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探析人工智能技术在天气预报中的应用

摘要：，随着科学技术的迅猛发展，人工智能技术在各行各业得到广泛应用，

天气预报领域也不例外。本文首先简述了人工智能技术与天气预报，接着重点探

讨了人工智能技术在天气预报中的应用，并针对天气预报应用人工智能的发展提

出几点建议，仅供参考。

关键词：人工智能技术；天气预报；应用；发展趋势

引言

近些年来，随着气象事业的不断发展及科技的进步，人工智能技术也突飞猛

进，该技术在各行业领域的广泛应用使其智能化进程明显加快。人们的日常生产

生活与天气变化之间的关系密切，其中以灾害性天气对农业、能源、交通等各行

各业的影响最为显著。据相关数据统计，我国每年由气象灾害造成的直接经济财

产损失平均达3000亿元。因此，使用人工智能技术精准化地预报未来天气状况

非常重要。基于此，本文重点探讨了人工智能技术在天气预报中的应用，对于推

动这一领域发展的精准化、智能化，尽可能减轻各种气象灾害造成的影响及危害，

进而保障人们的日常生产生活安全等具有重要意义。

1人工智能技术与天气预报

1.1人工智能技术

早在1956年，在达特茅斯会议上计算机科学家首先提出了“人工智能”的

概念，其最初理念在于使用机械工具替代人类某些枯燥、简单的工作。之后，随

着机器学习、深度学习等人工智能子集的发展，特别是自2015年以来，人工智

能开始大爆发，其原因主要包括以下两点：（1）算力条件显著提升，高性能GPU

的推广与应用导致并行计算的速度更快，同时更加便宜且有效性更强，深度学习

也取得了明显突破；（2）大数据快速发展，与无限拓展的存储能力相结合，使

文本、交易、映射与图像数据实现了全面、海量爆发。深度学习作为机器学习的

一个发展趋势，逐渐发展成为人工智能技术的主流。

图1人工智能及其与机器学习、深度学习之间的关系

现如今，有关人工智能的研究历经了多个不同的发展阶段，主要包括推理、

知识与学习三个阶段。由上图1可见，机器学习作为人工智能的一项重要组成部

分，其理论在于设计与分析能够使计算机进行自主“学习”的算法，即自动分析

数据进而获取一定的规律，并据此预测未知数据的一种算法。依据学习方式可以

将机器学习划分为四种，即监督学习、半监督学习、非监督学习与强化学习；依

据算法可以将其划分为深度学习、决策树学习、回归算法、聚类算法、人工神经

网络等多种类型。

1.2天气预报

天气预报是用来辅助人们日常生产生活的一种信息，我国早在300年前就已

经出现有天气预报的记录；自17世纪起，相关专家与学者已经开始应用科学仪

器对天气状况进行测量，人们只能够使用仪器测量出的气象数据开展天气预报，

却无法实现远距离传播。至到1837年之后，电报被发明出来，自此气象数据才

能够向其他地方传递。进入20世纪以来，气象学领域已经能够精细化观测大气

现象，并借助气象观测站及相关气象观测仪器对气温、气压、能见度、风等气象

要素进行观测以开展天气预报。到20世纪60年代，自气象卫星发射运行以来，

使沙漠、海洋等地区气象资料不足的缺陷得以弥补。所谓天气预报指的是应用大

气变化规律，并结合当前的天气形势，预测某一地区未来一定时间段内的天气状

况的过程。它是通过分析天气图与卫星云图，并与相关气象资料、地形、季节特

点等相结合进行综合分析研究得出的，是预报暴雨、台风、降水等灾害的有效工

具。依据时效的长短可以将天气预报划分为三种类型，即长期天气预报（10~15

天以上）、中期天气预报（4~9天）及短期天气预报（2~3天），中央电视台每

天播放的为短期天气预报。

2人工智能技术在天气预报中的应用现状

2.1常用人工智能技术及其应用实例

现如今，天气预报领域使用频率最高的技术包括以下几种：（1）人工神经

网络。这一技术主要由加权非线性函数模型组成，主要应用于降水、风、云等天

气现象的识别与监测工作当中。近些年来，随着科学技术的飞速发展，该技术不

断延伸出多项内容，包括卷积神经网络与深度信念网络等；（2）支持向量机作

为一种广义的线性分类器，严格按照监督学习的原理二元分类各项数据，对于龙

卷的准确识别与预报等具有重要意义，另外其相关模型RVM也在台风定强中得到

广泛应用；（3）决策树模型。这一模型属于一种非参数的分类器，具有稳定性

强、易操作、快速、简单等特点，其树形图由决策点、事件点与结果三部分组成。

而且这一模型不必事先进行假设，仅仅根据最低期望成本与最大收益期望值进行

决