人工智能技术在数值天气预报中的应用

• Published in: 应用气象学报 Vol. 32; no. 1; pp. 1 - 11
• Main Authors: 孙健, 曹卓, 李恒, 钱思萌, 王昕, 闫力敏, 薛巍
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 国家气象中心,北京 100081%清华大学计算机科学与技术系,北京 100084%国家超级计算无锡中心,无锡 214072%清华大学计算机科学与技术系,北京 100084 2021; 清华大学地球系统科学系,北京 100084; 国家超级计算无锡中心,无锡 214072; 地球系统数值模拟教育部重点实验室,北京 100084
• Subjects: 人工智能; 数值天气预报; 神经网络; 机器学习
• ISSN: 1001-7313
• DOI: 10.11898/1001-7313.20210101

当前,人工智能迎来第3次发展浪潮并在多个领域大数据分析中取得巨大成功,这为人工智能技术与数值天气预报结合提供了契机.已有大量研究尝试将人工智能技术用于数值天气预报的初值生成、预报和产品应用过程中,涉及观测资料预处理、资料同化、模式积分、后处理以及高性能计算,通过误差估计、参数估计和局部代理等手段使预报结果,得到改进且计算速度大幅提升,展示出良好的应用前景,一些神经网络模型也表现出纯数据驱动预报的可能性,在短时强对流天气、降水以及气候预测中已有较为理想的应用实例.然而,人工智能技术在数值天气预报中的应用与发展仍面临一些挑战,主要包括深度学习的弱解释性、不确定性分析以及两者的耦合等,除了应对这些挑战,未来两者的深度结合还需要在理论指导下的人工智能模型设计、高时空分辨率人工智能预报模型设计以及使用更多新型人工智能技术等方面深入探索.