原文發表于 《科技導報》2025年第11期科技新聞-深度報道

天氣預報有望突破2周的預報上限——AI模型表明“蝴蝶效應”的真實限制仍未可知

20世紀60年代混沌理論認為，即使小如蝴蝶振翅的大氣過程建模誤差，也會產生滾雪球效應，從而限制天氣預報的時效

（圖片來源：Pixabay網站）

自現代天氣預報發展以來，就有這樣一種論斷：由于大氣中的小尺度擾動會不斷積聚，超過2周的天氣預報都會失效。歐洲中期天氣預報中心（世界領先的天氣預報機構）地球系統建模負責人Peter Dueben表示，基于20世紀60年代混沌理論和“蝴蝶效應”提出的2周上限已成代代傳承的真理，“如今似乎已成天經地義的法則”。

然而，即使是“天理”，也不可能完全正確。

借助谷歌開發的人工智能（AI）天氣預報模型，大氣科學家認為，未來有望實現1個月甚至更長時間的預報。這項研究于2025年4月以預印本形式發表在arXiv上。研究負責人、華盛頓大學博士研究生Trent Vonich表示，“目前尚未得出準確的預報上限，只是我們的計算能力已達到極限”。

俄克拉荷馬大學計算機科學家、氣象學家Amy McGovern表示，Vonich與其導師Gregory Hakim在2025年美國氣象學會年會上報告該成果后，引起學界熱烈反響。利用計算機模型，研究人員已將有效預報時效延長至約10天，逐步接近2周的上限。她指出，若證明可以從原則上突破這一上限，“意味著AI終將實現，這著實令人振奮”。

但這項研究也存在局限性。慕尼黑路德維希-馬克西米利安大學大氣科學家Tobias Selz指出，該研究并未實際做出2周以上的天氣預報，僅用歷史數據測試模型。另一方面，如Selz等在2023年的一項研究（發表于

Geophysical Research Letters

天氣預報具有內在的可預測上限，這一理念由麻省理工學院（MIT）著名數學家、氣象學家Edward Lorenz首次提出。他在1963年的一篇論文中指出，在描繪大氣或類似混沌系統的初始狀態時，即使存在微小差異，最終也可能導致預報結果大相徑庭。在1969年的另一篇論文中，他提出，由于小尺度誤差會迅速增長，即便初始狀態近乎完全可知，系統仍存在可預報性上限。

然而，Lorenz實際并未明確2周這一具體時限。在一項最新的歷史研究中，負責人圣地亞哥州立大學數學家Bowen Shen指出，Lorenz提出了多個可能的極限值，但并未明確具體時限。2周可預報上限的理論實則源自MIT的Jule Charney等先驅學者，大約在同一時期，這批學者對世界首個數值天氣預報模型的預測能力進行了評估。Shen還指出，Lorenz于1969年開展的建模實驗中，其所采用的方程式對輸入數據極為敏感，Shen對此質疑，認為“蝴蝶效應”可能是一個偽命題。他表示，無論如何，2周可預報上限的理論仍缺乏事實依據，“這一理論并非客觀的物理定律，而是一種經驗假說”。

Vonich和Hakim利用谷歌的AI模型GraphCast開展了一項最新研究，該模型訓練基于40年“再分析數據”，即結合觀測數據和短期模型預報生成的高分辨率全球天氣數據。這項研究旨在了解在大幅提升初始條件（起始狀態）準確性的情況下，GraphCast的預測表現。

為此，Vonich和Hakim比較了根據“再分析數據”得出的大氣最終狀態以及GraphCast的預報結果，而預報偏差可用于調整模型初始條件，使其更接近大氣的真實狀態。業務天氣預報模型也可以通過類似方式逆向調整。然而，回溯12 h以上所需的計算量會急劇增加。相比之下，GraphCast的架構設計使其能夠輕松運行數千次回溯分析，甚至可回溯更長時間的數據，從而鎖定最接近實際情況的大氣初始狀態，Hakim表示，“這相當于把答案直接呈現在我們面前”。

采用經訓練的初始條件，GraphCast的10天天氣預報準確率平均提升了86%，Vonich表示，這是天氣預報領域的一次“巨大飛躍”。更值得注意的是，該模型展現出預報未來33天以上天氣的潛力。Hakim最初對此難以置信，他感嘆道，“這幾乎違背現實，但結果就擺在眼前，而且經得起重復驗證”。

此外，Vonich和Hakim對模型調整初始條件的方式進行了校驗，以免其作出違反實際的修改。研究發現，該模型對大尺度溫度等參數進行了小幅調整，并強化了傳統天氣預報模型常會抑制的風場類型。加州理工學院計算機科學家Animashree Anandkumar指出，只要充分掌握數據，AI就能克服傳統模型固有的近似值和誤差問題，“唯有摒棄一切成見，才有可能轉變思路”。

然而，Selz指出，目前沒有證據表明模型調整后的初始條件更接近大氣的真實狀態。這些調整可能只是為GraphCast預報創造了一個理想的初始狀態，形成某種自我兌現的預言。Selz猜測，如果受到任何擾動，延長的預報窗口可能會再次關閉，“而這正是‘蝴蝶效應’所揭示的現象”。

Dueben認為，盡管如此，這項研究對傳統認知提出了諸多質疑。一直以來，Dueben始終對“蝴蝶效應”在天氣預報領域的適用性持懷疑態度，他表示，“認為僅憑小尺度擾動就能影響甚至突破可預報上限，這種觀點可能過于狹隘”。對此，美國海軍研究實驗室研究氣象學家James Doyle表示贊同，他認為，Lorenz關于微小誤差會不斷擴散的看法不無道理，“但其影響程度仍有待商榷”。

目前，由于缺乏比現有衛星和氣象探測氣球更精確的大氣觀測工具，長達1個月的天氣預報仍面臨挑戰。但Doyle指出，如果這一新的預報時限成為可能，那么當下更應該加快氣象研究的步伐，“這項研究告訴我們，通過拓展模型的能力邊界，天氣預報還能實現更多突破”。

文/ Paul Voosen

（譯自

Science

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