極端天氣|科大團隊研發AI模型 提前4小時預測強對流風暴 準確率提升逾15%

更新時間:15:46 2026-01-28 HKT
發佈時間:15:46 2026-01-28 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小時預警危險的強對流風暴,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%。科大土木及環境工程學系講座教授蘇慧表示,目前正與國家氣象局及香港天文台合作,推進這項工作。

運用生成式AI 深度學習訓練架構

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。如此短暫的預警時間,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。

為應對以上挑戰,由科大學者帶領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。

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。」

記者 佘丹薇

延伸閱讀:

科大AI模型提前估算「樺加沙」來襲 冀精準預報未來兩周至兩月天氣|專訪

港大「二次開發」AI模型 預測颱風群生成機率 助提高精準度|專訪