极端天气｜科大团队研发AI模型 提前4小时预测强对流风暴 准确率提升逾15%
更新时间：15:46 2026-01-28 HKT
发布时间：15:46 2026-01-28 HKT
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天气变化难测，人类往往需要因应突如其来的转变而调整应对。香港科技大学的研究团队最近成功研发一款人工智能（AI）模型，能提前4小时预警危险的强对流风暴，包括「黑色暴雨」、雷暴及突发性强降雨等。与现有系统相比，该AI模型运用卫星数据及先进的深度扩散技术，可在48平方公里的空间尺度上，将预报准确率提升超过15%。科大土木及环境工程学系讲座教授苏慧表示，目前正与国家气象局及香港天文台合作，推进这项工作。
运用生成式AI 深度学习训练架构
科大表示，现行天气预报主要依靠数值模式模拟大气状态，运算成本高昂且易受大气混沌性及观测资料不足的影响，对于快速发展且尺度细小的对流系统，例如雷暴及暴雨，准确预报时间通常仅能提前20分钟至两小时。如此短暂的预警时间，令政府部门、应急部门和公众在灾害来临前几乎来不及部署、疏散或采取有效防灾措施。
为应对以上挑战，由科大学者带领的研究团队开发了一套全新AI运算框架「基于卫星数据的深度扩散模型（deep diffusion model of satellite data, DDMS）」。该模型运用生成式AI的前沿深度学习训练架构，在训练过程中于数据注入噪音，让模型能学习如何反向生成高品质预报信息。
苏慧表示，在48平方公里分辨率下，该AI模型的预报准确度，较现行模型提升逾15%。其他技术突破包括提供高分辨率、约每15分钟更新一次的高频率预报，覆盖范围面积达约2000万平方公里，包括中国、韩国、东南亚等地区。她指出，「系统的算法日后可适用于不同的卫星数据，未来能扩大覆盖范围，协助更多国家和地区应对日益严峻的气候挑战。」
记者 佘丹薇
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