AI如何改变我们获取天气信息的方式？

“小爱同学，今天的天气怎么样？”智能音箱对于这个问题的答复，已经成为不少人出门前决定穿长裤还是短裤、开不开窗户的重要依据。天气信息整合自多个数据源，包括气象部门、卫星遥感、气象探测设备等，智能音箱通过获取当前位置的天气信息，结合历史天气数据，经过数据处理和分析后，最终为人们提供实时的天气信息。其背后的人工智能技术发挥重要作用。

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人工智能技术在强对流气象预报中发挥了哪些作用？在卫星遥感领域有哪些应用场景？针对以上问题，《人民邮电》报记者分别采访了中国海洋大学信息科学与工程学部部长、人工智能研究院院长董军宇教授和北京航空航天大学青岛研究院空天技术应用研究院执行院长姚黎帆。

北极海冰预测开启AI新范式

北极海冰预测是气候变化研究中的一个重要方面，得益于AI技术的不断发展，利用深度学习算法可以高效预测北极海冰范围。董军宇谈到，在预报模型方面，搭建基于多源异构数据的知识指导下的北极海冰预报人工智能模型，并建立北极海冰预报人工智能模型的环境变量，能够以反事实推理解决极端自然条件下观测样本少和预报不准确的问题，实现北极海冰密集度亚公里级分辨率精准预报与模型在线学习。

在知识形成方面，构建对复杂环境过程的高精度遥感反演算法，并基于长时序高分辨率动态海冰数据集分析连续时序北极海域的海冰参数变化特征。董军宇表示，通过对北极海冰预报人工智能模型决策方式进行可视化挖掘模型隐含的因果关系，寻找北极海冰的可预报性来源。利用已有领域知识对模型决策方式进行可靠性检验，并通过知识与数据的耦合分析推动新的领域知识形成。最后，建立领域知识对人工智能模型的支持机制，实现知识与模型之间的双向循环和互相增益，更好地分析和预测海洋环境变化。

AI提升气象和海洋环境预报能力

中国海洋大学的“琅琊泊”海面风场实时订正模型，改变以往数值订正思路，以大数据驱动AI另辟蹊径：通过多任务、双编码器、时序滚动、超采样等方法训练深度订正模型。实现了将东西跨度4600～6600公里、南北跨度约5000公里的西北太平洋风场预报数据实时订正为再分析数据，提高预报精度，并有效解决向量场（风向）和标量场（风速）同时订正的难题。董军宇介绍，上述结果，已在大气科学期刊Atmospheric Research发表。AI评论MarkTechPost对此做了专门引述，将之与谷歌GraphCast、微软ClimaX、华为盘古Weather等大模型相提并论。

强对流天气的发展速度很快，消散得也很快，较一般天气过程而言其出现频次少得多，导致可供研究的个例很少，预报难度大。中国海洋大学“琅琊泊”团队，研发出像素级强对流预报模型Pixel-CRN，使用少量强对流个例，也能有效构建和训练强对流预报模型。据了解，Pixel-CRN已在遥感领域期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing发表，评审人表示，气候变化导致全球降水模式正在迅速变化，Pixel-CRN强对流AI预报模型能即时训练易反映降水模式变化，是非常重要的技术进展。未来，“琅琊泊”强对流预报模型将进一步建立时空注意力和时空码本，构建面向全球强对流预报的生成式预训练模型。

AI赋能卫星智能化转型

卫星在气象预报中发挥着重要作用。通过卫星观测，能够获取地球大气层的整体气象信息，包括温度、气压、风速等。AI如何赋能卫星遥感？首先要从星地通信的挑战说起。姚黎帆介绍，卫星与地面通信的带宽有限，从太空中拍摄的遥感影像单幅可达数GB，因而很难快速将影像回传到地面。

AI技术在提供高性能计算、助力卫星智能化转型方面发挥着重要作用。姚黎帆谈到，星载实时计算子系统的载荷平台在AI技术加持下，数据传输模式由原始影像回传转变为关键信息回传，在卫星边缘端提供高能效比的计算能力，在轨实时处理数据助力卫星智能化转型，为自然资源保护、区域态势感知等场景提供有力支撑。

为了让大家对AI赋能卫星遥感有更深的理解，通过几个应用场景来“见识”一下AI的厉害。姚黎帆谈到，对图像数据进行分析是AI技术最擅长的应用领域，利用人工智能对卫星拍摄的图像数据信息进行实时分析，对森林山火、火山喷发及洪水等自然灾害进行监测及有效预警具有重要意义。比如，借助卫星对地观测所获取的海量数据，通过AI技术对地表温度、火山灰和气体排放等数据进行学习和分析，可以建立火山活动机器学习模型，实现对火山灾害的提前预警，以及在火山爆发前进行灾害规划和疏散警告，从而可以显著降低自然灾害所造成的损失和人员伤亡。

当然，AI技术在卫星遥感领域的应用仍存在一些不足，姚黎帆介绍，AI技术应用依赖于数据、算力、算法和计算能力，例如缺乏可用的训练样本、算法开发门槛高且本地计算能力不足，这些问题通常阻碍AI技术在卫星遥感领域的普及和深入应用。未来，随着算法模型的优化和算力能力的提升，AI技术将赋能卫星遥感领域更多场景的应用落地。

划重点！

AI赋能卫星遥感的应用场景

“AI+北斗”

提升林业病虫害防治效率

在林业病虫害防治方面，通过AI技术对卫星遥感影像进行病树识别，并借助“北斗”导航卫星获取的树木经纬度位置，可以帮助护林员准确快速找到病树并进行处置，及时阻止病虫害传播，7天即可完成35万亩林地数据的获取和分析，AI识别准确率高于95％，相比传统靠人工上山搜寻病树或者人工查看影像（人工目视解译）发现病树效率提升了数十倍，极大降低林业病虫害防治工作的成本。

“AI+卫星影像”

护航城市治理

在城市治理方面，AI也发挥着越来越重要的作用。以前工作人员需要对遥感影像进行逐张查询比对，现在只需要选择遥感影像，采用“高分辨卫星影像+AI”的方式，稍等数秒，便能全方位掌握该区域的空间地理信息要素及其变化情况，解译效率提升数十倍，一天内就可以完成2000多平方公里范围内的建筑物变化检测工作。从过去依赖人工找寻的低效被动治理方式，化为了高效的主动治理模式。