谷歌AI助力NHC提升飓风预报，人类专家判断仍关键

人工智能在气象领域的应用正取得实质性进展。尽管数据中心的高能耗常受诟病，但AI技术正帮助气象学家攻克极端天气预报难题。今年受强厄尔尼诺影响，太平洋飓风数量创纪录，美国东南部也遭遇猛烈风暴，凸显了提升预测精度的紧迫性。

美国国家飓风中心（NHC）自去年起采用谷歌DeepMind的AI模型，并正与其合作开发下一代系统。DeepMind研究科学家费兰·阿莱特表示，该模型并非专为飓风设计，而是将日常预报模型推向极限。他认为攻克极端天气这一最具挑战的领域，能带动其他气象问题的解决。

传统预报依赖动力学、统计或混合模型，而AI模型凭借海量数据学习，能识别更复杂规律。DeepMind今年8月发表的研究显示，其模型平均能让预报提前一天达到原有精度。例如在预测飓风伊萨亚斯时，AI在风暴形成前一周就识别出其可能发展为热带气旋的能力。

该模型还能生成一千种可能情景，同时预测降雨、路径及强度。NHC业务部门负责人丹·布朗指出，中心已于2025年6月下旬在实际业务中使用该AI模型，2026年也将将其纳入部分预测辅助系统。目前NHC还在使用其他机构开发的AI模型，并与谷歌推进联合研发。

尽管AI在路径预测上表现优异，且擅长捕捉复杂引导气流变化，但其局限性不容忽视。单个模型在不同周期间可能大幅调整判断，因此专家需依据经验筛选最贴合实际的风暴模型。布朗强调，AI训练基于传统物理数据，无法替代专家结合实时飞机与卫星观测数据判断风暴结构的能力。

技术变革的同时，数据中心建设热潮正改变电力供应结构。分析显示，计划中的新数据中心将主要依靠天然气供电，可能增加碳排放。气候变化反过来使飓风更强劲、降雨更多、移动更慢，加剧破坏力。AI提升预报精度的同时，人类专家的价值在复杂决策中愈发凸显。