各种“智能+”手段广泛运用于天气预测、抗洪抢险中——
预报天气，人工智能比人类更擅长？
科技日报记者华凌
天气预报和人工智能有着天然耦合的关系。天气预报需要大量的、多种多样的资料，人工智能天生就是处理大数据的工具；现有资料的时空数据密度不够，人工智能具有对不完全不确定信息的推断能力；此外人工智能还可以总结专家的知识经验，提高平均预测水平以及利用统计与数值模式中无法利用的抽象预报知识等。
更快速、更高效是天气预报不懈的追求。但随着观测卫星、雷达和传感器网络持续不断地产生大量数据，如何处理海量的、多种多样的气象资料成为天气预报的一个挑战。而人工智能出色的大数据处理能力成为助力天气进一步精准预报的重要工具。
（来源：视觉中国）
近日，我国南方多地持续多日的暴雨天气导致各地水位上涨，险情频发，部分地区不同程度受灾。目前救援工作正在紧张有序进行中，各式各样的“智能+”手段也正广泛运用到天气预测、抗洪抢险中，为高效调度决策提供科学依据。
那么，人工智能在极端天气预报、灾害预警及救援方面有哪些具体应用呢？就相关问题，科技日报记者近日采访了国家气象中心高级工程师朱文剑。
应用大幅提升深度神经网络使预报准确率提高40%
年以来，随着新一代信息技术引发的信息环境与数据基础变革，海量图像、语音、文本等多模态数据不断涌现，计算能力的大幅提升，使得人工智能迎来爆发期。那么，目前在天气预报中，人工智能究竟发挥了哪些作用？
“最近两三年，国外人工智能在天气预报领域的应用大幅增长，并且呈现出由传统的机器学习向深度学习发展的趋势。”朱文剑表示。
目前，人工智能在天气预报领域的应用包括观测数据质量控制、数值模式资料同化、数值模式参数化、模式后处理、天气系统识别、灾害性天气(台风、强对流、雾霾等)监测和临近预报、预报公文自动制作等方面。
朱文剑介绍说，相比传统机器学习方法，深度学习在海量数据处理、图像识别与处理、非线性时空预测方面具有较明显优势。目前欧洲中期天气预报中心已经将深度学习用于卫星观测资料的同化分析。而在气象卫星资料应用方面，人工智能同样具有巨大前景，如用于卫星观测图像修复、基于卫星观测的天气系统识别、时空降尺度、数据同化等。
“国内气象行业对人工智能技术的
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