香港科技大学科研团队用AI“看穿”天灾：暴雨提前4小时预警

当极端天气越来越频繁地闯入我们的生活，当“百年一遇”的暴雨成为常态，人类该如何与时间赛跑？香港科技大学苏慧教授领导的科研团队，正用人工智能和卫星遥感技术，给出中国答案。

一、气候警钟：时间窗口正在收紧

近年来，极端气候事件频发——暴雨、雷雨、热浪席卷全球。气候治理的紧迫性已不容回避。

根据2015年通过、2016年正式签署的《巴黎协定》，全球195个成员国承诺将本世纪末的升温幅度控制在工业革命前水平的1.5摄氏度以内。这一目标被科学界视为避免灾难性气候影响的临界线。然而，多位气候专家评估认为，1.5度的目标实现难度极大，控制在2度以内已属不易。时间窗口正在收窄，行动刻不容缓。

在这一背景下，精准预报极端天气成为应对气候危机的第一道防线。

二、AI破局：让暴雨预警提前4小时

传统天气预报依赖历史数据解析与预报员经验，但极端天气始终是“预报界的硬骨头”。

从科学原理上看，极端天气具有天然的预报极限。它往往发生在较小的时空尺度上——空间范围有限、发展迅速，属于典型的“小尺度”现象。传统数值模式擅长捕捉大尺度、确定性的大气运动，却难以刻画这类高随机性的突发过程。

人工智能的介入正在改变这一局面。

AI通过学习海量历史数据自主寻找规律，既能预报大尺度的确定性运动，又能捕捉对流云变化等短时、随机的特征。这种处理非线性复杂过程的能力，正是传统方法所欠缺的。

香港科技大学苏慧教授团队自主研发的DDMS（卫星数据深度扩展模型，Deep Diffusion Model for Satellite data），是国内首个利用“风云”气象卫星数据进行暴雨预警的AI模型。该模型的核心研发者为团队博士后代快博士（哈尔滨工业大学深圳研究院人工智能方向博士），他在博士后期即开展算法研究，加入科大后进一步优化模型并发表论文。

这一模型的核心创新在于：将气象预报中“可准确预测的确定性”与“极端天气的不确定性（混沌系统特性）”相融合——既抓住确定性规律，又保留对混沌随机性的刻画能力，采用了前沿的深度扩散模型（Diffusion Model）架构。深度扩散模型原本是图像生成领域的主流技术，团队将其创造性地应用于气象预报，实现了跨领域的方法论突破。

在实际效果上，现有技术对强对流天气的预报时效通常为几十分钟至两小时，而DDMS模型将这一时间延长至4小时，为应急救灾争取了宝贵时间。

目前，该模型已无偿部署于香港天文台和中国气象局的业务预报系统中，作为工作流的重要参考。模型基于2018—2021年数据进行训练，后续将持续更新迭代，并针对不同区域（如香港山地、华北平原）进行本地化调优，以进一步提升精准度。

三、"天韵相机"：百米级锁定碳排放元凶

如果说暴雨预警是"防灾"，那么精准监测温室气体则是"治本"。

苏慧团队研发的"天韵相机"（天韵，寓意天地间的韵律与平衡）是一台搭载于天宫空间站上的高分辨率二氧化碳与甲烷探测仪，用于构建全球"温室气体点源排放数据库"。当首批信号回传、图像中显现出一圈圈圆环时，团队确认分光器成功工作——那一刻，意味着团队两年的辛苦与努力是值得的。

为什么测甲烷和二氧化碳同样重要？

长期以来，二氧化碳（CO₂）是温室气体监测的绝对主角。它在大气中可存留百年甚至千年，是全球变暖的"头号推手"。但近年来，科学界对甲烷（CH₄）的关注急剧上升。

甲烷的短期增温潜势惊人：以20年为时间尺度，其增温效应是二氧化碳的80倍。更重要的是，甲烷排放大多与人类工业活动直接相关——油气开采、煤炭作业、垃圾填埋、畜牧业——这意味着它是"可管控"的。控制住甲烷，就能在短期内快速减缓升温速度。

国际上，日本曾发射GOSAT卫星同时监测CO₂和CH₄，但空间分辨率仅约十几公里；美国、加拿大也有类似计划，但尚未见100米级分辨率的实用数据公开。

"天韵相机"的核心竞争力在于：在同时监测CO₂和CH₄的前提下，实现100米的空间分辨率。

100米意味着什么？一座工厂通常占地一两公里，而100米分辨率足以将不同通风口、不同烟囱逐一区分，实现"精准定位、精准定量"——每个烟囱排放多少CO₂和CH₄，一目了然。这为碳足迹核算、碳排放交易、碳中和路径规划提供了不可替代的数据基础。

从监测到行动：与联合国联手的"MARS"系统

"天韵相机"不仅用于"看"，更致力于"管"。项目与联合国环境规划署（UNEP）合作，对接其MARS系统（Methane Alert and Response System，甲烷警报和响应系统）。

当卫星飞过某地检测到甲烷泄漏异常，信号会实时推送至当地企业或政府机构，提示"此处有漏气，请立即检修"。这不是单纯的监督，而是帮助企业快速响应、减少损失、控制排放的协作机制。

当然，单颗卫星能力有限。"天韵相机"目前约每三天才能重访同一地点，若要实现小时级甚至分钟级的高频观测，需要多颗卫星组网。团队当前的策略是：以"天韵相机"为核心，整合国际开源卫星和商业卫星数据，形成全球高密度温室气体探测网络。

四、"雄彬一号"：3分钟算出香港每条街的积水深度

2023年8月25日，"雄彬一号"卫星成功发射。升空仅一个半小时后，首批清晰图像便传回地面。

同年9月，超强台风"苏拉"过境香港的第二天，"雄彬一号"恰好飞掠香港上空。卫星图像精准测量了台风造成的洪涝面积及滑坡、泥石流范围，为灾后评估提供了关键数据。

“数字孪生”赋能灾害预警

在香港科技大学，苏慧团队与张利民教授团队合作，建立了降雨洪涝与滑坡风险预估模型，并据此构建了"数字孪生系统"。所谓"数字孪生"，是指为真实世界的物理系统（如一座城市、一片流域）在数字空间中建立1:1的动态镜像模型。将卫星遥感数据与洪涝、滑坡模型深度融合，系统可实时计算出灾害的受损范围，并持续优化预测参数。

由于单颗卫星重访周期约十余天，无法保证每次灾害都"恰好在场"。团队采用多源融合策略：整合"雄彬一号"、欧空局（ESA）、美国NASA开源数据以及商业卫星数据，实现尽可能高频次的观测覆盖。

三分钟出报告：从科研到城市应急

当2025年香港遭遇141年来最大降雨的"世纪黑雨"时，"雄彬一号"虽未能实时过境，但团队利用灾前灾后影像对比，验证了模型预测效果，进一步优化了参数。

更令人瞩目的是团队的实时响应能力：一旦获取降水数据，系统可在三分钟内以5米分辨率计算全香港每条街道的积水深度，并同步评估山地滑坡风险。这一速度得益于人工智能的加速计算。

每次暴雨过后，洪涝面积、滑坡与泥石流风险报告会立即传送至香港土木工程署、渠务署，已成为常规化城市应急任务。

保险业的“数字风控”新工具

团队还在探索与香港保险公司的合作。将预测结果提供给保险公司后，保险公司可向用户推送高风险区域预警（"请勿在此停车""避免前往该区域"），帮助公众规避风险、减少损失。同时，这些数据也为保险的事前精确定价提供了科学依据。

结语

从AI暴雨预警到百米级碳排放监测，再到卫星赋能城市救灾——香港科技大学团队正在用"天空之眼"与"算法之脑"，构建一套应对气候危机的中国方案。

这些技术尚未完全成熟，但它们已经走出实验室、走入业务预报系统、走向联合国合作平台。在气候变化这场与时间的赛跑中，每一小时的提前预警、每一米级的精准定位、每一分钟的风险响应，都可能意味着生命的挽救与损失的降低。

当人工智能仰望星空，它看到的不仅是数据与图像，更是人类与自然和解的可能路径。

来源：问答神州

编辑：金芃