原创李水青智东西
看点：揭秘深圳气象服务行业AI化！预测准确率将提升20%，复盘十年气象数据。
突发强降水、雷雨大风、龙卷风、冰雹……
深圳这座城，近百年潮起潮落、云卷云舒之间，不仅完成了从小渔村到“中国硅谷”的跃迁，也历经了大自然的风雨洗礼。
强对流天气多发，一直是天气预报的一大难点，尤其是对于地处大湾区的深圳。
如果天气预报不准，对于走在大街上的深圳人来说，可只是半路淋湿、行程耽搁，但对于特定场景下的一些人来说，却会给一些人的工作和生活带来很大的改变，比如出海渔民、户外工作人员等等。
人工智能（AI）的出现，为深圳气象预测带来了新思路。
近日，深圳市气象局宣布与华为云合作，计划共同研创更精准的灾害性天气预测模型，应对灾害性天气。
通过将深圳近十年的气象数据进行训练，灾害性天气预测模型有望将预测准确率提升10%~20%。基于新的合作，一次模型训练，能由原来的1—2个星期缩短至3天甚至是几个小时。
天气预报为什么还不够准？AI技术如何使气象预测完成“跨代升级”，甚至精准预测方圆一公里内几分钟之后的天气变化？背后又有什么样的行业内幕？这是智东西想要了解的真相，也是本文要探讨的话题。
气象预测行业的痛点由来已久
“准不准”是老百姓们评价天气预报的最直接指标。
许多人都能感到，类似“北京明天下不下雪”的大面预测，一般都还靠谱。然而一旦涉及到“海淀区未来两小时是否降雪”等更精细的预报，天气预报就好像到了“吐槽大会”现场。
精细化程度不足，是气象预报行业长期以来的痛点。
年是我国气象预报的一个重要转折点。当年，国家气象中心大刀阔斧地推出了“大城市精细化预报”，规定“每六小时预报一次，降水量细化到毫米”。而年，随着AI技术、气象专业技术的发展，气象预报也迎来智能网格化落地。
所谓“网格预报”，就像地球上的经纬网一样，把区域分解成许多个5公里5公里甚至1公里1公里的网格，进行分块气象预测播报，播报频率可达到1小时或几小时一次。也就是说，同样一场雨，无论用户身在深圳哪个角落，都能得到更精准的差异化预报。
▲网格化预报
智能网格化预报目标美好，却也困难重重。
由于传统的气象数值模式方法难以应对如此精细化的气候测算，AI成为最合适的方法之一。但是目前，市场上已有的气象预测AI模型，往往都难以达到理想的预测效果。
一方面，模型的训练需要大量气象数据，时空分辨率高，且涉及观测站、风场、雷达等多维度，因此数据量极大，对数据分析处理的要求很高。
另一方面，如此大规模的气象预测AI模型需要经过许多次调优，则需要耗费许多试错成本，也非常吃算力。
简而言之，要打造强大而准确的气象预测AI模型，对硬件算力和软件AI算法具有很高的要求。从市场角度来看，气象预报短期来看更接近公共服务范畴，一些企业看不到产业红利，就导致AI气象预测的发展更加乏力。
复盘10年气象数据，模型准确率将提升20%
新年伊始，平地一声雷。
深圳市气象局大手一挥，将“华为公司”一把拉入气象预测变革的大潮中来。
1月6日，深圳市气象局正式宣布已与华为云开展深度合作，计划共同研创灾害性天气预测模型，推进“超大城市精准预报服务”，从而支持灾害性天气预警发布与传播。
▲深圳市气象局与华为公司达成合作
在天气预测模型建立方面，华为云团队将深圳市气象局近10年的气象数据应用起来，建立机器学习模型，用以推算云团变化和移动规律，从而进行更精确的天气预测。
一位参与此项目的华为云AI专家说：“在以前0~2个小时的短临天气预测中，常用的光流法往往只预测云的移动趋势，却不预测云团的生消（会合和分化），因此预测准确率不高。”
“同时，多数短临预测方法预测的‘雷达回波图’往往比较模糊，因此需要人工辅助，人工预报员很多时候也难以很好地判断局部地区的天气情况，因此天气预测的准确率也会受影响。”
华为云在开发AI算法时，正是应气象行业需求，瞄准了“生消”和“模糊”这两个难点。
“现在，采用数据驱动的AI方法，预测准确率可以提高10%~20%。”这位华为云AI专家说。
这个数字“换算”成用户体验来说就是，老百姓将能够随时随地了解到，自己所处的方圆一公里内是什么天气，能清楚地了解气温、降水、风等多个基本气象要素。
据了解，在模型训练的计算资源支持上，利用华为云AI昇腾集群服务，气象预测模型开发耗时和训练周期有望大大缩减。预计一次模型训练，将由原来的1—2个星期缩短至3天甚至是几个小时。
在预报的精准分发方面，深圳市气象局和华为云则致力于建立以气象服务基础数据云平台、画像式用户管理平台等工具，从而在洞察用户需求的基础上，适时主动推送服务。
“预报只是前端的工作，如何把预报结果快速推送给有需要的市民才是最重要的。”一位参与到深圳气象项目工作人员的告诉智东西，“除了市民主动查询，我们还将通过短信、App等渠道推动给可能有需要的市民。”
新系统将基于位置和场景，向用户精准推送以“无感”为特征的公众气象服务。比如，深圳市将在公园景区等人流密集的地方设置
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