德克萨斯州洪水敲响人工智能预测警钟

毋庸置疑，人工智能将成为天气预报下一次重大飞跃，有望更快、更准确地预测极端天气事件。2024年8月，NVIDIA的StormCast模型因其以前所未有的速度和精度预测风暴的潜力而成为头条新闻。谷歌DeepMind的GraphCast模型因在选定的天气预报基准中优于传统系统而引起了人们的关注。这种基于人工智能的模型提高了人们的希望，即人工智能可以帮助人们更好地为洪水、飓风和其他气候驱动的灾害做好准备。

然而，当毁灭性的洪水于2025年7月袭击德克萨斯州时，这一愿景在很大程度上仍未实现。随着洪水上涨，人工智能模型错过了可能有助于防止破坏的关键线索。

特朗普政府提议对NOAA（美国国家海洋和大气管理局）削减22亿美元，这可能会使支持帮助StormCast和GraphCast等模型充分发挥潜力所需的人工智能研究和基础设施变得更加困难。

德克萨斯州的洪水让人工智能模型的局限性变得非常明显。随着7月4日周末风暴的加剧，许多最先进的系统未能预测到即将到来的严重程度。传统的高分辨率模型，而不是人工智能驱动的模型，为未来的危险提供了最准确的图像。

加州水资源研究所的气候科学家Daniel Swain在7月7日的一次YouTube直播演讲中说：“所有这些新的花哨的人工智能模型？他们也错过了。”

Swain指出，尽管人工智能系统发展迅速，但在预测小地理区域内快速发展的极端天气方面仍然存在不足。德克萨斯州丘陵地区的强降雨具有高度的局部性，大多数人工智能模型都不是为了处理这种细节而构建的。

正是NOAA高分辨率预报工具，专门用于模拟地方一级的风暴行为，表现更好，并为预报员提供了严重问题的最早迹象。

Swain还警告说，这些高分辨率预报工具模型可能不会存在太久。拟议的预算将关闭负责开发这些高性能模型的研究中心。随着气候驱动的灾害越来越频繁，这些决定可能会删除一些最可靠的预测工具。在他看来，风险不仅在于失去科技前沿阵地，还可能抹去已经有效的系统。

就美国国家海洋和大气管理局而言，它提供了一个更有信心的评估。发言人Kim Doster在一份声明中表示，即使在拟议的预算削减下，该机构的研究和预测优先事项也将保持不变。她描述了已经在进行的更广泛的现代化努力，人工智能在未来的预测中发挥着核心作用。

负责监管NOAA的商务部长Howard Lutnick回应了这一信息，称政府致力于通过先进技术提供更快、更智能的天气数据。Doster补充说，美国国家海洋和大气管理局正在与科学家密切合作，以改善风暴测绘，减少警报时间，并向公众提供更好的数据。

该机构的信心与所面临的利害关系并不一致。在德克萨斯州洪水期间表现最好的预测工具来自NOAA自己的研究项目。这些计划可能会受到拟议预算削减的影响。虽然人工智能仍然是一个主要的优先事项，但如果其背后的核心系统和团队失去支持，目前尚不清楚这项工作能走多远。

值得注意的是，NOAA一直在开发自己的人工智能工具，包括EAGLE项目，旨在改善对高影响事件的预测，但据报道，该系统在德克萨斯州洪水期间无法运行，无法协助应对。

德克萨斯州的失败并不仅仅是NOAA的失败。虽然该机构已经成为人们关注的焦点，但如今许多最先进的人工智能预测工具都是在私营部门开发的。公司正在竞相使用深度学习和庞大的数据集构建全球预测模型。但是，尽管这些系统具有技术优势，但它们也没有达到目标。

科罗拉多州气候学家Russ Schumacher说：“在当地范围内预测降水量非常具有挑战性，而且并不是现在使用的大多数人工智能模型的重点。”当许多私营部门的模型也未能检测到洪水的规模和时间时，这种局限性变得更加明显。

一个问题是，大多数人工智能预测系统都从历史天气数据中学习。但像2025年德克萨斯州洪水这样的事件是罕见和极端的，这意味着过去没有多少例子可以借鉴。如果没有这个参考点，模型很难发现什么时候真正不同寻常的事情正在发生。

另一个挑战是决心。许多人工智能模型旨在捕捉广泛的全球模式，而不是导致山洪暴发的局部风暴。这限制了他们在特定地区检测快速移动和高影响事件的能力。在人工智能工具能够以更精细的规模运行并更有效地整合实时数据之前，它们的预测将继续不足。

尽管如此，一些专家认为人工智能在未来的预测中发挥着重要作用。前NOAA代理局长Tim Gallaudet最近认为，NOAA应在大气、海洋和水文模型中扩大人工智能的使用，以提高准确性。

然而，德克萨斯州的洪水成为了现实的检验。他们表明，即使是最先进的模型，无论是来自政府实验室还是私营公司，在快速移动的局部灾难中仍然存在问题。人工智能很有前途，但它还没有准备好独立发展。

目前，差距是显而易见的。改进预测需要的不仅仅是更好的技术。这将取决于对系统、数据和人员的稳定投资，以帮助人们在下一次危机爆发前做好准备。

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