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从古至今，人类从未停止过对天气和气候的探索与预测。如今，随着人工智能技术的迅猛发展，大气科学这门古老的学科正经历着一场革命。AI不再仅仅是科技公司的宠儿，它正化身为一位强大的“地球科学家”，帮助我们以精度和速度解读大气的奥秘。
传统的数值天气预报依赖于复杂的物理方程和庞大的超级计算机进行运算，这个过程虽然科学但耗时极长。
更快更准的预报模型：AI模型，特别是深度学习网络，可以通过分析海量的历史气象数据（如气压、温度、湿度、风场等），直接学习大气演变的模式。一些研究机构开发的AI预报模型，在预测台风路径、强对流天气等方面，其速度和准确度已经可以媲美甚至超越传统数值模型。它们能在几分钟内完成传统方法需要数小时的计算，为灾害预警争取到宝贵的时间。
“降尺度”与局部精准预测：全球模型无法精确告诉你某个城市下午哪条街会下雨。AI可以借助高分辨率的地形、地表数据等，将大范围的预报结果“降尺度”到局部区域，实现“公里级”甚至“百米级”的精准预报，这对于城市防洪、农业活动和航空运输至关重要。
极端天气的“预言家”：龙卷风、雷暴、极端降水等天气系统变化快、破坏力大。AI能够从雷达、卫星的实时数据流中，快速识别出预示着极端天气发生的微妙模式，提供更早、更可靠的警报。
气候变化是当今人类面临的最大挑战之一，AI正在成为气候科学家手中的利器。
气候模型参数化：气候模型中包含许多小尺度过程（如云的形成、气溶胶效应），它们无法被直接计算，通常需要近似处理（参数化）。AI可以学习高分辨率模拟的数据，提供更优、更真实的参数化方案，从而提升长期气候预测的可靠性。
深度洞察气候驱动因子：AI能够帮助我们梳理海量而复杂的气候数据，揭示不同因素（如温室气体、海洋温度、太阳活动）对全球气候影响的复杂关系和权重，帮助我们更深入地理解气候系统的运作机制。
极端气候事件归因：一次热浪或洪水在多大程度上是由气候变化引起的？AI可以通过对比“真实世界”和“无人类影响”的模拟数据，快速进行归因分析，为气候政策和国际谈判提供坚实的科学依据。
我们拥有来自卫星、雷达、地面观测站等空-天-地一体化的监测网络，产生了PB级别的地球观测数据。
智能“读图”：AI计算机视觉技术可以自动、高效地从卫星云图中识别台风眼、云系结构，从天气雷达图中识别冰雹、龙卷风钩状回波等，极大减轻了预报员的工作负担，并提高了识别的客观性和效率。
填补数据空白：对于观测站点稀疏的地区（如海洋、两极），AI可以结合卫星遥感数据和有限的实地观测，重建出完整、高分辨率的气象场，填补数据空白。
数据同化：这是将观测数据融入数值模型的关键步骤。AI可以优化这一复杂过程，使模型初始场更接近真实大气状态，从而从根本上提升预报的准确性。
尽管前景广阔，AI在大气科学中的应用仍面临挑战。AI模型有时像一个“黑箱”，其决策过程难以解释，这可能会影响科学家对预报结果的信任。此外，AI模型的性能高度依赖于训练数据的质量和数量，可能存在对罕见极端事件学习不足的问题。
未来的方向将是“物理引导的AI”，将已知的物理定律融入到AI模型的设计中，使其不仅学习数据，更遵守物理规律，从而变得更可靠、更可解释。
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