每經(jīng)記者｜李旭馗    每經(jīng)編輯｜陳星    

面對(duì)日益頻發(fā)的雷暴、突發(fā)強(qiáng)降雨等強(qiáng)對(duì)流天氣，傳統(tǒng)預(yù)報(bào)系統(tǒng)通常僅能提供20分鐘至2小時(shí)的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)時(shí)間，應(yīng)急響應(yīng)往往措手不及。如今，這一困局或迎來(lái)破題關(guān)鍵。

1月28日，香港科技大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)港科大）召開(kāi)新聞發(fā)布會(huì)，宣布已成功研發(fā)全球首個(gè)能提前4小時(shí)精準(zhǔn)預(yù)警強(qiáng)對(duì)流風(fēng)暴的AI（人工智能）模型“基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的深度擴(kuò)散模型”。

與現(xiàn)有預(yù)報(bào)系統(tǒng)相比，該模型利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)及深度擴(kuò)散技術(shù)，能在48平方公里的空間尺度上，較當(dāng)前最先進(jìn)的預(yù)報(bào)方法將預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提升超過(guò)15%，為防災(zāi)減災(zāi)爭(zhēng)取關(guān)鍵窗口。

該研究成果已于2025年12月發(fā)表于《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》，論文題目為《利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)四小時(shí)對(duì)流預(yù)報(bào)（Four-hour thunderstorm nowcasting using a deep diffusion model for satellite data）》。

港科大土木及環(huán)境工程學(xué)系講座教授蘇慧（右）和博士后研究員代快（左）圖片來(lái)源：每經(jīng)記者 李旭馗 攝

在新聞發(fā)布會(huì)上，港科大土木及環(huán)境工程學(xué)系講座教授蘇慧對(duì)包括《每日經(jīng)濟(jì)新聞》在內(nèi)的媒體介紹，傳統(tǒng)氣象預(yù)報(bào)將全球分成眾多網(wǎng)格，通過(guò)數(shù)字方法求解流體力學(xué)方程來(lái)預(yù)測(cè)天氣變化。然而，包括華為盤(pán)古大模型、谷歌GraphCast模型在內(nèi)的許多全球AI氣象模型，其訓(xùn)練和預(yù)報(bào)所采用的網(wǎng)格分辨率通常在25公里左右，分辨率較粗，難以實(shí)現(xiàn)區(qū)域精細(xì)化預(yù)報(bào)。清華大學(xué)NowcastNet模型雖然網(wǎng)格劃分較小，但非常依賴(lài)地面雷達(dá)，在未部署雷達(dá)的區(qū)域無(wú)法使用。

為突破上述瓶頸，研究團(tuán)隊(duì)將目光投向靜止氣象衛(wèi)星，計(jì)劃利用國(guó)產(chǎn)風(fēng)云衛(wèi)星的觀(guān)測(cè)，借助AI實(shí)現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流天氣的短臨預(yù)測(cè)，重點(diǎn)關(guān)注劇烈雷暴、強(qiáng)降水等天氣過(guò)程。蘇慧解釋?zhuān)L(fēng)云衛(wèi)星位于離地36000公里高度，可覆蓋整個(gè)東半球，且每15分鐘就會(huì)對(duì)同一區(qū)域進(jìn)行一次掃描，格點(diǎn)分辨率約4公里，比傳統(tǒng)模式25公里格點(diǎn)的分辨率更高。

論文第一作者、蘇慧團(tuán)隊(duì)博士后研究員代快介紹了團(tuán)隊(duì)的核心算法創(chuàng)新?！拔覀?cè)O(shè)計(jì)的模型主要包含兩個(gè)分支。第一個(gè)分支是確定性模型，利用歷史狀態(tài)外推未來(lái)狀態(tài)，其結(jié)果代表整體的確定性預(yù)測(cè)結(jié)果。第二個(gè)分支針對(duì)局部難以預(yù)測(cè)的隨機(jī)部分，通過(guò)條件擴(kuò)散模型進(jìn)行彌補(bǔ)和校正，我們會(huì)先用歷史狀態(tài)預(yù)測(cè)出確定性結(jié)果，再通過(guò)擴(kuò)散模型對(duì)真值與確定性預(yù)測(cè)結(jié)果之間的差異進(jìn)行建模與修正?！贝煺f(shuō)。

據(jù)悉，該模型在4公里至48公里的多種空間尺度和不同季節(jié)下均表現(xiàn)穩(wěn)定，尤其在2小時(shí)至4小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)窗中準(zhǔn)確度尤為突出。在這一關(guān)鍵預(yù)警時(shí)段內(nèi)，該模型準(zhǔn)確率提升幅度在3%至16%，平均提升達(dá)8.26%。

代快向記者展示了多個(gè)驗(yàn)證案例。在2025年11月泰國(guó)南部的強(qiáng)對(duì)流事件中，模型成功預(yù)測(cè)了對(duì)流在4小時(shí)內(nèi)的快速生長(zhǎng)與移動(dòng)；在2025年8月中國(guó)香港的一場(chǎng)暴雨中，盡管香港地區(qū)的小范圍對(duì)流難以直接從衛(wèi)星觀(guān)測(cè)中捕捉，模型仍準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了香港地區(qū)整體的氣象狀況，這對(duì)于輔助地面雷達(dá)的預(yù)報(bào)工作具有重要意義。

在回答記者提問(wèn)環(huán)節(jié)，蘇慧透露，國(guó)家衛(wèi)星氣象中心已在測(cè)試該模型，團(tuán)隊(duì)正積極推進(jìn)與香港天文臺(tái)合作，結(jié)合衛(wèi)星和地面雷達(dá)數(shù)據(jù)，提升強(qiáng)對(duì)流預(yù)報(bào)精度。

此外，團(tuán)隊(duì)也已在港科大創(chuàng)立公司，在模型成果轉(zhuǎn)化后，可為商業(yè)客戶(hù)提供定制化方案?！氨ｋU(xiǎn)公司可借助精準(zhǔn)預(yù)測(cè)優(yōu)化保險(xiǎn)理賠定價(jià)，還能告知客戶(hù)提前做好預(yù)警，減少極端天氣帶來(lái)的損失。電網(wǎng)、電站等政府部門(mén)及企業(yè)在面對(duì)極端天氣危害時(shí)對(duì)精準(zhǔn)預(yù)報(bào)需求迫切，也會(huì)是我們的服務(wù)對(duì)象?！碧K慧說(shuō)。