欧洲中期天气预报中心（ECMWF）研发的人工智能气象预报系统（AIFS）近日问世，代表气象预报的重大突破。这套以AI为基础的系统预测准确率较传统物理模式提升约20%，同时运行速度更快、能源消耗显著降低，可谓高效环保的新选择。

AIFS采机器学习技术，直接从海量天气数据学习复杂气象模式，与传统靠物理方程式求解截然不同。虽然目前空间分辨率尚低于传统IFS模式，但ECMWF认为这两者可互相补充，将来计划结合数据驱动与物理模式两方优点，研发混合模式以再提升预报精确度。

除了改善主要参数如温度、降水及风速预测外，新系统还能预测太阳辐射和风力发电塔典型高度（约100米）风速，对可再生能源产业极为有利。新系统在长达18个月的测试表现突出，甚至能提前12小时预测热带气旋，为防灾减灾争取更多准备时间。

此创新成果并非单一例子，全球众多科技公司及气象机构近年都利用AI提升天气预报准确率，如Google DeepMind的GenCast模型也展示优异的表现，Nvidia及中国上海人工智能科学院和复旦大学等也在探索这领域。各系统不同气象变量和时间范围表现有差异，ECMWF不追求冠军头衔，希望开放合作，集成各方知识共同推动进步。

ECMWF同时推出开源框架Anemoi，此平台基于图神经网络架构，支持AI气象预报模式的发展。ECMWF计划再提升空间分辨率，并从单预报系统过渡到集成预报，即同时产生高达50种预报，涵盖更多可能场景。

除了AIFS，ECMWF还在开发GraphDOP数据驱动系统，不依赖传统物理解释，而是利用观测数据构建地球动态连贯状态，能准确预报五天内天气。但完全不依赖再分析数据时的预报效果仍待检验。

总体而言，ECMWF新系统展示AI天气预报的巨大潜力。专家表示，未来将越来越依靠数据驱动与物理模型结合，提供更精准快捷且可信赖的天气预报，不仅有助提前应对极端天气，也对面对全球气候变化的挑战性深具意义。

（首图来源：ECMWF）