浅析AI技术在地面气象观测中的运用

（吉林省白城人工增雨基地，吉林白城 137000）

现阶段，科学技术不断进步，AI人工智能技术得到了快速发展，社会各界均对人工智能AI技术给予了重点关注。AI在人们的日常生活中得到了广泛的应用，在地面气象观测中也得到了重视。本文针对AI技术在地面气象观测中的实际应用进行研究。

1 AI技术概述

在新一代信息技术快速发展的过程中，经济能力数据处理和处理速度得到了大幅度提升，AI智能算法快速演进，大数据的价值得以体现。随着智能终端和场景的快速普及，知识得到快速积累，由于大数据的人工智能，获得了持续快速发展的动力来源。AI技术的发展由海量数据产生，为人工智能的成长奠定了基础，推动了这一技术逐渐向市场进行拓展。人工智能AI技术是研究和开发用于模拟、延伸、扩展人的理论、技术及应用系统的一种新兴科学技术。人工智能技术分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。

第一阶段：计算智能。机器人开始像人类一样学会计算、传递信息，如神经网络遗传算法等。

第二阶段：感知智能。包含视觉、语音、语言，机器开始看懂、听懂，做出判断，并采取一些行动，如能够进行简单语言交流的智能音箱[1]。

第三阶段：认知智能。机器能够像人一样思考，主动采取行动，如完全独立的无人驾驶汽车技术以及自主行动的智能机器人。

2 AI技术在地面气象观测中的运用价值

地面气象观测AI技术改革能够有效提升观测频次、传输效率和数据量，增强我国气象观测精密的能力，实现预报精准、服务精细的实际要求。这预示着我国气象观测全面自动化时代到来，将更高水平的气象现代化建设成果服务于经济社会发展，智能化气象观测仪器仪表将在地面气象观测中发挥出更大的作用。地面气象观测仪器包含气象测量器、空气湿度测量仪器、气压测量仪器、风向风速测量、仪器降水测量仪器以及云和能见度测量仪器等。现阶段，我国在复杂条件下气象观测中应用的综合判断和图像识别技术仍然不成熟。如果可以在大数据、人工智能等领域继续挖掘，赋予自动化更多AI技术的思考和运算，可降低数据差错率，提高数据信息的精准度，增强地面气象观测中的监测精密能力。

现阶段，地面与气象观测信息中心等实施监控中，地面气象观测自动化工程运行后，观测频次比人工观测得到了提高，其中，智能观测站点得到提升，数据量比人工观测得到增加，观测的数据传输得到优化。在地面气象观测频次传输效率和数据量方面得到了提升，增加了我国气象观测精密度，满足与气象预报服务的实际需求[2]。该技术在地面气象观测中的应用，有助于气象事业高质量的发展。以往传统的气象观测工作人员需要到观测现场将数据读取再按时上报；AI自动化地面气象观测技术改变了这种方式，越来越多的AI技术仪器设备被应用到气象观测中，便于地面气象观测工作人员对数据进行收集，优化地面气象观测工作。

AI智能气象观测大数据平台如图1所示。

图1 AI智能气象观测大数据平台

AI智能气象观察员如图2所示。

图2 AI智能气象观察员

3 AI技术在地面气象观测中的运用

3.1 AI赋能数值模式

AI赋能数值技术预报是根据大气运动建立的数学模型，利用当前数据进行天气预报。通常使用超级计算机或分布式计算集群，依据一系列动力学架构完成计算。天气数值模式的输出是矩阵形式，可以利用图像的方式进行可视化。同一区域的矩阵数值越密集表示，这个区域内预测的细度越高。

对于局部地区而言，精细化预报结果能够为天气预报提供更为丰富的信息。从应用的角度分析，精细化预报会将预报精度从城市级别提升到所在地点的经纬度级别。从研究的角度出发，精细化预报提供了某一地点的地面到大气层的气温、降水、风向、风速等因素，为进一步研究地点的各种复杂天气现象提供了依据。

科技人工智能研究院的专家在国家气象中心的气象论坛中，分享了人工智能技术在竖直模式中的应用方案。提出了数值模式降尺度在本质上与超分辨有互通之处，但不只是超分辨率。超分辨率是将一张低分辨率的图像变为高分辨率，通过估算网格密集化后补充缺失的像素值，但数值模式降尺度的挑战在于需要模拟整个过程，不只是对头像的精细化像素填充。降尺度过程涉及多个天气要素作用的重新计算，这一过程使其在CV领域无法得到重视[3]。其本质就在于，从单一通道来看，在计算降尺度的过程中产生了额外的信息，机器视觉领域的超分辨率技术只能够产生细节填充，没有能力生成输入图片中的信息。这些额外的信息大多来自多个天气元素的物理过程，难以使用超分辨率技术解决数值模式降尺度。

3.2 智慧气象

智慧气象中包含智能的感知、精准的预算、普惠的服务、科学的管理、持续的创新等。

智能的感知包含气象要素的值、气象对经济社会的影响、用户需求的感知、气象工作运行状态的感知，这些感知均为智能化。

精准预测包含气象要素的预测、气象灾害的预测、基于影响的预测等。

持续创新指气象部门内个人或组织能够依靠气象信息化体系进行科技和业务创新应用，开放的气象数据信息资源能够为创新提供大力支持，使气象事业可以获得源源不断的发展动力。

3.3 “云+AI”

随着新技术、新民市、新业态对传统产业不断冲击，数字化转型已经成为全球企业的共识，面对数字化转型的浪潮，新型数字技术支持作用的体现愈发明显，“云+AI”技术以5G技术的低时延、大带宽、光链接等优势为基础，结合各行各业场景，为体验和应用带来了质量的飞速发展。云计算作为其中的主要力量，会聚集更加多样化的计算和应用，使相关部门和企业能够进入快速发展的车道，加速产业智能化升级，基于优秀算法、海量数据和云端丰富的计算力，AI技术将为各个行业带来改变。

首先，“云+AI”能够为企业构建数字化业务体验提供技术保障。企业实现数字化业务体验的关键是将各个因素之间数字化进行连接。各个要素之间存在串联关系，通过数字化形成各个要素之间的价值，构建数字化的用体系，敏捷和创新是数字化业务能力的体现。云计算和AI技术可以打破企业以往的管理体制、管理模式和生产方式，支撑业务创新和敏捷更替重构数字化业务体系和运营体系。

其次，“云+AI”能够为企业转型带来更大的发展空间，由于5G是高速的网络峰值理论，传输速率比4G网络传输速率快，意味着高速的数据传输。5G时代到来，克服了过去传统企业使用云计算技术的问题，依托于5G网络云计算，AI将会渗透到企业内部众多的应用，可以实现云化和智能化，让越来越多的企业开始转型，进入云端数据制定决策的时期[4]。

最后，“云+AI”可以完善相关部门的服务模式，将数字政务带入智能化阶段。由于云平台和AI策略建设具有软件化、智能化、高效化等特点，可以在其中融入人脸识别、个人智能助理等创新服务，提供高质量政务服务水平，完善政务服务环境。同时，数字建设应充分应用5G等新一代通信技术，结合云计算共同建设网络技术设施，强化相关部门数据能力建设，提升服务和监督能力。

4 结语

综上所述，AI技术已经成为新一轮产业变革的重要驱动力，能够创造新技术、新业态和新商业，有效加速产业智能化升级，提高企业的核心竞争力。

本文阐述了AI技术的技术概述，详细分析了技术在地面气象观测中的运用价值，提出了技术在地面气象观测中的运用，为相关工作人员提供参考。