DeepMind 的 WeatherNext AI 提前五天预测了飓风 Melissa

Google DeepMind 和 Google Research 的 WeatherNext AI 模型提前 5 天以 80% 的置信度预测了飓风梅丽莎在牙买加登陆。据周四发表于《自然》杂志的一篇论文，该模型于 2025 年 10 月预测，一场加勒比海风暴系统将以 5 级飓风的强度袭击牙买加。这一进展解决了 AI 天气建模中的核心挑战：如何在气旋数据有限的情况下训练系统预测罕见的极端事件，同时利用更广泛的天气数据集。

飓风梅丽莎在牙买加各地造成了灾难性的洪水和山体滑坡。该 AI 模型帮助预报员更早向风暴路径上的社区发出预警，使其能够做好更充分的准备。

WeatherNext 在飓风梅丽莎登陆牙买加前五天作出预测

2025 年 10 月，天气模型对一场加勒比海风暴的路径存在分歧。传统预报模型无法确定该系统会保持较弱并抵达海地，还是会增强并朝牙买加方向移动。WeatherNext 在登陆前 5 天以 80% 的置信度预测，该风暴将以 5 级飓风的强度在牙买加登陆。

美国国家飓风中心主任 Mike Brennan 表示：“即使多出几小时，也可能带来不同的结果。”组织疏散、储备物资以及调配资源应对飓风风险，都是对时间要求很高的任务。Brennan 说：“在这类决策中，时间真的非常宝贵。因此，能够将预报准确性提前到比我们过去所能做到的时间早一天左右，确实非常有价值。”

该模型比现有系统额外提供一天的预警时间

研究人员在发表于《自然》杂志的论文中证明，WeatherNext 能以前所未有的准确度预测气旋。平均而言，该模型为预报员提供的预警时间比现有模型多一天。该模型提前 3 天作出的预测，准确度与以往模型提前 2 天作出的预测相当。

研究人员表示，从历史上看，要将预报时间提前一天，通常需要投入十年的工作。

训练方法结合常规天气数据和气旋数据

对极端事件进行建模给 AI 系统带来了挑战。机器学习需要大量训练数据来预测未来，但极端事件很少发生。Google DeepMind 研究科学家、该论文的主要作者之一 Ferran Alet 表示：“我们没有那么多气旋数据，但拥有大量天气数据。”“因此，我们所做的是训练一个既擅长天气预测、又擅长气旋预测的模型。”

常见问题

WeatherNext 提前多久预测了飓风梅丽莎在牙买加登陆？

WeatherNext 于 2025 年 10 月提前 5 天以 80% 的置信度预测，飓风梅丽莎将以 5 级飓风的强度在牙买加登陆。

与现有飓风预报模型相比，WeatherNext 额外提供多长的预警时间？

WeatherNext 提供的预警时间平均比现有模型多一天。据周四发表于《自然》杂志的论文，该模型提前 3 天作出的预测，与以往模型提前 2 天作出的预测一样准确。

Google DeepMind 如何训练 WeatherNext 预测罕见的气旋事件？

研究人员使用常规天气数据和气旋数据训练该模型。Google DeepMind 研究科学家 Ferran Alet 解释说，这种方法利用更广泛的天气数据集，解决了气旋训练数据有限这一挑战。