《自然》：DeepMind飓风预测大模型提前三天精准预警梅丽莎强度

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https://www.nature.com/articles/d41586-025-03539-x

Google DeepMind开发的专业化飓风预测AI模型在今年大西洋飓风季的首次实战应用中表现卓越，成功预测了飓风梅丽莎的危险强度增长轨迹。美国国家飓风中心在6月正式采用这一创新工具后，该模型不仅准确预测了梅丽莎将发展成为5级超强飓风，更在风暴明显增强前三天就给出了50-60%的概率预警，为受威胁地区争取了宝贵的准备时间。

这一突破性成就标志着人工智能技术在极端天气预报领域的重大进展。与传统气象模型相比，DeepMind的飓风专用模型结合了全球天气观测数据和近45000个历史气旋数据进行训练，在预测风暴强度变化方面表现出显著优势。退休大气科学家、前国家飓风中心专家部门主任詹姆斯·富兰克林表示，他从未见过新模型如此迅速地取得如此优异的预测效果。

飓风梅丽莎最终以892毫巴的中心气压和每小时298公里的最大风速创造了大西洋最强登陆风暴的记录，其教科书般完美的风暴结构令资深气象学家都为之惊叹。这场风暴造成至少28人死亡，给牙买加、古巴、海地等加勒比海国家带来严重破坏，而AI模型的提前预警为这些地区的防灾准备工作提供了关键支持。

机器学习重塑飓风预报精度

DeepMind飓风预测模型的核心优势在于其针对性的训练策略和先进的机器学习架构。与该公司此前开发的通用天气预报模型不同，这一专业化工具专门针对热带气旋的独特物理特征进行了优化设计。模型训练过程中采用了两个关键数据集：一个包含全球天气观测的大型数据库，以及一个专门收集了近45000个历史气旋信息的精选数据库。

飓风梅丽莎预计将在牙买加部分地区带来多达 75 厘米的降雨。 图片来源：NOAA/Getty

这种双重数据源的训练方法被认为是该模型在飓风预报方面超越其他AI模型的关键因素。传统的数值天气预报模型虽然在大尺度天气系统预测方面表现良好，但在处理飓风这种高度非线性、快速变化的极端天气系统时常常力不从心，特别是在预测风暴强度变化方面存在显著局限性。

迈阿密大学飓风研究专家布莱恩·麦克诺迪指出，DeepMind模型在与国家飓风中心使用的其他预报模型比较中表现突出，即便不是绝对领先，也处于第一梯队的前列位置。这种评价对于一个刚刚投入实际应用的新系统而言具有重要意义。

在梅丽莎案例中，该模型的预测时间线展现了其强大的前瞻性能力。早在10月21日，当梅丽莎尚未显示出明显的强化迹象时，模型就给出了50-60%的5级飓风概率预测。随着时间推移，10月23日模型将这一概率提升至80%以上，而国家飓风中心在次日的正式预报中引用了DeepMind模型的结果，警告梅丽莎发展成5级飓风的明显可能性。

实战验证与技术局限性分析

自6月大西洋飓风季开始以来，DeepMind模型已经接受了13个命名风暴的实战检验。根据麦克诺迪的评估，该模型在预测风暴路径和强度方面总体表现良好，这种一致性的优异表现为其可靠性提供了有力证明。

然而，DeepMind团队对单一案例的成功保持谨慎态度。研究科学家费兰·阿莱特强调，虽然团队为能够向国家飓风中心提供有用指导感到高兴,但不应该仅凭单个案例或指标来判断模型的整体能力。这种科学严谨的态度反映了对AI预测系统局限性的清醒认识。

飓风强度预测一直是气象学中最具挑战性的问题之一。传统数值模型在处理飓风眼壁置换、风切变影响、海洋热含量变化等复杂过程时往往难以准确捕捉其对风暴强度的影响。DeepMind模型通过机器学习方法从大量历史数据中学习这些复杂的非线性关系，在一定程度上克服了传统方法的局限性。

但AI模型也面临固有的挑战。由于依赖历史数据进行训练，当遇到前所未有的极端情况时，模型的预测能力可能受到限制。此外，模型的"黑箱"特性使得预报员难以理解其内部决策机制，这在需要解释预测原因的业务预报中可能造成困扰。

政府关闭影响科学观测能力

在DeepMind模型展现优异性能的同时，美国政府关闭对飓风研究和预报工作造成了意外影响。尽管国家飓风中心继续正常运作，但大部分联邦雇员包括驾驶"飓风猎人"飞机深入风暴进行观测的工作人员都处于无薪状态。

富兰克林透露，政府关闭还导致飓风猎人飞行中的科学工作大幅减少。正常情况下，一组联邦研究人员会参与这些飞行任务,对风暴结构进行详细的科学观测。但关闭期间的航班被限制为仅进行关键的业务观测,错失了收集更详细科学数据的宝贵机会。

这种情况凸显了政府资助在气象科学研究中的重要性。飓风猎人飞行获得的实时观测数据不仅对当前的预报至关重要,也是改进和验证预报模型的基础数据来源。科学观测能力的削弱可能对长期的模型改进和飓风研究产生不利影响。

美国国家海洋和大气管理局虽然声称飞机运行正常进行且未受关闭影响,但这一说法与现场研究人员的反馈存在分歧,反映了政府关闭对科学活动影响评估的复杂性。

气候变化正在推动大西洋地区产生更强的风暴,海洋温度升高为飓风提供了更多能量。初步分析显示,全球变暖导致梅丽莎的最高风速比其他情况下高出每小时13-16公里,这种气候变化的影响使得准确的飓风预测变得更加重要和紧迫。

在这一背景下,DeepMind飓风预测模型的成功应用展示了人工智能技术在应对气候变化挑战方面的巨大潜力。随着极端天气事件频率和强度的增加,更准确的预测工具将成为保护生命财产安全的关键技术支撑。