本文由M. G. Schultz、C. Betancourt、B. Gong、F. Kleinert、M. Langguth、L. H. Leufen、A. Mozaffari和S. Stadtler共同撰写，发表于2021年的《Philosophical Transactions of the Royal Society A》期刊，主题为“机器学习在天气和气候建模中的应用”。文章探讨了深度学习（Deep Learning, DL）是否能够取代传统的数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）系统，并分析了当前DL技术在气象学中的应用现状及其面临的挑战。
数值天气预报（NWP）自20世纪50年代以来一直是气象学中的核心技术，通过求解大气动力学方程来预测未来的天气状态。然而，随着人工智能（AI）和深度学习（DL）技术的快速发展，尤其是DL在图像识别、语音识别、机器人技术和战略游戏等领域的成功应用，气象学界开始探索是否可以利用DL技术来改进甚至取代传统的NWP系统。DL的优势在于其能够从大量数据中自动提取复杂的非线性关系，而气象数据具有高度的时空相关性，这为DL的应用提供了潜在的机会。
本文的核心问题是：DL是否能够完全取代当前的NWP系统？作者认为，虽然DL在某些特定任务上表现出色，但要实现这一目标，仍需克服多个根本性挑战。
文章分为多个部分，系统地探讨了DL在气象学中的应用潜力及其面临的挑战。
现代NWP系统依赖于全球观测网络和复杂的数值模拟系统。NWP的工作流程包括数据同化（Data Assimilation, DA）、数值模拟和后处理等步骤。数据同化通过将观测数据与模型预测相结合，生成初始条件；数值模拟通过求解大气动力学方程预测未来的天气状态；后处理则对模型输出进行调整，生成最终的用户预报产品。
近年来，NWP系统在预报精度上取得了显著进展，尤其是在中短期天气预报和极端天气事件的预测方面。然而，NWP系统仍然面临计算资源需求高、模型复杂性大等问题。
DL技术在气象学中的应用尚处于起步阶段，但已有一些研究展示了DL在气象数据分析和预测中的潜力。例如，卷积神经网络（CNN）被用于卫星图像分析和天气模型输出的处理，而长短期记忆网络（LSTM）则被用于时间序列预测。此外，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等生成模型也被用于气象数据的生成和预测。
尽管DL在气象学中的应用取得了一些进展，但这些研究大多局限于短期预报或特定任务，尚未尝试利用全球气象观测数据进行端到端的天气预报。
要实现端到端的DL天气预报系统，必须克服多个挑战。首先，气象数据具有复杂的统计特性，如非高斯分布、多尺度时空相关性等。其次，气象数据中存在大量的缺失值和误差，这对DL模型的训练和预测提出了更高的要求。此外，极端天气事件的稀缺性也使得DL模型难以准确预测这些高影响事件。
在DL应用中，数据准备和模型评估是关键步骤。气象数据具有高度的自相关性，因此在数据分割时需要采用随机块采样策略，以避免训练集和测试集之间的信息泄露。此外，气象预报的评估指标与传统的DL任务（如图像分类）不同，需要开发适合气象数据的评估方法。
DL模型的一个潜在问题是其可能学习到数据中的虚假关系，导致不符合物理规律的预测。为了克服这一问题，研究者提出了将物理约束引入DL模型的方法，例如在损失函数中加入物理方程，以确保模型的预测符合物理规律。
天气预报中的不确定性估计是一个重要问题。传统的NWP系统通过集合预报来估计预测的不确定性，而DL模型则可以通过贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning, BDL）等方法来实现不确定性估计。然而，目前DL在气象预报中的不确定性估计仍处于早期阶段，需要进一步研究。
本文认为，尽管DL在气象学中的应用前景广阔，但要实现端到端的DL天气预报系统，仍需克服多个挑战。未来的研究应关注如何将物理约束引入DL模型、如何处理气象数据的复杂特性以及如何开发适合气象数据的评估方法。此外，建立标准化的气象数据集和评估框架将有助于推动DL在气象学中的应用。
DL有潜力在某些特定任务上取代传统的NWP系统，但要完全取代NWP系统，仍需在理论和实践上取得重大突破。本文为气象学界和DL研究者之间的合作提供了重要的参考，有助于推动DL在天气和气候建模中的进一步发展。