面對日益頻發(fā)的雷暴、突發(fā)強(qiáng)降雨等強(qiáng)對流天氣，傳統(tǒng)預(yù)報系統(tǒng)通常僅能提供20分鐘至2小時的準(zhǔn)確預(yù)報時間，應(yīng)急響應(yīng)往往措手不及。如今，這一困局或迎來破題關(guān)鍵。

1月28日，香港科技大學(xué)（以下簡稱港科大）召開新聞發(fā)布會，宣布已成功研發(fā)全球首個能提前4小時精準(zhǔn)預(yù)警強(qiáng)對流風(fēng)暴的AI（人工智能）模型“基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的深度擴(kuò)散模型”。

與現(xiàn)有預(yù)報系統(tǒng)相比，該模型利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)及深度擴(kuò)散技術(shù)，能在48平方公里的空間尺度上，較當(dāng)前最先進(jìn)的預(yù)報方法將預(yù)報準(zhǔn)確率提升超過15%，為防災(zāi)減災(zāi)爭取關(guān)鍵窗口。

該研究成果已于2025年12月發(fā)表于《美國國家科學(xué)院院刊》，論文題目為《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（Four-hour thunderstorm nowcasting using a deep diffusion model for satellite data）》。

港科大土木及環(huán)境工程學(xué)系講座教授蘇慧（右）和博士后研究員代快（左）圖片來源：每經(jīng)記者 李旭馗 攝

在新聞發(fā)布會上，港科大土木及環(huán)境工程學(xué)系講座教授蘇慧對包括《每日經(jīng)濟(jì)新聞》在內(nèi)的媒體介紹，傳統(tǒng)氣象預(yù)報將全球分成眾多網(wǎng)格，通過數(shù)字方法求解流體力學(xué)方程來預(yù)測天氣變化。然而，包括華為盤古大模型、谷歌GraphCast模型在內(nèi)的許多全球AI氣象模型，其訓(xùn)練和預(yù)報所采用的網(wǎng)格分辨率通常在25公里左右，分辨率較粗，難以實(shí)現(xiàn)區(qū)域精細(xì)化預(yù)報。清華大學(xué)NowcastNet模型雖然網(wǎng)格劃分較小，但非常依賴地面雷達(dá)，在未部署雷達(dá)的區(qū)域無法使用。

為突破上述瓶頸，研究團(tuán)隊將目光投向靜止氣象衛(wèi)星，計劃利用國產(chǎn)風(fēng)云衛(wèi)星的觀測，借助AI實(shí)現(xiàn)強(qiáng)對流天氣的短臨預(yù)測，重點(diǎn)關(guān)注劇烈雷暴、強(qiáng)降水等天氣過程。蘇慧解釋，風(fēng)云衛(wèi)星位于離地36000公里高度，可覆蓋整個東半球，且每15分鐘就會對同一區(qū)域進(jìn)行一次掃描，格點(diǎn)分辨率約4公里，比傳統(tǒng)模式25公里格點(diǎn)的分辨率更高。

論文第一作者、蘇慧團(tuán)隊博士后研究員代快介紹了團(tuán)隊的核心算法創(chuàng)新�！拔覀冊O(shè)計的模型主要包含兩個分支。第一個分支是確定性模型，利用歷史狀態(tài)外推未來狀態(tài)，其結(jié)果代表整體的確定性預(yù)測結(jié)果。第二個分支針對局部難以預(yù)測的隨機(jī)部分，通過條件擴(kuò)散模型進(jìn)行彌補(bǔ)和校正，我們會先用歷史狀態(tài)預(yù)測出確定性結(jié)果，再通過擴(kuò)散模型對真值與確定性預(yù)測結(jié)果之間的差異進(jìn)行建模與修正�！贝煺f。

據(jù)悉，該模型在4公里至48公里的多種空間尺度和不同季節(jié)下均表現(xiàn)穩(wěn)定，尤其在2小時至4小時預(yù)報時窗中準(zhǔn)確度尤為突出。在這一關(guān)鍵預(yù)警時段內(nèi)，該模型準(zhǔn)確率提升幅度在3%至16%，平均提升達(dá)8.26%。

代快向記者展示了多個驗(yàn)證案例。在2025年11月泰國南部的強(qiáng)對流事件中，模型成功預(yù)測了對流在4小時內(nèi)的快速生長與移動；在2025年8月中國香港的一場暴雨中，盡管香港地區(qū)的小范圍對流難以直接從衛(wèi)星觀測中捕捉，模型仍準(zhǔn)確預(yù)測了香港地區(qū)整體的氣象狀況，這對于輔助地面雷達(dá)的預(yù)報工作具有重要意義。

在回答記者提問環(huán)節(jié)，蘇慧透露，國家衛(wèi)星氣象中心已在測試該模型，團(tuán)隊正積極推進(jìn)與香港天文臺合作，結(jié)合衛(wèi)星和地面雷達(dá)數(shù)據(jù)，提升強(qiáng)對流預(yù)報精度。

此外，團(tuán)隊也已在港科大創(chuàng)立公司，在模型成果轉(zhuǎn)化后，可為商業(yè)客戶提供定制化方案�！氨ｋU公司可借助精準(zhǔn)預(yù)測優(yōu)化保險理賠定價，還能告知客戶提前做好預(yù)警，減少極端天氣帶來的損失。電網(wǎng)、電站等政府部門及企業(yè)在面對極端天氣危害時對精準(zhǔn)預(yù)報需求迫切，也會是我們的服務(wù)對象�！碧K慧說。