6月初，大西洋颶風(fēng)季節(jié)開始后不久，Google推出了一種專門用于預(yù)測(cè)熱帶氣旋路徑和強(qiáng)度的新模型。作為Google DeepMind 基于人工智能的天氣研究模型套件的一部分，“天氣實(shí)驗(yàn)室”氣旋模型在發(fā)布時(shí)對(duì)氣象學(xué)家來說有點(diǎn)陌生。

Google當(dāng)時(shí)在一篇博客文章中表示，其新模型基于一個(gè)重建過往天氣的龐大數(shù)據(jù)集和一個(gè)包含颶風(fēng)路徑、強(qiáng)度和規(guī)模等關(guān)鍵信息的專用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，在發(fā)布前的測(cè)試中表現(xiàn)良好。

該公司表示：“內(nèi)部測(cè)試表明，我們的模型對(duì)氣旋路徑和強(qiáng)度的預(yù)測(cè)與當(dāng)前基于物理的方法一樣準(zhǔn)確，甚至通常更準(zhǔn)確?！?/p>

Google表示，它將與國(guó)家颶風(fēng)中心合作，評(píng)估其天氣實(shí)驗(yàn)室模型在大西洋和東太平洋盆地的表現(xiàn)。國(guó)家颶風(fēng)中心是美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局的一個(gè)分支機(jī)構(gòu)，幾十年來一直提供可靠的天氣預(yù)報(bào)。

直到幾周前，大西洋颶風(fēng)季一直相對(duì)平靜，整體活動(dòng)低于正常水平。因此，新模型并未進(jìn)行引人注目的測(cè)試。但大約10天前，颶風(fēng)艾琳（Erin）在大西洋公海迅速增強(qiáng)，向西移動(dòng)，成為五級(jí)颶風(fēng)。

從預(yù)報(bào)的角度來看，很明顯“艾琳”不會(huì)直接襲擊美國(guó)，但氣象學(xué)家們對(duì)細(xì)節(jié)仍心存疑慮。由于“艾琳”規(guī)模如此之大，我們擔(dān)心它距離美國(guó)東海岸的距離（事實(shí)證明，距離足夠近，足以造成嚴(yán)重的海灘侵蝕），以及它對(duì)大西洋小島百慕大的影響。

當(dāng)風(fēng)暴活躍時(shí)，很難判斷眾多模型中哪一個(gè)能提供最佳的熱帶氣旋預(yù)報(bào)。我們可以查看迄今為止各個(gè)模型對(duì)風(fēng)暴的預(yù)報(bào)效果，但即便如此，仍存在不確定性。只有事后我們才能計(jì)算出數(shù)據(jù)，看看哪些模型在預(yù)測(cè)熱帶氣旋的走向和強(qiáng)度方面表現(xiàn)最佳。

如今艾琳已經(jīng)消散，我們可以做出這樣的判斷。在迄今為止大西洋颶風(fēng)季最大的考驗(yàn)中，Google天氣實(shí)驗(yàn)室在72小時(shí)或更短時(shí)間內(nèi)的表現(xiàn)最佳。（這是對(duì)颶風(fēng)艾琳未來三天的預(yù)報(bào)）。

DeepMind 表現(xiàn)如何？

您可以在下方圖表中查看數(shù)據(jù)，這些圖表由美國(guó)國(guó)家颶風(fēng)中心颶風(fēng)專家部門前負(fù)責(zé)人詹姆斯·富蘭克林 (James Franklin) 編制。Google的模型在這些圖表中顯示為 GDMI。

颶風(fēng)艾琳的軌道誤差表現(xiàn)。 圖片來源：James Franklin/Blue Sky

在路徑方面，Google的模型不僅超過了美國(guó)國(guó)家颶風(fēng)中心的“官方”路徑預(yù)測(cè)，而且還勝過了許多基于物理的全球預(yù)測(cè)模型以及颶風(fēng)專用模型。

基于物理的模型是一種基于復(fù)雜方程的傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型。這類模型也稱為數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，它獲取初始大氣條件，然后通過計(jì)算來確定大氣隨時(shí)間的變化。

這一過程需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，但歷史上卻為氣象學(xué)提供了良好的服務(wù)。隨著計(jì)算機(jī)硬件的改進(jìn)以及我們收集和輸入實(shí)時(shí)大氣條件的能力的增強(qiáng)，颶風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的誤差趨勢(shì)在過去的二十五年里顯著下降。

颶風(fēng)艾琳的強(qiáng)度誤差。 圖片來源：James Franklin/Blue Sky

與軌跡預(yù)報(bào)類似，Google模型在強(qiáng)度預(yù)報(bào)的前72小時(shí)內(nèi)也優(yōu)于其他模型。其在兩天內(nèi)的表現(xiàn)尤其引人注目。

這里還有幾點(diǎn)需要補(bǔ)充。圖表中顯示的 TVCN 和 IVCN 模型代表了路徑和強(qiáng)度的“共識(shí)”模型，受到颶風(fēng)中心預(yù)報(bào)員的密切關(guān)注。這些模型的輸出通常不會(huì)公開，但本質(zhì)上提供了一些最佳模型的偏差校正平均值。在這里，“偏差校正”指的是軟件會(huì)校正各種模型中已知的預(yù)測(cè)偏差。因此，Google的模型擊敗了共識(shí)模型，這一點(diǎn)意義重大。

從預(yù)測(cè)的角度來看，三到五天的預(yù)測(cè)時(shí)間至關(guān)重要。在此期間，需要做出關(guān)于疏散和其他颶風(fēng)防備措施的重要決定，以便留出足夠的時(shí)間將其付諸實(shí)施。因此，我們希望人工智能模型在這個(gè)預(yù)測(cè)范圍內(nèi)表現(xiàn)得更好。

盡管如此，關(guān)鍵在于人工智能天氣建模正在持續(xù)取得重要進(jìn)展。隨著預(yù)報(bào)員開始預(yù)測(cè)颶風(fēng)等高影響事件，人工智能天氣模型正迅速成為我們武器庫(kù)中一個(gè)非常重要的工具。

這并不意味著Google的模型對(duì)每場(chǎng)風(fēng)暴都是最佳選擇。事實(shí)上，這種情況不太可能發(fā)生。但我們未來肯定會(huì)更加重視它。

此外，這些都是非常新的工具。Google天氣實(shí)驗(yàn)室以及其他一些人工智能天氣模型已經(jīng)在短時(shí)間內(nèi)展現(xiàn)出與最佳物理模型相當(dāng)?shù)乃?。如果這些模型進(jìn)一步改進(jìn)，它們很可能成為某些類型天氣預(yù)報(bào)的黃金標(biāo)準(zhǔn)。