【编者语】

北京大学副校长张平文院士，带领团队与气象部门合作，将大数据等人工智能（AI）技术引入天气预报技术，以全新视角开启新的预报方法的尝试。2021年3月13日，本刊特约编辑韩佳芮博士对张院士及其团队进行了采访。

韩佳芮：

您认为，目前人工智能应用在气象预报业务的哪个领域最有优势和潜力？人工智能可以解决这些领域中的什么关键问题？

张平文：

随着多年的发展，气象预报已经有了巨大进展。综合气象观测体系更加完善，积累了海量、长时间序列、质量较好的多源气象观测数据。全球数值天气预报能力也不断提高，目前，数值预报模式基本可以解决大部分区域的大尺度预报问题，如欧洲中心数值预报模式已经可以实现对全球13 km、逐小时较为准确的预报。

气象业务中所获取、产生的海量气象数据是当之无愧的“大数据”，然而，这些海量数据之间还存在着难以融合应用、价值挖掘不够的问题。在实际预报中，实况数据是不是只能用来反映当时的局地天气状况，而模式数据仅能反映一定大尺度上的预报情况？这两大类数据如何融合应用？人工智能的优势之一是解决数据融合问题、挖掘数据价值，不同类型气象数据融合应用中存在的问题恰好为人工智能在气象预报领域发挥作用留下了空间。通过人工智能算法将小微尺度、时空高频的实况观测信息与具有一定准确率、中大尺度、低频的模式预报信息相结合，进而实现对局地的高时空精度的客观预报产品，达到在局地提高预报准确率的目的。……