美国国家飓风中心去年开始使用谷歌 DeepMind 的 AI 模型，目前正与该公司合作开发下一代模型。

　　今年，这项技术的价值进一步凸显。受强厄尔尼诺天气模式影响，太平洋地区出现了创纪录数量的飓风；上个月，飓风伊萨亚斯也以强风暴的形式袭击了美国东南部。

　　负责 DeepMind 气旋研究工作的研究科学家费兰 · 阿莱特解释称，谷歌并没有专门针对飓风开发独立模型，而是使用与日常天气预报相同的模型，只不过将其能力推向了极限。

　　他在接受法新社时表示：“我们认为，极端天气几乎是我们应该努力攻克的目标，因为它是最具挑战性的领域。只要解决了这个难题，其他问题也就迎刃而解。”

　　其中，动力学模型依靠超级计算机求解控制大气运动的流体力学和热力学方程；统计模型则根据历史数据，分析风暴行为与地理位置、日期等变量之间的关系；混合模型则将物理学原理与统计方法结合起来。

　　相比之下，AI 模型同样通过海量数据集进行学习，但规模要大得多，也能够识别复杂程度更高的规律。

　　DeepMind 今年 8 月发表在

　　在预测飓风伊萨亚斯时，DeepMind 的模型甚至在风暴正式形成前整整一周，就识别出它可能发展为热带气旋。

　　该模型还能够针对每个气旋生成 1000 种可能的发展情景，并同时预测降雨情况、风暴路径和强度，也就是风暴将沿着什么路线移动，以及最终可能达到多强的程度。

　　美国国家飓风中心业务部门负责人丹 · 布朗介绍称：“NHC 于 2025 年 6 月下旬开始在实际业务中使用 AI 模型。2026 年，谷歌 DeepMind 的模型也被纳入 NHC 的部分路径和强度综合预测辅助系统。”

　　目前，NHC 还在使用欧洲中期天气预报中心和美国国家气象局开发的 AI 模型，并已与谷歌达成合作协议，共同推进相关模型的研发。

　　布朗表示，在预测伊萨亚斯时，AI 模型在风暴路径方面表现相当出色。他还指出：“AI 模型似乎特别擅长快速预测复杂引导气流模式的变化。”

　　布朗特别提到了 DeepMind 的模型，以及 NHC 自主开发的 HCCA 模型，认为它们是目前在飓风路径和强度预测方面表现最出色的辅助工具之一。

　　布朗指出，单个模型在不同预测周期之间，可能会突然大幅调整对飓风路径或强度的判断。因此，飓风专家仍然需要依靠自身经验和专业判断，确定哪些模型最能反映特定风暴的实际情况，再将不同模型的预测结果综合起来。

　　布朗表示：“对于飓风专家来说，他们的重要性反而比以往任何时候都更高。算法可以给出风暴路径的概率预测，但它无法像专家那样，结合实时飞机观测数据和卫星数据，判断风暴当前的实际结构。”

　　AI 提高飓风预测精度的同时，美国数据中心建设热潮也正在迅速改变电力供应结构。Cleanview 的一项分析显示，计划中的新一代数据中心将主要依靠天然气供电，这将增加美国的碳排放，加剧气候变化。

　　而气候变化反过来也在改变飓风的表现：飓风正在变得更加强劲，携带的降雨量更多，移动速度也更慢，最终导致其造成的破坏进一步加剧。

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