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原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-025-04055-8
原文作者：Alexandra Witze
人工智能工具因其从观测数据中学习过去模式并预测未来模式的能力，已经改变了天气预报。但直到现在，模型有时难以预测那些它们以前从未见过，但随着地球变暖而越来越频繁发生的极端天气事件。
正如马萨诸塞州波士顿大学的数据科学家雅各布·兰兹伯格（Jacob Landsberg）所说，这就像“试图用昨天的气候来预测未来”。
一种正在显示出成功的新方法，将一个人工智能（AI）模型与一个常规气候模型相结合，再加上描述罕见事件的数学工具，以更有效地预测极端天气。在初步测试中，这种混合方法模拟极端热浪的概率与耗时更长的旧的、非AI方法一样准确1。
参与多项早期研究的伊利诺伊州芝加哥大学气候物理学家佩德拉姆·哈桑扎德（Pedram Hassanzadeh）说：“我们认为这是前进的方向。”团队成员今年早些时候在arXiv上发布了一系列预印本，并将于本月在包括美国地球物理学会会议在内的会议上讨论这项工作。
训练数据有限
极端天气在超出人们通常经历的范围时尤其危险。哈桑扎德说，例子包括2021年导致数百人死亡的德克萨斯州严寒，以及2010年造成一万多人死亡的莫斯科热浪。但是，重现此类罕见事件的统计数据并准确预测它们未来可能如何变化是困难的。AI模型的训练数据可能只有40年，但却需要预测每1000年才发生一次的天气极端事件。
以2024年4月袭击迪拜的史无前例的降雨为例，那一天降下的雨量超过了一年的正常降雨量。芝加哥大学大气科学家、哈桑扎德的领导研究团队分析了这一事件，他们惊讶地发现，其中一个模型——谷歌DeepMind在伦敦开发的GraphCast模型——可以在事件发生前八天就准确地预报了这一情况2。
但当科学家们研究热带气旋时，情况就不那么理想了。加利福尼亚州圣克拉拉的NVIDIA开发的另一个AI天气模型FourCastNet，在训练集中没有任何极端风暴的情况下，难以预测最强的热带气旋3。
这似乎是个坏消息，但研究人员确实发现了一丝希望。该模型似乎能够从在一个洋盆（如大西洋）中发生风暴中学习，并将这些知识应用于其他洋盆（如太平洋）。它基本上可以通过将信息翻译到全球的不同区域来改善其区域性预报。“它们能做到这一点，这赋予了它们很大的力量，”哈桑扎德说。
混合方法
在他们最新的研究中，研究人员找到了前进的道路，他们使用了另一个AI模型——华为云在深圳开发的Pangu-Weather。科学家们将其与一个基于物理学的全球气候模型以及一种用于分析罕见事件统计数据的数学方法相结合，以查看他们是否可以预测中纬度热浪。
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-025-04055-8
参考文献
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Lancelin, A. et al. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.27066 (2025)。
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Sun, Y. Q., Hassanzadeh, P., Shaw, T. & Pahlavan, H. A. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.10241 (2025)。
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Sun, Y. Q. et al. Proc. Natl Acad. Sci. 122, e2420914122 (2025)。
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