天气预报长期以来依赖于基于物理学原理的传统数值天气预报模型，这些模型通过超级计算机处理海量气象数据，模拟大气运动，从而预测未来天气变化。近年来，随着人工智能（AI）和机器学习技术的进步，科技巨头纷纷推出基于AI的新一代天气预报模型。这些模型旨在利用历史数据和先进算法，提升预测速度和准确性，甚至挑战已有的物理机制驱动的模型。人工智能天气预报的出现，激起了气象界和公众的广泛关注，到底AI驱动的天气模型表现如何？是否真的具备替代传统方法的潜力？这些问题值得深入探讨。英国作为一个对天气变化高度敏感的国家，天气不仅影响人们的日常生活，也直接关联到经济安全和生命财产保护。准确的天气预报能够提前警示极端天气事件，协助政府和公众做好防范准备，减少灾害损失。
根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据，2024年美国因重大天气灾害造成经济损失高达1820亿美元，并导致568人死亡。英国2024年热浪致使1311人过度死亡，表明极端气候对人类生存环境构成严峻威胁。在这样的背景下，提升天气预报能力具有非常重要的社会和经济价值。传统的气象模型以庞大的超级计算机为依托，例如英国气象局的超级计算机合同金额高达12亿英镑，其计算速度达到每秒60千万亿次。透过物理定律和大气动力学方程，模型以约10到28平方公里的网格分辨率覆盖全球。然而，即使是高分辨率的物理模型，如英国气象局的UKV模型，也只能以1.5公里的精细度预测局地强降水，但其计算资源消耗巨大，难以实现全球范围的高分辨率预报。
相比之下，AI天气模型依托于机器学习技术，利用过去40年甚至更长时间的历史气象数据进行训练，不需显式编写复杂的物理方程，仅通过数据关系学习大气运动规律。它们的运行速度显著快于传统模型，能够在普通笔记本电脑上完成数分钟甚至秒级的预测。谷歌的GraphCast、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的AIFS、微软的Aurora等机器学习模型在某些气象变量如大气压力场预测上已经表现出超越传统ECMWF IFS模型的精度，显示出人工智能在天气预报领域的巨大潜力。与此同时，Nvidia的FourCastNet和华为的Pangu-Weather部分模型则表现略逊，反映了AI天气模型的多样化和发展中的不确定性。人工智能和传统物理模型的差异也使得AI模型在不同时间尺度上的表现存在差别。就像传统模型一样，AI模型的预测准确度会随预测时间延长而减弱，10天以上的中远期预报仍是双方的难点。
此外，尽管AI模型在大尺度天气系统如高压和低压中心预测中表现良好，但在小尺度（1000公里以下）天气系统中仍有不足，比如难以准确预测天气槽或脊的细节，这直接影响降水、风暴等局地天气事件的判断。造成这一问题的部分原因是AI模型训练所使用的数据决定了其空间分辨率，当前多数AI天气模型的网格大小为28平方公里，跟其训练数据的尺度保持一致，这使得诸如阵雨、局部洪水等小尺度天气过程难以被捕捉。例如2004年英国康沃尔波斯卡斯特的洪水事件，AI模型若仅依赖当前分辨率和训练数据，难以提前有效预警。另一方面，AI模型在极端天气如飓风预测中的表现存在争议。部分AI模型在预测飓风登陆位置时更为准确，但往往难以准确估计风力强度和毁灭性，其可能是训练数据中过多地对过去风暴进行平均处理所致。此外，罕见的极端气象事件，如1991年菲律宾皮纳图博火山喷发对气候的深远影响，也难以通过训练数据被AI模型涵盖，因为训练数据中此类事件极端稀少。
再者，气候变化导致未来气候条件不断偏离历史气象模式，这对依赖过去数据的AI模型提出更大挑战。随着温室气体持续增加，未来气候气象特征可能与过去40年显著不同，AI模型能否适应这一转变仍需检验。尽管存在上述限制，但专家普遍认为，人工智能天气模型有其不可替代的优势。它们运行速度极快，计算资源需求远低于传统模型，这使得实时预报和高频更新成为可能，为用户带来更动态、及时的天气信息。同时，机器学习技术保证了模型的快速进化，随着训练数据和算法的改进，其性能有望迅速提升。英国气象局首席AI官Kirstine Dale教授指出，未来五年，传统基于物理的天气模型和AI模型将并行发展，取长补短。
二者结合既能确保天气运动物理规律的科学性，也能利用AI的计算效率与数据洞察力，实现超本地化的精细预报。人工智能并非旨在完全取代传统物理模型，而是作为强有力的辅助手段，共同推动气象预报进入一个新的时代。随着人工智能研究的深入，更多先进的深度学习算法例如生成对抗网络、图神经网络等将可能被应用于天气预测中，帮助模型更好地理解大气的非线性复杂动态。此外，融合各种遥感数据、地面观测以及气候模式变化等多源数据的能力，是AI模型未来提升预测准确度的关键。对于公众和相关行业而言，AI天气预报的优势在于能提供更快速、频繁且个性化的天气服务，满足从农业生产、航空运输到灾害管理等多方面需求。总体而言，人工智能技术在天气预报领域的应用还处于快速发展阶段。
虽然当前尚无法完全替代传统基于物理定律的数值天气预报，但其速度和潜力毋庸置疑。未来几年，随着更多创新和跨学科合作，AI天气模型有望在提高预报时效性和空间分辨率方面扮演重要角色，提升全球应对极端天气的能力，进而保护生命和财产安全。在应对气候变化带来的复杂挑战时，结合传统与创新的多元化气象预报体系将成为未来趋势，科技巨头和气象机构的合作则将推动这一进程不断前进。
