人工智能
人工智能（AI）正在改变天气、气候、水与环境信息的制作和使用方式。WMO正与其会员和合作伙伴合作，确保AI能够强化预报、服务和预警，同时保持科学合理性、透明、公平并立足于可信的国际标准。
概述
AI是指能够分析大量数据、识别型态并生成预测或其他有用输出的计算机系统。在气象、水文和相关领域，AI可利用卫星和雷达数据、地表及河流观测数据、历史记录和模式输出，为天气、气候、水与环境服务提供支持。
AI已在信息和预警价值周期内广泛应用。在业务预报领域，基于AI的系统和混合系统正日益用于支持每日预报和中期预报，包括欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的AI预报系统以及德国、加拿大和美国等国家气象部门开发的系统。
AI还可协助提高热带气旋路径预测，支持对强降雨、闪电和强风等快速发展的危害进行的临近预报，并协助开展洪水预报、影响评估、决策支持和传播。临近预报、次季节和季节预报的应用正在快速开发，但其中许多仍在测试、评估或试用中。在全民预警（EW4All）内，AI可促进灾害风险知识；探测、观测、监测、分析与预报；警报分发与传播；以及响应准备。
基于AI的天气预报系统可快速生成预报，且一旦完成训练，其运行所需的算力通常远低于传统数值天气预报模型。这给预报经济性带来了变化：尽管训练和维护先进系统仍需大量数据、计算基础设施和专业长才，但制作预报的成本可大幅降低。因此，AI可帮助那些无力运行大型传统建模系统的国家气象水文部门（NMHS）更易于获取先进预测能力，同时支持更频繁更新、更高分辨率的信息和服务，并能更贴切当地需求。
AI并不能消除对观测、物理学或传统预测系统的需求。许多AI天气模型都是利用数十年的观测、再分析和通过国际合作制作的数值模型输出结果训练的。基于物理的模型在表征过程、提供训练数据和评估AI结果的科学合理性方面仍具重要性。因此，AI与成熟技术、业务基础设施和人类专业知识一起，作为更广泛的预报系统的一部分运行，而非取代它们。
影响
AI能通过快速处理信息、整合不同数据源、识别复杂模式等方式，加强预报和预警。在临近预报中，深度学习技术可帮助跟踪快速发展的风暴，预测未来几分钟或几小时的条件。在水文领域，AI和机器学习能支持河流洪水预报、水量评估以及关于水资源在不同用户和部门之间分配的决定。
AI的潜力不仅限于预测。它能够支持危害、暴露度和脆弱性数据的整合，帮助将预报转化为预期影响，协助提供多语言或更易获取的警报信息。将这些工具用于整个端到端警报系统，有助于将风险知识和灾害监测与沟通、备灾和及早行动联系起来。
AI可能会降低先进预测面临的部分障碍。NMHS无需运行最大型的传统建模系统，也可获得高级预测工具。区域主导的项目还可开发因地制宜的方法。例如，经WMO世界天气研究计划核准的“利用深度学习技术推进临近预报”（ANDeL）项目，就是利用卫星数据为天气雷达覆盖有限的西非地区开发了短期降雨预报。
效益并非是自动或平均分配的。AI模型有赖于训练它们所用数据的质量和覆盖面。在观测数据稀疏的地区、在罕见事件期间、或在与这些数据有差异的条件下，其表现可能低于预期。有些输出结果可能很难解释或物理上不一致。获得数据、计算服务和专业技能的机会也仍不均衡。
对于旨在保护生命财产而发布的警报，速度必须与可靠、问责和公信相匹配。人类专家仍需负责评估AI的输出结果、解释不确定性、考量局地脆弱性、并将技术信息转化为行动。NMHS必须保持自身为公共天气、气候和水文警报的权威来源。
世界气象组织的回应
WMO为将AI纳入业务天气、气候和水服务提供了一个国际框架。其作用是帮助会员评估新系统、制定标准、分享知识并将有前景的工具从研究和试点阶段转化为可持续的国家级业务。
2025年10月，世界气象大会特别届会核准了将AI纳入WMO的全球观测、数据处理和预报基础设施。大会还呼吁加强公共、私营和学术部门之间的合作，要求制定一项将AI纳入WMO综合处理与预测系统（WIPPS）的新战略。大会还强调了开放数据、开源工具、道德保障、支持资源缺乏的会员、以及NMHS应继续发挥权威作用。人工智能联合咨询组为WMO的这项工作提供监督和指导。
将AI产品投入业务应用之前，必须进行严格验证。WMO的专家机构正在制定相关方法，用于比较基于AI的、基于物理的和混合的预测系统，包括其预报技能、物理一致性、稳健性和跨区域和跨事件的性能。共享基准、互比和透明的记录可帮助用户了解其优势和局限性。
多个WIPPS试点项目正在测试AI如何在实践中为服务提供支持。在马拉维，“全民数据驱动天气预报”将挪威气象局开发的高分辨率AI预报模型Bris与ECMWF的“Forecast-in-a-Box”系统相结合，后者打包了本地运行预报所需的工具。该项目使马拉维预报员能够制作基于AI的预报，将其与现有预报进行比较，并评估其准确性和对预警的有用性。
其他举措还包括“AI促进临近预报试点项目”，该项目旨在评估基于AI的临近预报产品、其业务价值、实时分发和技术转让机会。同时，ECMWF-WMO AI天气探索正在开发一个开放且标准化的框架，用于评估基于AI的次季节到季节预报。
WMO还在扩大有关AI在业务水文领域的工作范围。WMO与谷歌以及捷克共和国、尼日利亚、乌拉圭和越南的NMHS合作开展了一项试点研究，探索在不同地理和水文气候条件下，AI和机器学习方法如何进行河流洪水预报。该研究旨在探究新方法如何补充各国的预报能力。
2026年5月，WMO在大韩民国气候、能源与环境部支持下，启动了一项为期五年的倡议，旨在加强特定国家的洪水预测能力。该项目将探索符合WMO洪水预报框架的方法，包括AI和机器学习，并借鉴韩国的业务经验。
WMO负责牵头机构间“水文与水资源数字化转型工作组”。该工作组与各联合国实体、科技伙伴一道，支持业务水文与水资源管理（包括AI）领域就新兴技术开展合作、能力开发、制定标准和扶持框架。
WMO还是“以人工智能方案加强应对自然危害韧性全球倡议”的创始成员和联合牵头机构。该倡议汇聚了联合国机构和各界专家，旨在推进研究、创新、标准和治理框架，以便在灾害风险管理中负责任地使用AI。通过这一倡议，WMO对可信赖、安全和可互操作的AI应用提供了支持，以加强预警系统和对自然危害的韧性。
WMO正在帮助塑造面向天气、气候、水与环境服务的AI治理。基于开放数据及工具、经协调的基准、以人为本的服务设计、能力发展和NMHS的权威作用，WMO-阿联酋AI促进天气预报大会声明提出了关于可信、透明和可互操作的AI系统的共同愿景。2026年，在联合国AI治理全球对话会之前，WMO还与发展中国家NMHS召开了治理磋商会，重点关注AI赋能的天气与气候服务中的信任、权威性、数据管理、公平获取以及公共私营作用。
这些工作的基础仍是开放和高质量的地球系统数据。WMO致力于促进国际数据交换、透明评估和开放工具，以便AI能够加强其会员的公共天气、气候与水服务。
