AI 建構精準預測天氣模型，與傳統預測相比各有優缺點

隨著全球氣候變遷型態加劇，極端天氣事件發生次數更加頻繁且難以預測。近年來，氣象領域也導入人工智慧（AI）來進行天氣預測，至於哪種方法最能精準預判變化無常的天氣？事實上，AI天氣預測模型與傳統天氣預測方法各有其優缺點，接下來分析並作比較其差別。

傳統的天氣預測主要依賴數值天氣預報（NWP），基於物理學原理，利用流體動力學、熱力學等大氣科學定律來模擬大氣和海洋變化。這些模型需要將觀測到的溫度、濕度、風速等大氣狀況做為初始條件，然後透過解決複雜的數學方程來預測天氣；資料來自全球或區域的氣象觀測網路，如氣象衛星和雷達站，經由超級電腦處理後可預測未來數天至數週的天氣情況。

NWP的優勢在於對大氣物理過程的深入理解，能模擬天氣系統的長期動態變化。然而，該模型在局部地區和短期預測上表現有限，難以準確預測如局部強降雨等現象，且運行這些模型需要大量的運算資源和時間。

AI如何提升天氣預測？

與傳統依賴物理規則和數值模擬的NWP模型不同，AI天氣預測模型主要依賴大量數據，透過學習過去的天氣模式來預測未來變化。AI能夠快速處理和分析歷史天氣數據，並生成未來的預測趨勢。例如，Google的GraphCast模型使用於分析數據，將過去的預測與現代模型重新運算，提供更完整的歷史天氣圖景。AI模型具備持續學習和自我調整的能力，能逐漸提升預測的準確，尤其在局部天氣預測中表現出色。相比傳統NWP系統，AI模型在預測山區、都市等複雜地形的局部氣象狀況時展現出更高的精準度和效率。

AI天氣預測模型在許多方面展現出優勢，尤其是在資料處理、效率以及成本上，傳統的數值預測需要龐大的運算能力來解決物理方程式，且運算模擬處理時間較長。而AI模型能夠在短時間內處理和分析大量資料並生成預測結果，在處理即時預測時更具優勢。這對於資源有限的區域，特別是發展中國家，提供了具可行性的災害預防參考方案。

▲ GraphCast 可提前 10 天提供最先進的預測。

未來的天氣預報會如何發展？

儘管AI模型在預測速度和細緻程度上展現潛力，但它仍然面臨一些限制。例如：AI模型對於資料來源品質要求相對嚴苛，預測效果將取決於其訓練數據的品質和數量。若當地區缺乏足夠的歷史氣象數據時，AI模型的準確性可能會受到影響。此外，隨著近年來氣候變遷更加劇烈，導致天氣模式改變，AI模型可能難以應對較為罕見的極端天氣事件。

AI模型和傳統物理模型各有優勢和挑戰，兩者在天氣預測中並非互斥，反而可互補使用。AI模型在局部、快速預測和低成本運行方面展現潛力，尤其適用於資源有限的地區。傳統NWP模型則因其對物理現象的深入模擬和可解釋性，在氣象學中依然占據重要地位。未來，結合AI技術與傳統模型將有助於提升預測的準確性與有效性。不論採用何種方法，天氣預測的核心目標是預防及保護生命財產，並減少極端天氣對人類環境的影響。