AI模型變革氣象預測　天文台：AI善於預測颱風軌跡而非強度

（大公文匯全媒體 記者 周傾芫）香港科技大學今日（19日）召開「氣象預測的AI變革」研討會，來自世界各地的專家共同探討如何利用先進的衛星數據和人工智能（AI）模型提高天氣預報的準確性。此次會議特別強調了科技創新在應對全球氣候變化和極端天氣事件中的關鍵作用。

香港天文台預報拓展方向高級科學主任黃偉健詳細介紹了使用世界氣象組織參與合作的「向日葵」系列衛星生成的數據訓練模型的過程。他指出，與傳統技術相比，這種新模型在技能分數上表現更為優越，顯示出更高的預測準確性，可以提前4小時進行降雨預測，這對於缺乏雷達的國家至關重要。然而，該模型在穩定性方面仍存在一些挑戰。

此外，會議還指出了AI模型在提供高分辨率洞察方面的優勢，尤其是在預測極端天氣的應用中。黃偉健指出，儘管人工智能在模擬熱帶氣旋軌跡方面表現出色，但在預測颱風強度方面則不盡如人意。會議還強調了多傳感器數據對於準確測量降雨的重要性。會議建議，為提高概率預測的準確性，特別是在降水預報中，可能需要將預報時間延長到2個小時以上。

黃偉健，香港科技大學教授客席教授、香港天文台前台長、前任香港氣象學會會長岑智明與南京大學大氣科學學院副教授湯帥奇亦在上午舉行圓桌論壇。論壇強調了在科技快速發展的背景下，科技公司如華為、Nvidia、Google等的參與不僅加速了AI模型的開發，也帶來了與傳統模型競爭的可能性。專家們認為，通過整合這些公司的資源和技術，可以顯著提高天氣預報的能力。另外，雖然AI為氣象預報帶來了新的機會，但同時也對傳統氣象服務構成了潛在威脅。因此，與傳統數值預報結合、建立合作關係，從而增強預報能力顯得尤為重要。

現場有清華大學的博士生對黃偉健提出的AI模型表示好奇。該博士生詢問，其論文中提到的模型是否在實際環境中得到應用和驗證。對此，黃偉健回應稱，這些模型已積累了不同天氣條件下的表現數據。現場亦有學者提出「AI模型可以運行但較難進行解釋」的問題，黃偉健強調，雖然模型的解釋性是一個挑戰，但通過不斷的研究和改進，他們正在努力提高模型的透明度和可解釋性。

此次會議揭示了AI技術預測天氣的發展趨勢，包括數據驅動與模型優化、與傳統數值預報的結合、極端天氣預測、多源數據融合、國際合作與技術共享等方面。觀眾們對於講座的內容表示高度讚賞，認為講座不僅精彩且深入淺出，對比了傳統模型與現代AI模型的差異。