港大「二次开发」AI模型 预测台风群生成机率 助提高精准度｜专访
发布时间：07:40 2025-12-26 HKT
【AI助防风减灾系列·港大专访】有关台风形成的大气科学研究，有助加深了解其背后机制，减低台风带来的灾害。香港大学学者席大智和团队提出新的「机率模型框架」，以理解过去数十年台风群在两大洋盆发生的频率、持续时间和发生时段，并发现台风群在北大西洋洋盆出现的频率明显增加。席大智接受《星岛》专访时透露，其研究团队正进行人工智能（AI）模型的「二次开发」，以用作预测未来台风群发生的机会率等。他坦言，在研究中引入AI技术是大势所趋，「到了这个时代，我们必须这样做。」
北大西洋多台风越来越多
台风有时会在短时间内相继于同一洋盆出现，形成台风群（或称为「多台风」），今年超强台风「桦加沙」吹袭香港之前，便有强烈热带风暴「米娜」首先来袭，在一周内引致香港天文台需要先后发出热带气旋警告信号。为了解台风群出现的成因与发展趋势，港大地球与行星科学系助理教授席大智与研究团队开发「机率模型框架」（Probabilistic TC cluster model），并利用新框架理解有关台风群的气候机制，这项研究早前已发表于《自然气候变迁》期刊（Nature Climate Change）。
席大智向本报记者表示，在机率模型框架下，团队基于3项变数，包括台风群的「频率」、「季节性」和「生命史」，并假设每个台风的发生和发展均是独立事件，以此构建了一个模拟台风群发的模型，重建自1979至2024年台风群在北大西洋洋盆及西北太平洋洋盆发生的情况，并与实际观测数据比较，「我们发现在历史时期，北大西洋地区的多台风事件越来越多，西北太平洋地区的多台风有稍为减少的趋势。」
香港位于西北太平洋地区，问及若根据此研究的分析结果，未来10年袭港台风或台风群的数量会否变得比以往少，席大智回应指，「这其实是非常有争议性的问题，因为直到现在，很多气候模型会认为未来台风的数量会变少，但是台风整体的强度会变强，这里面的不确定性其实是蛮大的。」
传统模型预测层面不够广
正因为有关台风及其相关的形成机制和发展等方面，仍有许多不确定性及探讨空间，席大智自从大学本科起，已对研究台风甚感兴趣。他成长于内地西安，2017年远赴美国长春藤名校普林斯顿大学攻读博士及从事博士后研究，2024年8月加入港大。过去这些年，他的主要研究方向由最初有关台风的降雨灾害，逐步扩至台风的复合型灾害，以至台风群的形成机制等。
近年AI大行其道，为了提高气候预测的精确度，席大智和团队最新的研究是利用现有的AI模型作「二次开发」，「比如说我们最近做的一个工作，就是用AI来预测多台风。」他解释，传统的统计气候预测模型，预测的层面不够广，「但是我们用了AI后，不仅可以预测台风，也可以预测多台风；就是未来的气候状态下，比如说2050年或2100年，多台风发生的概率会发生什么样的变化。」他指出，AI模型的发展，有助令天气预报和气候预测变得更准确。
AI模型兼备预测结构功能
席大智表示，大气科学过往甚为受益于计算机科学、包括统计学的发展，并善于应用统计学的方式于气候学的研究之中，「其实AI在一定程度上可以视为是一种基于统计的天气预报。比起传统方式，AI当然有很多优胜之处，比如说AI气候模型不仅能预测台风，还能预测台风的结构等。所以，在这个时代，AI发展得这么快，我们这个学科一定要拥抱这些新技术。」
记者 陈嘉婉 钟绰盈
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