科大研AI模型提前4小时预测强对流天气黑色暴雨 准确率提升逾15%
撰文： 赖卓盈
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香港科技大学今（28日）公布，其研究团队成功研发一种AI人工智能模型，能够提前4小时预警强对流天气，包括黑色暴雨水平及突发性强降雨等。该模型利用卫星数据及深度扩散技术，可在48平方公里的空间尺度上将预报准确率提升超过15%。
团队成员之一、科大土木及环境工程学系讲座教授苏慧指，系统的算法日后可适用于不同的卫星数据，未来能扩大覆盖范围，协助更多国家和地区应对日益严峻的气候挑战。团队与天文台商议合作。
香港科技大学今公布一款人工智能模型，能够提前4小时预警强对流天气。科大土木及环境工程学系讲座教授苏慧（右）及博士后研究员代快（左）讲解详情。（陈苇慈摄）
2023年7月29日京津冀地区受台风杜苏芮影响下起连场暴雨，图中显示现有模型NowcastNet与PredRNN v2在4小时预报情况下无法提供准确的预测结果。而科大新研发模型展现更精准的临近预报能力。（科大提供）
现时预测雷暴及暴雨准确时间通常仅能提前20分钟至两小时
研究团队指出，现行天气预报主要依靠数值模式模拟大气状态，运算成本高昂，并且易受大气混沌性及观测资料不足影响。对于快速发展且尺度细小的雷暴及暴雨，准确预报时间通常仅能提前20分钟至两小时。
利用中国风云四号卫星红外亮温观测资料进行模型训练
科大研究团队近日开发一套全新AI运算框架，利用中国风云四号卫星于2018至2021年间取得的红外亮温观测资料进行模型训练，并结合气象专业知识，以捕捉对流云系的时空演变特征，其后再以2022至2023年春夏季样本对模型表现进行验证。
每日每15分更新一次预报
科大指，该模型为全球首个可提前4小时预报雷暴发展的模型。此外，在48平方公里分辨率下，其预报准确度较现行模型提升逾15%。模型每约每15分钟就会更新一次预报，覆盖范围面积达约2,000万平方公里，包括中国、韩国、东南亚等地区。
研究团队成员之一，科大土木及环境工程学系讲座教授苏慧指，系统的算法日后可适用于不同的卫星数据，未来能扩大覆盖范围，协助更多国家和地区应对日益严峻的气候挑战。