人工智能在气候变化预测中的应用有哪些？

发布时间：2025-04-15 10:05:36 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：22 次

人工智能在气候变化预测中的应用主要体现在以下几个方面：

气候模型改进与预测

• 气候大模型的开发与优化：基于数据驱动的全球AI大模型取得了突破性进展，例如谷歌DeepMind的GraphCast模型，可在1分钟内完成10天尺度全球天气预报，其准确性超过欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的标杆模型。华为云的盘古气象大模型Pangu-Weather，计算速度超过传统模型10000倍且具备较好的预报准确性。

• 次季节—季节尺度预测：2024年6月中国气象局发布的“风顺”大模型（CMA—AIM—S2S—Fengshun），对于15天以上全球尺度候平均降水预测技巧提升约21%，对次季节尺度极端天气气候事件预测具有很大潜力。

• 多灾害早期预警系统开发：研究人员通过开发多灾害预警系统，强调了AI在集成气象和地理空间基础模型中的重要作用。这些系统利用气候集合和生产方法，实现长期、空间分辨的预测，为有效适应措施提供指导。

极端天气事件预测

• 精准预测与预警：AI通过机器学习模型和大数据分析，从历史气象数据和实时监测数据中挖掘规律，预测极端天气事件的发生概率和影响范围。例如，DeepSeek能够提升气候模型的精度，预测暴雨、干旱、台风等极端天气气候事件。

• 快速反应与可视化：英伟达的“Earth-2 Cloud Platform”利用AI与超级计算相结合，不仅能够高效预测地球气候变化，还可以将预测结果进行高度可视化，水平分辨率精确至两公里，用户可在几秒内获取预警并更新预测。

气候变化驱动因素分析

• 多源数据融合：利用AI技术，结合机器学习（如K-means、SVM、决策树）与深度学习（如CNN、LSTM）方法，对气候变化驱动因素进行全面预测。例如，通过分析温室气体排放、气溶胶浓度、野火、海冰融化以及农业和生态系统变化等多种驱动因素的数据，预测其对气候变化的影响。

• 数据同化与模式改进：基于AI的资料同化法则更具优势，不仅能取代原来同化方案、显著提高运算速率，而且可降低由气候预测系统初始场中不可避免的误差。此外，AI技术还可进一步优化改进传统气候模式，大幅提高其计算效率、降低误差与系统偏差。

碳排放监测与管理

• 碳排放追踪检测：AI可以帮助监测和量化碳排放，深刻了解碳足迹。例如，在农业领域，AI可将计算机视觉应用于卫星图像和传感器数据，自动估算农业生产过程中的碳排放与储存状况。

• 碳市场优化：AI驱动的算法能够更加精准地分析碳市场供需关系，提前预测碳配额的价格波动，使企业能够在碳市场中合理规划碳配额的购买和出售，实现成本最小化。

气候风险评估与应对

• 经济体系韧性提升：AI通过预测气候风险、优化应急响应以及支持灾后恢复，减少经济损失，提升社会整体的抗风险能力。例如，谷歌的“Environmental Insights Explorer”借助AI分析气候风险，为城市和企业提供定制化的风险预测与建议。

• 保险行业支持：AI支持保险行业优化气候风险评估，为客户提供定制化保险方案，显著增强了经济体系在面临气候变化时的恢复能力。