此次國(guó)家氣象中心預(yù)測(cè)廣東多地區(qū)突發(fā)強(qiáng)降雨采用的是雷達(dá)反射率臨近預(yù)報(bào)AI算法，該AI算法由達(dá)摩院和國(guó)家氣象中心聯(lián)合研發(fā)，實(shí)現(xiàn)了全國(guó)范圍雷達(dá)回波的未來(lái)0-3小時(shí)精細(xì)化預(yù)報(bào)，同時(shí)將預(yù)測(cè)精精度最小為1公里范圍，可輔助預(yù)報(bào)員預(yù)測(cè)臨近時(shí)段內(nèi)突發(fā)性的強(qiáng)對(duì)流天氣。

強(qiáng)對(duì)流天氣來(lái)勢(shì)兇猛、變化迅速，因此及時(shí)準(zhǔn)確短臨天氣預(yù)報(bào)能夠有效指導(dǎo)防災(zāi)減災(zāi)，在公眾出行、交通、水利等領(lǐng)域都具有重要作用。過(guò)去幾十年，基于雷達(dá)數(shù)據(jù)的線性外推方法一直是業(yè)界預(yù)測(cè)短臨強(qiáng)對(duì)流天氣的主要途徑，但該方法難以對(duì)強(qiáng)對(duì)流系統(tǒng)的生成、發(fā)展、減弱和消散等過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)報(bào)效果有限。

目前，全球各地氣象機(jī)構(gòu)紛紛探索用AI來(lái)解決強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)難的問(wèn)題。AI能從海量歷史數(shù)據(jù)中，提取對(duì)流系統(tǒng)生消演變規(guī)律，從而具備較好的強(qiáng)對(duì)流系統(tǒng)未來(lái)生消演變的預(yù)報(bào)能力，可解決傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法效率低的難題。達(dá)摩院與國(guó)家氣象中心聯(lián)合研發(fā)的AI算法在預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度和精細(xì)度上雙雙實(shí)現(xiàn)突破。該算法采用時(shí)空分離的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用達(dá)摩院自研的方向自注意力卷積，對(duì)大氣的聚合消散過(guò)程進(jìn)行建模，準(zhǔn)確高效的提取時(shí)空特征；設(shè)計(jì)了同化模塊，有機(jī)結(jié)合地形數(shù)據(jù)、雷達(dá)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)等多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，可將預(yù)報(bào)時(shí)效延長(zhǎng)至3小時(shí)；此外，該算法采用全新的生成對(duì)抗訓(xùn)練方法，顯著提升預(yù)報(bào)圖像的清晰度，可實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)的雷達(dá)回波實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。據(jù)介紹，今年3月，該 AI算法首次在國(guó)家氣象中心進(jìn)行業(yè)務(wù)試驗(yàn)，截至目前，已成功預(yù)測(cè)多次強(qiáng)天氣現(xiàn)象。例如,3月30日貴州多地遭遇冰雹襲擊，預(yù)報(bào)員參考AI的預(yù)測(cè)結(jié)果，進(jìn)行深入的研判分析，相關(guān)部門提前發(fā)出預(yù)警信息。2020年9月，達(dá)摩院發(fā)布天、空、地多源數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析平臺(tái)AI Earth，該平臺(tái)可對(duì)衛(wèi)星影像、無(wú)人機(jī)影像、實(shí)時(shí)視頻流、氣象數(shù)據(jù)、IoT數(shù)據(jù)等多源地球觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，在氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域，該平臺(tái)已具備短臨天氣預(yù)測(cè)能力。

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