阿里达摩院出席联合国气候变化大会，AI可提前一年预测气象灾害

巴西当地时间11月18日，在第30届联合国气候变化大会（COP30）上，阿里巴巴达摩院应邀分享应对气候挑战的先进AI技术和实践经验，其自研的“八观”气象大模型已在浙江、山东、北京等地应用，将台风强度预测误差减少50%以上。面向长期气候预警，达摩院还在会场宣布了八观大模型全面升级，最早可提前12个月预测世界重大气象事件，如厄尔尼诺、寒潮等，助力全球防灾救灾和社会经济规划。

本次大会是《巴黎协定》签署十周年后的首次气候治理多边会议，吸引来自190多个国家和地区的政府代表、国际组织代表、科学家、企业代表等齐聚一堂，聚焦多项重要气候议题，呼吁全球携手为应对气候危机寻找共同解决方案。AI正在极端天气预警方面发挥重大价值。达摩院研发出新一代高精度气象大模型“八观”，受到国际社会关注，曾入选联合国AI for Good创新影响力案例集并获评杰出案例奖。

达摩院决策智能实验室资深算法专家孙亮介绍，基于八观气象大模型，今年达摩院联合浙江省气象台研发“浙江八观”台风预测模型，并参加了中国气象局台风预报示范计划。经统一检验评估，针对2025年影响我国的所有台风，八观的路径预测与强度预测能力均居第一梯队，尤其是强度预测结果在所有气象大模型中排名首位。例如，针对今年的超强台风“桦加沙”，八观的强度预报误差稳定控制在5m/s，大幅优于其他模型20m/s以上的误差；针对在浙江朱家尖岛登陆的“竹节草”，八观强度预测误差较其他AI模型减少50%以上，为浙江9.7万人避险转移提供了科学支撑。

“浙江八观”大幅减少台风强度预测误差

面对长期气候预警的难题，达摩院在现场发布了八观次季节和季节预测模型，将预测时间跨度延长到12个月。具体而言，达摩院在八观气象大模型基础框架上，创新性地引入多阶段的教师强制优化策略，帮助AI深入理解地球大气和海洋之间的复杂相互作用，可提前发现隐藏的长期气象信号，预警洪水、旱灾、寒潮等自然灾害。

例如，2018年2月底至3月初，欧洲遭遇自上世纪90年代以来的最强寒潮，造成严重人员伤亡和经济损失，其成因与当时北大西洋涛动（NAO）逐日指数下降密切相关。然而，NAO预报难度很大，即便是全球最权威的欧洲中期天气预报中心（ECMWF），也无法提前两周以上准确抓住这一极端转折。

中国科学院大气物理研究所与达摩院的联合研究表明，八观次季节模型能够提前四周捕捉到此次NAO的极端负相位信号，预测出欧洲约6°C的显著冷异常，其空间分布与实际观测高度一致，显著优于ECMWF的次季节预报系统。据悉，NAO不仅深刻影响欧美中高纬度的天气气候格局，也可通过大气遥相关调制东亚及我国的气候异常，AI有望在未来发挥重要预警作用。

八观可提前预测2018年引发欧洲寒潮的北大西洋涛动

而针对厄尔尼诺-南方涛动，即热带太平洋中部和东部的海洋表面温度异常升高现象，达摩院研发了基于概率预测的八观季节模型，可提前12个月作出预报，表现明显优于其他主流的AI气象大模型，有助于提前应对厄尔尼诺事件带来的洪灾、旱灾风险。

八观可提前12个月预测厄尔尼诺-南方涛动

“一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，可能引发得克萨斯州的飓风。这是一句关于天气复杂性的经典比喻，也是对气候变化背景下人类命运共同体的生动写照。我们希望借助AI的力量，提前捕捉厄尔尼诺、寒潮、台风等全球重大气象事件，从而更好地应对极端天气。”孙亮总结道。