科大研AI模型提前4小時預報強對流天氣
發佈時間：03:00 2026-01-29 HKT
天氣變化難測，人類往往需要因應突如其來的轉變而調整應對。香港科技大學的研究團隊最近成功研發一款人工智能（AI）模型，能提前4小時預警強對流風暴，包括「黑色暴雨」、雷暴及突發性強降雨等。與現有系統相比，該AI模型運用衛星數據及先進的深度擴散技術，可在48平方公里的空間尺度上，將預報準確率提升超過15%。科大學者蘇慧表示，目前正與中國氣象局及香港天文台合作，推進這項工作。
科大表示，現行天氣預報主要依靠數值模式模擬大氣狀態，運算成本高昂且易受大氣混沌性及觀測資料不足的影響，對於快速發展且尺度細小的對流系統，例如雷暴及暴雨，準確預報時間通常僅能提前20分鐘至兩小時。短暫的預警時間令政府部門、應急部門和公眾在災害來臨前幾乎來不及部署、疏散或採取有效防災措施。
與中國氣象局等合作
為應對以上挑戰，由科大學者包括土木及環境工程學系講座教授蘇慧、博士後研究員代快等組成的研究團隊，開發了一套全新AI運算框架「基於衛星數據的深度擴散模型（deep diffusion model of satellite data, DDMS）」。該模型運用生成式AI的前沿深度學習訓練架構，在訓練過程中於數據注入噪音，讓模型能學習如何反向生成高品質預報信息。團隊利用中國風雲四號衛星於2018至2021年間取得的紅外亮溫觀測資料以進行模型訓練，並結合氣象專業知識，以精準捕捉對流雲系的時空演變特徵；其後再以2022至2023年夏季樣本對模型表現進行驗證。
蘇慧表示，在48平方公里分辨率下，該AI模型的預報準確度，較現行模型提升逾15%。其他技術突破包括提供高分辨率、約每15分鐘更新一次的高頻率預報，覆蓋範圍面積達約2000萬平方公里，包括中國、韓國、東南亞等地區。她指出，「系統的算法日後可適用於不同的衛星數據，未來能擴大覆蓋範圍，協助更多國家和地區應對日益嚴峻的氣候挑戰。」
蘇慧透露正與中國氣象局和香港天文台推進合作，並希望將香港天文台的雷達和團隊的衛星模式結合，以提升預報的準確率，「我們更想把天文台的雷達數據也用上，因為光是衛星，就是要把這個地面結合起來。」她表示，期望在今年夏季獲得成果。
另一方面，蘇慧透露，近期與越南的商業公司合作，為當地司機的平台提供天氣預報服務。她指出，由於風雲衛星的觀測範圍覆蓋東半球，東南亞地區及「一帶一路」沿線國家將成為主要受益的區域。
