機器學習在天氣預報中的影響
科技驅動的天氣預報
近年來機器學習技術已經在天氣預報領域發揮了越來越大的作用。從瞬時的天氣預報，到十天的展望，甚至百年範圍的預測，機器學習模型正在逐步取代傳統的物理模型和方程式，成為氣象學家和應用程式的重要工具。
機器學習與氣象預測
機器學習模型是如何進行預測的呢？利用大量觀測資料，逐步建立起對未來天氣狀況的預測模型。像 DeepMind 的「nowcasting」模型透過研究降水地圖的連續影象，嘗試預測這些影象中的形狀如何演變和移位，以此推測接下來的天氣情況。相同的技術也被中國的研究人員運用，進一步提高精確度。
機器學習與物理知識
這種模型的成功讓人驚訝，因為它們在預測準確性上不依賴於強大的理論框架。這引發了對於應用這種模型的懷疑態度，然而在一些小事件（例如是否需要攜帶雨傘）上，這樣的模型已經足夠精確。此外 Google 最近展示了一個稍長期的模型 MetNet-3，可以預測 24 小時後的天氣情況。這對於緊急服務的規劃和資源部署至關重要。
機器學習的效率
與傳統基於物理模型的「數值天氣預測」相比，機器學習模型更具效率。傳統的天氣預報模型需要龐大的計算資源，而使用機器學習的方式則可以大幅縮短預測時間。這對於發生在數千公裏範圍內的氣候事件，如颶風、洪水和山火等，提供了更多的預測選項，使得風險管理更加有效。
機器學習在氣候科學中的應用
氣候模擬
除了天氣預測，機器學習也在氣候科學的長期規劃中扮演著重要角色。AI2 的 ClimSim 專案與世界各地的科學家合作，利用機器學習來加速和改善氣候變化的預測，尤其是在未來數十年的預測方面。這種長時段的預測難以找到合適的真實資料，但對於氣候科學家來說這樣的預測變得越來越有價值。
結語
機器學習正在改變天氣預報和氣候科學的面貌。它雖然無法取代傳統的物理模型，但作為一種補充和改進的方法，將會為科學家提供更多工具，使他們能夠更好地理解和應對氣候變化帶來的挑戰。
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