香港科技大學今（28日）公布，其研究團隊成功研發一種AI人工智能模型，能夠提前4小時預警強對流天氣，包括黑色暴雨水平及突發性強降雨等。該模型利用衛星數據及深度擴散技術，可在48平方公里的空間尺度上將預報準確率提升超過15%。

團隊成員之一、科大土木及環境工程學系講座教授蘇慧指，系統的算法日後可適用於不同的衛星數據，未來能擴大覆蓋範圍，協助更多國家和地區應對日益嚴峻的氣候挑戰。團隊與天文台商議合作。

現時預測雷暴及暴雨準確時間通常僅能提前20分鐘至兩小時

研究團隊指出，現行天氣預報主要依靠數值模式模擬大氣狀態，運算成本高昂，並且易受大氣混沌性及觀測資料不足影響。對於快速發展且尺度細小的雷暴及暴雨，準確預報時間通常僅能提前20分鐘至兩小時。

利用中國風雲四號衛星紅外亮溫觀測資料進行模型訓練

科大研究團隊近日開發一套全新AI運算框架，利用中國風雲四號衛星於2018至2021年間取得的紅外亮溫觀測資料進行模型訓練，並結合氣象專業知識，以捕捉對流雲系的時空演變特徵，其後再以2022至2023年春夏季樣本對模型表現進行驗證。

每日每15分更新一次預報

科大指，該模型為全球首個可提前4小時預報雷暴發展的模型。此外，在48平方公里分辨率下，其預報準確度較現行模型提升逾15%。模型每約每15分鐘就會更新一次預報，覆蓋範圍面積達約2,000萬平方公里，包括中國、韓國、東南亞等地區。

研究團隊成員之一，科大土木及環境工程學系講座教授蘇慧指，系統的算法日後可適用於不同的衛星數據，未來能擴大覆蓋範圍，協助更多國家和地區應對日益嚴峻的氣候挑戰。