiàn)有的資料相對于來說較為全面、覆蓋面較廣，但是時空數(shù)據(jù)還是存在著一定的局限性，如密度不夠等缺限。人工智能不僅具有學(xué)習(xí)的能力，而且還具有一定的推斷能力，尤其是對一些不能夠確定，或者因某些原因缺失而不完全的信息的推斷；除此之外人工智能還能夠利用許多人類無法利用的預(yù)報中相關(guān)學(xué)科的抽象難點知識，進(jìn)而提高處理數(shù)據(jù)的能力與預(yù)報的準(zhǔn)確率。能夠進(jìn)行高速、高效的預(yù)報天氣是氣象領(lǐng)域?qū)＜遗c學(xué)者一直的目標(biāo)。

人工智能在天氣預(yù)報領(lǐng)域的應(yīng)用包括觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)值模式資料同化、數(shù)值模式參數(shù)化、模式后處理等。尤其是在氣象資料處理等方面的應(yīng)用，具有廣闊的應(yīng)用空間，如氣象資料中衛(wèi)星數(shù)據(jù)資料與圖片資料的處理方面等，目前歐洲氣象領(lǐng)域的專家與學(xué)者已經(jīng)將人工智能中的深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于氣象資料中的衛(wèi)星資料的數(shù)據(jù)的同化處理。美國的氣象專家也將人工智能應(yīng)用于對雷暴進(jìn)行實時的預(yù)測并建立預(yù)測模型。

我國也將人工智能引入到了氣象領(lǐng)域汛情研判的應(yīng)用中。沒有人工智能之前，進(jìn)行巡堤的工作完全是靠人工，而且工作人員還需要奔赴到現(xiàn)場，利用一些傳統(tǒng)的老式的記錄方法將巡堤的情況進(jìn)行上報，相關(guān)人員最后再根據(jù)這些信息進(jìn)行汛情研判。這樣不僅浪費時間，而且工作效率并不高。近年，人工智能的出現(xiàn)，將其成功的應(yīng)用于汛情研判巡堤等相關(guān)工作中，用智能的實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)代替了人工巡堤，同時系統(tǒng)也可以對巡堤段水情變化的情況進(jìn)行自動記錄，工作人員在需要上報情況時，可以快速的將監(jiān)控畫面和情況說明發(fā)送給相關(guān)工作人員。這樣不僅大大的減少了誤差，還有效的提高了研判效率。近幾年我國氣象部門還組織河北等幾個氣象單位共同研究開發(fā)了“卦天”APP，這是一款基于人工智能、AR 和云計算等技術(shù)的APP,其不僅能夠使用戶實時的身臨其境的了解天氣，而且對看到的天氣現(xiàn)象還能夠進(jìn)行智能識別和實景推演，APP 進(jìn)行智能識別的識別率和天氣現(xiàn)象預(yù)報的準(zhǔn)確率都很高。用戶打開手機(jī)端下載的“卦天”APP，可以隨時隨地的通過拍照的方式對天氣現(xiàn)象進(jìn)行智能識別。每位用戶在進(jìn)行智能識別時拍攝的照片還可以作為機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像庫，通過對圖像庫的學(xué)習(xí)進(jìn)一步其識別率。這是我國將人工智能成功的應(yīng)用于氣象領(lǐng)域相關(guān)方面獲得的新飛躍與新成果[5]。

人工智能在氣象數(shù)據(jù)處理方面的應(yīng)用主要是各類氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制和對數(shù)值模式氣象產(chǎn)品的加工處理，尤其是通過雷達(dá)獲取的氣象資料的質(zhì)量控制，去除一些干擾因子。通過對數(shù)值模式氣象產(chǎn)品的加工的處理，不僅能夠有效地提升了氣象預(yù)報的精度和準(zhǔn)確性，對于提升了數(shù)據(jù)模式下產(chǎn)品時空的分辨率也是起到了一定的促進(jìn)作用。中央氣象臺的氣象專家與清華大學(xué)的學(xué)術(shù)專家共同應(yīng)用超分辨率處理算法進(jìn)行數(shù)字化技術(shù)研發(fā)了格點降水訂正，為氣象預(yù)測提供了一種高效率、精確率超高分辨率的新型智能化網(wǎng)格預(yù)測系統(tǒng)。各地氣象預(yù)報和監(jiān)測部門為能夠更好的、更智能化的監(jiān)測與預(yù)報各種災(zāi)害性天氣現(xiàn)象，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等進(jìn)行了研究與探索。自主研發(fā)出了無縫隙短時臨近預(yù)報技術(shù)、強(qiáng)對流短時短期預(yù)報技術(shù)、雨帶訂正技術(shù)、霧霾格點化預(yù)報技術(shù)、雷達(dá)回波臨近預(yù)報技術(shù)等基于人工智能的新型預(yù)報技術(shù)。

3 人工智能技術(shù)在氣象行業(yè)的發(fā)展前景與挑戰(zhàn)

人工智能憑借其超強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、計算能力、處理能力和核心算法的優(yōu)勢，被應(yīng)用于某些方面其表現(xiàn)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類的表現(xiàn)。甚至有時，在人工憑借著經(jīng)驗與人工智能同時對某些事務(wù)進(jìn)行判定結(jié)果，人工的結(jié)果無法百分之百確定而存在疑慮時，這時人們相比較更愿意相信通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴ê图皶r而得到的科學(xué)結(jié)果。尤其現(xiàn)在是數(shù)據(jù)的時代，大數(shù)據(jù)充斥著人們的生活、學(xué)習(xí)、工作等方方面面。人們不僅追求著高精確度、同時也在追求著高效率。總是希望在有限的時間完成更多高效率的事情,否則就有可能面臨著淘汰和失敗。從古至今，人們就面臨著競爭，社會存在著優(yōu)勝劣汰，人們一直在追趕著時代進(jìn)步的步伐。故人工智能存在著巨大的發(fā)展前景。

提到人工智能，必將聯(lián)想到機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等與其息息相關(guān)關(guān)的技術(shù)。尤其是在氣象領(lǐng)域隨處可見繁多的數(shù)據(jù)類型、龐大的數(shù)據(jù)量，特別是一些歷史上長時序的氣象氣候數(shù)據(jù)資料。為了得到高精度的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確的預(yù)報結(jié)果，憑借著預(yù)報員多年的經(jīng)驗是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，需要大數(shù)據(jù)技術(shù)的加持與支撐。利用其技術(shù)特性，實現(xiàn)預(yù)防災(zāi)害減少損失的價值。在未來，可以將人文、地理、氣象、氣候、水文等各個方面觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建智能分析模型，利用此模型各個因素的影響進(jìn)行分析，進(jìn)行研判。

目前氣象領(lǐng)域的災(zāi)害性天氣的6 小時以內(nèi)臨近預(yù)報預(yù)警，國外氣象學(xué)者與專家將人工智能與多種遙感觀測資料、數(shù)值模式預(yù)報資料融合，提出了新的預(yù)報算法，雖然其預(yù)報率高于人工經(jīng)驗得出的預(yù)報率，但其仍然處于試驗與技術(shù)探索階段，并被投入到業(yè)務(wù)的使用中。目前對于持續(xù)性大風(fēng)暴雨、極端大風(fēng)和強(qiáng)度暴雨的氣象預(yù)報則仍然具有一定的技術(shù)難度,不過,氣象學(xué)者與專家正在努力借助包括人工智能等多種技術(shù)來攻克這一技術(shù)上的難題。

在物聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)和可穿戴設(shè)備快速進(jìn)步的今天，在不久的將來生活中所看到的任何一件物品和生活中的任何一個人都有可能會成為獲取氣象資料的通道和來源。以色列創(chuàng)業(yè)公司 climacell 應(yīng)用了物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù),將車輛和行人手中的智能手機(jī)、馬路兩旁的路燈、監(jiān)控器等轉(zhuǎn)換成了氣象偵察儀,通過這些氣象偵察儀就能夠及時地得到更精確度較高的氣象數(shù)據(jù)。

4 小結(jié)

隨著信息技術(shù)在各個行業(yè)、各個領(lǐng)域得到了快速的發(fā)展和應(yīng)用，人工智能技術(shù)在氣象科研領(lǐng)域的應(yīng)用前景也會愈加廣泛。人工智能技術(shù)中的大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等所應(yīng)用的相關(guān)數(shù)據(jù)類型與氣象科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)類型差異較小，這為人工智能更好地應(yīng)用于氣象相關(guān)領(lǐng)域奠定了基礎(chǔ)。隨著氣象因素對航天等重要領(lǐng)域的影響，還有“氣象強(qiáng)國”等重要指示精神的提出，氣象在我們的生產(chǎn)、生活和工作中扮演著愈來愈重要的角色，對氣象預(yù)報等相關(guān)服務(wù)的研究也提出了更高的要求。天氣與我們的日常息息相關(guān)，天氣不僅會對出行、消費等活動會造成影響，尤其是在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)的今天，在影響交通的同時也會對物流造成一定的影響，甚至對一些競技項目的勝負(fù)起著關(guān)鍵性的作用，故準(zhǔn)確的天氣信息對人們來說至關(guān)重要。將近年迎來爆發(fā)期的人工智能技術(shù)應(yīng)用于氣象行業(yè)能夠有效的提高氣象服務(wù)的質(zhì)量和預(yù)報的準(zhǔn)確性。