集合预报与人工智能在香港热带气旋监测预报中的前沿进展与应用价值

本文聚焦香港天文台(HKO)为应对西北太平洋频繁热带气旋(TC)威胁，开展的集合预报系统(EPS)与人工智能(AI)技术融合研究。研究团队开发了TC侵袭概率图、概率风暴潮预报、AI-STORMVIS实时TC定位定强系统、基于摄像头的AI洪水监测工具及AI天气预测模型应用等五项关键技术。结果表明，AI模型在TC路径预报中表现优异，显著提升了中短期预报准确率，风暴潮概率产品有效支持了沿海洪水风险评估。该系列成果有力推动了精准预警服务发展，契合联合国“全民早期预警”倡议，对增强粤港澳大湾区防灾减灾能力具有重要意义。

香港地处西北太平洋和南海这一全球最活跃的热带气旋(TC)生成区，每年平均有约30个TC生成，其中约6个会影响香港，带来狂风、暴雨和风暴潮等严重灾害。历史上，如2017年天鸽、2018年山竹、2023年苏拉等超强台风均导致香港发出最高级别的十号飓风信号，造成重大人员伤亡和经济损失。尤其值得注意的是，2023年海葵残余引发的极端降雨打破了自1884年以来的多项纪录，引发严重洪涝和山体滑坡。随着极端天气事件频率和强度的增加，发展更精准的TC监测预报技术已成为保障城市安全运行的迫切需求。

在此背景下，香港天文台(HKO)作为香港特别行政区的气象主管机构，积极响应联合国世界气象组织(WMO)倡导的“全民早期预警”倡议，致力于运用前沿科技提升TC预报预警能力。近期发表于《Tropical Cyclone Research and Review》的研究论文，系统阐述了HKO利用集合预报系统(EPS)和人工智能(AI)技术在TC监测预报领域取得的多项重要进展。

为应对TC预报中的不确定性挑战，研究团队重点研发了五项核心技术方法：基于多中心EPS数据生成TC侵袭概率图以量化路径不确定性；采用SLOSH(Sea, Lake, and Overland Surges from Hurricanes)模型与ECMWF EPS结合开发概率风暴潮预报产品；利用YOLOv6目标检测与CNN卷积神经网络构建AI-STORMVIS系统实现卫星图像的TC自动定位与定强；通过图像分割技术分析网络摄像头影像实现低洼地区实时洪水监测；以及引入 FengWu、FuXi、GraphCast、Pangu-Weather等多种AI天气预测模型进行TC路径预报集成应用。

在集合预报预警服务方面，研究取得了显著成效。TC侵袭概率图服务自2017年推出以来，通过整合ECMWF、JMA、NCEP、UKMO等全球NWP中心的EPS数据，并于2024年新增KMA-KIM EPS数据，为公众和决策部门提供了直观的TC路径不确定性可视化工具。概率风暴潮预报产品在2024年台风季前扩展到香港10个沿海站点，通过风险矩阵、水位累积超越概率图、“意大利面条图”等多种形式，显著提升了沿海洪水风险预警能力。验证结果显示，该产品对27个TC事件的预报可靠性较高，尽管对高阈值事件存在轻微欠自信倾向。

AI监测与预报工具的研发应用展现了技术突破。AI-STORMVIS系统对2022-2023年西北太平洋41个TC的监测显示，平均“正常运行时间”达75%，在台风强度以上TC中可达100%。与HKO最佳路径对比，热带风暴强度以上TC的平均位置误差小于0.5°，强度估计误差相当于10节风速，性能与ARCHER、ADT等传统方法相当。特别是在超强台风苏拉案例中，系统提前一天监测到其前身信号，对强度变化趋势也有较好捕捉。AI洪水监测工具通过训练特定地点的图像分割模型，在2021年台风圆规影响期间成功监测到沙田地区河水泛滥事件。

AI天气预测模型的业务试验揭示了其独特优势。2023年中期开始的实时试验表明，AI模型在TC路径预报中表现突出，中短期预报误差小于传统NWP模型。Pangu-Weather等模型在超强台风苏拉和强台风小犬的预报中，路径预报准确性优于ECMWF IFS模型。值得注意的是，HKO于2025年将AI模型纳入业务集成共识后，24小时TC路径预报误差首次降至约50公里，实现了预报精度的突破性提升。此外，AI模型在TC生成预报方面也展现出潜力，对2024年11月台风桃芝的生成，AI模型在144小时预报中已有所体现，而ECMWF IFS模型则信号较弱。

研究表明，EPS与AI技术的融合应用显著提升了TC监测预报能力。概率化产品有效传达了预报不确定性，支持了基于影响的预警决策；AI-STORMVIS等自动化工具提高了监测效率；AI天气模型则为突破传统NWP的预报瓶颈提供了新路径。然而，AI模型在TC强度预报中的系统性低估、空间分辨率限制以及降水等关键要素的预报能力不足，仍是需要持续攻关的挑战。

该研究成果不仅增强了香港本地应对TC灾害的能力，也为全球TC预报技术发展提供了重要参考。通过持续优化AI算法、扩展验证周期、探索TC快速增强等难点问题的AI应用，HKO将继续与ESCAP/WMO台风委员会成员合作，共同提升区域防灾减灾水平，为构建更具韧性的城市气象服务体系贡献力量。