作为近年来的高频科技词汇，“人工智能”这项听起来高深莫测的现代科学技术，已深深融入我们生活中的每个角落。从音乐软件的推荐播放列表，到即时互动的聊天机器人、分析锻炼和睡眠状况的健康设备……这些都是人工智能融入生活的典型案例。那么，在阴晴冷暖的天气变化预报、预测，和气象灾害的预警、预防领域，人工智能又是如何大显身手的呢？

在全球变暖的背景下，极端灾害性天气广发、频发，影响着城市的方方面面。气象部门提早发布预报预警信息，让防范先于灾害的发生，正所谓“早预警、早行动”。其中，对天气形势的预先判断是及时发布预警信息的基础。

20世纪初，科学家首次提出了数值天气预报的概念，但彼时数值预报还相对简单。如今，随着海陆空天一体化气象观测网的建立，大量数据织就了一张巨大的信息网，而想要从中快速高效地提取有用信息，就需要更完备的算法和强大的算力来支撑。人工智能凭借其日新月异、应用广泛的模型算法脱颖而出，站在了舞台的中央。它就好比是一个充满魔力的匣子，监测数据从一边输入，预报结果便从另一边快速输出。

区别于传统的数值预报过程，人工智能模型的核心是基于数据驱动的深度学习算法。通过对几十年历史气象数据的学习，它摸索出了数据背后隐藏的科学规律，使模型具备预测能力。这个过程省去了传统预报中大量的人工干预、定制化步骤。模型可以自动更新，极大提高了工作效率，能快速预测出常规气象要素（气温、气压、风、湿度、云、降水等各种天气现象）以及台风路径、极端天气、近地面风场等关键信息。

人工智能不仅能提高预报效率，还能够提供更加精准的预报结果。它是如何实现的呢？ 

自动气象站是气象数据采集和传输的重要设备，它们零散地分布在全球不同区域，想要了解气候变化规律的全貌，就需要把所有气象站的观测数据联系起来。例如，清华大学的科研人员发明的全球自动气象站预报大模型Corrformer，便是采用了人工智能方法，实现了全球范围内数万个自动气象站的协同预报。

在2022年北京冬奥会、北京冬残奥会时，该模型为比赛场馆提供了每分钟更新一次的高精度温度和大风预报，有效保障了高山滑雪、跳台滑雪等多个项目的赛程安排。

在灾害面前赢得“主动权”的法宝

在自然灾害发生前，人工智能可以帮助我们敏锐察觉危险。例如，通过地表附近的温度、湿度、风和降水等数据，可以提前一周预测森林火灾发生概率；通过气候条件、灌木丛分布、地形、雷击等因素，可以评估火灾风险；通过水下地震引发的海洋声波，可以预测发生海啸的可能性以及发生的时间……

强对流天气（雷电、短时强降水、雷暴大风、冰雹、龙卷风等）突发性强、预报难度大，易引发自然灾害。但传统的雷达回波推算只能提供未来1小时左右的预报。上海气象部门引入了用于强对流天气的人工智能技术，使雷达回波推算延长至2小时甚至更长时间，不仅可以计算出降水强度，还能快速、准确地预测发生的区域。

除了灾前监测和灾中识别以外，灾后救援也处处体现着“智能”。通过分析大量灾害数据，综合灾害变化、资源分布等情况，人工智能技术可以快速识别关键信息，生成最优救援和逃生路线，为救援行动提供实时指导和决策支持。不仅如此，大量机器人、无人机参与抢险救援也是应急管理的新趋势。在遇到危险情景或不利地形时，例如道路堵塞或较狭窄、烟雾弥漫或环境黑暗、大型救援装备无法进入灾害现场等情况，无人机等设备可以保证救援的顺利开展，提供通信连接。而这些无人化设备的自动控制、运行，更离不开人工智能技术的辅助。

准确识别，排除隐患

人工智能的应用推动了气象与多行业、多领域的深度融合。通过在不同场景下的应用，人工智能帮助我们更早地发现并排除安全隐患。

当下，中国正在全面建设完善现代物流体系，而一场突然而来的冰雹灾害，很可能会造成物流公司上百万元的损失。通过基于雷达资料和人工智能方法的高时空分辨率对流系统，可以提供物流车辆移动位置半径1千米内的道路空间信息、未来1小时内每6分钟间隔一次的冰雹灾害风险信息。这些信息可以为物流行业的安全运行提供数据支持和技术支撑，使物流车辆尽早采取应急方案，躲开冰雹。

此外，人工智能技术和交通气象预报也碰撞出了不一样的“火花”。安徽省气象部门通过构建大雾短期预报模型，实现了提前12小时预报高速公路大雾情况，大大降低了因恶劣天气条件引起的交通事故和伤亡人数。同时，他们将人工智能技术应用在道路状态识别上，建立道路干燥、潮湿、积水、积雪4种路面状态识别算法，识别准确率超过90%，不仅填补了交通与气象业务中路面状态监测产品的空白，还为排除交通安全隐患增添了新力量。

人工智能依靠人类积累的宝贵经验，将人类的智慧和经验相结合，为气象预报预警作出巨大贡献。它为我们“遮风挡雨”，守护着我们的安全。未来，人工智能或许会成为城市坚不可摧的“安全盾”，我们期待着那一天的到来。