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|为什么气象站和 AI 都测不准天气？( 二 )


国家级的气象站为国民生活提供便利 ， 企业级的气象站则是提供商用服务 ， 比如为大型农场、体育赛事、航空业提供更细粒度的气象数据 。
|为什么气象站和 AI 都测不准天气？
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天有不测风云 ， AI 也测不准
根据近期中国产业信息网的数据：未来5年中国气象服务产业收入预计达到 3000 亿元人民币 。
很多大型企业比如 GE、IBM、Google、松下公司等等都拓展和提供气象方面的数据服务 。
AI 测风云：神经网络
今年初Google 发布的《Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images（根据雷达图像进行降水临近预报的机器学习 ）》的论文中 ， Google AI 的研究人员针对「降水预测的机器学习模型的开发」提出新的研究方法 。
论文中的新方法是利用数据驱动、完全不使用大气物理模型来建立短临降水预报模型 。 仅使用神经网络 ， 通过训练数据集来学习拟合大气物理 ， 而没有使用先验的大气物理基础知识 。
在这个方法中 ， 降水预报被看作是一种由图片至图片的转换问题 ， 并利用一种 U-net 结构的卷积神经网来实现预报目的 。
AI 测风云：图像识别
在气象预测中 ， 雷达数据被转换成图像 ， 通过提取图像的色相、饱和度和亮度等特征 ， 采用图像识别的方法 ， 对不同的天气现象 ， 比如区分降雨、降雪、冰雹、露、霜、雾（霾） 。
|为什么气象站和 AI 都测不准天气？
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上排的前三张图 ， 显示了距现在 60 分钟前 ， 30 分钟前和 0 分钟之前的雷达图像 ， 最右边的图片显示 60 分钟后的雷达图像 ， 即临近预报的地面真实情况 。
下排左图是为了进行比较 ， 通过应用光流（OF）算法对来自上方前三个面板的数据进行平流建模而产生的矢量场 。
光流 OF 是 1940 年代开发的一种计算视觉方法 ， 经常用于预测短期天气演变 。
下排右图就 OF 做出的示例预测 ， 它很预测了降水量 ， 不过未能说明风暴的衰减强度 。
AI 测风云：高性能计算
IBM 运行着世界上分辨率最高的全球天气预报模型——全球高分辨率大气预报系统(GRAF) 。 它是第一个每小时更新一次的全球天气模型 ， 能够预测地球上几乎任何地方像雷暴这样的小尺度天气系统 。
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IBM 为 GRAF 打造的豪华数据中心
为了支持 GRAF 这样的大型系统的运行 ，IBM 为其支持了 84 个 AC922 节点 ， 每个节点配备 4 个 Nvidia V100 GPU 以及 3.5 PB 的 IBM Spectrum Scale Storage， 每天可处理多达 10 TB的天气数据 。
AI 测风云：AI 说了也不算
虽然现在看来 ， 人工智能对于气象预测、天气预报提供了很多方面的科研加速 。 但经过访问行业内的专业学者 ， 我们得知在天气预测中 ， 影响天气变化的因素成千上万个 ， 无论是光照、海水洋流 ， 每一个变量都在时刻不停的变化 ， 也都会影响到气候变化 。
涉及到的变量越多 ， 对人工智能训练数据、计算能力的要求就越高 ， 比如北京的这次强降雨 ， 就是在强对流天气提前一天预测和预警 ， 也会存在一定误差 ， 无论是综合研判还是 AI ， 在气象数据的预测方面 ， 还有很长的路要走 。
但能够借助北京这次突如其来的降雨 ， 让更多的人了解到天气预报背后的科学知识和科研力量的投入 ， 也是一场有收获的及时雨 。
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参考资料：
- 我是科学家iScientist：《为什么天气预报会有报不准？我们和气象人谈了谈》


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