在中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)副校長、北京大學(xué)重慶大數(shù)據(jù)研究院首席科學(xué)家張平文領(lǐng)銜下，該院研究團隊參與了國家重點研發(fā)計劃“科技冬奧重點專項項目“冬奧賽場定點氣象要素客觀預(yù)報技術(shù)研究及應(yīng)用”課題研究，開發(fā)出人工智能MOML算法賦能天氣預(yù)報模型，使預(yù)報更精準。

　　相比夏季奧運會，冬奧會的舉行受天氣影響更大。其氣象保障是冬季復(fù)雜地形條件下的中小尺度邊界層氣象問題，為了讓奧運健兒在賽場上有良好發(fā)揮，往往對預(yù)報的精細度要求更高，甚至達到百米級、分鐘級，這一直是國際氣象界的難點。

　　2022冬奧會張家口賽區(qū)-崇禮地面氣象觀測站

　　“我們的研究是通過人工智能算法，對天氣預(yù)報模式的結(jié)果進行訂正，讓其更精準。”張烺介紹，氣象業(yè)務(wù)中會產(chǎn)生海量的氣象數(shù)據(jù)，目前全球廣泛采用的數(shù)值天氣預(yù)報模式，是通過大型計算機作數(shù)值計算，用物理方程表達天氣演變的物理過程，從而預(yù)測一段時間內(nèi)大氣運動狀態(tài)和氣象。全球數(shù)值天氣預(yù)報能力不斷提高，基本上可以解決大部分區(qū)域的大尺度預(yù)報問題，但針對小尺度、精細化的預(yù)報需求，數(shù)值計算存在誤差，預(yù)報員還需要通過會商給出預(yù)報結(jié)論。

　　以往會商對預(yù)報員依賴度很高，需要起綜合各方數(shù)據(jù)并結(jié)合自身經(jīng)驗對模式輸出數(shù)據(jù)偏差進行訂正。而人工智能算法在融合、處理信息中的先天優(yōu)勢，它在一定程度上可以代替預(yù)報員在會商中整合、分析信息的過程，通過數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)，將預(yù)報員的經(jīng)驗內(nèi)化在算法中，實現(xiàn)智能、高效的預(yù)報。由張平文院士領(lǐng)銜的研究團隊開發(fā)出預(yù)報員的人工智能算法MOML，實現(xiàn)了智能訂正，提高了預(yù)報效率的同時進一步提高預(yù)報的準確率。

　　“對于模式輸出數(shù)據(jù)偏差的訂正方法，國內(nèi)外均開展了廣泛研究。”張烺介紹，如以前采用的MOS方法，主要針對單站進行訂正，如果想得到較理想的訂正結(jié)果，需要人工進行參數(shù)調(diào)整，準確率提高有限，而通過人工智能算法，可以實現(xiàn)對格點進行預(yù)報。目前，MOML算法在溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等天氣要素上已取得突破，不僅可以很好地輔助預(yù)報員，大幅減少預(yù)報員的工作量，相比常規(guī)方法來說，它將預(yù)報的準確性提高了10%以上。

　　據(jù)了解，北京冬奧會已經(jīng)實現(xiàn)了氣象短時臨近預(yù)報“百米級尺度、分鐘級更新”，可快速生成覆蓋冬奧山地賽場的100米分辨率、逐10分鐘更新的網(wǎng)格化溫、濕、風(fēng)、降水等天氣要素客觀分析以及0到12小時預(yù)報產(chǎn)品。

　　張烺表示，除了服務(wù)冬奧會，他們團隊也正在對MOML算法在氣象預(yù)報中的應(yīng)用進行進一步研究，針對重慶更加復(fù)雜的山地環(huán)境，他們正在與重慶市氣象局合作，讓相關(guān)研究成果在重慶應(yīng)用。