办理问题并使预测更加准确

在的印象中，过去我们在景象预报中常常听到“局地”这个词，比如局部有阵雨、局部有大雪等。
现在，景象预报中提到“局地”的次数减少了，更准确的地点和韶光预报增多了。
这是我国大数据打算能力不断提升的结果。

“景象预报是预测科学，不可能百分百准确。
”中心气候台副台长宗志平说。
景象预报的实质是利用超级打算机根据已知的气候条件打算海量数据，但打算结果与实际景象情形难免存在偏差。
让景象预报更加准确，是一个不断缩小打算结果与实际情形差距的过程，这是现实天下中的一道难题。

人工智能为办理难题供应了新思路。
“景象预报本身便是一个大数据问题，涉及不同韶光、空间的海量数据，这是人工智能非常好的运用处景。
”中国气候局北京城市气候研究所副所长陈敏认为，可以利用人工智能算法，在无需人工干预的情形下，尽可能自动改动超级打算机的预报结果，使其更靠近实际不雅观测数据，从而实现“景象预报越来越准”的终极目标。
“人工智能这么火爆，如果我们不利用新技能，我们就会后进。
”

中心气候台台风海洋气候预报中央副主任钱其锋表示，将人工智能运用于气候预报是环球热议话题。
事实上，2018年天下气候日的主题便是“聪慧气候”。
中国气候局局长刘亚明指出，要充分利用大数据和人工智能技能，构建全覆盖、智能化的气候预报业务体系，赌气象预报更加精准。

不存在与人类的竞争

随着我国气候业务当代化的推进，近年来，人工智能技能不仅在近期景象预报中得到利用，还运用于景象运用研究、台风海洋预报、海雾预报等领域。
在国家气候中央，科研职员将数据挖掘技能运用于海量凑集预报数据中预报信息的提取，对提高预报准确率发挥了显著浸染。
各省级气候台也开展了干系研究。
广东省气候局利用阿里巴巴平台开展基于深度学习的短期降水预报，取得良好效果；北京市气候局将机器学习方法运用于气温预报；福建省气候局基于机器学习的降水要素客不雅观订正方法已在多个省份气候局推广运用。

人工智能和人类预报员的景象预报究竟谁更准的问题，在业内人士眼中是一个伪命题。
人工智能更多的是气候领域的技能，与人类预报员之间不存在竞争或淘汰关系。
目前，人工智能技能可以帮助预报员对普通、常规景象做出准确预报，但在一些灾害性、极度性、过渡性景象过程中，预报员仍须要利用自身的气候知识和长期积累的预报履历发挥浸染。

完备融入行业须要韶光

虽然人工智能在景象预报中发挥着重要浸染，但在吸引精良人工智能人才方面却并不十分抢手。
专家指出，人工智能领域人才分布严重不平衡，受行业热度、薪资缘故原由等影响，精良人工智能人才集中在自动驾驶、打算机视觉等领域，而矿业勘探、气候预报等事关国计民生的领域则难以聚拢顶尖人才。

“我们须要的人工智能人才，不一定须要接管过系统的大气科学教诲，也不一定须要对景象的机理有特殊深入的理解，只须要懂一些基本的气候知识，节制人工智能工具和算法，能够从数据入手，创造规律，进行深入剖析即可。
”陈敏认为，人工智能全面融入气候行业，无论从人才还是技能利用的深度上，都须要韶光。

宗志平先容，气候学是一个非常繁芜的系统，受多种成分影响。
比如降雨时，纵然知足水汽、湿度条件，但没有大气抬升，水汽也无法凝集，空气中没有“凝集核”，雨滴就不会终年夜、落到地面。
因此，既有气候知识，又有人工智能知识背景的复合型人才，是发展“聪慧气候”最空想的人选。
宗志平说，目前，中国气候局干系团队已与清华大学等互助开展人工智能技能研发，国家气候部门联合成立了智能预报做事原型系统团队，国家气候中央一批资深预报主座、年轻研发预报员、IT工程师等共同组建了大数据与智能预报团队。
随着人工智能技能的不断发展，这支团队的实力还会不断扩大。