在應(yīng)對極端天氣、提升氣候韌性的關(guān)鍵領(lǐng)域，香港科技大學(xué)取得了一項(xiàng)突破性進(jìn)展。科大研究團(tuán)隊(duì)成功研發(fā)出一種人工智能模型，能夠提前長達(dá)四小時預(yù)警危險的強(qiáng)對流風(fēng)暴，包括多次襲港的“黑色暴雨”及雷暴和及突發(fā)性強(qiáng)降雨等。這項(xiàng)全球首創(chuàng)的技術(shù)由科大與國家級氣象機(jī)構(gòu)合作開發(fā)。與現(xiàn)有系統(tǒng)相比，該模型利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)及先進(jìn)的深度擴(kuò)散技術(shù)，能在 48 平方公里的空間尺度上將預(yù)報準(zhǔn)確率提升超過 15%，這不僅顯著增強(qiáng)了國家氣象預(yù)報系統(tǒng)的整體精準(zhǔn)度，也為亞洲乃至全球防災(zāi)能力較弱的地區(qū)帶來了更有效的早期預(yù)警，以應(yīng)對氣候突變的風(fēng)險。

這項(xiàng)研究與“沿海城市氣候韌性國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”(SKL-CRCC ) 的核心目標(biāo)高度契合。該實(shí)驗(yàn)室于去年獲科學(xué)技術(shù)部批準(zhǔn)成立，現(xiàn)由實(shí)驗(yàn)室主任吳宏偉教授領(lǐng)導(dǎo)。他同時擔(dān)任科大副校長(大學(xué)拓展)、及中電控股可持續(xù)發(fā)展學(xué)教授。

研究團(tuán)隊(duì)由科大沿海城市氣候韌性全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室之氣候變化與極端天氣方向科研主管、土木及環(huán)境工程學(xué)系講座教授兼“杰出創(chuàng)科學(xué)人”蘇慧教授，聯(lián)同博士后研究員代快博士，并與哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院、中國氣象局熱帶海洋氣象研究所及國家衛(wèi)星氣象中心的學(xué)者組成。研究成果已發(fā)表于《美國國家科學(xué)院院刊》，論文題為〈利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)四小時對流預(yù)報〉。

近年極端天氣的情況愈趨頻繁，香港去年夏季曾在八日內(nèi)四度發(fā)出黑色暴雨警告;印尼峇里島、泰國南部等地亦遭受暴雨洪澇重創(chuàng)，造成重大人命傷亡和經(jīng)濟(jì)損失?，F(xiàn)行天氣預(yù)報主要依靠數(shù)值模式模擬大氣狀態(tài)，運(yùn)算成本高昂且易受大氣混沌性及觀測資料不足的影響，對于快速發(fā)展且尺度細(xì)小的對流系統(tǒng)（如雷暴及暴雨），準(zhǔn)確預(yù)報時間通常僅能提前20分鐘至兩小時。如此短暫的預(yù)警時間，令政府部門、應(yīng)急部門和公眾在災(zāi)害來臨前幾乎來不及部署、疏散或采取有效防災(zāi)措施。

為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，由科大學(xué)者帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套全新AI運(yùn)算框架——“基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的深度擴(kuò)散模型(deep diffusion model of satellite data，DDMS)”。該模型運(yùn)用生成式AI最前沿的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練架構(gòu)，在訓(xùn)練過程中于數(shù)據(jù)注入噪音，讓模型能學(xué)習(xí)如何反向生成高品質(zhì)預(yù)報信息。團(tuán)隊(duì)利用中國風(fēng)云四號衛(wèi)星于2018至2021年間取得的紅外亮溫觀測資料進(jìn)行模型訓(xùn)練，并結(jié)合氣象專業(yè)知識，以精準(zhǔn)捕捉對流云系的時空演變特征;其后再以2022至2023年春夏季樣本對模型表現(xiàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

團(tuán)隊(duì)成功開發(fā)全球首個可提前四小時預(yù)報雷暴發(fā)展的AI系統(tǒng)，在48平方公里分辨率下，其預(yù)報準(zhǔn)確度較現(xiàn)行模型提升逾15%。

其他技術(shù)突破包括:

? 提供高分辨率、約每15分鐘更新一次的高頻率預(yù)報，覆蓋范圍面積達(dá)約2000萬平方公里，包括中國、韓國、東南亞等地區(qū)。

? 在多種空間尺度(4公里至48公里)和不同季節(jié)下均表現(xiàn)穩(wěn)定，尤其在2至4小時預(yù)報時窗中準(zhǔn)確度尤為突出。該模型恰恰能在傳統(tǒng)模型預(yù)報方法最薄弱的環(huán)節(jié)發(fā)揮優(yōu)勢，在這一關(guān)鍵預(yù)警時段內(nèi)，其準(zhǔn)確率提升幅度在3%至16%之間，平均提升達(dá)8.26%。

論文第一作者代快博士表示：“傳統(tǒng)天氣預(yù)報主要依賴地面雷達(dá)，但雷達(dá)訊號易受地形、降水粒子特性等因素影響，且通常需待對流云發(fā)展完成后才能觀測到明顯變化，導(dǎo)致預(yù)報時效滯后。新AI模型利用衛(wèi)星從太空監(jiān)測云團(tuán)演變，能更早識別對流初生跡象。DDMS為大氣監(jiān)測和暴雨預(yù)警帶來重大突破，該技術(shù)可更早掌握大氣變化，讓預(yù)報更準(zhǔn)、更快，直接提升地區(qū)的災(zāi)害防護(hù)和應(yīng)變能力。”

蘇慧教授表示：“這次研究是大學(xué)團(tuán)隊(duì)與國家級機(jī)構(gòu)——中國氣象局及國家衛(wèi)星氣象中心攜手合作的成果，為相關(guān)部門提供了一個極具參考價值的新模型。系統(tǒng)的算法日后可適用于不同的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，未來能擴(kuò)大覆蓋范圍，協(xié)助更多國家和地區(qū)應(yīng)對日益嚴(yán)峻的氣候挑戰(zhàn)。同時，系統(tǒng)具備商業(yè)化潛力，能為能源、保險等行業(yè)提供更精準(zhǔn)的風(fēng)險預(yù)測，協(xié)助企業(yè)及早評估極端天氣可能帶來的影響，提升整體應(yīng)變能力。這不僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是從觀測天氣邁向智能預(yù)判天氣的范式轉(zhuǎn)移。在氣候暖化的時代，此種能力對人類的安全與永續(xù)未來至關(guān)重要。”

研究的共同作者包括哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授李旭濤教授、葉允明教授和博士生余德民；中國氣象局熱帶海洋氣象研究所助理研究員方俊穎；以及國家衛(wèi)星氣象中心主任王勁松博士、國家衛(wèi)星中心科技與國際合作處處長咸迪和國家衛(wèi)星中心遙感應(yīng)用服務(wù)中心主任覃丹宇。