欧洲强风暴下的AI与传统预报模型对决：谁更胜一筹？

本文源自微信公众号“生态学时空”，作者为复旦赵斌，原标题是《【AI天气预报】终极大考：面对致16人死亡的欧洲强风暴，它赢了传统模型吗？| 一起读顶刊-2026》

2023年11月，西亚兰风暴（Storm Ciarán）席卷欧洲，阵风最高时速达300公里，造成16人死亡、百万家庭断电、机场关闭、列车停运，成为北欧近年破坏力极强的温带风暴之一。

这场真实的极端天气事件，为风头正劲的AI天气预报模型提供了一次实战检验机会。英国雷丁大学研究团队将四款顶尖AI模型（FourCastNet、盘古天气、GraphCast、FourCastNet-v2）与传统数值天气预报（NWP）模型展开正面较量，结果究竟如何？让我们一探究竟。

AI与传统模型的预报逻辑差异

要理解这场较量的意义，需先了解两种模型的工作原理：

• 传统数值天气预报（NWP）：基于物理方程计算。借助超级计算机解算热力学、流体力学方程，模拟热量、水汽和空气的运动轨迹。其优势在于逻辑清晰、细节精准，尤其能捕捉强风、暴雨等危险天气的核心驱动因素；缺点是运算速度慢、能耗高，一次10天预报需数小时，且依赖巨型超级计算机。

  
  

  
  

• AI天气预报模型：通过历史数据学习。无需解复杂方程，而是“消化”1979年以来的海量历史气象数据（相当于百万个千兆字节），自主总结“气压高+湿度大=可能刮大风”等规律。优点是运算快、能耗低，台式机或普通AI芯片几分钟即可生成10天预报；缺点是“知其然不知其所以然”，遇到未见过的精细结构易出现偏差。

  
  

  
  

简言之，传统模型如同“严谨的物理学家”，AI则是“机灵的数据分析员”。此次西亚兰风暴，正是检验数据分析员在极端天气下能否达到物理学家的精准度。

核心较量结果：AI的优势与不足都很突出

研究团队对比了两者在西亚兰风暴预报中的表现，结论清晰：AI能把握整体局势，但难以精准捕捉致命细节。

1. AI的亮眼表现：大尺度结构预测不逊传统模型

在风暴整体路径判断上，AI表现出色：

• 准确预测风暴路径：从北大西洋生成后向东穿越欧洲的整体轨迹，与传统模型预报基本一致，提前48小时锁定影响区域；

  
  

  
  

• 精准识别风暴宏观特征：能捕捉云顶位置、暖区形状（风暴中温度较高区域）、暖输送带急流（为风暴供能的气流通道）等大尺度特征；

  
  

  
  

• 掌握风暴动力核心：明确风暴在高空急流出口区快速增强，这是其成为超强风暴的关键原因。

  
  

  
  

也就是说，若想知道未来几天是否有风暴来袭，AI能快速给出可靠答案，这也是其备受关注的核心优势——快速且方向不偏。

2. AI的致命短板：精细结构识别不足，强风预报偏差明显

但在防灾预警的关键环节，AI暴露了短板，所有模型均出现显著偏差：

• 低估最大风速：这是最严重的问题。传统模型能准确预测风暴核心区最大风速（48-50米/秒，相当于15级风），而AI预报的风速普遍偏低，盘古天气、FourCastNet-v2的偏差最多达8米/秒，相当于从15级降至12级。别小看这8米/秒，强风造成的经济损失与风速的三次方成正比，微小偏差可能导致防灾准备不足；

  
  

  
  

• 无法识别强风驱动因素：风暴中最危险的窄带强风源于折回暖锋和中尺度急流两个关键精细结构。折回暖锋是风暴边缘折返的锋面，梯度越陡风越强，但所有AI都未捕捉到这种陡峭梯度；中尺度急流是近地面小范围强气流（宽50-100公里），AI也未识别，自然无法准确计算风速；

  
  

  
  

• 难以捕捉风暴核心细节：风暴成熟后中心会形成“暖芯孤”（与外界隔绝的暖空气，是强风的重要来源），仅部分AI能模糊识别，多数模型直接忽略了这一关键结构。

  
  

  
  

一句话总结：AI能告知风暴即将来临，却无法精准预测最危险区域的风力强度——而这正是防灾减灾最需要的信息。

AI为何出现偏差？

此次实战暴露的并非AI不够智能，而是其学习方式存在先天局限：

• 训练数据不够精细：AI依赖历史数据训练，但这些数据对中尺度精细结构的记录不够精准，相当于未见过真正的强风驱动因素，自然无法学会识别；

  
  

  
  

• 缺乏物理约束：纯AI模型仅关注数据规律，不遵循物理定律的硬性规则。例如传统模型不会出现风速与气压梯度不匹配的情况，但AI可能因未掌握规律而出现此类不符合物理逻辑的偏差；

  
  

  
  

• 黑箱缺陷：AI的决策过程无法追溯，能算出风速偏低，却无人知晓是哪个数据特征导致的，这让科学家难以针对性改进。

  
  

  
  

而传统模型的优势正在于此：基于物理方程推导，每一步都清晰可追溯，只要方程正确，就能精准捕捉梯度越陡风越强等因果关系，不会遗漏关键细节。

启示：AI与传统模型不是对手，而是队友

这项研究的价值并非否定AI，而是让我们对AI天气预报有了更全面的认识——它不是取代传统模型的革命，而是补充传统模型的升级。

1. AI提升预报速度，传统模型保障预报精准度

未来的天气预报可能是：AI先快速给出风暴路径和大致强度（节省时间），传统模型再聚焦危险区域，精准计算强风、暴雨的细节（保障安全）。例如在西亚兰风暴中，AI提前48小时锁定影响区域，传统模型再算出具体哪里会刮15级风，两者结合，既不耽误防灾准备，又能精准部署资源。

2. AI需补充物理知识

要解决AI的短板，并非让它学习更多数据，而是让它掌握物理规则。正如之前提到的NeuralGCM模型，将物理约束融入AI训练，使其既懂数据规律，又不违背物理定律——这或许是AI天气预报的下一个突破方向。

3. 极端天气预报，细节决定生死

西亚兰风暴的教训是，极端天气的破坏力往往隐藏在细节中：几公里宽的强风带、陡增的风速梯度。AI要真正胜任防灾预警，必须攻克这些小尺度难题，否则再快的预报也无法真正保护生命财产安全。

天气预报的未来：速度与精准度的结合

从之前的GraphCast（台式机运行预报）、GenCast（15天概率预报），到此次西亚兰风暴的实战检验，我们能看到清晰的发展脉络：AI正让天气预报变得更快、更易获取、更节能，但仍需传统物理模型的“精准兜底”。

未来不会是AI取代传统模型，而是“AI+传统模型”的协同进化——AI负责广覆盖、快响应，传统模型负责高精度、保细节，两者联手才能应对日益频繁的极端天气。

这场关于风暴的较量最终告诉我们：科学进步从来不是非此即彼的选择，而是取长补短的智慧。当AI的灵活遇上传统模型的严谨，我们才能更从容地面对大自然的考验。

解读文献：

• https://doi.org/10.1038/s41612-024-00638-w